No dinâmico cenário empresarial moderno, a Experiência do Cliente (CX) tornou-se um fator crucial de sucesso.
A experiência do cliente abrange todas as interações e experiências que um cliente tem com uma organização ou marca em cada ponto de contato, desde o primeiro aprendizado sobre um produto até os serviços pós-venda.
Hoje, onde os clientes estão dispostos a mudar para a concorrência à menor insatisfação, é essencial que as organizações compreendam as necessidades em constante mudança dos clientes, explorem formas inovadoras de manter a sua fidelidade e permaneçam na vanguarda da concorrência.
O que é análise literal?
A análise literal é um método estratégico usado para extrair insights significativos de feedback bruto e não estruturado do cliente.
Esses comentários, chamados “literais”, são extratos palavra por palavra dos comentários dos clientes sobre sua experiência com um produto ou serviço. Ao analisar esses detalhes, as empresas podem obter uma compreensão qualitativa dos sentimentos, preferências e expectativas de seus clientes.
Ao contrário das métricas quantitativas tradicionais, como Net Promoter Score (NPS) ou Índice de Satisfação Geral (OSAT), que quantificam o nível de satisfação do cliente, a análise literal vai além, fornecendo insights detalhados sobre os problemas específicos que os clientes encontram ou abordam seus pontos problemáticos.
Esse processo permite que as empresas ajustem com precisão suas estratégias com base nas necessidades reais dos clientes.
Por que a análise literal é essencial?
Muitas empresas muitas vezes ignoram a análise literal devido à falta de recursos e tempo. No entanto, estes dados brutos são mais autênticos e explícitos do que simples pontuações numéricas.
O feedback literal reflete as vozes dos clientes de uma forma sincera e sem filtros . Ao examinar esses dados, as empresas podem descobrir insights cruciais que não seriam capturados por pesquisas fechadas.
1 – Compreensão profunda dos clientes
Ele permite que você vá além dos números e entenda os sentimentos, preferências e expectativas dos clientes de uma forma mais sutil.
2 – Identificando pontos problemáticos
A Verbatims pode revelar problemas específicos que os clientes estão enfrentando, proporcionando às empresas oportunidades de melhorias direcionadas.
3 – Detecção de tendências emergentes
A análise literal ajuda a identificar tendências e comportamentos emergentes dos clientes, permitindo que as empresas se adaptem de forma proativa.
4 – Oportunidades de personalização
Ao compreender as expressões e a linguagem que os clientes utilizam, as empresas podem personalizar as suas interações e melhorar a experiência geral do cliente.
Fontes literais
Os textos provêm de diversas fontes, desde pesquisas de satisfação até redes sociais, fóruns de discussão, e-mails de reclamações e avaliações de clientes em plataformas de comércio eletrônico. Eles podem ser classificados em duas categorias principais:
- Textos solicitados :
Coletados diretamente pela empresa por meio de questionários ou pesquisas de satisfação.
- Verbatims espontâneos :
Os clientes compartilham suas opiniões sem solicitação, geralmente nas redes sociais ou em plataformas de avaliação online. Esses comentários podem influenciar positiva ou negativamente a reputação online da marca.
A análise literal é baseada em dois principais metodologias : análise manual e análise semântica automatizada.
Como analisar os verbatims?
1 – Análise manual de verbatims
Tradicionalmente, a análise manual envolve a leitura de cada avaliação do cliente, uma por uma, e depois agrupá-los por tema ou tópico. Cada comentário é codificado com um número ou tag que representa um tema específico.
Por exemplo, respostas a uma pergunta aberta como “Você está satisfeito com o produto que comprou?” » podem ser agrupados em temas como qualidade do produto, preço ou prazo de entrega.
Este método, embora detalhado, consome muito tempo e é mais adequado para pequenas amostras literais. Além disso, muitas vezes é realizado em planilhas Excel, limitando a capacidade de capturar as nuances contextuais do feedback.
2 – Análise semântica de textos literais com IA
Ao contrário da análise manual, a análise semântica ou lexical utiliza inteligência artificial para analisar literalmente em tempo real. Softwares específicos de IA agrupam automaticamente os comentários em categorias de acordo com seu conteúdo e critérios definidos pela empresa. O algoritmo também pode diferenciar comentários positivos e negativos.
Por exemplo, a plataforma Voice Analytics da Zaion utiliza tecnologias de IA para extrair e enriquecer todos os insights das conversas com os clientes. Esta solução permite a gravação, transcrição e análise de sinais de voz, bem como a detecção de emoções graças aIA emocional.
