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 (PLN) : PLN é um ramo da inteligência artificial (IA) que ajuda os computadores a entenderem e interpretarem a linguagem humana. A análise conversacional depende fortemente de técnicas de PLN para extrair significado e contexto de entradas de texto ou voz.

• Análise de sentimento: envolve a determinação do sentimento ou o tom do cliente presente na fala humana. Isso ajuda as empresas a medir a satisfação do cliente e identificar possíveis problemas ou dúvidas.

• Reconhecimento de intenção: o reconhecimento de intenção é o entendimento do propósito ou do objetivo por trás da consulta ou do 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 conversacional pode ser utilizada para analisar interações dos clientes em múltiplos pontos de contato e receber informações sobre a jornada com a empresa.

• Monitoramento de desempenho: as empresas podem utilizar software de análise conversacional para acompanhar o desempenho de suas interfaces conversacionais, como dashboards de autoatendimento equipados com chatbots. Isso inclui a medição de KPIs como tempos de resposta, taxas de resolução e identificação de áreas que precisam de melhoria.

• Extração de tópicos: a análise conversacional pode identificar os principais tópicos ou assuntos das conversas. Isso ajuda as empresas a se dedicarem às questões mais relevantes e identificarem 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 as pessoas. As conversas podem envolver gíria, linguagem coloquial ou gramática fora do padrão, dificultando a interpretação precisa de intenções e dos sentimentos pelos algoritmos de PLN.

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

• Qualidade dos dados e ruído: os dados conversacionais podem conter ruído, erros, grafias incorretas ou informações incompletas. Dados de baixa qualidade podem afetar a precisão dos modelos de PLN e levar a percepções equivocadas.
• Viés de dados de treinamento: os modelos de PLN 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: o gerenciamento de um grande volume de conversas em tempo real exige uma infraestrutura escalável e de alto desempenho. A velocidade de processamento dos algoritmos de PLN pode ser uma dificuldade na manutenção de interfaces conversacionais responsivas.

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

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

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

• 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.