Case de Sucesso: Bots e Análise Sociolinguística
Como os bots conseguem se comunicar com pessoas que possuem diferentes dialetos? E de que maneira essa comunicação acontece? No post de hoje vamos falar sobre um case de sucesso da Langue e você conhecerá um pouco mais sobre a Sociolinguística!
Venha saber quais são os resultados que a aplicação dessa metodologia pode proporcionar para a sua empresa a partir de um case da Langue!
Sociolinguística e a comunicação
A Sociolinguística é uma das vertentes da Ciência da Linguagem que envolve língua e sociedade e se comprete a estudar e entender com profundidade esses conhecimentos.
Quando ouvimos certos tipos de sotaques e vocabulários conseguimos ter uma ideia da origem desta pessoa. Por exemplo, o “s” puxado do Carioca, o “r” enrolado de alguém do interior ou a famosa briga entre bolacha X biscoito.
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Bots e Inteligência Artificial
A Análise Sociolinguística faz parte da criação e desenvolvimento de um bot de inteligência artificial e acontece durante todo o projeto de funcionamento desse assistente virtual. Ela é utilizada para:
- Construir as primeiras intenções baseadas no tipo de linguagem majoritariamente utilizada pela persona/público que aquele bot vai alcançar;
- Criar um mapeamento mais aprofundado de como as pessoas daquela comunidade se comunicam;
- Ajustar as intenções para que o bot consiga completar o “Caminho Feliz”.
Além de ser um norteador de como criar um bot funcional e totalmente voltado para a persona daquele produto, um dos maiores benefícios que a análise sociolinguística traz para o estabelecimento é a proximidade com os clientes.
Os usuários e consumidores que interagem com o bot se sentem confortáveis ao usar um assistente virtual que tenha o mesmo vocabulário utilizado pelas pessoas de sua região.
Falas engessadas e padronizadas para todas as regiões do país tornam a comunicação muito genérica e não traz a experiência necessária para o usuário, que perde a motivação para continuar conversando ou interagindo com a marca.
Como fazer uma Análise Sociolinguística para bots?
Apesar de parecer complexo, para realizar uma Análise Sociolinguística nós dividimos o processo em 5 etapas. São elas:
- Pesquisa de campo para avaliar o perfil de clientes da empresa;
- Análise de clientes em busca de padrões e particularidades do público;
- Segmentação de Personas para compreender as especificidades de cada um;
- Mapeamento de palavras para proporcionar uma comunicação mais assertiva com cada um desses públicos;
- Mapeamento de costumes e jornada desses usuários para que seja possível criar estratégias mais específicas.
A partir dessas etapas, iniciamos a construção de uma Inteligência Artificial eficiente e funcional para os futuros usuários do bot.
Depois que o mapeamento social é feito, colocamos dentro do fluxo do bot as diversas maneiras linguísticas de interação.
A partir disso, é possível treinar a Inteligência Artificial de maneira eficiente e assertiva para os diversos modos que o usuário pode interagir com o robô, por meio de modelos de linguagem que devem e irão abranger as diversas variações.
Case de Sucesso: Bots para Assistente Virtual
Um exemplo coletado pela Langue foi na área alimentícia. A empresa está em Belo Horizonte mas atende restaurantes de todo o país, em sua maioria na região sudeste.
Esses estabelecimentos são restaurantes familiares a pequenas sorveterias e lanchonetes, com um público mais restrito e conhecido dos proprietários. Por isso há mais interações informais com a assistente virtual da empresa principal, já que os clientes finais se sentem à vontade para falar com rostos já conhecidos.
A assistente virtual funciona para coletar informações de pedidos de centenas de restaurantes com um perfil parecido.
Assim o robô faz perguntas simples e padrões com opções dos cardápios e a pessoa do outro lado da tela, que interage com uma interface dentro de um celular, faz um pedido escrevendo normalmente suas opções e dúvidas relacionadas àquele local.
