As etapas de análise de sentimento transformam textos desorganizados e não estruturados em inteligência clara sobre a marca. Em linhas gerais, você coletará dados, os preparará, os classificará e os visualizará, para que as equipes possam agir rapidamente com base no que os clientes sentem e por quê. Este artigo descreve a mecânica desse processo, fornecendo insights mais amplos sobre análise de sentimentos.​​ 

Quais são os passos na análise de sentimento?​​ 

O processo normalmente segue quatro fases principais: coleta de dados, processamento de dados, análise de sentimentos e visualização de dados. Juntos, elas traduzem o monitoramento de mídias sociais e o conteúdo das avaliações em decisões que aprimoram campanhas, atendimento e produtos.​​ 

Coleta de dados​​ 

Comece por extrair textos dos locais onde o seu público partilha opiniões — comentários nas redes sociais, respostas e mensagens diretas (DMs); publicações públicas captadas através da monitorização das redes sociais; sites de avaliações como o Perfil da Empresa no Google; e transcrições de inquéritos ou de suporte. O objetivo é uma cobertura abrangente que reflita a linguagem real do cliente. Se você busca insights específicos para cada canal, consulte as análises de sentimento e os guias de estratégias para mídias sociais no Instagram, Facebook, Reddit e Twitter.​​ 

Processamento de dados​​ 

Em seguida, limpe e padronize o texto para que os modelos possam lê-lo. As tarefas típicas incluem retirar ruído (spam, caracteres especiais, links), tokenizar palavras e normalizar formatos. Técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN)—como o reconhecimento de entidade nomeada (REN) para identificar marcas, produtos ou lugares, e busca semântica para agrupar ideias semelhantes—promovem a precisão ao preservar o contexto e evitar duplicatas. Se o seu público fala vários idiomas, incorpore a análise de sentimentos multilíngue para não perder feedbacks com nuances culturais.​​ 

Mineração de sentimento​​ 

Agora, classificação. Utilizando a aprendizagem automática, o modelo aloca polaridade (positiva, negativa, neutra) a cada documento, tópico ou fragmento. Para diagnósticos mais profundos, a análise de sentimentos baseada em aspectos (ABSA) identifica opiniões ligadas a recursos específicos (por exemplo, "velocidade de envio", "preço", "tom de apoio"). O resultado é resumido como uma pontuação de sentimento para que você possa quantificar as mudanças ao longo do tempo e comparar marcas, campanhas ou localizações.​​ 

Visualização de dados​​ 

Por fim, transforme os resultados em visualizações prontas para decisões. Os painéis de analítica e relatórios de redes sociais destacam o sentimento geral, as linhas de tendência, os detalhamentos de canais ou locais, grupos de tópicos e palavras-chave/Hashtags relacionadas. Vincule esses insights aos seus principais indicadores de desempenho (KPIs) e às métricas de redes sociais monitoradas para diagnosticar o que está funcionando, o que precisa de atenção e onde priorizar os recursos.​​ 

Siga estas etapas para converter de forma confiável avaliações e conversas em ações — seja melhorando fluxos de trabalho de CX, priorizando correções de produtos ou otimizando criativos. Para ir mais longe, aprenda a conectar esses insights ao longo da jornada no nosso guia para analisar o sentimento do cliente para melhorar a experiência do cliente.​​ 

Simplifique seu fluxo de trabalho de sentimentos​​ 

Você entende a mecânica, mas ver resultados precisos em tempo real não deveria ser complicado. O Sprout elimina o peso do NLP e do processamento de dados. Vá diretamente aos insights que melhoram as suas campanhas e a experiência do cliente.​​ 

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