O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma das tentativas de adicionar um “toque humano” no mundo controlado por computador.

A tecnologia de PLN está sob o guarda-chuva da Inteligência Artificial (IA). PLN é a aplicação de algoritmos que, uma vez treinados com dados, tentam agir como um ser humano para se comunicar e responder à consulta de um usuário de forma inteligente a fim de obter uma melhor satisfação do cliente ou até mesmo aumentar as taxas de conversão de carrinhos de compras.

PLN é uma tecnologia poderosa e ao mesmo tempo uma das tarefas mais difíceis dentro da Inteligência Artificial, mas que vem evoluindo muito ao longo dos anos e que pode ajudar empresas de diversos setores, incluindo as empresas da área de varejo, como você vai ler agora neste artigo.

Boa leitura.

Inovação Tecnológica

PLN envolve a comunicação através da fala e do texto. A comunicação por fala é a inovação recente que inclui chatbots e outros bots baseados em voz. Estes são projetados como assistente pessoal de linguagem humana.

Você já deve estar familiarizado com assistentes pessoais como Siri e Alexa, que se comunicam como um humano e que podem realizar diversas tarefas: ligar para um amigo a partir do seu comando de voz, encontrar restaurantes e eventos, verificar o clima e assim por diante. A lista não tem fim. Pode até twittar e atualizar seu status no facebook como um amigo humano com uma inteligência incrível.

Essa tecnologia melhora a relação humano-computador tornando a interação muito mais natural. Embora o aprendizado de máquina em modelos de PLN esteja longe da performance humana, a inteligência humana está explorando novas alturas e podemos ver que a nova era da Inteligência Artificial está se aproximando de alcançar a perfeição. Em um futuro próximo, veremos uma integração humano-computador cada vez melhor. PLN é a tecnologia por trás disso.

PLN também fortaleceu as interações com os motores de busca que permitiram que as consultas fossem avaliadas de forma mais rápida e eficiente. A parte mais importante disso é que o modelo baseado em PLN entende a consulta fornecida e obtém resultados precisos.

PLN deu origem à pesquisa por voz que se torna cada vez mais popular nos dias de hoje. Um estudo do Google revela que 55% dos adolescentes e 41% dos adultos nos EUA usam a pesquisa por voz mais de uma vez por dia. Outro estudo do Google revelou que 20% das atividades no seu aplicativo móvel e dispositivos Android são pesquisas por voz. Todos esses números devem aumentar drasticamente nos próximos anos. É a crescente velocidade de processamento do computador que tornou a pesquisa por voz uma possibilidade cada vez mais popular.

Buscando a Combinação Perfeita

Quando as pessoas pesquisam por um produto online, as correspondências exatas e mais próximas aparecem na tela. A descrição do produto desempenha um papel vital na comercialização do produto e ajuda a melhorar as vendas em uma proporção considerável.

Agora, com o mundo dos aplicativos, tudo é individualizado. Preferências com base no histórico de pesquisa, recomendações com base no histórico de vendas, notificações, etc., proporcionam aos usuários uma experiência agradável. À medida que o uso de smartphones e tablets aumenta a cada dia, sites e aplicativos otimizados para dispositivos móveis estão ganhando força para proporcionar aos usuários uma experiência de compra online satisfatória.

Desafios das Empresas de Varejo

As vendas de comércio eletrônico nos Estados Unidos batem recordes a cada ano e dispararam com a pandemia do Covid-19. Espera-se um crescimento de 779,5 bilhões de dólares em 2022. As oportunidades estão abertas, pois as pessoas estão cada vez mais confortáveis com as compras on-line, que é muito mais conveniente do que as lojas físicas e isso é principalmente por causa dos muitos benefícios disponíveis.

Alguns desafios ainda permanecem sem solução, embora os problemas sejam abordados e melhorados consideravelmente com a invenção de tecnologias mais recentes, como PLN. Abaixo estão algumas das perguntas quando tentamos unir as expectativas do cliente em uma venda real.

  • Como converter os índices de busca em vendas reais?
  • Os clientes continuam visitando os sites?
  • Quão bem seu aplicativo e site respondem às consultas dos clientes?
  • As pesquisas correspondem à consulta?
  • Seu mecanismo de pesquisa entende de maneira inteligente o suficiente para manter o cliente engajado?

Não apenas essas questões são abordadas, mas as soluções podem ser levadas a um novo nível com PLN. Os computadores agora podem entender exatamente o que os clientes querem dizer quando digitam uma palavra ou frase ou falam no campo de pesquisa. O processamento de texto agora é mais filtrado, limpo e sem ruído, para que possa ser facilmente analisado sem ter que passar por um processamento mais pesado.

PLN permite processar os dados de texto não estruturados em um formulário padronizado, por exemplo. Isso permite que os resultados da pesquisa sejam mais rápidos e com a máxima precisão.

Aqui estão os 7 Exemplos de Como Processamento de Linguagem Natural Pode Ajudar os Varejistas.

