O que é análise conversacional?

A Gartner prevê que, até 2026, as implementações de IA conversacional em centros de contato reduzirão os custos de mão de obra dos agentes em USD 80 bilhões¹. À medida que mais engajamento dos clientes com as organizações passa a ser mediado por tais aplicações, esse campo tornou-se um componente crítico do gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).

Esse tipo de análise dedica-se a entender conteúdo, contexto, intenção, sentimento e outros aspectos relevantes das conversas. O objetivo é obter insights práticos para melhorar as experiências dos clientes, aprimorar a qualidade do serviço e ajudar os gerentes a tomarem decisões de negócios melhor embasadas.

Os principais componentes da análise conversacional são:

• Processamento de linguagem natural (NLP): a NLP é um ramo da inteligência artificial (IA) que ajuda os computadores a entender e interpretar a linguagem humana. A análise conversacional depende fortemente de técnicas de NLP para extrair significado e contexto de entradas de texto ou voz.
   

• Análise de sentimento: isso envolve determinar o sentimento ou tom do cliente incorporado na fala humana. Isso ajuda as empresas a medir a satisfação do cliente e identificar possíveis problemas ou preocupações.
   

• Reconhecimento de intenção: o reconhecimento de intenção é sobre entender o propósito ou objetivo por trás da consulta ou pedido de um cliente. Com ele, as empresas podem dar respostas relevantes e melhorar a eficácia das interações nas conversas.
   

• Análise da jornada do cliente: a análise de dados conversacional pode ser usada para analisar interações dos clientes em múltiplos pontos de contato e obter insights sobre a jornada deles com a empresa.
   

• Monitoramento de desempenho: as empresas podem usar software de análise conversacional para acompanhar o desempenho de suas interfaces conversacionais, como dashboards de autoatendimento equipados com chatbots. Isso inclui medir KPIs como tempos de resposta, taxas de resolução e identificar áreas para melhoria.
   

• Extração de tópicos: A análise de dados conversacional pode identificar os principais tópicos ou assuntos das conversas. Isso ajuda as empresas a focar nas questões mais relevantes e identificar tendências ou padrões nas consultas dos clientes.
   

• Personalização e recomendações: analisando conversas, as empresas podem personalizar respostas e recomendações com base no comportamento e nas preferências dos clientes.

A análise conversacional possibilita que as empresas conheçam melhor as necessidades dos clientes, otimizem interações e tomem decisões baseadas em dados para melhorar as experiências dos clientes e a eficiência operacional. Veja como funciona.

O processo começa com a coleta de dados conversacionais. Isso pode envolver múltiplas fontes de dados, incluindo históricos de bate-papo, gravações de chamadas, interações por e-mail, mensagens de redes sociais e interações com assistentes de voz. Após a coleta dos dados dos clientes (é necessário fazer a transcrição para dados de voz), são processados previamente para limpar e normalizar o texto, removendo ruídos e informações irrelevantes. Essa etapa envolve tarefas como tokenização (divisão do texto em palavras ou frases), conversão para letras minúsculas e remoção de palavras vazias (palavras comuns como "e", "o" etc.).

Em seguida, são aplicadas técnicas de PLN para entender o conteúdo e o significado das conversas. Algoritmos de PLN analisam o texto processado previamente para identificar entidades, sentimentos, intenções, contextos e outras características linguísticas.

Depois que os algoritmos de PLN e aprendizado de máquina processam os dados, as plataformas de análise geram insights e métricas. As empresas podem obter informações sobre preferências dos clientes, sentimentos, problemas comuns e tendências. Essas informações são apresentadas com ferramentas de visualização para exibir os insights de forma clara e intuitiva, ajudando os usuários a interpretar e agir com base nas informações. Conforme novos dados são coletados, o sistema pode atualizar seus modelos para apresentar respostas mais precisas e personalizadas com o passar do tempo.

A análise conversacional encontra aplicações em diversos setores. Alguns casos de uso importantes são:

A análise conversacional pode ser utilizada para analisar interações de clientes com chatbots, assistentes virtuais ou agentes de centrais de atendimento. Ela ajuda as empresas a identificar problemas comuns dos clientes, monitorar o desempenho dos agentes e melhorar os tempos de resposta para oferecer um serviço melhor ao cliente.

