Como fazer uma análise de sentimento do cliente com IA? [Guia 2025].

De acordo com o relatório da PwC, 32% dos clientes abandonam uma marca depois de apenas uma experiência negativa. Se você sabe o que causou o problema, não há problema. Você pode corrigi-lo na próxima vez. Mas a verdade é que as pessoas geralmente não dizem isso em voz alta. É aí que a análise do sentimento do cliente ajuda você a ler nas entrelinhas e descobrir problemas antes que seja tarde demais.

Leia nosso artigo e aprenda:

✔️ O que é análise de sentimento do cliente.
✔️ Benefícios tangíveis do monitoramento do sentimento do cliente.
✔️ Como implementar um processo de análise do sentimento do cliente em sua prática.

O que é análise de sentimento do cliente? Definição

A análise do sentimento do cliente é um processo de análise do feedback do cliente para entender como ele se sente em relação a um produto, serviço, marca ou experiência.

E isso vai muito além de simplesmente ler o que os clientes dizem!

Usando o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e o aprendizado de máquina, a análise de sentimento do cliente identifica automaticamente o tom emocional (positivo, negativo, neutro) por trás do feedback.

Ele envolve o monitoramento em tempo real de diferentes formas de feedback, como:

• Comentários 
• Marca on-line mentions
• Tíquetes de suporte ao cliente
• Respostas da pesquisa
• Conteúdo gerado pelo usuário

Benefícios da análise do sentimento do cliente

Você pode melhorar seu produto ou serviço

Os insights sobre o sentimento do cliente são fontes inestimáveis de informações sobre problemas recorrentes, bugs ou pontos problemáticos dos clientes. 

Analisando os problemas relatados diretamente ou ouvindo as frustrações comumente discutidas, você pode tomar decisões baseadas em dados sobre as prioridades das atualizações de seu produto ou serviço.

Você pode descobrir falhas de comunicação

Às vezes, o sentimento negativo do cliente indica instruções pouco claras ou uma integração confusa.

Ao analisar como os clientes falam sobre a sua marca, você pode detectar esses pontos problemáticos e, assim, atualizar suas páginas de ajuda, textos de e-mail ou outros materiais de treinamento para melhorar a experiência geral do cliente.

Você pode evitar a rotatividade de clientes

Reclamações repetitivas, uma pontuação mais baixa de sentimento do cliente ou um pico de negatividade nos mentions da marca costumam ser sinais precoces de que um cliente está prestes a ir embora.

Análise de sentimento ajuda você a detectar esses sinais de alerta antes que eles se transformem em abandono da sua marca. 

Isso permite que a equipe de sucesso do cliente aja proativamente, resolva o problema e aumentar as chances de reter o cliente.

Você pode avaliar o sucesso de alterações de produtos ou campanhas de marketing

O sentimento do cliente é uma das maneiras mais rápidas de entender como as pessoas realmente se sentem em relação a um novo recurso, preço ou suas campanhas de marketing.

Ao acompanhar as tendências de sentimento antes e depois de uma mudança, você pode descobrir rapidamente as reações das pessoas em relação a ela. 

Ele permite que você ajuste sua estratégia em tempo real e evite danos de longo prazo ao seu negócio. reputação da marca.

Como fazer a análise do sentimento do cliente? Guia passo a passo

Etapa 1: Defina suas metas

Primeiro, antes de analisar qualquer coisa, você deve esclarecer o que deseja aprender com a medição das interações e do sentimento do cliente.

A definição de metas cria uma estrutura e evita que sua análise saia do tópico.

Você pode dividir as metas por diferentes aspectos, como:

• Horizonte de tempo (longo e curto prazo)
• Nível organizacional (no nível da empresa e da equipe)
• Área de foco (marca, produto, experiência do cliente, campanha, crise, etc.)

Quanto às metas em si, defina-as usando a boa e velha estrutura SMART.

Isso significa que cada meta deve ser:

• Específico
• Mensurável
• Realizável
• Relevante
• Com prazo determinado

Exemplo de uma meta SMART de análise do sentimento do cliente

Digamos que você queira medir o impacto de longo prazo do lançamento de um novo produto sobre o sentimento do cliente em relação à sua marca.

