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Chatbot humanizado no Instagram: Invista em uma comunicação natural

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

23 de julho de 2021/em Blog, Comunicação Multicanal, Inovação, Marketing /por InBot

Já pensou em investir em um chatbot humanizado no Instagram para proporcionar uma comunicação natural e eficiente aos seus clientes? Continue a leitura e veja como essa ferramenta facilita as interações entre a sua empresa e seus consumidores.

De acordo com a plataforma Cuponation, o Brasil é o 3º país com mais usuários ativos no Instagram em 2021. Esse dado mostra o quanto as pessoas têm estado presentes nos últimos anos nesta plataforma, que se tornou uma das mais populares do mundo, e principalmente, a importância de aproveitá-la para se aproximar ainda mais do seu público alvo.

Em um mercado altamente competitivo, onde o comportamento dos clientes têm mudado constantemente, sempre que uma marca ou empresa consegue estabelecer um diálogo fluido e se empenha em realmente entender as necessidades dos seus consumidores, automaticamente já se diferencia e fica alguns passos à frente dos concorrentes.

O que é um chatbot humanizado?

Atualmente, não basta apenas oferecer um bom atendimento aos clientes no Instagram (IG), é preciso que essa comunicação seja humanizada. E mesmo se tratando de um robô, esse é um grande diferencial que um chatbot pode oferecer.

Um chatbot humanizado é aquele que interage com os seus clientes utilizando uma linguagem natural, ou seja, a conversa flui como se esse usuário estivesse conversando com outra pessoa.

Outra característica essencial de um chatbot humanizado é a personalidade. Isso significa dar ao seu bot um nome, uma história, preferências e opiniões. Todos esses componentes farão a diferença quando ele for atender o seu público. Falar de variedades e amenidades faz parte de um chatbot humanizado, porque é o que o torna mais simpático, agradável e empático. Adjetivos estes muito desejados e valorizados hoje em dia pela maior parte dos consumidores ao procurarem pelas empresas.

O que se vê são pessoas que não buscam apenas comprar, mas interagir e criar vínculos com as marcas. Assim, contar com um chatbot humanizado é um dos principais instrumentos para garantir a satisfação dos clientes.

Quais os benefícios de ter um um chatbot humanizado no IG?

Um chatbot humanizado consegue auxiliar o seu cliente nas mais diversas situações, tarefas ou necessidades que ele pode vir a ter no seu Instagram. Ele pode falar a respeito da alteração de algum pedido, esclarecer dúvidas sobre as formas de pagamento, como questões relacionadas ao Pix, por exemplo. Mas, acima de tudo, um chatbot humanizado é responsável por fornecer a resposta correta no momento certo, atendendo ao imediatismo do seu consumidor.

Se a sua empresa criar um personagem para o chatbot e der a ele uma personalidade, certamente ele acabará sendo carismático, resultando em um maior engajamento da sua marca e também dos seus produtos ou serviços.

Consequentemente, após conversarem com o seu chatbot humanizado e terem uma experiência prazerosa, a repercussão nas redes sociais também será excelente, uma vez que esses clientes irão fazer comentários positivos a respeito do seu negócio.

Nunca se esqueça que a regra número 1 de um chatbot humanizado consiste em colocar o cliente no centro da estratégia. E essa missão se torna menos complexa quando a sua empresa tem um bot simpático que contribui para ajudar você a conquistar uma boa reputação.

Chatbot humanizado: Confira dois cases de sucesso

Em algum momento da sua vida você deve ter precisado conversar com um atendente humano via call center, não é verdade? Nesses casos geralmente o cliente fica bastante tempo aguardando para ser atendido e quase sempre nunca conversa com o mesmo colaborador. Um exemplo disso é que sempre que a ligação caía ou acontecia qualquer outro problema o consumidor era obrigado a confirmar todos os seus dados novamente e explicar desde o início por qual motivo estava entrando em contato.

Já com um chatbot humanizado isso não acontece, pois você sempre vai conversar com o mesmo personagem criado por aquela empresa, como o Dr. Wilson, um bot de saúde desenvolvido pela InBot para ajudar as pessoas sobre assuntos relevantes em relação ao meio ambiente e à saúde.

Ou também como a Nat da Natura que auxilia os clientes a escolherem os produtos com base nas suas preferências e perfis.

