Análise de texto no atendimento: o que é e usos

A análise de texto (text analytics) é a análise automatizada de textos escritos, como tickets, chats e e-mails, para extrair temas, sentimento e intenção em escala. Ela permite que uma equipe de atendimento entenda todas as conversas escritas, e não só uma pequena amostra.

Em resumo

• Transforma linguagem não estruturada em dados que você pode medir e pesquisar.
• Na monitoria de qualidade, revela momentos de qualidade e de coaching.
• Em CX, mostra o que os clientes pedem e como se sentem.
• As melhores ferramentas ligam cada nota às palavras exatas por trás dela.

Como a análise de texto funciona

A análise de texto aplica processamento de linguagem natural às conversas escritas. Ela limpa e estrutura o texto bruto e depois o classifica: agrupa as mensagens por tema, avalia o sentimento como positivo, neutro ou negativo e detecta a intenção do cliente, por exemplo um pedido de reembolso, um relato de bug ou um cancelamento. Como roda automaticamente nos sistemas em que as conversas escritas já estão, ela consegue processar continuamente todo o volume de tickets e chats, e não a pequena porcentagem que uma equipe conseguiria ler à mão.

O que a análise de texto extrai

O valor da análise de texto é converter a escrita livre em campos que a equipe pode filtrar, acompanhar ao longo do tempo e usar para agir.

Análise de texto na monitoria de qualidade e em CX

Na monitoria de qualidade do atendimento, a análise de texto é o que torna possível avaliar conversas escritas em escala, avaliando tickets e chats com um formulário de monitoria e revelando os momentos que valem coaching. Na experiência do cliente, ela mostra a voz do cliente no agregado: os motivos recorrentes de contato, onde o sentimento está piorando e quais problemas estão crescendo. Ela é a contraparte escrita do speech analytics, e as duas alimentam a conversation intelligence, que lê voz e texto lado a lado. A Kaizo é uma plataforma de monitoria de qualidade e coaching, nativa do Zendesk e do Salesforce, que evolui em direção à conversation intelligence para equipes de atendimento.

Perguntas frequentes

Análise de texto é o mesmo que análise de sentimento?

Não. A análise de sentimento é uma parte da análise de texto e avalia o tom de uma mensagem. A análise de texto é mais ampla e também extrai temas, intenção e sinais de qualidade das conversas escritas.

Qual é a diferença entre análise de texto e speech analytics?

A análise de texto lê textos escritos, como tickets, chats e e-mails. O speech analytics trabalha com voz e transcreve as ligações antes de analisá-las. A conversation intelligence combina os dois em todos os canais.

O que a análise de texto faz pelas equipes de atendimento?

Ela permite que a equipe meça todas as conversas escritas, em vez de uma amostra manual, revelando notas de qualidade para a monitoria, os temas e as intenções que os clientes trazem e como o sentimento evolui na fila.

A análise de texto funciona em vários idiomas?

A análise de texto moderna, construída sobre modelos de linguagem natural, consegue classificar temas, sentimento e intenção em muitos idiomas, então uma equipe de atendimento global consegue ler todo o seu volume escrito da mesma forma em cada um deles.

Quais sinais a análise de texto extrai das conversas?

Cinco principais: os temas sobre os quais os clientes escrevem, o sentimento (positivo, neutro ou negativo), a intenção do cliente, como um reembolso ou um cancelamento, a qualidade das respostas escritas dos atendentes segundo os seus critérios e as tendências desses sinais ao longo do tempo.

Termos relacionados

• Conversation intelligence (em inglês)
• Speech analytics
• Análise de sentimento (em inglês)
• Voz do cliente (em inglês)
• Interaction analytics (em inglês)

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