Há dois anos escrevi um artigo sobre como a integração de sistemas CRM (Customer Relationship Management) com as Redes Sociais poderia potenciar as organizações, permitindo-lhes conhecer ainda melhor os seus clientes. Felizmente, as TI’s estão em evolução constante e estamos, neste momento, de passagem para o CRM Social 2.0, onde além de recolherem a informação, os sistemas analisam-na de forma inteligente, reconhecendo padrões de comportamento e analisando o respetivo sentimento.

Atualmente existe um grande número de soluções CRM que têm formas de recolher a informação das redes sociais e de a potenciar, entre as quais destaco:

  • Utilizar as redes como mais um canal de entrada de incidências, identificando posts como pedidos/reclamações no sistema de CRM, e dando seguimento aos mesmos, via a tramitação normal aplicada a qualquer outro canal;
  • Utilizar a informação das redes sociais para potenciar campanhas de marketing, tanto usando as redes como canal de saída, como utilizando a informação recolhida nas redes como parâmetros de segmentação da base de clientes;
  •  Potenciar a área de vendas com a informação das redes, passando posts de oportunidades ou negócios potenciais para o ciclo de vendas da organização.

Enquanto este tipo de integração entre sistemas CRM e as Redes Sociais atingem a sua maturidade, começa a surgir uma nova problemática: a informação das redes é imensa e difícil de tratar, pelo que surgiu uma nova tendência, a de dotar os sistemas de informação de capacidade de efetuar uma análise de sentimento sobre o conteúdo das comunicações, conseguindo assim identificar os posts como positivos, neutros ou negativos.

Paralelamente e através da análise de conjuntos de posts, é possível tentar analisar alguns traços de personalidade do seu autor.

Existem hoje em dia três formas de analisar sentimento:

  • Manualmente – exige uma carga de trabalho enorme, pelo que só por si é muito pouco viável;
  • Através de Palavras-Chave – o sistema tem algumas palavras-chave identificadas e, caso as encontre, classifica o conteúdo como positivo ou negativo. Este sistema é muito rápido e pode ser utilizado em alguns casos, contudo, é pouco fiável;
  •  NLP (Natural Language Processing) – o sistema mais avançado que analisa o contexto e a forma como as diversas palavras se conjugam, compreendendo-as como um todo, ou seja, interpretando-as como uma frase completa.

Hoje em dia ainda é necessário ter algum cuidado com as análises automáticas, pois os seus níveis de fiabilidade (ainda que alguns fornecedores apresentem valores maiores) andam entre os 70% e os 80% e é de esperar que ainda se mantenham nestes níveis por, pelo menos, mais um par de anos.

É um processo difícil, pois o processamento de linguagem é algo extremamente complexo (especialmente se adicionarmos à equação a quantidade de idiomas existentes), pois podem existir sentimentos difíceis de interpretar. Isto pode acontecer pelos seguintes motivos:

  • Contexto – Os sistemas têm dificuldades em compreender a diferença entre “esta oficina fez um ótimo trabalho” e “esta oficina fez um ótimo trabalho a limpar-me a carteira”;
  • Sarcasmo – Muitas vezes comunicamos, de forma não literal, o que os algoritmos ainda não compreendem: “Estou tão contente por hoje ter havido greve do metro e ter ido para ao trabalho a pé e à chuva! Yay!”;
  •  Calão – Por exemplo, a palavra “caraças” pode ter um significado distinto. “Caraças pá, estou farto do meu computador” é diferente de “esta música é do caraças!”;
  • Ambiguidade de Sentimento – Uma frase com palavras positivas ou negativas pode não estar necessariamente a expressar sentimento. Por exemplo, a frase: “tens alguma ideia boa para irmos jantar?” contém a palavra “boa”. No entanto, trata-se de uma frase neutra e não representa um sentimento positivo, enquanto a frase: “este carro consome imenso combustível” não apresenta qualquer palavra negativa, mas representa um sentimento negativo.

Adicionalmente, mesmo no caso de serem humanos a analisar uma frase, estes podem discordar quanto ao seu sentimento, pelo que o 100% de fiabilidade por parte de algoritmos está muitíssimo distante.

Não obstante estas arestas por limar, o Social CRM 2.0 com análise de sentimento já existe, começando a atingir um nível grande de importância no presente, sendo que será cada vez mais relevante nas integrações de sistemas de CRM com redes sociais.

Hoje em dia é essencial para uma organização que se queira manter na vanguarda ter este tipo de soluções que lhe permitem conhecer muito melhor os seus clientes, perceber o que os mesmos gostam e não gostam na sua organização, compreender variações nas tendências e reagir rapidamente às mesmas, especialmente em situações de crise (detetadas através de um grande volume repentino de posts negativos) logo na sua origem.

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