Isso é possível porque a tecnologia por trás do chatbot humanizado permite que você guarde informações valiosas sobre os seus clientes, como o nome, gostos e todo o histórico de diálogos que já teve com o seu bot. É dessa maneira que a sua empresa pode oferecer uma experiência mais personalizada, fazendo com que cada indivíduo que entre em contato com a sua empresa se sinta único.

Ficou interessado em um chatbot humanizado para o Instagram do seu negócio? A InBot tem a solução perfeita para você. Cada projeto conta com a criação de um personagem específico, adequado à voz , estilo, linguagem, posicionamento social e político da marca. Clique aqui e saiba mais!

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Como a IA em Chatbots ajuda na retenção dos clientes?

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

19 de julho de 2021/em Blog, Comunicação Multicanal, Inovação, Marketing /por InBot

Você sabia que atualmente a IA em chatbots tem sido uma forte aliada das empresas que desejam aumentar a retenção dos clientes? Exatamente! De acordo com um estudo realizado pela Gartner, utilizar IA em chatbots nas estratégias de vendas é capaz de elevar em até 30% a taxa de conversão.

Ainda conforme a empresa que atua no ramo das pesquisas e consultorias acerca do mercado de TI, desde o final da década de 1970, investir em chatbots com Inteligência Artificial (IA), torna os processos de vendas mais ágeis, eficientes e consequentemente mais inteligentes.

Através da IA em chatbots é possível não apenas atender as demandas dos consumidores, mas também melhorar a qualidade dos leads e reduzir o ciclo de vendas. Isso acontece porque esses bots possuem a habilidade de compreender as intenções por trás das perguntas recebidas. Em outras palavras, conseguem responder os consumidores ou potenciais clientes com as informações que eles procuram a qualquer momento, criando sólidas oportunidades de vendas.

Continue a leitura e veja como a IA em chatbots auxilia na retenção dos clientes!

Mas, afinal, o que é IA em Chatbots?

De forma objetiva, a IA em chatbots consiste na capacidade que os bots recebem para analisar todas as informações fornecidas pelos usuários. Isso ocorre porque a Inteligência Artificial (IA) é definida como uma parte da ciência da computação voltada para o desenvolvimento de dispositivos que se aproximem da capacidade humana de raciocinar.

Isso significa que os chatbots dotados de inteligência artificial são máquinas preparadas para perceber situações, tomar decisões e solucionar problemas praticamente como um atendente humano faria. Dessa forma, esses softwares processam os dados recebidos, que podem ser provenientes da fala ou escrita, e reconhecem padrões. Para isso, uma das tecnologias utilizadas é o Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Nat da Natura, um case de sucesso de IA em Chatbots

Quer um exemplo prático? A Nat, assistente virtual da Natura, foi desenvolvida pela InBot para auxiliar os consumidores a escolherem os produtos com base nas preferências de cada um. Por meio da IA em chatbots ela está apta para esclarecer dúvidas e conversar sobre a marca. Ela está no Facebook Messenger e possui integração com comércio eletrônico e catálogo de produtos.

A empresa foi uma das primeiras do setor de cosméticos a criar um ‘bot’, com aplicação de inteligência artificial que opera em aplicativos de mensagens para automatizar respostas. Assim, nesse atendimento não há interação com um atendente humano, porém, mesmo que o cliente esteja conversando com um bot, a sensação é de que do outro lado da tela há um humano.

Graças a IA em chatbots, os clientes recebem respostas baseadas nas palavras que digitou ou nas opções que clicou. Isso quer dizer que um bot com inteligência artificial consegue entender os questionamentos dos usuários e respondê-las sem que precise direcioná-los a um atendente humano.

Veja os principais recursos da Nat:

Responde dúvidas dos usuários usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN);
Utiliza os recursos do Facebook Messenger para mostrar opções com menus e carrossel de opções, botões, imagens e vídeo;
Possui sistema de recomendação de produtos baseado no perfil e na preferência dos usuários;
Adiciona produtos no carrinho de compras (gerenciamento da sacola) e direciona o usuário para escolher os meios de pagamento online.

4 maneiras de como a IA em chatbots auxilia na retenção dos clientes

1 | Transformando os visitantes em leads

A maioria dos usuários que visitam o seu site ou outros canais digitais podem se tornar clientes em potencial. Mas como assim? Bem, basicamente, o lead é um contato que visitou o seu site e manifestou interesse em algo disponibilizado pela sua empresa, ou seja, um potencial cliente.

