A análise do sentimento está relacionada aos métodos, às técnicas e aos processos empregados na obtenção de informações sobre a percepção do consumidor em relação a um produto, serviço ou marca.

As ferramentas de análise de sentimentos empregam algoritmos de aprendizado de máquina para coletar dados sobre a atitude do consumidor e avaliar o estado emocional deles. Em marketing, a maioria das empresas recorre à análise de sentimentos por meio do atendimento ao cliente e do monitoramento das redes sociais. 

O mundo digital permite que as pessoas formem opiniões rapidamente e compartilhem suas ideias em vários canais. As empresas que sabem como os consumidores se sentem sobre seus produtos e serviços estão melhor equipadas para melhorar esse sentimento.

Como as marcas utilizam a análise do sentimento

Sentimento é uma emoção, percepção ou opinião.

Nas redes sociais, o sentimento da pessoa fica evidente no tom ou na maneira como ela fala sobre uma marca.

A análise do sentimento é útil no monitoramento das redes sociais, pois oferece uma visão geral da opinião do público sobre a sua marca. Ferramentas de redes sociais, como o Sprout Social, simplificam o processo de análise de sentimentos acompanhando o contexto positivo ou negativo que envolve as citações da marca.

Com as ferramentas de análise de sentimento, as empresas extraem insights práticos dos dados sociais. Muitas ferramentas de listening social permitem que as empresas filtrem as citações por sentimento para que possam se concentrar nos problemas que precisam ser resolvidos o quanto antes. Por exemplo, a análise de sentimento é essencial quando as empresas precisam:

  • Ficar informadas sobre as relações públicas e as crises sociais
  • Encontrar e ajudar os clientes insatisfeitos
  • Responder a feedback negativo

Problemas com a análise do sentimento

Embora a análise do sentimento seja um conceito empolgante na era digital, ela apresenta falhas. A análise do sentimento funciona por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. Os bots de inteligência artificial recebem grandes quantidades de dados para comparação de novos conjuntos de dados no futuro. Isso significa que toda vez que o seu bot recebe uma nova citação para análise do sentimento, ele volta e analisa novamente a mensagem com as informações que já tem. 

Infelizmente, embora os técnicos tenham descoberto como dar às máquinas um entendimento básico da linguagem humana, esses dispositivos costumam enfrentar problemas com conceitos como gírias, sarcasmo e ceticismo.

Por exemplo, se alguém no Facebook disser: "meu produto chegou quebrado! Ótimo!” está claro que a pessoa está insatisfeita. No entanto é possível que o bot categorize a palavra “ótimo” como positiva, reduzindo a precisão da sua estratégia de análise de sentimento. A emoção humana é complicada e os especialistas ainda estão trabalhando para dar mais eficácia à análise do sentimento.

Os benefícios da análise do sentimento

Embora haja erros a serem resolvidos para que a análise do sentimento fique perfeita, os benefícios possíveis são astronômicos. As empresas coletam dados sobre as tendências do sentimento e fazem uso deles para entender a mudança na reputação da marca com o tempo. Além disso, a análise do sentimento oferece também insights práticos sobre a emoção do cliente para viabilizar decisões proativas sobre o futuro da sua empresa.

Utilizada corretamente, a análise do sentimento:

  • Oferece insights sobre o seu público: saiba como seus clientes se sentem sobre a sua marca, produtos e serviços.
  • Mede os resultados das campanhas de marketing: avalie o sucesso dos programas de marketing com base nas mudanças de sentimento do cliente.
  • Ajuda no atendimento ao cliente: acompanhar as mudanças nas reações dos clientes pode ajudar as marcas a oferecer soluções mais rápidas para os problemas nas redes sociais.
  • Complementa as ações de relações públicas: o acompanhamento do sentimentos ajuda as marcas a monitorar menções ou comentários negativos que precisam resolver rapidamente. Quanto mais rápido você ficar sabendo sobre um problema, mais rápido poderá impedir que o problema aumente.