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Uso da análise de sentimento para aprimorar as estratégias de comércio eletrônico

Nesta postagem, exploraremos várias maneiras pelas quais os modelos de linguagem ampla (LLMs) podem ser utilizados no comércio eletrônico, além da simples correspondência de produtos. Se você ainda não o fez, confira nossa postagem anterior sobre Uso de LLMs no comércio eletrônico [insira o link aqui].

Os modelos de linguagem grandes têm uma ampla gama de aplicações no comércio eletrônico, desde a análise de avaliações de clientes até o aprimoramento da descoberta de produtos. Além da correspondência de produtos, eles podem ajudar em tarefas como classificação de produtos, análise de sentimentos, suporte ao cliente e até mesmo na identificação de tendências nas preferências dos consumidores. Eles também podem ajudar a detectar discrepâncias de preços, avaliar o conteúdo de marketing e automatizar as interações com os clientes - tudo isso é fundamental para manter a competitividade no cenário digital atual.

Análise de sentimento no comércio eletrônico

A análise de sentimento, geralmente chamada de mineração de opinião, é um método usado para determinar o sentimento por trás das declarações ou avaliações dos clientes, classificando-as como positivas, negativas ou neutras.

Em termos mais simples, as ferramentas de análise de sentimento ajudam as empresas a entender como os clientes se sentem em relação a seus produtos, analisando o que eles dizem em avaliações ou comentários. Por exemplo, se um cliente escrever: "Adoro a facilidade de uso deste produto", a análise de sentimento classificaria isso como positivo. Se outro cliente disser: "O produto funciona, mas é muito caro", o sentimento pode ser uma mistura de neutro e negativo, dependendo do contexto.

No passado, as organizações dependiam de modelos complexos de aprendizado de máquina, técnicas de aprendizado profundo ou métodos baseados em léxico para fazer esse tipo de análise. No entanto, essas abordagens exigiam muito esforço manual para treinar modelos, criar algoritmos especializados ou desenvolver dicionários de palavras associadas a sentimentos específicos.

Os métodos históricos de análise de sentimentos costumam consumir muito tempo, pois exigem rotulagem extensiva de dados, ajuste de algoritmos e atualizações constantes para garantir a precisão. Por exemplo, a aprendizagem profunda requer grandes conjuntos de dados e poderosos recursos de computação para identificar padrões, enquanto os métodos baseados em léxico exigem a compilação de uma longa lista de palavras e seus sentimentos associados, que nem sempre capturam as nuances da linguagem humana. Os LLMs, no entanto, são pré-treinados em grandes quantidades de texto e são inerentemente capazes de compreender o contexto, tornando a classificação de sentimentos muito mais fácil e rápida.

Existem, é claro, algumas limitações. Os LLMs, assim como os seres humanos, têm dificuldades com certas sutilezas da linguagem, como o sarcasmo. Por exemplo, considere uma avaliação que diz: "Que ótimo, outro produto que quebra depois de uma semana, exatamente o que eu precisava!" Embora um ser humano possa reconhecer isso como sarcasmo, um LLM poderia interpretá-lo erroneamente como positivo devido a frases como "exatamente o que eu precisava". A interpretação errônea do sarcasmo poderia levar a uma classificação incorreta do sentimento, o que poderia distorcer os insights das avaliações dos clientes.

Uso de grandes modelos de linguagem para aprimorar o comércio eletrônico

Agora que os LLMs podem classificar o sentimento de forma rápida e eficiente, como podemos aproveitar isso para o sucesso do comércio eletrônico?

1. Melhoria do atendimento ao cliente

Ao classificar os comentários negativos e neutros do feedback do cliente, você pode priorizar os problemas mais urgentes e designar seus melhores agentes de atendimento ao cliente para responder.

Por exemplo, se começar a chegar uma enxurrada de avaliações negativas sobre o atraso na remessa de um produto, você poderá mobilizar seus melhores agentes de suporte para resolver o problema antes que ele se agrave ainda mais. Como alternativa, para comentários neutros, como "O produto é bom, mas nada de especial", você pode fazer com que os agentes entrem em contato para converter clientes indiferentes em clientes fiéis, oferecendo incentivos ou soluções para melhorar a experiência deles.