E quando a IA em chatbots entra em ação, interagindo com eles no momento certo e de forma adequada, consegue qualificar e converter esses leads. Isso quer dizer, em outras palavras, transformar um potencial cliente em consumidor.

O principal objetivo da IA em chatbots é responder imediatamente todas as perguntas que são feitas e conhecer o usuário. É dessa maneira que eles conseguem obter e armazenar informações importantes dos contatos. E são esses dados coletados que podem ser usados para conhecer melhor as necessidades, comportamentos e as preferências dos clientes, contribuindo para a conversão.

2 | Compreendendo as necessidades dos usuários

Como explicamos no início deste conteúdo, a IA em chatbots permite que os usuários conversem com o bot como se estivessem interagindo com um humano. E é justamente essa habilidade que auxilia no processo de retenção dos clientes.

Entender as necessidades deles e conseguir fornecer as respostas de forma automática, imediata e sem precisar de um agente humano é o combo perfeito para o seu negócio. Isso devido ao fato da IA em chatbots ser capaz de satisfazer todas as vontades dos seus clientes ao mesmo tempo em que fornece assistência ao vender produtos ou serviços Tudo em um único lugar, utilizando somente uma ferramenta.

3 | Reduzindo o ciclo de vendas

Graças aos dados coletados através da IA em chatbots, o ciclo de vendas é encurtado drasticamente. Isso é possível porque essa tecnologia permite que as empresas possam investir menos tempo para conhecer os clientes em potencial e mais tempo nas vendas.

Explicaremos melhor! Normalmente as empresas que não investem em IA gastam altos valores para a realização de tarefas básicas de inclusão de dados antes de transferir um lead a um representante de vendas. Mas, quando se tem um bot com IA, ele mesmo fica responsável por fazer essa prospecção e acompanhamento, enquanto a equipe de vendas se concentra na venda em oportunidades já qualificadas pelo chatbot.

Ou seja, os esforços são direcionados para quem verdadeiramente demonstrou interesse nos produtos ou serviços.

4 | Identificando oportunidades de cross-selling e up-selling

Através da IA em chatbots a sua empresa pode oferecer aos consumidores outros produtos com base no comportamento deles. Essa iniciativa pode gerar uma experiência mais individualizada e levá-lo ao que ele está realmente buscando, visto que ao coletar dados, um bot pode fazer recomendações inteligentes e úteis.

Além disso, conforme uma pesquisa realizada pela Harte Hanks, uma estratégia centrada no cliente proporciona um aumento de 25% nas vendas, assim como uma melhoria de 300% na vida do cliente.

Portanto, nunca se esqueça de incluir técnicas de up-selling e cross-selling na IA em chatbots. Ambas as estratégias possibilitam o aumento no número de pedidos e melhoram a relação da empresa com os clientes.

Se você não possui familiaridade com os termos citados acima, fique atento:

Up-selling – É uma técnica de vendas em que o vendedor, neste caso, o chatbot, convida o cliente a comprar itens, atualizações ou outros complementos mais caros para gerar mais receita.

Cross-selling – É a ação ou prática de vender um produto ou serviço adicional a um cliente existente.

Vamos a um exemplo: Quando a IA em chatbots percebe que algum dos itens ou serviços que o consumidor se interessou não está mais disponível, automaticamente oferece o máximo de similares existentes. Isso significa que mesmo que a cliente x esteja buscando um sofá retrátil verde musgo e não o encontre, o chatbot irá procurar e enviar outras sugestões de produtos com praticamente as mesmas características desejadas.

Isso aumenta significativamente as chances de efetuar a venda. E sem a IA em chatbots, o bot responderia apenas o que lhe foi perguntado. Ou seja, diria que o produto está em falta ou esgotado e anularia a chance de vender outros produtos e satisfazer o consumidor.

Gostou do nosso conteúdo e compreendeu como a IA em Chatbots ajuda na retenção dos clientes? A InBot é especialista em Inteligência Artificial e desenvolvimento de assistentes virtuais inteligentes, que tornarão o atendimento da sua empresa muito mais moderno, econômico e eficaz. Clique aqui e saiba mais!

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PLN: Compreenda essa sigla e a influência que ela exerce em seu Chatbot

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

4 de setembro de 2020/em Blog, Processamento de linguagem natural /por InBot

O conceito de PLN é um dos aspectos mais promissores do uso de chatbots e assistentes virtuais. Acompanhe o post de hoje, entenda o que significa essa sigla e qual o impacto dela no chatbot da sua empresa.

