Uma Plataforma Multicanal de Big Data que identifica por Inteligência Artificial o grau de satisfação espontânea, a partir da recomendação dos consumidores. É assim que nós, na Postmetria, nos identificamos.
Bastante complexo, não é mesmo?
Hoje nós vamos esclarecer essa definição, focando no papel da inteligência artificial para as métricas de sNPS.
Inicialmente, vamos às definições dos conceitos aqui abordados:
Inteligência Artificial é “o estudo e projeto de agentes inteligentes“, representando, de modo sumário, a inteligência das máquinas, em contraposição à inteligência natural, apresentada pelos seres humanos e animais. Em outras palavras, é a capacidade das máquinas de: aprender, perceber e tomar decisões, diante de determinadas situações.
A IA corresponde a um conceito excepcionalmente amplo e abrange, pelo menos, três outras áreas da computação:
- Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um método que consiste em oportunizar que a máquina aprenda regras por conta própria, a partir dos dados, com um grau de interferência humana cada vez menor.
- Deep Learning, ou aprendizado profundo, é uma parte do Machine Learning que utiliza algoritmos complexos para imitar o funcionamento profundo das conexões sinápticas do cérebro humano, de modo a processar dados para criar padrões para uso na tomada de decisões.
- Processamento de Linguagem Natural, por sua vez, utiliza técnicas de Machine Learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. O objetivo dessa técnica é que o computador se torne capaz de “compreender” o conteúdo, incluindo nuances contextuais da linguagem.
Voltando ao conceito inicial aqui apresentado:
A Postmetria é uma plataforma multicanal de big data que faz análise e diagnóstico da intensidade e intenção de sentimentos em dados não estruturados (comentários, opiniões, feedbacks em canais de SAC, redes sociais, e-commerces) através da ativação de uma Inteligência Artificial que aprende ao longo do tempo. Com isso, identificamos o grau de satisfação dos consumidores nas suas experiências com marcas, produtos e serviços.
Vamos entender melhor como isso ocorre?
A nossa inteligência artificial tem como principal atividade o processamento de linguagem natural. Assim, ela opera como uma rede neural artificial, um método de deep learning – ou simplesmente aprendizado profundo – o que quer dizer que a chave da sua funcionalidade é sua capacidade de ser treinada e, portanto, constantemente melhorada.
Para entendermos melhor, a rede neural é chamada assim, pois faz referência a principal rede que conhecemos: o cérebro humano. Assim como em uma rede de neurônios, a rede neural artificial aplica o deep learning em muitas camadas simultaneamente, fazendo com que a máquina aprenda efetivamente com cada input.
A cada CENE (Conteúdo Espontâneo Não-Estruturado) inserido dentro da plataforma Postmetria, e conforme aumentamos a quantidade de dados que são analisados por uma equipe de especialistas, a I.A expande sua base de conhecimento e eleva sua porcentagem de acerto. Hoje em dia, a calibragem da tecnologia pode atingir mais de 90% de exatidão — a depender de fatores como o segmento de mercado e a fonte (canal, contexto, regionalidade, etc.) predominante dos dados. Além disso, nosso banco de informações, isto é, de insumos para o aprendizado profundo dos nossos algoritmos, já está na casa dos milhões de dados!
Do mais, contamos com inteligências auxiliares que são responsáveis pela classificação dos itens estratégicos de segmentação da informação, os quais chamamos internamente de bottom-up’s, que são uma espécie de granularidade estratégica dessa informação dentro dos comentários coletados, a partir de um processamento gramatical, permitindo que diversas flexões do mesmo termo, expressão, ou conceito sejam consideradas automaticamente.
Agora, qual critério a tecnologia mobiliza para a análise dessa intensidade e intenção de sentimentos? Como definimos se um comentário de consumidor é promotor, neutro ou detrator?
A palavra-chave é: léxico! Analisamos cada frase, conjunto de expressões, linha por linha, assim como as palavras e até imagens contidas nos comentários dos consumidores de nossas marcas clientes e, por consequência, o contexto destas, de modo a entender, não apenas se temos palavras “positivas” ou “negativas”, mas também a gradação do “humor”, ou ainda, em quais níveis de satisfação que estas estruturas léxicas da fala de cada consumidor estão sendo empregadas. Assim, num exemplo simples, se um “Achei esse produto bom!” é considerado favorável, um “Achei esse produto muito bom!” será mais favorável ainda… Lógica esta que também se aplicará para opiniões desfavoráveis à marca e seus serviços.
Texto elaborado por Julia Alves, Customer Success na Postmetria
E aí, conseguimos esclarecer um pouquinho desse mundo artificial por aqui?
Deixe suas dúvidas e comentários abaixo!
Conheça mais sobre o que a Postmetria pode fazer por você!
