Saiba o que é text mining e como pode ser utilizado no atendimento de sua empresa

Text mining, ou mineração de texto, é a prática de captar e analisar arquivos escritos para gerar padrões e melhorar suas estratégias de linguagem. Neste post, você confere mais sobre o conceito e como aplicá-lo na sua empresa.

text mining

Você já ouviu falar em text mining?

A análise de dados se tornou um dos principais fundamentos para a tomada de decisões em muitos negócios. Em vez de fazer escolhas de gestão com base em avaliações subjetivas, são usadas estatísticas para dar mais embasamento e chegar a conclusões mais seguras. Porém, essa tendência vem acompanhada de uma série de outras barreiras que dificultam a análise de dados.

O primeiro ponto é que há mais informação do que poderia ser analisado normalmente, sendo necessário usar novas ferramentas e métodos. Porém, mesmo assim, uma fração considerável dos dados necessários a essas análises não está anotada de forma expressa, sendo escondida em vários textos. Daí surge a necessidade de investir em text mining.

É bem provável que você não conheça esse termo ainda, visto que ele não é o mais difundido. Porém, esse conceito também não é difícil de compreender depois de conhecer seu significado. E, dependendo do tipo de negócio que você gerencia, essa técnica pode ajudá-lo em várias áreas, especialmente no atendimento ao cliente.

Para que você entenda melhor esse assunto, separamos aqui algumas informações importantes. Vamos explicar o que é o text mining, como ele funciona e quais benefícios ele pode trazer para seu desempenho. Acompanhe!

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    O que é text mining?

    Também conhecido como “mineração de texto”, o termo tem relação com Data Mining, que é a prática de captar e analisar dados para gerar padrões. Nesse caso, a mineração de texto envolve a análise de um grande número de arquivos escritos, com o intuito de encontrar certos padrões de linguagem, uso de termos e o que eles representam.

    A partir desses dados, o sistema pode criar um modelo de análise de textos, o qual ajuda a extrair certas informações-chave. E esse mesmo modelo pode continuar sendo atualizado à medida que novos dados são minerados com cada atendimento ou pesquisa de mercado. Pode ser necessário ajustar alguns resultados no começo, mas essa ferramenta costuma ser bem autossuficiente uma vez que tenha uma amostra grande o suficiente.

    Qual é a diferença entre text mining e text analytics?

    Pelo nome e pelo conteúdo, muitos tendem a confundir a análise de texto e a mineração de texto. E, de fato, ambos lidam com questões e problemas muito parecidos. Porém, cada estratégia alcança respostas por caminhos bem diferentes.

    Enquanto a mineração envolve o uso de dados para criação de um modelo, text analytics é baseado em linguística computacional, com o uso de regras para codificar a forma como seres humanos entendem o que está escrito. E, a partir dessas regras, gerar uma interpretação mais próxima da realidade.

    Esse sistema é bem útil e relativamente fácil de implementar. Porém, ele também tem suas limitações. Com a mineração, é possível refinar mais o seu modelo, além de adaptá-lo para comportar mudanças na linguagem.

    Como o text mining pode ser usado no atendimento ao cliente?

    Já mencionamos que há muitos pontos em que a mineração de textos pode ser uma ferramenta útil, especialmente no que diz respeito ao atendimento ao cliente. A questão é: como?

    Para esclarecer melhor isso, listamos aqui alguns dos principais benefícios do text mining no seu processo de atendimento. Confira:

    1. Triagem mais rápida de contatos

    Se a sua empresa recebe um grande número de contatos a cada dia, então a primeira dificuldade que você deve ter é saber como classificar cada um deles. Em geral, é necessária uma equipe enorme só para apontar quais mensagens são dúvidas, quais são pedidos de novos clientes, de clientes antigos, quais são reclamações, ou qual é o direcionamento ideal para cada um.

    Através da mineração de textos, é possível criar um modelo de avaliação do conteúdo que expresse melhor qual é o assunto de cada mensagem e como fazer o melhor atendimento automaticamente. Dessa forma, é possível indicar um cliente para o atendimento correto rapidamente.

    2. Mensuração de urgência

    Outro fator importante no seu processo de atendimento é saber quais pedidos precisam ser respondidos com urgência e quais podem esperar mais algum tempo. Quando há uma sobrecarga de demandas, saber fazer essa escolha é vital para manter o funcionamento adequado do negócio.

    Mais uma vez, o sistema de mineração de textos também contribui com essa análise. Com mais dados de diferentes contatos, é possível classificar automaticamente os dados com maiores sinais de urgência e aqueles que podem ser postergados sem perdas severas.

    3. Marcação de tickets de atendimento

    Depois de receber uma reclamação, é comum que cada cliente tenha seu contato marcado com um ticket de atendimento. Esse ticket contém uma classificação simples sobre o assunto do contato, se era uma dúvida e de qual tipo, se era uma crítica ao produto ou serviço, se tinha a ver com o atendimento, etc.

    A ideia desse ticket é facilitar uma análise posterior dessas reclamações e a que ponto elas são direcionadas. Com o text mining, os tickets podem ser atribuídos automaticamente, o que também economiza o tempo da sua equipe.

    4. Análise de satisfação

    Medir o nível de satisfação do seu público é uma tarefa bem mais complexa do que aparenta. Afinal, há muitos fatores que influenciam na opinião do público e nem sempre ela fica clara com uma pesquisa limitada. Nesse ponto, utilizar o text mining costuma ser mais útil.

    Primeiramente, esse sistema faz uma análise de um número grande de informações, buscando diferentes opiniões e comentários sobre seu negócio. E, com o modelo gerado, pode ter um entendimento mais amplo da opinião dos consumidores a respeito da sua marca.

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      Medido de insatisfação

      5. Feedback mais eficiente

      Por fim, mas não menos importante, a mineração de textos é a melhor forma de classificar e analisar múltiplos feedbacks de clientes. Se o sistema foi bem nutrido com informações até o momento, então é mais fácil inferir quais são as reclamações e os pontos positivos que mais se destacam aos olhos do público.

      Agora que você entende melhor o que é o text mining e como ele contribui com seu trabalho de atendimento, é hora de considerar implementá-lo. Quanto antes você começar, mais rápido poderá elaborar um modelo completo para avaliar seu público.

      Se quiser encontrar o melhor sistema para começar a implementar essa estratégia, entre em contato com a Movidesk e veja como podemos ajudar a sua empresa.

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