Sempre que conversamos com alguém, fornecemos através da linguagem informações que podem ser compreendidas pelo nosso interlocutor, a partir do contexto. A forma como as pessoas se comunicam no dia a dia, é uma linguagem natural.

Quando falamos sobre o mundo da computação, habilitar as máquinas para que elas sejam capazes de interpretar e reagir às informações fornecidas por uma pessoa, de forma natural, como em uma conversa, é um dos maiores desafios da ciência. Esse conhecimento é uma das áreas de inteligência artificial, conhecida como NLP, sigla em inglês para Natural Language Processing, ou Processamento de Linguagem Natural.

Quer saber mais sobre o assunto? Continue a leitura!

Qual o significado da sigla PLN?

Basicamente, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo relacionado a diversas áreas do conhecimento, como a ciência da computação, a inteligência artificial (IA) e a linguística. Ele tem o objetivo de analisar a linguagem humana, tanto escrita quanto falada, com softwares especializados.

Assim, a intenção é fazer com que a máquina consiga encontrar o significado correto de mensagens, documentos, vídeos e outras mídias.

E pode até ser que você nunca tenha ouvido falar em PLN, mas, provavelmente você já deve ter utilizado essa tecnologia sem saber.

Quer alguns exemplos?

Quando você conversa com seu celular através de comandos de voz;
No momento em que você dá instruções faladas para a assistente virtual;
Sempre que você pergunta algo para o manual cognitivo do seu carro;

Em cada uma dessas atividades você está usufruindo do processamento de linguagem natural.

PLN: Como esse conceito se aplica aos chatbots?

Os chatbots desenvolvidos para empresas podem ser baseados em inteligência artificial e utilizar o PLN. Para isso, é necessário determinar em que contexto o chatbot irá funcionar.

Quanto mais completo ele for, mais demorado e complexo será o desenvolvimento. Ele precisa ser carregado de intenções e ser integrado à bases de dados que contenham as informações que eles precisam para responder os usuários.

Na prática, é necessário que eles sejam treinados, assim como um novo funcionário, para identificar os objetivos e fornecer as respostas.

A diferença de um chatbot baseado em script, para um chatbot baseado em PLN, é que o primeiro irá ter um menu de opções e a partir da seleção, dará uma resposta pré-configurada, podendo seguir um fluxo padrão.

Já o segundo irá buscar a resposta mais coerente a partir da interpretação da mensagem do usuário, como numa conversa. Isso significa que ele não irá seguir um fluxo padrão, pois pode ocorrer de um usuário fazer uma pergunta que exigirá ao bot solicitar uma nova informação para continuar e outro usuário pode entrar e já fornecer toda a informação necessária, quebrando o script.

Sabia que diversos projetos de chatbots falham por falta de clareza quanto a esse processo? Uma das coisas mais desagradáveis é impor ao cliente que ele interaja com um robô que obriga ele a seguir um fluxo, ignorando todas as informações já passadas.

A tecnologia deve facilitar a vida dos usuários e otimizar os processos das empresas. Afinal, espera-se dos robôs no mínimo que sejam eficientes e capazes de solucionar problemas, aumentando a satisfação dos clientes.

Principais usos do PLN

Ficou claro até aqui que o PLN faz parte da dinâmica de aprendizado de máquina que permite que um computador entenda, analise e simule a linguagem humana. Mas quais são os usos mais comuns dessa tecnologia?

Plataforma de busca online
Previsão de pesquisas
Assistentes virtuais
Chatbots

Exemplos de PLN em Chatbots

O assistente virtual dos clientes do banco Bradesco no Facebook.

Ele é capaz de compreender demandas complexas de seus usuários, agindo a partir dos comandos feitos por voz e de modo mais natural possível.

E quer saber uma curiosidade? Esse chatbot foi desenvolvido pela InBot!

–

Os chatbots aliados ao PLN oferecem possibilidades de sucesso para a solução de problemas de rotina no atendimento das empresas e no relacionamento entre marcas e consumidores. A InBot, por exemplo, utiliza chatbots com PLN que são desenvolvidos de acordo com a personalidade do negócio de cada cliente.

EU QUERO UM CHATBOT!

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PLN: como essa sigla impacta o seu negócio?

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

14 de agosto de 2020/em Blog, Inovação, Processamento de linguagem natural /por InBot

Embora o PLN (Processamento de Linguagem Natural) não seja uma ciência nova, essa tecnologia está avançando rapidamente graças ao aumento do interesse das empresas no aprimoramento da comunicação entre homem e máquina.

