013 UX News - Análise de Sentimentos e Feedback utilizando IA e Machine Learning

Segundo estudo publicado na revista Science, em 2015, uma pessoa toma aproximadamente 35.000 decisões por dia, o que, em média, se traduz em cerca de 24 decisões por minuto ao longo do tempo. Dentre essas dezenas a milhares de decisões, considerando tanto aquelas que são automáticas quanto às conscientes, muitas destas escolhas são influenciadas por sentimentos e opiniões, que consequentemente modelizam também nossos comportamentos e relações interpessoais.

No contexto da Web, a Análise de Sentimentos e Feedback (ASF) apresenta-se como uma ferramenta poderosa para entender como os usuários percebem e reagem a produtos e serviços. De modo que, ao aplicar técnicas de IA e machine learning, as empresas podem transformar dados qualitativos em insights acionáveis, permitindo melhorias contínuas e uma melhor experiência do usuário.



Análise de Sentimento

É a técnica de identificar e extrair informações subjetivas de textos para determinar o sentimento ou a emoção expressa. Pode classificar o sentimento como positivo, negativo ou neutro, e até mesmo identificar emoções mais específicas, como raiva, alegria, tristeza, etc.

 Principais objetivos:

1. Compreender Emoções
2. Medir Reações

Análise de Feedback

É o processo de coletar, avaliar e interpretar opiniões, sugestões e críticas fornecidas pelos usuários sobre um produto, serviço ou experiência. 

Principais objetivos:

1. Identificar Problemas
2. Melhorar Produtos e Serviços

Um Breve Overview

Aqui está uma visão geral de como a Análise de Sentimentos e Feedback dos usuários utilizando Inteligência Artificial pode ser feita:

Coleta de Dados de Feedback e Sentimentos

1. Fonte de Dados

Comentários e Avaliações: Coletar feedback dos usuários por meio de comentários, avaliações e revisões em aplicativos, sites ou plataformas de feedback.

Interações de Suporte: Analisar conversas com chatbots, atendentes de suporte e e-mails para identificar sentimentos e feedbacks.

Redes Sociais: Monitorar menções e discussões nas redes sociais sobre o produto ou serviço.

2. Dados de Interação

Dados de Navegação: Monitorar como os usuários interagem com a interface, como cliques, rolagens e tempo gasto em diferentes seções.

Eventos de Interface: Coletar dados sobre eventos específicos da interface, como erros, falhas e ações frustrantes.

Coleta de Dados de Feedback e Sentimentos

1. Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Utilizar algoritmos de NLP para analisar o texto dos comentários e feedbacks, identificando sentimentos positivos, negativos ou neutros.

2. Classificação dos Sentimentos

Modelo de Classificação: Adotar modelos de machine learning para classificar o feedback em categorias de sentimento, como satisfação ou frustração.

Análise de Emoções: Além de sentimentos, a IA pode ser treinada para identificar padrões associados a emoções mais sutis, como raiva ou tristeza, para uma compreensão mais profunda das reações dos usuários.

Análise de Feedback em Tempo Real

1. Implementação de Sistemas de Análise em Tempo Real

Stream Processing: Usar plataformas de processamento de dados em tempo real, como Apache Kafka ou Apache Flink, para analisar dados de feedback à medida que são gerados.

Dashboards e Painéis: Criar dashboards interativos para visualizar e monitorar feedback e sentimentos em tempo real, permitindo uma resposta rápida a problemas emergentes.

2. Reação Automática

Ajustes Dinâmicos: Ajustar a interface ou as funcionalidades com base no feedback e nas análises de sentimentos em tempo real.

Notificações Automáticas: Configurar alertas automáticos para notificar equipes de design ou suporte quando sentimentos negativos ou problemas críticos são detectados.

Exemplo: Caso um novo recurso esteja gerando frustração, você pode rapidamente reavaliar o design ou fornecer orientações para mitigar os problemas.

4 benefícios que a ASF oferece para transformar resultados

• Identificação de Padrões e Tendências
Contribui para que ao longo do tempo possa-se entender melhor as áreas que precisam de atenção.
  

• Segmentação de Usuários
Permite identificar como diferentes segmentos de usuários (novos VS. experientes, por exemplo) reagem, e ajustar a interface para atender melhor às suas necessidades específicas.
  
• Prototipagem e Testes
  

• Confere mais insumos para criação de protótipos baseados nos insights obtidos e realização de testes como A/B para validar as alterações propostas.
  

• Feedback Loop
Estabelece um loop contínuo onde as melhorias são implementadas, podem ser monitoradas e ajustadas com base no feedback rápidos.
  

A Netflix utiliza análises de sentimentos e feedback com IA e Machine Learnig para aprimorar sua plataforma e sugerir títulos semelhantes, por exemplo.

Opiniões e feedbacks são essenciais para medir a satisfação do cliente. Impulsionadas por IA e machine learning, empresas que monitoram e respondem a feedbacks podem melhorar seus produtos e serviços por meio de decisões estratégicas, orientadas a dados consistentes e devidamente embasados.

Esses esforços não só melhoram a interação com os consumidores, mas também podem fortalecer a fidelidade à marca, elevar a reputação da empresa e reduzir o churn de clientes. Afinal, a satisfação é o resultado de um compromisso constante com a qualidade e a entrega.