Usando a metodologia SMART, sua meta poderia ser parecida com a seguinte:

Aumentar a parcela de mentions positivos da marca relacionados ao novo produto em 20% em seis meses.

Etapa 2: Escolha as fontes de dados

Depois de definir suas metas, a próxima etapa é decidir onde você obterá o feedback do cliente e como medi-lo.

Dependendo do seu nicho de negócios, da política interna de experiência do cliente e dos canais de comunicação que sua marca usa, o sentimento do cliente pode vir de muitas fontes diferentes. 

Isso inclui:

• Feedback interno - pesquisas de satisfação do cliente, tíquetes de suporte, chats ao vivo, e-mails diretos, widgets etc.
• Plataformas de revisão - G2 e Trustpilot (para software), Booking e TripAdvisor (para viagens e hotelaria), Google Maps, Yelp e muito mais
• Plataformas de mídia social - comentários, mentions e tags publicados no Facebook, Instagram, X (Twitter), YouTube, etc.
• Discussões na comunidade e no fórum - Tópicos do Reddit, respostas do Quora, grupos do Discord, etc.
• Notícias e blogs - vozes especializadas de sua marca, produtos ou serviços.

Etapa 3: Acompanhe as métricas relevantes

Agora, é hora de decidir como você medirá o sentimento do cliente. 

O acompanhamento das métricas corretas o ajudará a monitorar se está caminhando em direção às suas metas e a identificar padrões de como os clientes se sentem em relação à sua marca, produto ou serviço.

Essas métricas são seus sinais de trânsito.

Aqui estão algumas das métricas de sentimento do cliente usadas com mais frequência:

• Índice de satisfação do cliente (CSAT) - um valor numérico que apresenta o grau de satisfação dos clientes (geralmente distribuído em uma pesquisa pós-interação).

• O volume de mentions - mostra a frequência com que as pessoas discutem sua marca on-line. Isso pode indicar um aumento visibilidade da marca ou problemas emergentes.
• Desagregação do sentimento - a porcentagem de mentions positivos, negativos e neutros. Isso lhe dá uma visão panorâmica da percepção da marca.

• Taxa de rotatividade - a porcentagem de clientes que deixam de comprar de você em um determinado período. Uma taxa de rotatividade crescente é uma bandeira vermelha que indica o aumento do sentimento negativo.
• Pontuação do promotor líquido (NPS) - mede a fidelidade do cliente perguntando qual é a probabilidade de um cliente recomendar sua marca a outras pessoas (em uma escala de 0 a 10).

• Análise de emoções - insights mais detalhados e granulares sobre os sentimentos que as pessoas expressam quando falam sobre sua marca, produtos ou serviços (ou seja, raiva, medo, alegria).
• Compartilhamento de voz (por sentimento) - como está o sentimento de sua marca em comparação com seus concorrentes no mercado.

Precisa de mais detalhes? Leia nosso artigo sobre as principais métricas de sucesso do cliente!

Etapa 4: Escolha uma ferramenta de análise de sentimento do cliente

Vamos deixar claro: a análise manual é totalmente ineficaz.

Especialmente se você precisar coletar e interpretar milhares de avaliações, mídia mentions e outros sinais de feedback do cliente.

Ferramentas de análise de sentimento podem fazer o trabalho pesado para você. Eles coletar, classificar e extrair insights automaticamente dos dados de sentimento do cliente.

Ao escolher a ferramenta certa, você deve considerar os seguintes aspectos:

• Monitoramento multicanal - quanto mais fontes a ferramenta monitorar, melhor
• Análise em tempo real - para identificar rapidamente padrões nas discussões dos clientes
• Filtros personalizados - para segmentar dados por fontes, tópicos, emoções, intenções, etc.
• Detecção de emoções - para ir além da análise básica de sentimentos negativos, neutros e positivos
• Recursos com tecnologia de IA - para impulsionar o processo de obtenção de insights acionáveis

O Brand24 tem tudo isso.

Essa ferramenta de monitoramento de mídia impulsionada por IA usa processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para rastrear e analisar o sentimento do cliente oculto por trás de mentions publicado em:

• Plataformas de mídia social, como Facebook, Instagram, X (Twitter), YouTube, TikTok, LinkedIn, Reddit, Bluesky, Telegram e Twitch
• Revisar plataformas e boletins informativos
• Sites de notícias, blogs, podcasts, plataformas de vídeo, fóruns e outros sites.