Isso porque, mesmo com o progresso no relacionamento entre ambos, a comunicação via linguagem natural permanece sendo desafiadora.

Como elaborar programas capazes de interpretar mensagens codificadas em linguagem natural e decifrá-las para a linguagem de máquina?

Ao longo do tempo, houveram muitas pesquisas e desenvolvimentos nos mais diversos ramos do processamento de linguagem natural, destacando-se a tradução automática, considerada pela maioria como o marco inicial na utilização dos computadores para o estudo das línguas naturais.

Mas, afinal, o que é PLN?

O PLN é uma subárea da inteligência artificial que estuda as interações entre máquinas e o idioma nativo de um usuário.

Trata-se de um recurso utilizado por software para entender como uma pessoa fala e processar esses dados com o máximo de eficiência. É uma tecnologia de ponta que ainda está em desenvolvimento, mas já ajuda várias organizações na coleta e análise de dados.

Ou seja, é a capacidade de programar diversos dispositivos para processar e analisar grandes quantidades de dados em sua linguagem natural.

Um ótimo exemplo de como o PLN atua são os assistentes virtuais. Quanto mais uma pessoa conversa com essas interfaces, mais elas conseguem entender a linguagem humana, tanto falada quanto escrita.

Isso acontece porque o PLN atua de maneira mais complexa que um algoritmo simples de Inteligência Artificial. Dessa forma, esse algoritmo “complexo” é capaz de:

Assimilar frases completas;
Entender sinônimos de palavras correspondentes;
Reconhecer a fala dos usuários;
Fazer a tradução de fala;
Transcrever áudio em texto;
Escrever frases e parágrafos completos e gramaticalmente corretos.

O PLN não é sobre escolher palavras específicas para dar uma resposta generalizada ao usuário. Pelo contrário, é humanizar uma interação a partir da interpretação e compreensão do diálogo entre máquina e pessoa.

Como funciona o PLN?

Além de entender essa linguagem, o PLN também se concentra em capacitar o dispositivo tecnológico para criar respostas, seja por meio de textos ou áudios, para as nossas interações. Dois exemplos da aplicação desse processo são:

Os sistemas de inteligência artificial de um smartphone.
O chatbot de uma empresa com a qual você se relaciona.

Hoje em dia diversos e-commerces usam os chatbots para atender aos clientes. No entanto, a qualidade da tecnologia está na presença ou não do PLN. Quando ele não é incorporado à solução, o robô fica artificial, incapaz de aprimorar a linguagem usada para torná-la mais semelhante a usada pelos clientes.

O excesso de perfeição da linguagem e a incapacidade de incorporar elementos mais informais é o que faz com que o robô se torne artificial, independentemente da capacidade de realmente auxiliar o consumidor.

PLN: Quais as aplicações mais comuns dessa tecnologia?

Bom, como explicamos anteriormente, a tecnologia de PLN é utilizada para tentar compreender cada vez mais os inúmeros dados não estruturados disponíveis on-line e nos registros de chamadas.

Essas informações podem ser geradas tanto a partir de conversas com representantes de atendimento ao cliente, quanto em plataformas de mídia social.

Mas de que forma essa tecnologia ajuda as empresas a interagir melhor com os clientes?

Primeiramente extraindo informações que são lidas pela máquina.

A extração de conteúdo em textos completos da Internet geralmente é utilizada para a tomada de decisões das empresas. Muitas delas, inclusive são influenciadas por informações encontradas na imprensa, nas mídias sociais e em várias plataformas da Internet.

Analisando os sentimentos do seu usuário/cliente

Imagina que incrível conhecer tudo que se passa na mente do seu cliente? O PLN utiliza as soluções de análise de sentimento para extrair significado de milhões de mensagens.

O principal intuito dessa análise é medir a opinião pública geral sobre uma determinada marca ou evento.

Isso permite que você compare seus indicadores com os dos seus concorrentes. Com a categorização de texto ajustada com precisão, as empresas obtêm informações valiosas sobre aspectos de seus negócios que precisam melhorar, bem como entender o que deixa seus clientes insatisfeitos.

Além de ser um diferencial competitivo, a análise de sentimento ajuda a melhorar a experiência do cliente e a obter a percepção adequada do seu negócio.