Os principais benefícios desta abordagem incluem ganhos de produtividade, redução de custos operacionais e melhoria da qualidade do serviço através da detecção rápida de áreas de melhoria.
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Vantagens da análise literal
Insights detalhados do cliente
Fornece compreensão qualitativa dos sentimentos, pontos problemáticos e preferências do cliente, complementando os dados quantitativos.
Maior satisfação do cliente
Ao identificar pontos de fricção ou expectativas não satisfeitas, as empresas podem melhorar os seus produtos ou serviços de forma direcionada .
Rastreamento de reputação on-line
Ajuda a monitorar a reputação online e entender como a marca é percebida pelo público.
Maior personalização
Permite interações mais personalizadas com os clientes, o que gera fidelidade e satisfação.
Para realizar uma análise literal no Magileads , uma plataforma de prospecção de vendas e gerenciamento de relacionamento com o cliente, você pode seguir estas etapas para maximizar a extração de informações dos comentários e feedback dos clientes coletados por meio de suas campanhas de marketing ou publicidade. Aqui está um guia detalhado sobre como realizar esta análise no Magileads;
Etapas para realizar uma análise literal em Magileads
1 – Coletando feedback do cliente
Magileads centraliza as interações com os clientes , incluindo respostas por e-mail, comentários em mídias sociais, retornos de chamadas e respostas a pesquisas. Comece agrupando todos esses textos textuais (comentários brutos) na plataforma.
2 – Segmentação de verbatims
Segmente literalmente com base em diferentes critérios, como o tipo de interação (resposta por e-mail, feedback sobre uma campanha específica, etc.), o canal de comunicação ou o perfil do cliente (cliente potencial, cliente existente, etc.). Magileads permite filtrar e organizar os dados do cliente de forma eficiente.
3 – Usando filtros de pesquisa avançados
Use os filtros de pesquisa avançados do Magileads para isolar textos textuais relevantes. Por exemplo, você pode pesquisar todos os textos que contenham determinadas palavras-chave (como “preço”, “qualidade”, “suporte técnico”) ou filtrar por índice de satisfação.
4 – Exportando dados para análise aprofundada
Exporte os dados coletados do Magileads para um arquivo Excel ou CSV. Isso permitirá que você execute análises manuais mais aprofundadas ou importe-as para análise de texto ou software de processamento de dados como Python, R ou plataformas de análise literal dedicadas.
5 – Análise manual ou semiautomática
Você pode começar com uma análise manual dos textos, codificando os comentários por temas ou assuntos específicos. Para ir além, você pode usar ferramentas de análise semântica ou software de processamento de linguagem natural (PNL) que identifica automaticamente tendências e agrupa comentários por sentimento ou tópico.
6 – Análise semântica com IA integrada
Embora Magileads não seja especificamente uma plataforma de análise semântica, você pode usar sua integração com outras ferramentas de inteligência artificial para analisar o conteúdo desses textos textuais. Por exemplo, conecte Magileads a ferramentas externas de IA , como MonkeyLearn ou IBM Watson, para análise de texto e sentimento. Isso permitirá que você extraia tendências, emoções e sentimentos expressos literalmente nos clientes.
7 – Criação de dashboards e relatórios
Use os recursos de relatório do Magileads para criar painéis que ilustrem suas principais descobertas. Você pode visualizar tendências, palavras-chave recorrentes e variações no sentimento do cliente ao longo do tempo. Esses relatórios podem ser compartilhados com as equipes relevantes para melhorar estratégias de vendas, marketing e suporte ao cliente.
8 – Ciclo de melhoria contínua
Use insights da análise literal para informar suas decisões estratégicas. Melhore seus roteiros de chamadas, refine suas mensagens de prospecção ou ajuste suas ofertas de produtos/serviços com base nas expectativas e preocupações identificadas. Repita este processo regularmente para continuar a alinhar a sua oferta com as reais necessidades dos seus clientes.
Melhores práticas para análise literal em Magileads
Limpe seus dados
Antes de iniciar a análise, certifique-se de que seus textos textuais estejam livres de duplicatas ou informações desnecessárias.
Use palavras-chave relevantes
Defina uma lista de palavras-chave que representem temas de interesse para orientar sua busca no Magileads.
Automatize o que pode ser automatizado
Utilize ferramentas de automação para processar grandes quantidades de dados e detectar rapidamente tendências ou anomalias.
Foco na colaboração
Envolva várias equipes (vendas, marketing, atendimento ao cliente) para obter uma perspectiva cruzada dos resultados de sua análise literal.
Avalie regularmente sua metodologia
Adapte e melhore sua abordagem de análise literal à medida que você coleta mais dados.
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