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Chatbots Sociais: Análise de sentimentos em redes neurais

Autor Inbot

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

16 de julho de 2021/em Chatbots /por InBot

Você sabia que com o auxílio dos chatbots sociais é possível não apenas coletar dados dos usuários, mas aprender mais sobre eles e consequentemente aumentar as suas vendas?

 

 

Isso acontece porque os chatbots sociais utilizam a análise de sentimentos em redes neurais para interpretar as informações recebidas e transformá-las em resultados. As redes neurais, por sua vez, são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano.  De forma objetiva, o intuito é reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los usando os algoritmos. Assim, com o tempo, os chatbots sociais aprendem cada vez mais e melhoram continuamente.

 

Continue a leitura e veja os benefícios que esses bots proporcionam!

 

Chatbots sociais ajudam a medir a qualidade do seu bot

 

Nem sempre é fácil descobrir o que os usuários sentem quando interagem com o bot, visto que muitas vezes quando ficam frustrados simplesmente saem do chat sem deixar nenhum feedback. Já com os chatbots sociais, você pode utilizar e analisar o comportamento dos usuários para medir a qualidade do seu chatbot. 

 

Dessa forma, os chatbots sociais oferecem variadas métricas que podem ser utilizadas para saber se seu chatbot está ou não sendo útil. As quantidades de etapas da conversa, de pontos de confusão e de taxas de retenção representam apenas algumas métricas de engajamento do bot que o seu negócio pode medir.

 

Chatbots sociais mostram os sentimentos dos usuários

 

Quando um consumidor está sendo atendido por um humano, o mesmo é capaz de perceber por meio das reações e expressões se ele está satisfeito ou insatisfeito. O que é fundamental para proporcionar uma melhor interação e efetivamente conseguir ajudar esse cliente. E esse é o grande diferencial dos chatbots sociais! Eles conseguem acompanhar e compreender os sentimentos dos usuários ao longo de uma conversa.

 

 

Assim, ao identificar respostas negativas ou desinteresse em relação a marca, os robôs sociais preveem a tendência de um usuário bloquear a empresa e rapidamente aplica estratégias para reter esse consumidor por um maior tempo.

 

Chatbots sociais são mais empáticos

 

 

Conforme uma pesquisa realizada pela Mckinsey, 70% das experiências de compra são influenciadas pela forma como o consumidor sente que está sendo tratado. Além disso, 68% dos clientes desistem de uma empresa por se sentirem negligenciados em um atendimento.

 

Desse modo, quando uma empresa investe em chatbots sociais e consegue não somente conversar com os clientes, mas entendê-los e tratá-los de forma empática, automaticamente se destaca em meio aos concorrentes.

 

Criar um ambiente onde os consumidores se sintam ouvidos, acolhidos, e que verdadeiramente acreditem que a sua empresa se preocupa com os sentimentos e necessidades deles gera uma experiência positiva e aumenta as chances do consumidor criar um vínculo com a sua marca. Tudo isso graças à empatia oferecida por esses bots!

 

Chatbots sociais utilizam análise preditiva

 

A análise preditiva em chatbots sociais nada mais é do que usar as informações coletadas pelo bot através dos diálogos para identificar e prever as necessidades dos consumidores antes mesmo que eles façam perguntas sobre um novo produto ou informação. 

 

Esses dados fornecidos pelos clientes podem ser usados para inúmeras finalidades como, otimizar campanhas e vendas, descobrir quais são os produtos ou serviços preferidos, horários de maior interação e interesses de modo geral.

 

Utilizar a análise preditiva ajuda a melhorar as recomendações de produtos, melhorar a taxa de cliques (CTR) e deduzir o abandono de carrinhos, por exemplo.

 

 

 

Investir em chatbots sociais pode elevar o patamar da sua empresa no mercado. Acesse o site da InBot e conheça as melhores soluções para o seu negócio!!