Realizando Pesquisa Semântica

Quando realizamos uma busca na internet as respostas costumam ser geradas rapidamente. E o que determina a velocidade e precisão dessas respostas é o nível de “inteligência” da busca.

É por isso que os melhores mecanismos de busca são equipados com tecnologia de PLN. Ela permite fornecer diretamente as informações solicitadas por um usuário, em vez de fazê-lo passar por todos os resultados apresentados com base em palavras-chave relacionadas.

Perguntas x Respostas

Sabemos que os mecanismos modernos de busca nos fornecem diversas informações úteis.

Entretanto, quando se trata de responder a perguntas realmente específicas feitas por humanos, as respostas ainda são bastante primitivas.

E é exatamente por isso que os chatbots estão ganhando confiança e popularidade.

Eles são capazes de entregar respostas automatizadas em tempo real a problemas e questões simples de atendimento ao cliente.

Os analistas preveem que eles assumirão certas funções de atendimento ao cliente em menos de cinco anos.

Desse modo, a pesquisa em torno de soluções para respostas a perguntas baseia-se em lidar com uma ampla variedade de tipos de perguntas, incluindo fatuais, listagens, definições, como, por quê, hipóteses e outros tipos.

PLN: 4 serviços que podem ser aperfeiçoados por essa tecnologia

As empresas podem ter inúmeras vantagens quando os computadores entendem cada vez mais os consumidores. E para que elas fiquem claras para você, listamos 4 exemplos:

Publicidade

Com a tecnologia do PLN, as empresas conseguem ampliar a eficácia da publicidade. Pois ele permite direcionar os anúncios para consumidores que terão mais interesse na oferta, serviço ou produto que a companhia deseja fornecer.

Também é possível utilizar o PLN para analisar palavras-chaves de pesquisa, comportamento de navegação do usuário, e-mails e perfis nas redes sociais para ajudar a empresa a encontrar potenciais clientes em um ambiente digital.

Chatbots

Atualmente, muitos usuários querem entrar em contato com a marca em qualquer dia e horário da semana. E mais que isso, esperam e exigem respostas cada vez mais rápidas e complexas. O que torna os chatbots extremamente necessários para qualquer empresa que queira estabelecer um relacionamento eficiente com os clientes.

Contudo, sabemos que é praticamente impossível manter um atendimento humano 24h por dia. Por isso, os chatbots oferecem assistência nos horários que os colaboradores não estão mais disponíveis. E quando usados com PLN, esses robôs criam conversas mais reais e humanizadas com o cliente.

É a tecnologia que auxilia os chatbots a reconhecerem a intenção do usuário por trás das palavras, identificar dados importantes (data, hora, local etc), reconhecer tempo verbal e outras capacidades.

Quando os chatbots são bem treinados com o processamento de linguagem natural, eles vão compreender o que seus clientes estão dizendo e desejam para entregar a melhor resposta.

Atendimento aos clientes

Sabia que além do PLN deixar os chatbots mais realistas, também pode otimizar o atendimento ao cliente?

Um exemplo são as soluções de Respostas Interativas por Voz (RIV). Com o PLN, esses sistemas conseguem entender o que os consumidores estão falando ao telefone, dar uma resposta mais assertiva e até mesmo gerar um diálogo, aumentando a satisfação do cliente.

No que diz respeito ao relacionamento com o cliente, o PLN é capaz de determinar as emoções e sentimentos de um cliente ao analisar comentários e mensagens que ele publica nas mídias sociais. Através desses dados é possível melhorar os negócios para aumentar a satisfação do consumidor.

Contratação e recrutamento

Recrutar e contratar um profissional pode ser demorado e ter um custo alto para a empresa. Por exemplo, empresas de tecnologia ainda encontram dificuldade em encontrar profissionais especializados em determinada área. Sem contar na grande rotatividade desses colaboradores.

Soluções de PLN podem encurtar e facilitar essa jornada, tanto para a empresa quanto para o profissional. Com a ferramenta correta, a empresa pode escrever descrições de cargo mais detalhadas para atrair candidatos mais qualificados.

Dependendo do treinamento que o processamento de linguagem natural receba dentro de uma plataforma, será possível identificar palavras tendenciosas nessas descrições, mesmo que o recrutador ou o responsável em publicar a vaga não tenha percebido.

Já para o candidato, uma ferramenta de PLN pode conseguir interagir com ele desde o início do processo de recrutamento até a contração. É uma maneira de manter o profissional engajado com a vaga, já que a plataforma será capaz de responder perguntas e agendar entrevistas.

