As empresas hoje precisam prezar pelas formas pelas quais estabelecem uma relação com o seu público, de modo com que seus clientes estejam sempre satisfeitos, mesmo quando estão interagindo com a tecnologia.
Dentro desse contexto, o Processamento de Linguagem Natural, também conhecido como NLP, atua diretamente neste propósito de simplificar a compreensão do comportamento humano pelas máquinas.
Neste artigo, você vai conhecer o que é essa tecnologia e de que forma ela pode atuar no seu negócio, aprimorando ainda mais a comunicação com a sua clientela. Veja a seguir!
O que é NLP?
A sigla NLP indica a expressão Natural Language Processing, que, em português, significa Processamento de Linguagem Natural.
Trata-se de um desdobramento da Inteligência Artificial que consegue unir a Linguística Computacional (baseada nas regras linguísticas humanas) com modelos estatísticos de Machine Learning e Deep Learning.
O conceito de NLP foi iniciado ainda na década de 1950, quando o matemático Alan Turing escreveu o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, no qual apresentou o chamado Teste de Turing, que era utilizado como critério para avaliar a inteligência automatizada.
Desde então, houve muitas avaliações e evolução no conceito, chegando, nos dias atuais, ao amadurecimento do Processamento de Linguagem Natural. Esses protocolos permitem automatizar diversas atividades da empresa, auxiliando para que a comunicação realizada por robôs seja personalidade e de qualidade.
De modo geral, a NLP costuma ser usada em chatbots e outros recursos de comunicação automatizada. Assim, ela pode ser útil em outras aplicações, cooperando para a melhora dos resultados e, por consequência, colaborando com o aumento dos lucros.
Por consequência, ela pode se prestar para posicionar um diferencial da empresa frente aos seus concorrentes.
Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?
Em linhas gerais, o funcionamento da NLP envolve diferentes etapas, que servem para que os robôs consigam interpretar de forma eficiente a comunicação humana para então poder dialogar bem com os clientes. Vejamos a seguir quais são as mais comuns.
Análise lexical
Usada para dividir uma frase em diversas palavras ou estruturas, de modo a facilitar a interpretação dos computadores.
Cada unidades é transformada em tokens que são interpretados em conjunto, o que dá significado à comunicação e colabora para a eficiência do processamento da linguagem.
Análise sintática
Etapa em que acontece a identificação e a interpretação dos tokens, que formam as frases usadas na comunicação. Isso exige uma padronização das estruturas, fazendo com que as expressões sejam organizadas em nível hierárquico, o que possibilita a sua análise conjunta.
Análise semântica
Atua no relacionamento das estruturas sintáticas, por meio da análise de frases, orações e sentenças. Também envolve a distinção entre os tipos de palavras, como verbos, substantivos e preposições, além de suas variações, o que inclui questões como gênero, número e tempo.
Isso faz com que a escrita seja compreendida como um todo pela máquina, que também observa os significados independentes.
Análise pragmática
Diz respeito à percepção da intenção do texto, diferenciando fatores como ironia, ambiguidade ou estado de ânimo.
Análise de sentimentos
Busca compreender o tom emocional de um texto, rotulando palavras, frases e expressões como positivas, negativas ou neutras.
Reconhecimento de entidades nomeadas
Observa e categoriza as entidades dentro de um texto que são nomeadas como pessoas, locais, datas e organizações.
Transformação de saída
Depois de ocorrer a análise semântica, gera-se uma saída que ajuda o computador a compreender o sentido do texto ou da fala. Isso serve para programar as ferramentas que utilizam essa solução para então gerar respostas adequadas.
Onde é possível utilizar o NLP?
A NLP tem sido frequentemente usada dentro das empresas e organizações como uma forma de utilizar a tecnologia a seu favor, aprimorando o serviço que é entregue aos clientes por conta de melhorias na comunicação.
A seguir, vejamos quais são os empregos mais comuns desses recursos:
Análise da experiência do cliente
Muitas vezes, o atendimento por chatbots é considerado pelos clientes como desagradável por soar excessivamente mecânico e repetitivo. Nesse sentido, a NLP é bastante utilizada para fazer a análise de sentimentos dos consumidores que entram em contato.
Isso pode ser usado posteriormente para compreender melhor o seu público e assim aprimorar os produtos da empresa, complementando as informações coletadas por métodos como pesquisa, interações em call centers e grupos focais. Isso ainda pode ser feito de forma bem mais ágil do que os métodos mais tradicionais.
Uso na programação de perguntas e respostas
Os chatbots conseguem entregar respostas automatizadas e prontas para perguntas recorrentes que são feitas pelos clientes. Para fazer isso, eles lidam com uma série de tópicos, que podem envolver perguntas triviais, listagens, definições e outros quesitos.
