Construindo uma ferramenta de análise de sentimento para a equipe de Relações Públicas do Hurb

Por: Prashaant Ranganathan

Problema

A equipe de suporte ao cliente do Hurb, a maior empresa de viagens da América Latina, com 15 milhões de seguidores nas redes sociais, enfrentou um desafio assustador. Com apenas 900 funcionários, lidar com ligações iradas tornou-se uma tarefa árdua.

Ao utilizar dados extraídos do Google Play, Facebook e Apple Store, a ferramenta analisou os sentimentos em torno da empresa. Isso nos permitiu discernir o que as pessoas estavam discutindo sobre o Hurb, fornecendo informações valiosas para aprimorar o suporte ao cliente e o gerenciamento geral da reputação.

Conquistas

Criou uma ferramenta para analisar o sentimento do cliente

Forneceu um feedback detalhado dos tópicos em discussão

Ajudou a equipe de relações públicas a identificar possíveis áreas de melhoria

Processo de design

Necessidade

Todas as semanas, o tema recorrente nas reuniões gerais da empresa girava em torno de questões relativas à gestão de chamadas de clientes, clientes insatisfeitos e um influxo notável de discussões negativas online sobre a empresa.

Eu também teria conversas com meus colegas que demonstrariam preocupação com esse problema.

Os problemas consistentes indicaram a urgência de resolver a situação.

Extração de dados

Usei R para conduzir a análise de dados. Raspei comentários do Google Play, App Store e Facebook no aplicativo Hurb.

Classificação média

O Hurb tem uma porcentagem maior de avaliações negativas nos Estados Unidos em comparação com as positivas. Enquanto isso, Hopper e Booking apresentam bom desempenho na América. Ação necessária para melhoria.

Promotores e Detratores

Compreender as classificações de quatro empresas diferentes em dois mercados (escala de 1 a 5) pode ser complexo. Para simplificar, agrupei avaliações positivas (4–5) e negativas (1–2), ignorando as avaliações de 3 estrelas.

É crucial compreender as razões por trás dessas classificações. Para o Hurb nos EUA, há uma proporção de 2:1 entre detratores e promotores. No Brasil, o Hurb tem um desempenho relativamente melhor do que na América. (falarei disso mais tarde). Nosso benchmark deveria ser Hopper ou Booking, onde há significativamente mais promotores do que detratores.

Comprimento dos caracteres das resenhas

Percebemos uma conexão entre classificações altas e avaliações mais curtas. Anteriormente, descobrimos que o Hurb teve um desempenho melhor no Brasil do que na América, já que as resenhas brasileiras tinham uma média de 159 caracteres, enquanto as resenhas americanas tinham 253 caracteres (menos dados para consumidores dos EUA podem afetar a precisão).

Avaliações mais longas tendem a se correlacionar com sentimentos mais negativos. Comparando o Hurb com o Booking.com no Brasil, os clientes brasileiros escreveram uma média de 159 caracteres para o Hurb e apenas 83 caracteres para o Booking, apesar de ambos terem classificações altas.

Validação de pontuação de sentimento

A análise utilizou os pacotes sentimentr e LexiconPT para processar resenhas escritas em inglês e português. Os boxplots exibem a distribuição das pontuações de sentimento da avaliação, com cada ponto representando uma única avaliação.

Embora as medianas para Hurb e Booking estejam faltando devido a erros de cálculo, o gráfico ainda é valioso. Para Hurb, a maioria das avaliações agrupa-se em torno de 1 estrela, com poucos valores discrepantes. A distribuição das pontuações de sentimento é menor para avaliações de 1 estrela em comparação com avaliações de 5 estrelas. No entanto, é importante notar que existem vários valores discrepantes nas avaliações de 1 estrela com pontuações de sentimento acima de zero.

Sentimento ao longo do tempo

Os gráficos mostram mudanças no sentimento do usuário ao longo do tempo. Hurb(EUA) e Expedia apresentam tendência de queda, enquanto Hurb(Br) apresenta tendência de alta, o que é positivo. O eixo x representa as últimas 500 avaliações feitas e é essencial reconhecer os dados limitados para usuários e avaliações do Hurb nos EUA.

Palavras mais comuns

Para o Hurb, vemos que as palavras cancelar, entrar, complicado são as avaliações mais frequentes associadas ao app.