Tem algum projeto em mente e precisa de ajuda?

Entre em contato conosco para saber o que podemos fazer pela sua empresa!

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Processamento de Linguagem Natural: qual a importância da sua aplicação em um chatbot?

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

27 de julho de 2020/em Blog, Processamento de linguagem natural /por InBot

Comunicação é um dos fundamentos para conseguirmos viver em sociedade. A partir dela, criamos conexões, fazemos interpretações, avaliamos sentimentos e aprendemos conceitos. Mas, se entre humanos já encontramos algumas dificuldades, imagine só o que acontece ao tentarmos estabelecer essa relação com uma máquina. Ao contrário daquilo que você pode estar pensando, a partir da criação do Processamento de Linguagem Natural (PLN), tudo ficou muito simples e amigável para os usuários.

No entanto, o que será que está por trás dessa inovação? Bem, viemos lhe trazer, neste artigo, alguns detalhes dos bastidores dos trabalhos.

E já adiantamos: por mais descomplicada que seja a interação para o público, os níveis de processamento a serem estudados e aplicados são tão complexos, quanto entender como se dá o desenvolvimento da nossa linguagem.

Vamos lá…

Qual é a definição de Processamento de Linguagem Natural?

Quando um ser humano nasce, uma das maiores expectativas da família é vê-lo pronunciar a sua primeira palavra. O modo como isso acontece é tão espontâneo, que a maioria de nós nem percebe o intenso esforço do cérebro.

Essencialmente, a criança aprende através da base e do estímulo do desenvolvimento sensorial, ou seja, ela precisa de uma entrada – visual, auditiva ou tátil – de informações, além da exposição à língua.

O estudo realizado através do PLN – subárea da Inteligência Artificial – busca compreender o ponto máximo de capacidade de uma máquina, no que diz respeito a compor e interpretar a comunicação humana (seja em textos escritos ou falados). Desta forma, a partir do momento em que o sistema é abastecido – tal qual ocorre com os humanos, a começar com uma entrada – com dados de computação, posteriormente consegue convertê-los em um bate-papo fluído e humanizado.

O aprendizado de máquina é constante… e nunca acaba!

O estímulo aqui ocorre através da expertise dos desenvolvedores. São eles que conseguem fazer máquinas interpretarem as diversas nuances da linguagem. Para isso, há um exaustivo (e constante) trabalho para determinar algumas características.

NÍVEIS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

Os níveis de processamento são divisões das áreas da linguística que quaisquer idiomas podem manifestar. A partir do entendimento da relevância de cada uma delas, os programadores conseguem definir as aplicações da tecnologia que precisam de mais desenvolvimento.

Os níveis de processamento são 7:

1 | SEMÂNTICO: carrega o significado e o sentido dos vocábulos de uma língua;

2 | SINTÁTICO: analisa cada uma das palavras que compõem uma frase;

3 | FONOLÓGICO: existe para distinguir o significado dos sons das palavras;

4 | MORFOLÓGICO: estuda as palavras de acordo com suas classes gramaticais;

5 | DISCURSO: envolve o contexto da comunicação, revelando: quem, para quem e sobre o que se fala;

6 | LEXICAL: significados dos termos diante do uso comum de uma determinada língua. Quando dispostos em um texto, eles tornam-se o vocabulário;

7 | PRAGMÁTICO: examina os objetivos da comunicação (as entrelinhas).

TIPOS DE ABORDAGEM

Além dos níveis de processamento, o PLN leva em conta os tratamentos dispensados pelos softwares.

Estas abordagens podem ser simbólicas (regras linguísticas estruturadas e precisas); estatísticas (modelos matemáticos induzem ao uso correto dos níveis de processamento); conexionistas (conecta aprendizado estatístico a outras teorias da representação do conhecimento); ou híbridas (combinação das três abordagens anteriores).

O PLN AJUDA NAS FACILIDADES DA TECNOLOGIA COM O DIA A DIA

Basicamente, o PLN auxilia a máquina na interpretação da fala quando há duplo sentido, alterações no tom de voz, possíveis desorganizações das palavras em uma frase, entre muitas outras características. Também, com seus pré-processamentos, estrutura a língua apropriando-se apenas das informações relevantes, reduzindo os dados do vocabulário em prol da objetividade.

