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Processamento de Linguagem Natural (PLN) no Cliente Oculto: Extraindo Insights Valiosos de Relatórios e Feedbacks

Processamento de Linguagem Natural (PLN) no Cliente Oculto: Extraindo Insights Valiosos de Relatórios e Feedbacks

Técnica ajuda o Cliente Oculto a ter mais dinamismo e conhecimento completo sobre os dados extraídos das pesquisas

O Cliente Oculto, uma técnica de pesquisa qualitativa utilizada para avaliar a experiência do cliente, tem sido uma ferramenta valiosa para empresas que buscam aprimorar seus serviços e produtos.

Principalmente no que diz respeito à qualidade de atendimento ao cliente e criação de conexão com o público-alvo. 

Hoje, sabe-se que quanto mais conexão, mais chances de aumentar receita. O cliente, cada vez mais, carece de ligação pessoal. 

Comprar hoje não é mais apenas por necessidade. Comprar tem que fazer sentido. A marca tem que mostrar um sentido humano e agregar valor ao produto que está oferecendo. 

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Tradicionalmente, a análise dos dados coletados por clientes ocultos envolve a leitura e interpretação manual de relatórios e feedbacks. 

No entanto, a ascensão do Processamento de Linguagem Natural (PLN), um ramo da Inteligência Artificial (IA) que permite que os computadores entendam, interpretem e manipulem a linguagem humana, oferece novas possibilidades para a análise de dados de Cliente Oculto, permitindo a extração de percepções mais profundas e acionáveis.

PLN: Uma Nova Perspectiva para o Cliente Oculto

O PLN pode ser aplicado às informações coletadas pelos clientes ocultos de diversas maneiras, transformando feedbacks em dados estruturados e quantificáveis. Com isso, a pessoa que faz o papel de cliente oculto pode reportar dados mais certeiros e de maneira mais rápida.

Por meio de técnicas de PLN, como análise de sentimento, extração de tópicos e reconhecimento de entidades nomeadas, é possível automatizar a análise de grandes volumes de dados, identificar tendências e padrões, e obter percepções valiosas sobre a experiência do cliente.

Aplicações do PLN no Cliente Oculto

Análise de Sentimento 

O PLN pode ser utilizado para determinar o sentimento expresso em relatórios de clientes ocultos, classificando-o como positivo, negativo ou neutro. 

Isso permite que essa análise dos dados identifique áreas onde a experiência do cliente é positiva e áreas que necessitam de melhorias. 

Isso já era feito antes, claro. Mas, agora, com a automatização e uso do PLN, o profissional que analisaessas avaliaçõstem ainda mais poder sobre os dados.

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Extração de Tópicos 

As técnicas de PLN permitem identificar os tópicos mais frequentes abordados nos relatórios entregues pelos clientes ocultos.

Por exemplo, se o tópico “atendimento ao cliente” é frequentemente mencionado em conjunto com sentimentos negativos, a empresa pode investigar as causas dessa insatisfação e oferecer treinamento adicional aos funcionários. Todos esses direcionamentos passam a vir mais rápido para a empresa que contrata o Cliente Oculto.

Reconhecimento de Entidades Nomeadas

O PLN pode ser usado para identificar e classificar entidades nomeadas, como nomes de produtos, marcas, locais e pessoas mencionadas nos relatórios. 

Isso permite que as empresas identifiquem quais produtos ou serviços estão sendo mais comentados, quais funcionários estão recebendo feedback positivo ou negativo e quais locais apresentam problemas específicos.

Sumarização Automática 

Essa funcionalidade é especialmente útil quando se lida com um grande volume de dados, permitindo que a empresa tenha uma visão geral da experiência e dos dados com insights automáticos que podem ser validados de maneira mais precisa.  

Categorização de Feedbacks 

O PLN também vai ajudar a classificar os feedbacks de acordo com diferentes critérios, como tipo de problema, departamento envolvido, nível de urgência, etc. Isso facilita a organização e a priorização das ações a serem tomadas.

Imagine uma rede de restaurantes que utiliza o Cliente Oculto para avaliar a qualidade do atendimento em suas unidades. 

Por meio do PLN, a ferramenta vai identificar mais rapidamente queixas frequentes sobre a demora no atendimento em uma determinada unidade. 

Com base nessa informação, a ação para resolver a questão poderá ser tomada de forma mais rápida. O problema aparece em um dia e na mesma semana já existe um plano de ação para resolução, uma vez que os dados são extraídos mais rápido e o Cliente Oculto pode se preocupar em trazer mais informações sobre o comportamento do cliente de maneira humanizada, unindo aos dados captados. 

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O que temos é, então, um processo evolutivo. Automatizar alguns pontos do trabalho dos clientes ocultos, permite a eles mais aprofundamento sobre questões que trazem a união dos dados com o comportamento humano. 

Se uma pessoa se sentiu lesada em um fast food, talvez ela nunca mais volte e ainda indique que é ruim para amigos e pessoas próximas. Reverter esse fato pode ser crucial para a saúde daquela unidade (exemplo acima). E, em tempos de rapidez e necessidade de conexão com o atendimento, isso torna-se crucial e indispensável. 

Usar o Cliente Oculto como uma estratégia para melhoria de atendimento, em diversos canais de contato, se tornou uma cereja do bolo para empresas que querem ir além. Não basta só vender um produto ou serviço… é essencial fidelizar. Mas, de maneira sincera e transparente. 

Por isso, a SAX fornece um amplo espectro de possibilidades. A sua empresa merece atender bem. Vender mais não significa ter um bom produto, significa entender o que seu cliente deseja e como ele quer ser tratado. 

O que estamos observando nos últimos anos é um amplo processo de automatização. Não podemos permitir que esse processo exclua o mais importante que é o comportamento humano. 

 

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