Analisando o feedback dos clientes a partir de diversos canais conversacionais, como chamadas telefônicas em centrais de contato ou interações com chatbots, as empresas podem receber insights sobre as preferências dos clientes, pontos problemáticos e o sentimento geral em relação aos produtos ou serviços.

A análise conversacional pode ajudar a entender as consultas dos clientes durante interações de vendas. Ela auxilia as empresas a identificar oportunidades de upsell ou cross-sell e otimizar mensagens de marketing com base nas respostas dos clientes.

A análise das conversas com clientes pode ajudar a criar experiências personalizadas com base em preferências e comportamentos individuais. Também auxilia no mapeamento da jornada do cliente para melhorar o engajamento e a retenção.

Em instituições financeiras, a análise conversacional pode ajudar a detectar atividades suspeitas ou comportamentos fraudulentos durante interações com clientes, reforçando as medidas de segurança.

As ferramentas de análise conversacional podem ser utilizadas para monitorar a conformidade com regulamentações e políticas internas durante interações com clientes, garantindo a adesão aos padrões do setor.

Embora poderosa e promissora, a análise conversacional também apresenta diversos desafios que precisam ser abordados para sua implementação bem-sucedida e seu uso eficaz. Alguns dos principais desafios são:

• Ambiguidade e variabilidade da linguagem natural: a linguagem natural é inerentemente ambígua e pode variar bastante entre os indivíduos. As conversas podem envolver gírias, linguagem coloquial ou gramática fora do padrão, dificultando a interpretação precisa de intenções e sentimentos pelos algoritmos de NLP.
   

• Sensibilidade ao contexto: compreender o contexto é crucial para respostas significativas em conversas. No entanto, capturar e manter o contexto ao longo de uma conversa pode ser complexo, especialmente em interações de múltiplas etapas.
   

• Qualidade de dados e ruído: os dados conversacionais podem conter ruídos, erros, grafias incorretas ou informações incompletas. Dados de baixa qualidade podem afetar a precisão dos modelos de NLP e levar a insights equivocados.
  
  
• Viés dos dados de treinamento: os modelos de NLP são treinados com dados históricos, podendo conter vieses presentes em interações passadas. Dados de treinamento com viés podem levar a respostas com viés, possivelmente causando danos ou reforçando estereótipos.
  
  

• Escalabilidade e desempenho: lidar com um grande volume de conversas em tempo real requer uma infraestrutura escalável e de alto desempenho. A velocidade de processamento dos algoritmos de NLP pode ser um desafio na manutenção de interfaces conversacionais responsivas.
   

• Compatibilidade multilíngue: a compatibilidade com vários idiomas na análise de dados de fala introduz complexidades adicionais, pois idiomas diferentes têm características linguísticas e estruturas sintáticas exclusivas.
   

• Privacidade e proteção de dados: a análise de dados conversacional envolve a análise de interações confidenciais com clientes. Garantir a privacidade de dados e a conformidade com regulamentações de proteção de dados é essencial, mas pode ser desafiador equilibrar respostas personalizadas e a proteção das informações dos clientes.
   

• Aprendizado e adaptação contínuos: os sistemas de análise de dados conversacional precisam se adaptar e melhorar continuamente com base em novos dados e mudanças no comportamento dos usuários. Garantir a integração perfeita de novos dados e atualizações nos modelos é um desafio contínuo.
   

• Confiança e aceitação dos usuários: os clientes que interagem com aplicativos de chatbot podem ter preocupações com privacidade, a segurança dos dados ou a precisão das respostas. Criar a confiança e a aceitação do usuário é fundamental para o sucesso das iniciativas de IA conversacional.

O tratamento desses desafios exige pesquisas constantes, avanços em tecnologias de PLN e IA e uma abordagem cautelosa na coleta de dados, no treinamento de modelos e no projeto dos sistemas. A superação desses obstáculos permitirá que as organizações percebam os muitos benefícios das soluções de análise conversacional.