Opinião (Descoberta)

Sobre o sentimento

Sentimento é um enriquecimento fornecido a você em todas as suas fontes de dados do XM Discover. A opinião mede o quão positivo ou negativo é um comentário individual. O sentimento é calculado em um nível de sentença em uma escala de -5 a 5 e pode ser dividido em 3 ou 5 segmentos de escala: Muito negativo, Negativo, Neutro, Positivo e Muito positivo.

Qdica: ao explorar o feedback do cliente no explorador de documentos ou um widget de feedback, você pode destacar dados relacionados ao sentimento. Ordenar ou filtrar documentos por opinião ou ativar distintivos de opinião que aparecem ao lado de cada frase.

Como a opinião é calculada

O XM Discover analisa o sentimento de uma frase com base no tom das palavras e frases dentro da frase.

• Palavras: Designer vem com milhares de palavras que são sinalizadas como positivas ou negativas, com base em nossa experiência de implementação. Você pode utilizar ajustes predefinidos ou ajustá-los para se adequarem melhor aos seus dados com o ajuste.
• Frases: além da opinião no nível da palavra, o Designer também reconhece modificadores de opinião e regras de exceção que cobrem os padrões linguísticos mais conhecidos de mudança de sentimento para todos os idiomas suportados. Você pode gerenciar regras padrão ou criar regras personalizadas.
• Sentimento de aprendizado de máquina : Discover usa o aprendizado de máquina para avaliar a positividade/negatividade do texto e atribuir rótulos de sentimento a frases em todos os idiomas suportados. Se for ativado, esse tipo de sentimento substitui as abordagens baseadas em regras para as marcas.

Escala de sentimentos

Ao adicionar sentimento a widgets, você geralmente pode escolher entre uma escala de 3 a 5 pontos. A escala de 3 pontos inclui apenas negativo, neutro e positivo.

Uso de dados de opinião

As opiniões podem ser usadas no XM Discover para criar painéis informativos. Exiba opiniões para seus stakeholders, filtre dados e até crie métricas de opinião personalizadas exclusivas para atender às necessidades de sua organização.

Quando combinada com análise de texto, a análise de opinião pode ser benéfica de várias maneiras:

• Priorize o feedback dos clientes e processe grandes volumes com consistência e precisão.
• Descubra a opinião de seus clientes sobre tudo, desde seus produtos e serviços até sua localização, seus anúncios ou até mesmo seus concorrentes.
• Entenda o que os clientes gostam e não gostam sobre você e sua marca.
• Analise o feedback emocional do cliente nas mídias sociais, no site, nos representantes do call center ou em qualquer outra fonte que contenha informações comerciais úteis.
• Acompanhe as mudanças na opinião pública em relação a qualquer aspecto do seu negócio.
• Identifique onde você precisa fazer melhorias no produto, treinar representantes de vendas ou atendimento ao cliente ou criar novas campanhas de marketing resultantes de picos ou vales em pontuações de opinião.

Agrupando dados do widget por opinião

Ao criar widgets no Studio, você pode agrupar dados por opinião.  Quando você agrupa dados por opinião, é importante ter em mente a seguinte diferença entre o sentimento no nível da frase e o sentimento no nível do registro no Studio:

• Embora cada frase possa ter apenas uma pontuação de sentimento, um documento tem tantas pontuações de sentimento quanto há frases nele.
• Isso significa que se um documento contiver 1 frase positiva e 1 negativa, ele será considerado um documento positivo e um documento negativo.
• É por isso que quando os dados são agrupados por opinião, a contagem total é geralmente inferior à soma de todos os registros em cada faixa. Veja o widget abaixo.

Exemplo: Se você somar o volume de cada segmento ( 1425 + 1395 + 930 + 729 + 243), perceberá que isso é maior do que o volume total dado, 1663. Isso porque existem 1663 documentos, mas 4722 sentenças com sentimento avaliado.

Quando os dados são agrupados por opinião, as cores no widget correspondem aos padrões definidos para as faixas de opinião. A cor pode não corresponder a essas configurações se um campo diferente for utilizado para agrupar dados.

Sentimento baseado em aprendizado de máquina

sentimento baseado em aprendizado de máquina atribui rótulos que variam de “Muito negativo” a “Muito positivo” às frases.

• Nome: Sentimento
• Nome do sistema: XM_sentiment
• Tipo: Numérico
• Escala: -2 a 2
  Qdica: Se uma frase não contiver palavras que gerem sentimento, ela receberá o valor “N/A”. O sentimento será rotulado como “Neutro” ao colorir por sentimento em um widget agregado se todas as outras frases no ponto de dados também forem “N/A”.
• Granularidade: frase
• Tipo de feedback: todos
• Idiomas suportados: Todos

Sentimento baseado em regras

Aqui estão algumas informações sobre o atributo Opinião no Designer:

• Nome: Índice de opiniões sobre o grau CB
• Nome do sistema: _degreesentimentindex
• Tipo: numérico
• Escala: -5 a 5
• Granularidade: frase
• Tipo de feedback: todos
• Idiomas suportados: fale com seu representante de contas do Discover.