Tenda transforma análise de sentimentos com IA generativa e alcança 100% de eficiência operacional

A limitação da Tenda, com uso de processo de análise de sentimentos manual, impede a empresa de obter insights rápidos e precisos sobre a satisfação do cliente, dificultando a identificação de padrões, tendências e áreas críticas de melhoria.

Além disso, a ausência de uma ferramenta de IA especializada compromete a capacidade de priorizar ações corretivas e estratégias de retenção, impactando negativamente a experiência do cliente e o desempenho do negócio.

Criamos uma solução que utiliza modelos avançados de IA Generativa da AWS, aproveitando sua capacidade de compreender padrões textuais complexos para analisar comentários de colaboradores e oferecer insights estratégicos. A arquitetura da solução integra serviços robustos da AWS para garantir escalabilidade, segurança e eficiência.

A análise ocorre em duas frentes principais:

Classificação por multicategorias:

• Utilizamos Amazon SageMaker para treinar e implantar modelos personalizados que analisam e classificam automaticamente os comentários em múltiplas categorias, com base em critérios específicos definidos pela empresa.

• O Amazon Bedrock com modelo Raiku é utilizado para processar e compreender o contexto dos comentários, permitindo uma categorização mais precisa e baseada em linguagem natural avançada.

Geração de relatórios analíticos:

• Os resultados da análise são armazenados em Amazon S3 e processados com Amazon Redshift, permitindo a criação de painéis analíticos detalhados.

• Com base nesses resultados, nossa solução gera automaticamente um relatório contendo: Resumo de pontos positivos e negativos identificados nos comentários.

• Comparação de resultados com pesquisas anteriores, evidenciando tendências.

• Recomendações de melhorias, orientando ações estratégicas com base nos insights obtidos. Essa solução transforma grandes volumes de feedback em informações estratégicas acionáveis, facilitando a tomada de decisões ágeis e melhorando o clima organizacional, com a confiabilidade e eficiência da infraestrutura AWS.

Houve uma melhoria na eficiência do processo de análise, com a automação permitindo uma avaliação mais rápida e precisa dos sentimentos expressos pelos clientes / colaboradores.
A solução tornou o resultado da pesquisa mais realista e aprimorado, pois:

• Mais áreas / departamentos puderam fazer parte da pesquisa,  Antes da solução, o time de RH não tinha gente suficiente para realizar a tarefa com toda a empresa 

• Foi possível aumentar a categoria de classificação

• A eficiência estimada pelo cliente foi de 100%, pois eles precisariam dobrar o time atual para alcançar o mesmo padrão com a IA.