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O advento da tecnologia e suas transformações mudaram por completo a experiência do cliente no setor do varejo, aprimorando a velocidade e a intensidade do contato da marca com o consumidor. No entanto, mesmo diante de tantas novidades, um dos principais desafios do varejo atual é estabelecer conexões verdadeiras e profundas com o cliente.

Por estarmos vivendo o que especialistas chamam de a era da experiência do cliente: a relação do consumidor com determinado negócio e sua experiência nele são tão importantes quanto o produto ou serviço oferecido pela marca. Um estudo da empresa de consultoria McKinsey & Co revela que 25% dos clientes optam por mudar para uma marca concorrente após uma única experiência ruim. Para piorar a situação, 60% dos entrevistados disseram que não usariam uma empresa com avaliações negativas. A experiência ruim do cliente é um custo que pode, sem dúvidas, se tornar uma bola de neve para qualquer negócio.

Ao deixar seu consumidor conectado intimamente com a marca, ele se torna leal a ela e é capaz de estabelecer um relacionamento duradouro. Nesse sentido, é importante identificar as emoções despertadas pelos seus produtos ou serviços e é aqui que a análise de sentimentos se mostra como uma ferramenta fundamental.

O que é a análise de sentimentos?

Também conhecida como mineração de opinião, a análise de sentimentos é uma área de estudo que analisa opiniões, avaliações e sentimentos de pessoas em relação a serviços, produtos, eventos e organizações. Ela é o ponto de interseção entre a inteligência artificial, a linguística computacional e o processamento da linguagem natural humana.

Com o aumento dos meios eletrônicos no varejo, o uso da análise de sentimentos se tornou ainda mais possível e necessário, uma vez que muitos consumidores divulgam opiniões e informações no mundo virtual e também buscam opiniões de outros consumidores antes de finalizar uma compra ou realizar um serviço.

Através da análise de sentimentos, é possível extrair, em tempo real, insights dessas informações, levando em consideração todo o contexto, desde variações gramaticais, passando por erros ortográficos ou mesmo mudança de tom. Por exemplo: ao esperar para falar com o SAC de determinada loja online, um cliente escreve em suas redes sociais: ‘Estou adorando essa espera. Genial! Isso ajudou muito meu dia”. Através de ferramentas de análise de sentimentos, é possível considerar o contexto para uma interpretação mais adequada e, percebendo que trata-se de um incômodo recorrente, fazer o possível para amenizá-la.

Quais são as vantagens para o varejo de usar a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos tem diferentes aplicações no varejo, uma vez que permite entender mais a fundo a reação do cliente não só aos produtos e serviços como outras ações da marca. É possível, por exemplo, ajustar determinadas estratégias de marketing, avaliar o ROI de diferentes campanhas de marketing e perceber quais performaram melhor e os motivos para isso, aprimorar o atendimento ao cliente, aumentar a receita de vendas a partir da identificação de determinados padrões de consumo e até mesmo desenvolver protocolos mais assertivos no gerenciamento de crises.

Diante do lançamento de um novo produto, uma análise de sentimentos tem grande valia pois pode recolher diferentes opiniões em todo o processo de venda, tornando mais concretas as insatisfações e satisfações do consumidor em aspectos como embalagem, qualidade, entrega e outros. Dessa forma, a análise de sentimentos pode garantir observações importantes para planejamento estratégico de curto, médio e longo prazo.

Listamos, em detalhes, alguns exemplos mais concretos de como melhorar o relacionamento de sua marca com o cliente através da análise de sentimentos:

Produtos e processos são aprimorados: a análise de sentimentos do cliente ajuda a entender como os clientes se sentem em relação ao seu produto e ajuda a identificar determinadas questões que podem ser problemáticas. Depois de identificar o problema, você pode trabalhar para corrigi-lo. Um exemplo simples: se os clientes reclamam de receber produtos danificados, você sabe que precisa melhorar a embalagem.

Recompensar serviços excepcionais para elevar os padrões de atendimento: visando manter sua equipe de suporte ao cliente motivada, que tal reconhecer quando um trabalho é feito com excelência? Talvez não seja possível ouvir todas as chamadas ou escutar o que a equipe tem a dizer a cada cliente. Mas, quando os clientes elogiam os membros da sua equipe pelo nome, você sabe que eles fizeram algo certo. Apreciar os esforços deles e recompensá-los por isso ajuda muito a manter sua equipe motivada e a estabelecer um padrão que eles devem seguir.

Garantir respostas personalizadas: o mesmo estudo da McKinsey citado anteriormente mostrou que 78% dos clientes acham que a comunicação personalizada os torna mais propensos a fazer compras repetidas. A análise de sentimentos informa o que os clientes estão esperando e como reagiram ao seu serviço no passado. Cientes dessas informações, a equipe é capaz de personalizar as respostas e melhorar os índices de satisfação do cliente.

Editar scripts de chatbots com baixo desempenho: muitas conversas de atendimento ao cliente que chegam são tratadas por chatbots. Esses bots geralmente têm perguntas e respostas roteirizadas. Isso é útil quando funciona, mas quando não aborda a pergunta específica do cliente, pode ser frustrante. A análise do sentimento do cliente pode ajudar a identificar esses casos para que você possa editar os scripts e torná-los mais inclusivos.

Os desafios no uso da análise de sentimentos

Com tais informações em mãos, o foco no cliente - aspecto essencial para qualquer empresa que queira fidelizar seu público - fica ainda mais evidente. Ao conhecer a fundo as emoções vivenciadas pelo consumidor em sua jornada de compra fica mais viável pensar em soluções personalizadas para determinado público-alvo e também fortalecer os laços e sentimentos que os conectam à empresa e aos produtos.

Finalmente, apesar de apresentar inúmeros benefícios para seu negócio, é importante salientar que a análise de sentimentos é uma tarefa complexa, pois nem sempre é perfeita. Isso se dá porque a interpretação humana e o contexto de determinada opinião podem ser desafiadores para compreensão dos algoritmos envolvidos. Uma medida eficaz é, então, promover a interpretação de seus resultados de forma combinada a outras fontes de informações, como análises qualitativas e feedbacks diretos dos consumidores.