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A comunicação e a interpretação do comportamento, dos anseios e dos objetivos do consumidor são a base de um marketing de sucesso. Nesse sentido, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) se torna um aliado essencial.
Por meio da análise de dados linguísticos, o PLN permite compreender os clientes e personalizar as abordagens de marketing.
Ao analisar as discussões nas redes sociais e os comentários de representantes do agronegócio, por exemplo, é possível identificar tendências emergentes e necessidades específicas do setor agrícola. Esses insights podem direcionar a criação de campanhas cada vez mais alinhadas ao seu público-alvo.
Quer saber mais sobre a aplicação desse recurso? Neste post, vamos explicar o que é e quais são as possibilidades do PLN. Confira!
O QUE É PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL?
O Processamento de Linguagem Natural é uma abordagem da Inteligência Artificial (IA) que se caracteriza por ensinar tecnologias a entender a linguagem humana e a interagir com ela de forma natural.
É uma disciplina que envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para análise, interpretação e geração de texto, voz e outros dados linguísticos.
O PLN permite que os computadores compreendam palavras, frases e até mesmo nuances do significado, facilitando a interação entre o homem e a máquina.
O PLN tem sido amplamente utilizado em chatbots de atendimento ao cliente, em que os sistemas automatizados podem compreender as consultas dos usuários e fornecer respostas precisas e úteis.
PARA QUE SERVE?
Na prática, o PLN pode ser empregado como um tradutor que possibilita à tecnologia compreender o que está sendo comunicado pelo usuário, quando este utiliza a linguagem natural humana.
A abordagem contribui para que humanos e máquinas se comuniquem de modo mais intuitivo e eficiente. Assim, os computadores também podem compreender e processar a linguagem humana com facilidade e naturalidade, desde uma palavra isolada até frase mais complexas.
Os dispositivos projetados com PLN podem extrair dados não estruturados em textos, gerando informações valiosas e que podem ser utilizadas de forma estratégica pelas empresas.
COMO FUNCIONA?
A linguagem humana é repleta de ambiguidades, como a palavra “bateria”, que pode ser um instrumento musical, a bateria de um carro ou de um celular.
Para entender o que está sendo dito, o PLN considera o contexto e os significados sintáticos e semânticos, além de analisar os sentimentos empregados no texto.
Para tanto, são utilizados mecanismos de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) ou Deep Learning (Aprendizado Profundo), capazes de compreender os pontos mais complexos relacionados à interpretação e ao diálogo.
Uma máquina baseada em PLN e IA pode entender tanto a intenção (objetivo da mensagem) quanto a entidade (informação relevante dentro do conceito).
Quanto mais são treinados a partir de ajustes de profissionais especializados e interação com os próprios usuários, mais os computadores aprimoram a sua capacidade de interpretar e gerar respostas precisas.
QUAIS SÃO OS TIPOS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL?
Há quatro tipos de PLN, que se diferenciam de acordo com os níveis de processamento de um conteúdo. Acompanhe, a seguir, quais são esses tipos e suas respectivas características.
SIMBÓLICA
Nesse modelo de PLN, as diretrizes são fundamentadas em regras claramente estabelecidas e estruturas linguísticas.
A clareza na interpretação elimina ambiguidades e viabiliza a criação de algoritmos que realizam o processamento de linguagem simples.
ESTATÍSTICA
As deduções de interpretação da abordagem estatística consideram o conteúdo do próprio texto ou da fala do usuário, a fim de compreender a sua mensagem.
Esse processo é feito com base em modelos matemáticos que não necessitam de regras linguísticas.
CONEXIONISTA
Com características semelhantes à abordagem estatística, a conexionista atua no desenvolvimento de modelos genéricos capazes de criar e interpretar linguagens.
No entanto, o seu funcionamento está alicerçado na combinação de teorias de conhecimento com aprendizado estatístico, o que viabiliza a dedução, a transformação e a manipulação de textos.
HÍBRIDA
A abordagem híbrida, como o próprio nome indica, combina os modelos mencionados anteriormente.
Ao adotá-la, é possível obter uma compreensão mais precisa e detalhada das questões relacionadas ao PLN e adicionar maior flexibilidade a esse processo.
COMO ADOTAR O PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL?
A adoção do Processamento de Linguagem Natural requer uma série de requisitos que são responsáveis por garantir que o recurso atinja a sua proposta. Veja quais são as etapas a serem seguidas para a implementação do PLN.