A fase de preparação está concluída!

Agora, é hora de mergulhar no núcleo da análise de sentimento do cliente. coleta, filtrageme analisando os dados para obter insights valiosos.

Etapa 5: Filtre e segmente seus resultados

Os dados brutos sobre sentimentos podem ser valiosos, mas precisam de filtragem e segmentação.

Dependendo de suas metas, fontes e métricas escolhidas, você pode categorizar as opiniões dos clientes com base em:

• Sentimento - positivo, negativo ou neutro
• Fonte - Por exemplo, Instagram ou plataformas de avaliação
• Intenção - promocional, compartilhamento de opiniões, defesa, etc.
• Palavras-chave - relacionadas a preços, novos recursos, campanhas etc.

Exemplo ⬇️

Há inúmeras combinações possíveis, portanto, vamos nos concentrar em apenas um exemplo de como você pode filtrar e segmentar dados. Nossa marca de exemplo será o Apple Watch.

Usando os filtros personalizados do Brand24, filtrei os dados dos clientes para descobrir as frustrações comuns dos clientes com relação ao Apple Watch Series 10.

Usei os seguintes filtros:

• Sentimento: apenas negativo
• Intenção: compartilhar opiniões
• Palavras-chave: "Apple Watch 10" ou "Apple Watch Series 10"

Duas conclusões dessa rápida visão geral:

• As pessoas mais frequentemente criticam o Apple Watch Series 10 no X (Twitter) e no Reddit
• As reclamações mais comuns são sobre integrações de aplicativos de terceiros e problemas com personalizações de produtos

Etapa 6: Descubra tendências e padrões

A filtragem e a segmentação dos resultados são ótimas para descobrir insights granulares. 

Mas se você precisar de um entendimento do panorama geral de como o sentimento do cliente evolui, você precisa identificar tendências e padrões de comportamento.

Esta etapa consiste em conectar os pontos:

• Existe algum aumento do sentimento negativo após uma atualização ou campanha específica?
• Alguns palavras-chave ou tópicos levam consistentemente à insatisfação do cliente?
• O cliente tendências de emoções (como raiva ou tristeza) ligados a características ou períodos específicos?
• O sentimento é melhorando ou piorando mês a mês?

Exemplo ⬇️

Vamos voltar ao Apple Watch.

Usando o Brand24 AI Topic Analysis - um recurso que agrupa mentions por temas - verifiquei quais tópicos eram mais comumente discutidos em comentários de clientes relacionados a opiniões.

Como você pode ver abaixo, o tópico número um é a experiência com o Apple Watch. Notavelmente, quase 50% de mentions têm sentimento negativo.

Fui mais a fundo. Depois de clicar em "More stats" (Mais estatísticas), entrei nos detalhes do tópico e descobri que:

• O frustrações mais discutidas estavam relacionados à duração da bateria e às integrações de aplicativos de terceiros. Portanto, mais uma vez, isso confirmou minha percepção anterior.
• Há também um enorme críticas relacionados a uma atualização de software recente, pois os usuários descreveram seus dispositivos como "mortos", "inutilizáveis" ou "não sincronizando mais".
• Plataformas como X (Twitter) e Reddit foram as principais fontes de críticas.

O que levar?

Esse padrão destaca como a análise do sentimento ao longo do tempo, combinada com um filtro de tópicos, pode revelar rapidamente o que os clientes estão insatisfeitos e quando e onde essas conversas estão ocorrendo.

Etapa 7: Extraia insights sobre o sentimento do cliente com base em IA

Agora que você identificou os principais padrões e tópicos recorrentes, é hora de extrair percepções que você pode apresentar posteriormente às equipes de produto, marketing e atendimento ao cliente.

É aqui que a IA acrescenta valor estratégico real.

As melhores ferramentas de análise de sentimentos, como o Brand24, não apenas rastreiam mentions e analisam tendências, mas também tirar conclusões práticas e sugerir recomendações. 

Exemplo ⬇️

Eu estava curioso para saber quais recursos do Apple Watch geram o sentimento mais positivo entre seus clientes.