A NLP entra como uma forma de aprimorar esse sistema de perguntas e respostas, pois consegue usar uma informação mais especializada e complexa para organizá-lo.
Coleta de informações
O Processamento de Linguagem Natural pode ser usado na coleta de informações valiosas vindas de diferentes lugares (como redes sociais, plataformas e veículos de imprensa) que são usadas para fornecer insights sobre o processo de tomada de decisão dos clientes quando fazem uma compra.
Detecção de ameaças
Ao ser combinada com o processo de aprendizado de máquinas, a NLP pode também ser empregada em tecnologias que ajudam no combate às fraudes.
Isso ocorre por meio da avaliação de padrões e comportamentos dos possíveis golpistas, agindo de forma proativa para que essas ameaças sejam detectadas e bloqueadas.
Quais são os benefícios em usar o NLP?
O uso do Processamento de Linguagem Natural pode ser muito vantajoso para as empresas que estão procurando manter um alto padrão de atendimento aos seus cliente. Vejamos a seguir as principais vantagens em fazer uso dessa tecnologia.
Melhora na experiência do cliente
Talvez a principal vantagem seja essa: a tecnologia faz com que os seus computadores melhorem a sua capacidade de interpretar e compreender aspectos da linguagem natural, conspirando para que a experiência de interação do cliente seja muito mais satisfatória.
Ou seja, mesmo que o consumidor entenda que está interagindo com uma ferramenta de inteligência artificial, ele passa a sentir que há aspectos humanizados nessa comunicação, fazendo com que se sinta mais confortável e propenso a retornar à loja.
Otimização de processos
A automatização do processamento da linguagem natural pode também acarretar no aumento da produtividade da empresa, à medida em que cresce a quantidade de clientes atendidos em qualquer horário do dia. Assim, o atendimento nunca para de funcionar, e os trabalhadores humanos passam a se concentrar nas tarefas mais estratégicas.
Surgimento de insights
Com a NLP, é possível também extrair dados e informações que entregam à empresa insights valiosos sobre o seu público.
Assim, coleta-se uma grande quantidade de dados que seriam impossíveis de serem manejados de outro modo. Essas informações são registradas e podem ser utilizadas em análises futuras, minimizando possíveis erros em estratégias que ainda serão planejadas e executadas.
Precisão dos dados
A tecnologia NLP faz com que os dados coletados sejam mais complexos e precisos. Ao invés de uma entrevista, por exemplo, aqui pode-se partir para a análise dos “rastros” da interação dos consumidores.
Essa ação revela fatos que talvez eles não dissessem intencionalmente. Isso possibilidade o manejo de mais insumos que poderão ser usados no planejamento estratégico da empresa.
5 exemplos de Processamento de Linguagem Natural
Por fim, vale dizer que a NLP está já presente em vários sistemas empresariais, sendo aproveitados em funções diferentes. Os empregos da tecnologia são múltiplos e ainda podem expandir muito. Vejamos a seguir 5 exemplos de como isso acontece:
1. Chamadas telefônicas digitais
Algumas empresas usam a linguagem gerada por computador de modo semelhante à voz humana. Ela é então empregada em chamadas telefônicas automatizadas para fazer agendamentos, como trocas de óleo ou cortes de cabelo.
Deste modo, os robôs se tornam muito mais aprazíveis e atendem bem as necessidades dos clientes.
2. Resultados de pesquisa
A NLP pode ser usada dentro de um e-commerce para tornar os mecanismos de pesquisa mais eficientes, pois fazem com que eles mostrem resultados relevantes com base em comportamentos de pesquisa semelhantes ou na intenção do usuário.
Assim, pessoas comuns podem achar o que precisam sem precisar saber os termos de pesquisa exatos para fazer a busca.
3. Texto preditivo
Estratégia semelhante é usada na parte do texto, com o preenchimento automático ocorrendo de acordo com o perfil do cliente, ao invés do sistema resultar em respostas genéricas.
Como as tecnologias aprendem com o usuário, quanto mais tempo ele usa o texto preditivo, mais recebe personalizações nos seus resultados.
4. Assistentes virtuais inteligentes
Com o uso da NLP, as assistentes virtuais inteligentes passam a entender pistas contextuais que ajudam a melhorar a vida das pessoas, inclusive na hora de fazer compras.
Ao aprenderem com o tempo sobre o perfil do seu dono, elas trazem respostas mais específicas e que contemplam as suas necessidades e desejos.
5. Bots personalizados
Por fim, a NLP pode tornar o processo de compra dos seus clientes mais divertido, por meio de bots que conseguem manter o cliente interessado e trazer na tela exatamente o que eles precisam para fazer compras.
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