Os dados são hoje um dos principais vetores para a tomada de decisões dentro de uma organização. Eles dão respaldo para ampliar dos recursos humanos, otimizar processos, definir novas estratégias — e investimentos — e até mesmo no corte de gastos.
Ciente disso, grande parte das empresas hoje já tem utilizado os dados a favor de suas estratégias e resultados. Principalmente os estruturados, ou seja, aqueles dados mapeados e organizados dentro de uma metodologia, fáceis de extrair e aplicar na rotina organizacional.
Os dados não estruturados, no entanto, ainda são negligenciados. E isso representa perda de oportunidades de negócios, de fidelização e de experiência para o consumidor — basta imaginar o enorme volume de dados flexíveis e dinâmicos que existem nas redes sociais, por exemplo, para fazer essa suposição.
Os usuários criam diariamente textos, imagens e vídeos, interagem nas postagens, fazem marcações, escolhem hashtags, respondem à pesquisas, conversam em chats, clicam (ou não) em e-mails, abrem ou ignoram anúncios. Tudo isso são dados não estruturados difíceis de processar devido à sua complexa formatação.
Mas uma solução em Processamento de Linguagem Natural (PLN ou Natural Language Processing, em inglês) é capaz de fazer esse mapeamento e permitir que analistas consigam identificar padrões rapidamente para prever tendências com maior precisão, graças ao aprendizado de máquina..
Assim, a inteligência de dados – e a ciência de dados em si – e a ciência da computação se tornam decisivas para as empresas. Isso porque a Inteligência Artificial é usada estrategicamente para munir as organizações em um cenário altamente competitivo e as colocar em posição privilegiada frente à concorrência.
Solução em Processamento de Linguagem Natural
O Processamento de Linguagem Natural (PLN), de maneira resumida, é uma ciência que permite gerar e converter informações de bancos de dados de computadores em uma linguagem compreensível ao ser humano. Por mais que o termo ainda não seja tão usual, ele está presente em nosso dia a dia.
Um dos mais comuns usos de PLN é o corretor automático do celular e o filtro de e-mail — na extração de palavras-chave que classificam em spam ou setorizam em promoções/social/principal. Mas, assistentes de voz como a Alexa, a Siri e a Cortana também têm se adentrado cada vez mais nos lares brasileiros.
Quando o Google ou outros buscadores sugerem assuntos similares à sua pesquisa, também é por meio de PLN. E o processamento de linguagem natural vai além: também tem a capacidade de identificar nossas intenções e até mesmo emoções para dar respostas — como acontece nas conversas por telefone com robôs de operadores de celular ou seguradoras, por exemplo.
Sistemas de PLN, quando associados a outros recursos de Inteligência Artificial, trazem insumos para tratar e desenvolver algoritmos que possibilitem a criação de aplicações úteis e estratégicas no dia a dia das empresas.
Aplicações de PLN
- análise de sentimentos;
- classificação de texto;
- organização de documentação;
- chatbots e assistentes virtuais;
- extração de textos;
- tradução;
- resumo de texto;
- autocorreção;
- classificação de intenção;
- senso de urgência;
- reconhecimento de fala;
- inteligência de mercado.
Aplicações de (algumas) ferramentas em marketing e vendas
As ferramentas de análise de sentimentos contribuem como um assistente virtual que ajuda a monitorar as menções nas mídias sociais, quando possível removem posts que resultam em comentários negativos ou prontamente respondê-los, avaliam as reações dos clientes à sua última campanha de marketing e veem como os clientes se sentem com relação à sua empresa.
“Combinada com a ferramenta de extração de texto, as palavras-chave extraídas pelos sistemas de PLN podem adicionar uma camada extra de percepção, informando quais foram utilizadas com mais frequência pelos clientes. Ela gera grande volume de entradas de dados (big data)”, diz Thomaz.
As ferramentas de inteligência de texto e classificação de intenção são de extrema relevância para alguns departamentos, como o de marketing, o de vendas e o de suporte ao cliente.
Isso porque a primeira identifica desejos de clientes (pontos fracos e fortes), busca insights para criar estratégias de vendas, vislumbra tendências e analisa concorrentes. “A classificação de intenção possibilita ações e estratégias a partir da análise de intenções de clientes, detecta e classifica leads”, explica Thomaz.
Sua empresa também pode se beneficiar do uso da PLN agregada às soluções analíticas da UniSoma. São possibilidades investigativas, para descobrir insights e informações que muitas vezes são desconhecidas pela própria empresa e que podemos aplicar na tomada de decisão. Fale conosco!