1- Reconhecimento de Texto

Modelos de PLN reconhecem textos não estruturados, convertem em dados estruturados e os armazena em seu banco de dados. A capacidade de ler o texto não estruturado e convertê-lo em um texto codificado por máquina é um dos métodos de processamento de linguagem usado pelos mecanismos de pesquisa há muitos anos. Com a ajuda de PLN, as coisas são muito mais fáceis do que antes em termos de velocidade e precisão. Não mais meros resultados de pesquisa, mas dá-lhe as respostas para a pergunta feita pelos clientes.

Com PLN o computador consegue interpretar o que o cliente está pesquisando, reconhece palavras-chave, compara com um banco de dados e oferece ao cliente exatamente o que ele precisa. Esse tipo de solução é cada vez mais comum e torna a experiência do cliente personalizada, como se a aplicação (site ou sistema baseado em PLN) soubesse exatamente o que o cliente precisa. E de fato, sabe. Simplesmente reconhecendo o texto que o cliente usou em suas pesquisas

Redes de varejo podem se beneficiar da tecnologia facilitando a busca feita pelos clientes, seja por texto ou por voz. O cliente não precisa navegar por uma imensidão de produtos. Realiza a pesquisa e o sistema encontra exatamente o que o cliente quer e ainda sugere alternativas. Vários portais de varejo já trabalham dessa forma.

2- Semântica

Nós, humanos, entendemos a palavra no contexto da frase falada ou escrita e fazemos isso com eficiência e sem esforço. Mas ensinar ao computador o contexto em que a frase é falada ou escrita é uma tarefa e tanto. As máquinas não entendem o quê e o porquê. Pelo menos não ainda.

Como todos sabemos que o treinamento nos torna perfeitos em algo que fazemos, a mesma teoria se aplica aqui também ao mundo da informática. Os modelos de PLN recebem muitos dados não estruturados para análise semântica e por meio de algoritmos poderosos os computadores estão se tornando mais precisos e melhorando a compreensão de uma palavra específica em referência ao contexto ou cenário para compreender a frase.

Se o cliente digita ou fala: “O banco da praça está vazio”. Está se referindo ao banco onde realiza transações financeiras ou ao local onde é possível sentar e descansar? Analisando as palavras, modelos de PLN estão conseguindo compreender a semântica com base no contexto. E se tiver dúvida, o modelo ainda pode perguntar: “A qual banco você se refere?”. Isso não é ficção científica. Já é realidade.

As redes de varejo podem usar a tecnologia não apenas para melhorar a busca de produtos, mas também para entender o que o cliente deseja, mesmo quando esse não consegue se expressar claramente. A compreensão do contexto traz inteligência para os modelos de PLN, melhorando a experiência do usuário final.

3- Análise de Sentimentos

Você sabe o que exatamente significa “experiência feliz do cliente”? Isso é muito subjetivo, certo? E se fosse possível treinar modelos de IA para que conseguissem compreender as emoções do texto ou da fala?

Sim, as coisas ainda estão em um estágio inicial para avaliar as opiniões dos clientes que podem ser disponibilizadas para nós por meio de nossa equipe de pesquisa. Feedbacks de clientes, respostas a perguntas, seus gostos e desgostos, suas escolhas e preferências, tendências, férias, melhores ideias de produtos, suas expectativas em relação ao produto e serviços, etc…

Analisar a enorme quantidade de dados não estruturados e interpretar o resultado de tais revisões requer uma enorme mão de obra. Mas com os computadores agora sintonizados com a IA, as respostas emocionais, análises e descobertas do cliente são marcadas como um resultado positivo, negativo ou neutro. Seria mais fácil para os computadores entenderem as respostas ou interações simples. Já ensinamos isso aos nossos alunos na Formação Cientista de Dados aqui na DSA.

No entanto, respostas complexas dificultam toda a compreensão do aprendizado de máquina. Mas existem vários métodos para separar as palavras complicadas de padrões de frases complexas para determinar o significado exato das frases. Assim, isso fornece ainda um alto nível de precisão na previsão de frases ambíguas de maneiras mais simples.

As redes de varejo podem analisar o sentimento de ser clientes em resposta a uma nova campanha de Marketing ou lançamento de um produto, apenas analisando suas reações, através de texto, voz e agora até mesmo de emojis 😀.

4- Bots Personalizados

Uma organização pode colher o máximo de benefícios usando PLN na concepção de assistentes pessoais. Fazer compras pode ser mais divertido do que nunca. Esses assistentes têm a capacidade de manter o cliente interessado e trazer na tela exatamente o que eles precisam para fazer compras. Ele analisa as pesquisas recentes que o cliente fez e o comportamento de compra anterior para proporcionar uma experiência de compra perfeita.

PLN seria capaz de fazer uma máquina falar com um humano da maneira mais fácil possível. A tecnologia de chatbots pode ser usada em lojas de varejo online ou física (como totens de auto-atendimento) para extrair informações que podem ajudar a tomar grandes decisões de negócios. A poderosa tecnologia também ajuda a empresa a prever as receitas com base nos dados estatísticos em um piscar de olhos. Os insights fornecidos pelos chatbots podem transformar o negócio em uma plataforma formidável para encontrar as respostas certas e saltar para o futuro.

