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đź“Š Aplicando TĂ©cnicas de Amostragem para Melhorar Contatos Inteligentes

Maiara Marins

A análise de dados é essencial para otimizar a performance de bots e assistentes virtuais. Mas como garantir que nossas conclusões sejam representativas? A resposta está nas técnicas de amostragem.

Aqui vão três exemplos práticos que fazem a diferença:

âś… 1. Monitoramento da TCG com Amostragem AleatĂłria
Selecione mensagens aleatĂłrias para calcular a Taxa de CompreensĂŁo Geral. Se os resultados estiverem abaixo do esperado, Ă© hora de ajustar a NLP.

âś… 2. Inputs Inesperados com Amostragem Estratificada
Divida os dados em grupos (ex.: novos usuários vs. frequentes) e analise padrões de mensagens não reconhecidas. Isso ajuda a entender onde o bot precisa evoluir.

✅ 3. Análise de Sentimento com Casos Críticos
Foque em interações problemáticas, como feedbacks negativos, para identificar emoções e oportunidades de melhoria.

Por que isso importa?
Essas técnicas garantem análises mais precisas, revelam gargalos e orientam ações estratégicas para melhorar a experiência do usuário.

👉 Dica prática: Combine amostragem com métricas quantitativas e qualitativas para gerar insights acionáveis e evoluir continuamente seus contatos inteligentes.

#Chatbots #IA #CustomerExperience #DataDriven #Blip

    Lucas Marne

    1 comentário

    Dalton_Yamagishi
    Blipper

    Maiara, muito boa a síntese. O ponto que mais gosto da amostragem é que ela força a gente a escapar daquela bolha de percepções individuais. Já vi muito ajuste de CI ser guiado por meia dúzia de conversas barulhentas, enquanto os dados de fato contavam outra história.

    Amostragem bem feita não é frescura, é método. Ela mostra onde realmente dói, onde é só ruído e onde vale investir energia. E quando combinamos isso com métricas sólidas, a evolução do CI deixa de ser chute e vira processo.

    Excelente lembrança da importância desses recortes

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