A ciência por detrás da pesquisa na internet: descoberta de conteúdos e análise de lacunas

A clusterização semântica permite que a sua empresa identifique lacunas de conteúdo e que, desta forma, otimize a experiência do cliente.

Como funciona a clusterização semântica?

A clusterização semântica da Inbenta agrupa as pesquisas com parecenças semânticas —palavras, frases e orações— em diferentes clusters segundo o seu significado. Quanto maior for o número de perguntas, palavras e frases com um significado similar, maior será o cluster.

Se encontrar uma peça de um puzzle em plena rua, é muito provável que não saiba de que imagem faz parte. A clusterização semântica da Inbenta é capaz de situar esta peça no lugar correto dentro do contexto do puzzle de perguntas similares sem resposta, o que lhe proporciona uma perspetiva completa acerca de como pode preencher a sua lacuna de conhecimento.

Em que casos se aplica a clusterização semântica?

Os clientes reagem de uma forma negativa quando as suas pesquisas têm resultados insatisfatórios. O mais provável é que não cliquem nos resultados visualizados ou que expressem o seu descontentamento com a resposta recebida mediante o abandono da página ou entrando em contacto consigo.

Isto significa que o cliente não recebeu uma resposta, que a resposta recebida era incorreta ou que a resposta para esse cluster não era o suficientemente precisa. Tudo isto supõe um indicador fiável de que falta uma informação importante para os clientes e que, por isso, é necessário ser criada.

A Inbenta analisa todos estes sinais negativos e descobre em que pontos os clientes realizaram pesquisas similares para as quais não obtiveram respostas satisfatórias. Ditas respostas negativas são um alerta para a empresa de que existe material novo chave que deve ser criado, de forma a que os clientes obtenham resposta às suas perguntas. Trata-se de uma grande vantagem, já que permite que as empresas descubram o que os seus clientes necessitam saber e respondam com um conteúdo melhor dirigido que otimize a sua satisfação.

Necessita de um exemplo?

Uma companhia aérea pode receber várias consultas sem resposta acerca de a que horas terminam os embarques. Como cada ser humano é único, a pergunta será formulada de muitas e diferentes formas:

  • “A que horas tenho que chegar?”
  • “Quando fecham as portas?”
  • “Hora de embarque”

Estas perguntas ou declarações utilizam palavras ou frases diferentes, mas têm o mesmo significado. A clusterização semântica da Inbenta tem a capacidade de agrupar todas as respostas num cluster com um mesmo significado: quando tem que chegar o passageiro ao aeroporto para apanhar o seu voo.

De que forma a clusterização semântica o pode ajudar

A nossa função de análise de lacunas permite aos nossos clientes detetar em que ponto necessitam acrescentar respostas e informações adicionais, de forma a garantirem que os seus clientes encontrem as informações que procuram de uma forma rápida e simples, sem terem que emitir um ticket de suporte.

Reduzimos a lacuna na base de conhecimento da empresa para que a satisfação dos clientes seja incrementada de uma forma significativa.

Chatbots: uma clusterização semântica mais pessoal

Também aplicamos a clusterização semântica nos nossos chatbots, o que melhora a qualidade das conversas e proporciona uma experiência mais interativa para o cliente.