5- Dinâmica dos Centros de Atendimento ao Cliente

A automação é o mantra para transformar os call centers sem a necessidade de um agente humano. A IA está abrindo caminho para o futuro sobre como lidar com as interações com os clientes. Todas as empresas da área de varejo, com visão de futuro, podem ser beneficiadas por meio de dinâmicas em tempo real que melhoram com eficiência a fidelidade, o nome da marca e sua reputação a novos patamares.

Infinitas chamadas podem ser atendidas por meio de um único servidor que busca a consulta em um flash e responde ao cliente ou transfere as chamadas para os respectivos departamentos com a ajuda de inteligência incorporada como PLN. Não haverá mais os irritantes menus como ‘pressione 1’, ‘pressione 2’, etc. O atendente virtual apenas pergunta qual é a dúvida. O cliente responde. O áudio é convertido em texto. O modelo de PLN reconhece o texto e toma uma ação. Tudo isso em poucos segundos.

A IA visa melhorar a reputação do atendimento ao cliente e reduzir a insatisfação entre os clientes. Somente a IA tem a velocidade e o poder de impulsionar o ciclo de compras, pois envia alertas e ofertas intrigantes com base em determinados padrões que são altamente valiosos para reter clientes e os incentiva a revisitar os aplicativos repetidamente.

As interações sociais podem ser totalmente operacionais por meio de chatbots, aproveitando o tempo e o espaço. Essas interações podem ser feitas 24 horas por dia, 7 dias por semana e até mesmo projetadas para resolver problemas instantaneamente, em vez de enviar um e-mail solicitando o processamento do problema em até 2 dias úteis. Estas são tarefas desafiadoras, mas criativas, que certamente conquistarão os clientes na tentativa de alcançá-los para fornecer um serviço incomparável.

Vale a pena ler a pesquisa da Zendesk que nos esclarece como a interação com o cliente terminando com uma nota feliz tem um grande impacto no comportamento de compra. Este impacto é puramente baseado nas interações passadas. Se houver uma resposta negativa, 95% desses clientes insatisfeitos provavelmente compartilharão suas experiências ruins. Outra desvantagem dos call centers tradicionais revelou que 74% das pessoas reclamaram que precisam explicar seu problema várias vezes, pois as chamadas do call center não são desviadas para uma única pessoa. Mais chocante é que uma interação ruim de atendimento ao cliente pode custar um cliente, pois 66% pararam de comprar após uma experiência ruim durante a interação de atendimento ao cliente.

6- Custo-Beneficio

O custo de implementar soluções de IA com o nível de automação descrito aqui no artigo não é baixo. Primeiro, porque ainda há uma carência muito grande de profissionais qualificados para trabalhar com IA. Segundo, porque a força de trabalho da empresa terá que ser treinada para interagir com a nova tecnologia e responder rápido no caso de falhas. Isso sem falar no custo de infraestrutura.

Mas o que vemos no mercado é que os benefícios trazidos por PLN para empresas da área de varejo superam e muito o custo. A solução se paga em pouco tempo. Se as redes de varejo dependem dos clientes, fica fácil perceber que qualquer tecnologia que melhore essa experiência terá um grande impacto nas receitas. E como os modelos de PLN precisam de dados para que sejam treinados e se tornem mais precisos, o tempo é um aliado poderoso, pois com mais interações da tecnologia com os clientes, mais dados serão gerados, melhor os modelos ficarão e esse ciclo só tende a melhorar.

7- Mago de Descoberta de Informações

Os negócios exigem constantemente informações atualizadas sobre as avaliações dos clientes sobre seus produtos, suas tendências comportamentais, classificações de seus produtos lançados recentemente, etc.

As informações coletadas por meio de pesquisas de opinião, pop-ups de e-mails, postagens em mídias sociais, postagens em blogs, telefonemas e comentários sobre produtos em diferentes interfaces da Web são gerenciadas por aplicativos alimentados por IA. A busca pelo conhecimento não cessa e as informações coletadas são analisadas e interpretadas de forma acurada.

As empresas da área de varejo precisam coletar cada vez mais dados de seus clientes no formato de texto com opiniões ou posts espontâneos. Esses textos são então analisados por modelos de PLN e fornecem insights poderosos sobre a visão do cliente. E isso será usado para fornecer ao próprio cliente uma experiência ainda melhor. Todos ganham!

Conclusão

As empresas seriam muito beneficiadas com esses insights que são alimentados por IA e certamente encontrarão o índice de satisfação do cliente na curva ascendente, levando ao aumento da curva de receita também.

Mais inovações de PLN estão prestes a transformar as operações de negócios. Nós apenas esperamos e observamos como a IA se desenrola nos próximos anos. E estar capacitado para enfrentar esse novo mundo é o grande desafio de qualquer profissional que cuida da própria carreira.

Equipe DSA

Referências:

Deep Learning Book Brasil

Formação Inteligência Artificial

What is NLP? And 7 Reasons why everyone in Retail should use it