Ativação de seus dados com a IA de linguagem natural do Google Cloud Platform

Como caçador de tesouros digitais, sei que não devo deixar esse ouro no chão e, como parceiro do Google, também sei como extraí-lo. Por meio da IA de Processamento de Linguagem Natural (NLP) do Google Cloud Platform (GCP), os parceiros de marketing digital podem ajudar as marcas a realizar a análise de sentimentos, entre outros métodos, para obter insights sobre os padrões de comportamento, as expectativas, as reclamações e o humor dos clientes e, assim, determinar o nível de fidelidade à marca.



Os dados quantitativos que você obtém por meio desse método de pesquisa permitem criar painéis e visualizar o sentimento da marca em todas as regiões. O objetivo aqui é descobrir quaisquer áreas de melhoria, pois esses pontos de dados podem ser usados para otimizar os aplicativos móveis e da Web ou os produtos e serviços de uma marca - informando, assim, as próximas etapas do processo de experimentação e ajudando-os a chegar mais perto de atender às necessidades do público.



Nos últimos meses, concentrei-me na integração da análise de sentimentos à nossa oferta de experimentação, e isso está mudando rapidamente o jogo. Com o objetivo de compartilhar aprendizados e garantir que nenhuma marca deixe seus valiosos dados intocados, vamos falar sobre por que esse método é tão bom quanto ouro.

Aproveitamento de dados textuais para determinar o sentimento da marca.

Imagine que você é uma marca global de alto nível no setor de alimentos e bebidas. Você adicionou recentemente novos recursos ao seu aplicativo e, por isso, está ansioso para saber se os clientes estão gostando dessa experiência aprimorada. Neste momento, há mais de 500 mil avaliações na Google Play Store. Analisá-las certamente seria uma grande ajuda, mas quem tem esse tempo? É um caso clássico que vemos o tempo todo: marcas que monitoram tudo, mas não fazem nada com as informações que monitoram. No entanto, esse tesouro de dados das interações ativas com os clientes só é um tesouro se for ativado e aplicado de forma eficaz.



É aí que entra a análise de sentimentos. Tornada possível pelo conjunto de ferramentas do GCP, essa técnica de pesquisa analisa o texto digital para determinar o tom emocional de uma mensagem, como uma avaliação. Como parte da experimentação, que tem tudo a ver com a criação de mudanças impactantes para atender às necessidades dos clientes, a análise de sentimentos permite traduzir dados textuais qualitativos em dados numéricos quantitativos. O objetivo é revelar insights importantes sobre a fidelidade à marca - no caso dessa marca, como os clientes se sentem em relação aos novos recursos do aplicativo. E depois? Isso mesmo, a tão necessária ativação de dados.

Coloque seus dados para trabalhar para melhorar seus negócios.

Analisando os detalhes da realização da análise de sentimentos, você verá que é muito fácil adotar esse método. Com essa solução de IA, não há necessidade de os profissionais de marketing analisarem manualmente uma avaliação após a outra para ter uma ideia da opinião das pessoas.



Aqui está o resumo. Depois de ter acesso a uma conta do Google Cloud, você pode organizar seus dados qualitativos, transacionais e comportamentais no Planilhas Google e no Google Cloud Storage. Em seguida, use o Apps Script (ou outra biblioteca de cliente de nuvem) para criar um menu personalizado e aproveitar a API de linguagem natural do GCP. Depois de ativar a API de linguagem natural e criar uma chave de API, você pode começar a processar seus dados em uma solicitação para a API de NLP e, em seguida, executar automaticamente a análise de sentimentos. Em última análise, isso abre a porta para que você aja com base nesses insights por meio de campanhas de teste A/B, otimização da Web e de aplicativos, marketing de marca e marketing de produto.



A API de Processamento de Linguagem Natural do GCP é tão avançada porque combina a análise de sentimentos com o reconhecimento de entidades nomeadas, que é uma subtarefa da extração de informações que busca localizar e classificar entidades nomeadas mencionadas em textos não estruturados em categorias predefinidas. Por exemplo, na frase "Eu tomo um cappuccino todos os dias e adoro o fato de que agora posso ganhar pontos no aplicativo e obter um desconto no meu produto favorito", já podemos identificar dois tipos de entidades: o produto e a plataforma. Portanto, a ferramenta não apenas fornece informações sobre o sentimento das pessoas, mas também conecta esse sentimento às entidades no texto.

É claro que isso não é de todo novo - apenas se tornou comum agora que o Universal Analytics foi oficialmente descontinuado e estamos todos migrando para o GA4 (se você ainda não o fez, este é o seu sinal para fazê-lo).

Nunca deixe que os dados de seus clientes sejam desperdiçados.

Compreender o comportamento, as expectativas e as dificuldades dos usuários deve estar sempre no centro de seus esforços. Essas informações essenciais alimentam todos os seus experimentos e o ajudam a ajustar seus produtos e serviços. Portanto, da próxima vez que você estiver pensando em deixar as avaliações sem ler e deixar o ouro murchar, pense novamente - porque essa solução fácil e alimentada por IA e os parceiros que sabem como aplicá-la estão aqui para ajudá-lo a extrair significado de seus valiosos dados primários e de terceiros. E para adicionar algumas cerejas frescas à torta, o Google tem novos serviços de IA que permitem que você responda automaticamente a essas avaliações e comentários, usando um Modelo de Linguagem Grande (LLM) - mas falaremos mais sobre isso na próxima vez.