AVALIAÇÃO DE NECESSIDADES
A primeira coisa a se fazer é identificar quais são as áreas e os desafios da empresa na qual o PLN pode ser útil, como extração de informações de textos, análise de feedbacks ou atendimento ao cliente.
COLETA E PREPARAÇÃO DE DADOS
Depois de definir a finalidade do uso do recurso, reúna os dados linguísticos relevantes para treinar e alimentar os modelos de PLN, garantindo que sejam representativos e de qualidade.
ESCOLHA DE TÉCNICAS E FERRAMENTAS
A escolha das abordagens de PLN adequadas é imprescindível para que as necessidades da empresa sejam contempladas.
Entre os enfoques que podem ser adotados, estão a análise de sentimentos, o processamento de texto ou o reconhecimento de entidades.
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS E ALGORITMOS
O próximo passo é construir modelos de PLN usando técnicas de Aprendizado de Máquina ou Deep Learning, treinando-os com os dados coletados e ajustando-os para obter resultados mais precisos.
IMPLEMENTAÇÃO E INTEGRAÇÃO
Os modelos de PLN devem ser incorporados aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
Sendo assim, integre-os a aplicativos, chatbots, assistentes virtuais ou outras interfaces de interação.
AVALIAÇÃO E OTIMIZAÇÃO CONTÍNUAS
Os resultados gerados pelos modelos de PLN devem ser monitorados continuamente.
Avalie a qualidade das respostas geradas, identifique e realize ajustes necessários para melhorar a eficácia e a precisão do processamento de linguagem.
COMO APLICAR O PLN NO SEU MERCADO?
De acordo com o relatório “State of Marketing”, da Salesforce, 84% dos profissionais de marketing acreditam que a Inteligência Artificial desempenhará um papel crucial no crescimento de suas organizações nos próximos anos.
Em se tratando especificamente do PLN, é possível aplicá-lo em diferentes atividades do marketing e no relacionamento com o cliente. Descubra quais são elas.
ANÁLISE DE TEXTO
A análise de texto é uma iniciativa capaz de revelar dados relevantes para o marketing. Com o PLN, você pode extrair informações importantes e identificar padrões nos textos, como relatórios de pesquisa de mercado, feedbacks e avaliações dos clientes.
Dessa maneira, é viável compreender as necessidades apresentadas pelo seu público, analisar os seus sentimentos e identificar tendências específicas do seu setor.
Isso proporciona uma valiosa oportunidade de adequar as estratégias de marketing, atendendo às demandas dos clientes de forma mais precisa e fortalecendo a relação com eles.
MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS
O monitoramento de redes sociais é crucial para entender o comportamento, os interesses, as objeções e os desejos dos clientes.
A partir do PLN, pode-se monitorar e analisar as conversas e menções nas mídias sociais relacionadas à empresa ou ao setor do cliente. Os dados monitorados podem ajudar na criação de estratégias de marketing mais direcionadas.
PERSONALIZAÇÃO DE CAMPANHAS
O nível de personalização de uma campanha pode ser determinante para o seu êxito. Nesse sentido, o PLN pode ser usado para segmentar clientes com base em seus interesses, preferências e comportamentos.
As técnicas de PLN também contribuem para a análise de dados de clientes e para a criação de campanhas personalizadas que atendam às necessidades específicas do setor de cada usuário, promovendo produtos ou serviços relevantes para o seu público.
AUTOMAÇÃO DE ATENDIMENTO AO CLIENTE
O PLN também pode ser utilizado para melhorar o atendimento ao cliente, o que pode ser feito com o desenvolvimento de chatbots ou assistentes virtuais que atendam, compreendam e respondam os consumidores.
Esses sistemas de PLN podem fornecer suporte instantâneo, responder a dúvidas frequentes e encaminhar consultas mais complexas para a equipe de atendimento, melhorando a experiência do cliente.
O Processamento de Linguagem Natural permite a compreensão e a análise da linguagem humana. Por meio do PLN, as empresas podem extrair insights valiosos sobre as necessidades, as preferências e os sentimentos dos consumidores.
No marketing, esse recurso ajuda a personalizar as estratégias e a criar campanhas cada vez mais direcionadas e impactantes, além de promover uma comunicação mais efetiva com o público-alvo.
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