Resumo

No marketing atual, a influência das redes sociais proporciona excelentes oportunidades de negócios. O marketing digital, com ferramentas eficientes e de baixo custo, estabelece canais essenciais entre consumidores e empresas. A análise de sentimento, utilizando Processamento de Linguagem Natural, extrai opiniões baseadas na polaridade (negativa, positiva, neutra). Na era do Big Data, categoriza grandes volumes de dados não estruturados, revelando interesses dos consumidores e auxiliando na melhoria de produtos e serviços.

O estudo visa revisar artigos sobre Marketing e Análise de Sentimento em periódicos, destacando a importância da análise de sentimento em mídias sociais para o engajamento de consumidores online. Também enfatiza a necessidade de preencher lacunas na literatura sobre análise de sentimento em marketing, propondo uma agenda de pesquisa futura a partir das lacunas encontradas nos estudos. O período de revisão escolhido é de janeiro de 2019 até maio de 2024, devido ao aumento na busca por ferramentas de marketing digital desde a pandemia.

A revolução digital trouxe novas estratégias para interagir e satisfazer clientes, marcando o "marketing digital" devido à expansão da mídia e globalização (Constantinides, 2014). A geração atual é digitalizada, utilizando intensamente redes sociais, criando uma trilha de dados rica (Graciyal & Viswam, 2021). Empresas usam meios digitais para fortalecer o relacionamento com clientes. A análise de sentimentos, processando informações de redes sociais, é crucial para estratégias de marketing (Miah et al., 2024).

A pesquisa identificou 163 artigos publicados. 31 palavras-chaves apareceram pelo menos quatro vezes. Cinco clusters, baseados nas palavras-chaves, principais foram identificados: "IA no marketing digital", "Fontes de dados para análise de sentimento", "Subcampos da análise de sentimento", "Inteligência de dados no marketing" e "Cliente como fonte de dados". Logo, a big data e o uso de mineração de texto em avaliações online têm sido crucial para descobertas no campo do marketing e análise de sentimentos, oferecendo insights valiosos para academia e estratégias empresariais na era digital.

Com o crescimento de textos gerados por usuários na internet, a extração de informações úteis de documentos tem despertado interesse de pesquisadores, especialmente na área de NLP. A SA é crucial tanto para acadêmicos quanto para o mercado, permitindo entender a percepção dos consumidores sobre produtos e marcas através de dados públicos disponíveis em redes sociais e blogs. Esse método ajuda análises internas e externas empresariais, proporcionando uma compreensão profunda das opiniões dos consumidores. Ademais, foi percebido o valor da análise de sentimento para pesquisas não comerciais.

Constantinides, E. (2014). Foundations of social media marketing. Procedia-Social and behavioral sciences, 148, 40-57. Graciyal, D. G., & Viswam, D. (2021). Social media and emotional well-being: pursuit of happiness or pleasure. Asia Pacific Media Educator, 31(1), 99-115. Miah, M. S. U., Kabir, M. M., Sarwar, T. B., Safran, M., Alfarhood, S., & Mridha, M. F. (2024). A multimodal approach to cross-lingual sentiment analysis using Arabic and English reviews. Information Processing & Management, 61(2), 103036.