Para descobrir isso, digitei um prompt simples para o AI Brand Assistant - o recurso Brand24 no estilo ChatGPT que tem acesso aos dados internos do projeto.

Após alguns segundos, o Brand Assistant me forneceu uma lista de recursos do Apple Watch bem comentados.

Acima de tudo, as pessoas estão satisfeitas com a detecção de sono, as integrações do ecossistema iOS e a compatibilidade com dispositivos domésticos inteligentes.

Em seguida, mudei para o AI Insights - outro recurso do Brand24 desenvolvido por inteligência artificial - para verificar as recomendações de marca.

Minha favorita é, sem dúvida, uma sugestão para lançar uma campanha de marketing voltada para a saúde, tendo como alvo clientes idosos.

Boa ideia para aumentar reconhecimento da marca neste grupo!

Muito bem, amigo, é hora de transformar os dados em ação! 

O último estágio se concentra no compartilhamento de descobertas e na execução de melhorias com base na análise do sentimento do cliente.

Etapa 8: Relate suas descobertas

Os insights de seus clientes são valiosos somente se chegarem às pessoas certas. E somente se elas entenderem o que você está tentando dizer. É por isso que os relatórios são uma parte crucial do processo.

Não sobrecarregue seu público com dados brutos. Em vez disso, contar a história por trás dos números. 

Um bom relatório de sentimentos deve incluir elementos claros, estruturados e relevantes que você abordou nas etapas anteriores.

Sublinhar:

• O que você rastreou - os objetivos, as fontes, o período de tempo e a metodologia
• Principais métricas de sentimento
• Tendências, tópicos, padrões e picos - o que mudou, quando e por quê
• Principais pontos fortes e fracos
• Ações recomendadas - o que consertar, o que fortalecer e o que monitorar.

Ferramentas como o Brand24 podem gerar relatórios automatizados com apenas alguns cliques. Você pode exportar até mesmo resumos completos gerados por IA.

Verifique você mesmo:

👉 Exemplo de relatório interativo de análise de sentimento do cliente
👉 Exemplo de relatório em PDF
👉 Relatório de comparação de concorrentes

Etapa 9: Tome uma atitude

Todas as etapas devem sempre levar à etapa final. Não importa o quanto você se esforce durante todo o processo, nada disso terá importância se não gerar mudanças.

Portanto, depois de identificar o que precisa ser feito, aja de acordo com isso!

Simplesmente:

• Corrigir ou otimizar recursos dos quais os usuários reclamam.
• Esclarecer mensagens confusas nas páginas de ajuda e na integração.
• Reagir a picos de sentimentos negativos com equipes dedicadas de suporte ao cliente.
• Lançar campanhas de marketing que destacam os recursos elogiados pelos clientes.
• Ajustar o preço ou a embalagem se as tendências de sentimento sugerirem isso.
• Tomar qualquer outra medida resultantes de sua análise do sentimento do cliente!

Conclusão

A análise do sentimento do cliente ajuda você a entender como seus clientes realmente se sentem em relação à sua marca, produto ou serviço. 

Ele permite que você detecte problemas potenciais ou emergentes, entenda os sinais de rotatividade e atenda às expectativas dos clientes. 

Com metas claras, as fontes de dados certas, métricas relevantes e uma ferramenta de análise de sentimento do cliente com IA (como o Brand24), você pode construir todo o processo em bases sólidas.

Trabalhar com dados, como filtrar e segmentar o feedback, descobrir tendências e padrões e, o mais importante, extrair insights acionáveis, permite que você conecte os esforços internos com as necessidades reais dos clientes.

Ele oferece às equipes de marketing, produtos e suporte a clareza de que precisam para agir com rapidez e precisão.

Lembre-se de que o sentimento do cliente é dinâmico. Somente o monitoramento regular mantém sua marca sincronizada com as expectativas.

E sim, talvez isso exija algum trabalho. Mas é totalmente compensador, especialmente quando feito em escala!

Considerações finais:

• A análise manual é possível, mas leva muito tempo, especialmente se você quiser ter uma visão geral.
• O sentimento geralmente está oculto nas entrelinhas - as ferramentas ajudam você a lê-lo.
• A IA é um atalho dos dados para as decisões.
• Um melhor sentimento do cliente leva a uma melhor retenção, fidelidade e crescimento.

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