De mais a mais, os linguistas e cientistas da computação envolvidos com o desenvolvimento desses sistemas recorrem às variadas áreas de conhecimento, tais como:

Filosofia da linguagem;
Linguística Tradicional e Linguística Computacional;
Ciência da Computação;
Inteligência Artificial;
Matemática;
Psicologia;
Lógica.

Como funciona o Processamento de Linguagem Natural em um chatbot?

Agora que você aprendeu os princípios do Processamento de Linguagem Natural, seus níveis, os tipos de abordagens e entendeu que várias disciplinas estão atreladas à sua complexidade, chegou a hora mais bacana da nossa conversa: entender como tudo isso funciona nos chatbots.

O REQUINTE DOS ASSISTENTES VIRTUAIS

Dia após dia verificamos imensos avanços da inteligência artificial. E diante de tantas inovações que vêm surgindo, os holofotes da tecnologia voltam-se cada vez mais aos progressos trazidos pelo PLN.

Quando combinada aos chatbots, a linguagem natural potencializa a comunicação com os públicos de uma marca, tornando-a mais interessante e agradável.

A grande diferença entre assistentes baseados em scripts, daqueles que são construídos com PLN, está na interação. Nos primeiros, encontramos informações pré-determinadas, que engessam o fluxo conversacional, não raramente levando o usuário a frustrar-se por não ter sua necessidade atendida. Já nos segundos, há um processo de “treinamento” dos bots, visando a interpretação de intenção, o que resulta em uma entrega de respostas coerentes que levam a caminhos mais certeiros.

Os 5 mecanismos de Processamento de Linguagem Natural disponíveis nos chatbots da atualidade

Neste tópico, você aprenderá quais são as metodologias frequentemente adotadas na elaboração de um chatbot com Processamento de Linguagem Natural. Veja:

1 | Keyword identification (Identificação de Palavra-Chave)

Talvez essa seja a técnica mais robusta de todas que apresentaremos hoje. Há vários recursos envolvidos, claro, mas esse sistema costuma reconhecer com mais facilidade o tema central tratado na mensagem. Além disso, o aprendizado de máquina é capaz de encontrar as palavras-chave mais frequentes utilizadas pelo público de um determinado negócio, fazendo novas conexões para gerar respostas cada vez mais oportunas.

2 | Idiomas variados

Com a versatilidade do vocabulário, e sabendo que é possível que haja inserções de palavras de outras línguas, os assistentes não ficam confusos ao interpretar uma frase (escrita ou falada).

3 | Sentiment Analysis (Análise de Sentimento)

Durante uma análise de sentimento, o estado emocional do usuário é levado em conta. Basicamente, o sistema está preparado para entender avaliações positivas, negativas ou neutras que são dadas a algumas expressões. Desta forma, o tom da conversa do chatbot pode variar do bem-humorado para o sério, a depender do estado de espírito interpretado.

4 | Entity Recognition (Reconhecimento de Entidade)

Quando construído a partir deste método, o bot consegue identificar o tipo de entidade tratada na conversa (pessoas, objetos, locais, etc) e o contexto no qual se insere. Desta forma, ele sabe exatamente as informações já fornecidas, evitando inconvenientes (como solicitar uma informação que já foi dada, por exemplo).

5 | Questions Answering (Resposta às Perguntas)

Aqui espera-se do chatbot respostas corretas e objetivas, sem a utilização de monossílabos como “sim” ou “não”. Isso quer dizer que essa entrega será relevante e útil.

Chatbots inadequados: nunca integre-os à sua equipe

De nada adianta promover essa importante transformação digital em sua empresa, sem levar em consideração as mudanças no comportamento do público que está online e as características de sua brand persona.

As soluções da InBot, por exemplo, utilizam chatbots com PLN e são desenvolvidas de acordo com a personalidade do negócio de cada cliente. Essa humanização proporciona mais proximidade com os usuários, deixando-os mais satisfeitos e tornando a aceitação da ferramenta um verdadeiro sucesso.

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Como funciona o Processamento de Linguagem Natural em um chatbot?

Os 5 mecanismos de Processamento de Linguagem Natural disponíveis nos chatbots da atualidade

1 | Keyword identification (Identificação de Palavra-Chave)

2 | Idiomas variados

3 | Sentiment Analysis (Análise de Sentimento)

4 | Entity Recognition (Reconhecimento de Entidade)

5 | Questions Answering (Resposta às Perguntas)

Chatbots inadequados: nunca integre-os à sua equipe

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