Com o rápido avanço dos dispostos e tecnologias de comunicação, milhares de conversas em torno de produtos e serviços acontecem diariamente, e a presença da voz humana nesse contexto favorece cenário fértil para geração de descobertas e insights que impactam significativamente as decisões de negócios.
Com o passar dos anos, a demanda por inovações em tecnologias de dados que trazem vantagens competitivas concretas vem crescendo, e por tal motivo, conhecer cada vez mais as formas como clientes e colaboradores se expressam nos meios digitais é tarefa quase que mandatória para as áreas de negócios. Nesse sentido, extrair informações valiosas pela análise de voz se torna um processo poderoso, uma vez que o conhecimento gerado pela observação contínua das manifestações clientes e colaboradores, seja por texto ou voz, pode gerar inúmeros benefícios para diferentes áreas das organizações.
A análise da voz compreende o processo de análise de dados contidos em conversas geradas em diversos canais de comunicação, como conversas telefônicas, áudios enviados por aplicativos de troca de mensagens, mensagens deixadas numa caixa postal, reuniões e encontros em teleconferências, para citar alguns. As informações coletadas podem atender diversos objetivos, desde análises diretas e simples, como se determinada pergunta foi feita corretamente para o cliente numa ligação, ou situações mais complexas, como a análise do sentimento de um cliente acerca de vários atributos mercadológicos, como preço, qualidade, entrega, atendimento etc.
AI e Machine Learning, a virada do jogo.
As tecnologias em torno do reconhecimento e da transcrição precisa da fala evoluíram muito ao longo do tempo, de tal maneira que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina acabaram por substituir o esforço humano nessa tarefa. Nos últimos anos, tais tecnologias vem evoluindo no sentido de produzir análises cada vez mais sofisticadas, capazes de fornecer compreensões mais profundas sobre a manifestação humana pela fala, e consequentemente, gerar insights mais assertivos e que trazem resultados mais rápidos.
Nesse caso, o processamento por linguagem natural (ou NLP - Natural Language Process) é exemplo significativo, pois permitiu que máquinas pudessem processar a linguagem da mesma forma que os humanos o fazem, colocando a análise da voz num outro patamar. Partindo da transcrição exata das palavras para uma compreensão ampla das intenções, das nuances e dos sentimentos presente em diversos tópicos de uma conversa, a NLP consegue hoje entender como mudanças sutis de tom e velocidade por exemplo, podem revelar intenções ou emoções para muito além da palavra.
Outro ponto a ser considerado é que a evolução das técnicas de aprendizado de máquina permitiram que os processos de análise da voz pudessem ser automatizados e otimizados em escala, permitindo que resultados analíticos sejam obtidos de maneira muito mais ágil e menos onerosa para as organizações. Algoritmos podem detectar e correlacionar instantaneamente palavras-chaves, sentenças ou tópicos contidos num áudio, e facilmente convertê-los em insights ou respostas importantes para os negócios.
Uma única conversa sobre um produto ou serviço pode, por exemplo, conter diversos assuntos referentes a diferentes atributos mercadológicos, como preço, qualidade, entrega, comunicação. Da mesma forma, os sentimentos em relação a esses tópicos podem ser distintos, como positivo, negativo, híbrido ou neutro. Nesse sentido, a análise de uma grande volume de conversas, combinadas ou não com outras fontes de dados, permite gerar em tempo real tendências e padrões que que facilitam a tomada de decisão pontual e assertiva, o que no final do dia, oferece grandes vantagens competitivas para as empresas.
Outro aspecto valioso é que a aplicação de inteligência artificial também possibilita a visão estratégica de futuro. Determinados algoritmos possuem a capacidade de gerar cenários de forma preditiva, o que potencializa o desenvolvimento e a revisão constante das estratégias comerciais e de marketing adotadas.
Foi dentro dessa da jornada de evolução das tecnologias de dados em torno da análise de texto e da voz, que nós da Dom Rock, desenvolvemos o Nxt.Demand Vox. Hoje nossos algoritmos já fazem parte da realidade e da rotina das áreas de negócios de organizações nos segmentos de varejo, moda, governo, finanças etc.
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Essas são histórias que temos grande satisfação em compartilhar.
Dom Rock está entre as 10 melhores Startups brasileiras para Big Data desde 2020.
Imagem: Richard Horvath (Unsplash)
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