2. Insights de suporte

A análise de sentimento também pode ajudá-lo a combinar o tom das avaliações dos clientes com suas classificações de estrelas correspondentes, oferecendo insights mais profundos. Por exemplo, você pode descobrir que uma classificação de 5 estrelas inclui uma pequena reclamação sobre a embalagem, o que pode lhe dar uma oportunidade de fazer melhorias. Por outro lado, uma classificação de 3 estrelas pode ter uma avaliação brilhante, com exceção de uma pequena desvantagem, o que abre espaço para uma abordagem direcionada.

Digamos que você tenha um produto classificado com 4,5 estrelas, mas depois de analisar os comentários, você percebe que vários clientes estão expressando uma pequena frustração com as instruções de configuração. Com esse insight, você pode refinar seus guias de configuração e aumentar a satisfação do usuário. Da mesma forma, se uma avaliação de 2 estrelas elogia a qualidade do produto, mas critica o tempo de envio, resolver o problema de logística pode melhorar as classificações gerais sem alterar o produto.

3. Entenda melhor seu cliente

Os LLMs podem ajudar a identificar temas comuns no feedback dos clientes, facilitando a descoberta de pontos problemáticos, preferências ou tendências emergentes no mercado.

Por exemplo, se vários clientes mencionarem o desejo de ter uma embalagem ecologicamente correta, isso pode indicar uma tendência crescente de sustentabilidade. Por outro lado, se muitas avaliações mencionarem que os clientes acham o seu produto muito complicado de usar, isso indica um problema de usabilidade que pode levar à reformulação do produto ou à melhoria dos materiais de suporte.

Ao identificar esses padrões, você pode tomar medidas proativas para melhorar a satisfação do cliente e a percepção do mercado.

4. Ele resolve o problema?

Depois de classificar o feedback do cliente, a próxima etapa é determinar se o seu produto está cumprindo o que promete. Se você vende um produto destinado a aumentar a produtividade, o feedback dos clientes reflete esse resultado?

Por exemplo, se você vende um aplicativo de produtividade e os clientes mencionam com frequência como ele está facilitando a vida deles, então o feedback está alinhado com a proposta de valor do seu produto. Por outro lado, se as avaliações negativas frequentemente reclamam que o aplicativo trava ou é difícil de navegar, isso indica um problema sério que requer atenção imediata. Além disso, se a análise da concorrência mostrar que outros produtos semelhantes estão recebendo um sentimento mais positivo em relação à facilidade de uso, isso poderá destacar áreas em que seu produto não está à altura.

5. Atendimento ao cliente em tempo real

O uso de modelos de linguagem grande para monitorar o feedback do cliente em tempo real permite um serviço proativo. Se o sentimento se tornar subitamente negativo, você poderá designar agentes de atendimento ao cliente para resolver os problemas antes que eles aumentem.

Imagine realizar uma venda relâmpago e, durante o evento, você detectar um aumento nos comentários negativos sobre problemas no checkout. Com a análise de sentimentos em tempo real, sua equipe de suporte poderia intervir, oferecer orientação aos clientes em dificuldades e, possivelmente, evitar o abandono do carrinho. Ou, se várias avaliações mencionarem um defeito no produto, você poderá interromper imediatamente as vendas e resolver o problema antes que ele se espalhe.

Conclusão

Os modelos de linguagem grandes oferecem várias maneiras de aprimorar o comércio eletrônico além da correspondência de produtos. Ao classificar com eficiência o sentimento do cliente, as empresas podem melhorar o atendimento ao cliente, obter insights sobre o desempenho do produto e entender melhor as necessidades e preferências dos clientes. Seja identificando pontos problemáticos, melhorando o suporte ao cliente ou sendo proativo com o feedback do cliente em tempo real, os LLMs ajudam as marcas a se manterem ágeis e responsivas no mundo em rápida evolução do comércio eletrônico.

Os líderes do comércio eletrônico estão convidados a participar de uma sessão de trabalho de uma hora no dia 16 de outubro para explorar as aplicações práticas do ChatGPT na classificação de produtos. Os participantes ganharão experiência prática com a classificação de seus próprios produtos e como otimizar os prompts para testar e refinar suas estratégias.
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