Mapeamento Sociolinguístico de restaurantes
Por meio da análise sociolinguística e definição de Personas, mapeamos que o público é jovem, de classe social média e realiza os pedidos relacionadas a refeições de almoço durante o expediente de trabalho.
Nosso time de linguistas responsáveis pelo treinamento geraram intenções onde a assistente já entendia a linguagem mais informal. Mas durante a análise de histórico e treinamento da Inteligência, encontraram alguns vocabulários não comuns à equipe, mas repetidos dentro do histórico.
Com a pesquisa e análise dessas ocorrências, descobrimos que essas palavras se referiam todas à ideia de marmita, porém não usavam apenas este nome. O público a chamava de:
- Quentinha (interior de São Paulos, público adulto, geralmente homens);
- Bandeco (região sudeste, público jovem, geralmente homem);
- Marmitex (região sul e sudeste, público adulto, geralmente mulheres);
- Balaios (região norte, público jovem-adulto, ambos os sexos);
- Matula (região norte, público adulto, geralmente homens).
Com esse exemplo, podemos ver que quando o assunto é alimentação a lista de variáveis é gigante.
Há situações do cotidiano em que as variações do vocabulário podem alterar drasticamente como fazer um pedido comum de pão francês (pão de sal, cacetinho, filão, rosca, etc).
Porém não é só no ramo alimentício que é difícil de entender.
Fazer um empréstimo, comprar um convite de um show específico, informações sensíveis sobre medicina. Independente da área, a linguagem é a porta de entrada e a manutenção de um bom atendimento, uma venda efetiva, e um aumento direto da produtividade.
O caminho para interações efetivas de assistentes virtuais
Automatizar os processos e intenções mencionadas acima, além dos desafios de desenvolvimento, passam por aspectos linguísticos muito maiores do que os imagináveis para o treinamento assertivo de um assistente virtual.
Não basta automatizar um atendimento.
Lembre-se que você conversa com uma pessoa residente de um lugar específico, que faz parte de um grupo e tem costumes e hábitos linguísticos que devem estar refletidos no seu negócio.
Falar com um bot deve ser agradável e principalmente suprir a necessidade maior: Informar rapidamente e de maneira fluída.
A análise sociolinguística se dispõe a mapear esses processos, e para colocá-las em prática a informação deve ser repassada por dois meios:
- Geração de intenções: Frases construídas como exemplos para preparar a inteligência a identificar e responder questões diversas sobre um assunto antes mapeado, dentro de um fluxo conversacional, baseado no caminho final e objetivo daquele assistente. Exemplo: Dúvidas sobre assistência técnica.
- Gerações de exemplos dentro do diálogo: Treino é feito por meio de exemplos, o tipo de olá, e bem vindo ou até mesmo modelos linguísticos relacionados a reclamação e dúvidas.
Algumas perguntas que você pode fazer a si mesmo:
As intenções e diálogos precisam estar alinhados com os objetivos do consumidor que irá interagir com o robô e as informações precisam estar claras para que o usuário não se sinta frustrado.
Junto com a Análise Sociolinguística, é importante que a Persona esteja bem delimitada e, mais importante, que esteja condizendo com a realidade do seu verdadeiro público.
As variações estão ligadas as maneiras de comunicar um mesmo objeto com vocabulários diferentes, normalmente distintos por região, idade, classe econômica e meio de comunicação.
A língua viva está em constante mudança, uma palavra pode perder tal significado ou cair em desuso, a atualização linguística é necessária para continuação de geração de sentido.
As intenções são frases e contexto construídas e usadas como exemplo para direcionamento do bot, ou seja, frases construídas por um profissional de comunicação que imitam frases reais de interações futuras entre usuário e bot.
É necessário entender quais são as dores dos seus clientes para que esta nova tecnologia ajude o seu consumidor dando informações e conteúdos relevantes para os seus problemas.
Se você sente que não é possível responder afirmativamente à todas essas perguntas, deixa a Langue te ajudar!
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