Analisando sentimento dos clientes
A Comunicação faz parte da natureza humana.
Ela é o elemento base da formação da sociedade e o meio responsável pela aprendizagem, expressão de sentimentos e conhecimentos. O avanço das tecnologias exigem cada vez mais da comunicação.
A utilização da linguagem também passou por transformações e adaptações para possibilitar o que hoje conhecemos como Processamento de Linguagem Natural (PNL), que é o pilar da comunicação humana com a linguagem de máquina. Para um computador, entender particularidades como gírias, sarcasmo e duplo sentido que normalmente são compreendidas pelo tom de voz empregado, não é uma tarefa fácil, por isso a Linguagem Natural tem se desenvolvido e ganhado cada vez mais importância como vertente da Inteligência Artificial (AI), auxiliando a estabelecer uma melhor comunicação entre computadores e pessoas.
A abordagem do PNL no dia a dia de empresas tem contribuído para otimizar processos, reduzir custos operacionais, melhorar a experiência do cliente e diversas outras finalidades aplicadas em Machine Learning.
Machine Learning
A necessidade de lidar com um grande volume de dados diariamente consome muito o tempo dos analistas, além de demandar processos de grande complexidade. Em resposta a esses desafios, o Machine Learning começou a evoluir com mais eficiência, possibilitando o aprendizado autônomo de máquina e desenvolvendo o desempenho de análise de dados de forma rápida para entregar resultados em larga escala.
Os algoritmos empregam às máquinas a capacidade de aprender sozinhas através de análise estatística, criando conexões entre os padrões de dados identificados para que que elas possam executar tarefas sem ajuda humana, para entregar soluções precisas de maneira inteligente.
Muitos confundem o conceito de Machine Learning com o conceito de Inteligência Artificial (IA)
O IA proporciona à máquina a capacidade de imitar algumas características humanas, como reconhecimento de fala, tradução de um texto para determinados idiomas ou até mesmo a percepção visual de uma imagem. Já o Machine Learning é um subconjunto da IA, que aplica toda a aprendizagem obtida no processo anterior de maneira automática.
A Análise de Sentimento
O uso da linguagem natural em aplicações em IA, Machine Learning e linguística está proporcionando a aprendizagem de compreensão da máquina aos sentimentos humanos através do PNL (processamento de linguagem natural) para quantificar informações subjetivas, em outras palavras, a tecnologia permite que robôs entendam e compreendam o que as pessoas falam e interpretam o sentimento como positivo, negativo ou neutro. mescla ciência da computação, inteligência artificial e linguística
A tecnologia permite que robôs interpretem sentenças subjetivas buscando o conteúdo de diversas fontes, ignorando informações objetivas, e separa os dados obtidos em classes que determinam a polaridade da opinião.
Em nosso ambiente, o algoritmo trabalha para identificar o sentimento do usuário na comunicação com o atendente e imprime o resultado em gráficos.
Durante o atendimento, atendente e usuário trocam artigos em formato de conversas, a fim de documentar o progresso do chamado, levantar dúvidas que possam surgir e sanar dúvidas. É através desses artigos que o algoritmo trabalha, utilizando o PNL para a leitura e reconhecimento dos textos e cruzando como os parâmetros definidos na programação para converter o score obtido em dados capazes de determinar o sentimento.
Ao selecionar os filtros, ele retorna uma pontuação de -1 a 1 onde: -1 = Negativo
0 a 0,5 = Neutro
1 = Positivo
O período a analisar também pode ser definido, assim como fila e atendente, para avaliar melhor as tendências e variações, ou ter a visão de um cenário mais amplo da operação.
Assim, é possível analisar por meio de gráficos e tabela, o desempenho do atendimento sem a necessidade da aplicação de uma pesquisa de satisfação para cada atendimento, ou até mesmo, identificar possíveis insatisfações antes de finalizar o chamado, permitindo adaptações nas estratégias de atendimento.
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