 

 

 

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Início » Redes Neurais

Redes Neurais e Inteligência Artificial: origem e caminhos da transformação digital

Autor Inbot

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

19 de outubro de 2020/em Chatbots /por InBot

Das primeiras máquinas, construídas à imagem do cérebro humano,  até hoje, a transformação digital é uma realidade cada vez mais presente.

A tecnologia que nos move hoje existe há menos de 80 anos, é filha da II Guerra Mundial e nasceu inspirada no cérebro humano, a estrutura mais complexa do planeta e que até hoje desafia os maiores pesquisadores do mundo. A ideia inicial era apenas formar redes neurais artificiais simples, usando circuitos elétricos para realizar as sinapses neurais com base em matemática e algoritmos. Basicamente, uma camada de entrada e uma camada de saída, com diversas camadas ocultas entre uma e outra, como as camadas do cérebro, onde as conexões de neurônios pudessem ser processadas. 

A pesquisa tentava simular, a partir da estrutura neural, a aprendizagem por experiência, para desenvolver, entre outras coisas, trabalhos de classificação, reconhecimento de padrões e processamento de imagens. Surgiu então, na década de 50, a Inteligência Artificial (IA), mas foi nos anos 1960, quando o Departamento de Defesa dos EUA se interessou por esta tecnologia, que a IA passou a ter um avanço mais significativo: os computadores começaram a se aproximar do raciocínio humano.

A Inteligência Artificial chegou como uma evolução da automação robótica, trazendo maiores frequência e volume, com confiabilidade e sem fadiga na aprendizagem repetitiva. Passou depois a acrescentar inteligência nas diversas plataformas e se adaptar a cada uma delas com algoritmos de aprendizagem progressiva. A aprendizagem profunda, juntando deep learning e redes neurais, levou ao aproveitamento maior das camadas ocultas nessa estrutura, o que permitiu acesso a Banco de Dados e, com isso, a garantia de mais precisão e qualidade geral no armazenamento, análise e processamento de dados.

Essa evolução tecnológica que temos vivenciado não tem por objetivo fazer com que os computadores pensem como os seres humanos, mas o machine learning chega para mostrar que, com um conjunto de informações de qualquer tamanho, a máquina tem processadores ultra rápidos e algoritmos sofisticados capazes de realizar novas tarefas só realizadas até então por seres humanos, como reconhecer imagens, vozes, produzir obras de arte ou simplesmente tomar decisões. E tudo isso com menos erros e numa velocidade infinitamente maior. 

 

Cinco bons exemplos de como a transformação digital avança:

Sistema Bancário: As instituições financeiras estão ampliando atendimentos de bots por texto e por voz, conseguem identificar transações que podem ser fraudulentas, adotam uma pontuação de crédito rápida e precisa, bem como automatizam tarefas internas de gerenciamento de dados;

Fábricas: A partir da Internet das Coisas, as fábricas usam a Inteligência Artificial para analisar os dados transmitidos pelos equipamentos conectados e programar com agilidade e eficiência carregamentos e demandas, um exemplo específico de rede de deep learning aplicada a dados sequenciais;

Varejo: Lojas e restaurantes ligados ao e-commerce ou às redes sociais para delivery têm diversas funcionalidades personalizadas por IA que disponibilizam a seus clientes, desde as mais simples informações e reservas até negociações de pagamento e rastreamento de produtos nos caminhos da entrega;

Esportes: A Inteligência Artificial permite a produção de análises e relatórios a partir das imagens gravadas de uma partida, para que os treinadores possam organizar melhor seus atletas e/ou times contra o próximo adversário e façam as definições de posicionamento, tática e estratégia a partir desses dados;

Tradução de textos: Uma tradução não é feita palavra por palavras, mas a partir da compreensão de um contexto, considerando expressões idiomáticas, termos locais e diversos outros padrões. O machine learning é responsável pelos tradutores automáticos estarem ficando cada vez mais exatos.

 

​​​​​Focar em estratégias pode elevar o patamar da sua empresa no mercado. Quer um chatbot inteligente para auxiliar nessa missão? Conheça a InBot!

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