Che cos'è l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment, o opinion mining, identifica e rileva sentimenti positivi, negativi e neutri nel testo. Le aziende utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del testo e la linguistica computazionale per categorizzare le opinioni sui loro prodotti e servizi. L'analisi del sentiment è particolarmente preziosa per comprendere il feedback dei clienti.
Alcuni team utilizzano la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per comprendere il testo con l'aiuto di algoritmi di apprendimento automatico. I casi d'uso includono chatbot e software di monitoraggio dei social media.
Tipi di analisi del sentiment
Diversi tipi di analisi del sentiment facilitano alle aziende il raggiungimento dei loro obiettivi quando analizzano il testo. Alcuni tipi comuni includono:
- Analisi del sentiment graduata, nota anche come analisi fine, assegna un voto al contenuto o al testo su una scala data. Questo offre l'opportunità di utilizzare scale variabili per offrire approfondimenti a diversi livelli. Ad esempio, i team potrebbero utilizzare una scala da 1 a 5 o da 1 a 10, offrendo definizioni più dettagliate per approfondimenti più profondi.
- Rilevamento delle emozioni rileva diverse emozioni nel testo, come felicità o frustrazione. Le aziende utilizzano il rilevamento delle emozioni per tenere conto di risposte dei clienti più complesse al di fuori delle tipiche classificazioni da negativo a positivo.
- Analisi del sentiment basata sugli aspetti determina come i clienti si sentono riguardo a un particolare servizio o componente di prodotto. Questo aiuta a comprendere la prospettiva del cliente a un livello granulare, piuttosto che guardare alle classificazioni complessive dei clienti.
- Analisi dell'intento si concentra sull'intento del potenziale cliente o cliente. Le aziende utilizzano queste informazioni per capire se un individuo è interessato ad acquistare un prodotto.
Vantaggi dell'analisi del sentiment
L'analisi del sentiment offre molti vantaggi per le aziende, tra cui:
- Miglioramento del servizio clienti. Quando i team analizzano reclami, commenti, feedback e recensioni dei clienti, trovano modi per migliorare il servizio clienti e migliorare l'esperienza del cliente.
- Relazioni più profonde con i clienti. L'opinion mining fornisce alle aziende approfondimenti sul comportamento dei clienti e rafforza le relazioni con i clienti. Inoltre, l'analisi del sentiment aiuta le aziende a capire cosa risuona con i clienti per scopi di pianificazione.
- Gestione strategica delle crisi. Le aziende si affidano all'analisi del sentiment per navigare potenziali disastri di pubbliche relazioni che potrebbero danneggiare l'immagine e la reputazione del loro marchio. Equipaggia le aziende per rimanere al passo con recensioni e commenti negativi sui social media o nelle notizie.
Sfide dell'analisi del sentiment
Sebbene l'analisi del sentiment possa essere preziosa, sorgono anche delle sfide.
- La polarità dei termini. Le aziende cercano tipicamente dichiarazioni positive e negative quando conducono l'analisi del sentiment. A volte è facile da identificare, ma altre volte i sentimenti medi o neutri sono più difficili da includere nella valutazione.
- Interpretazione del tono, come ironia e sarcasmo. Determinare il tono del testo scritto non è un processo semplice. Gli strumenti di analisi del sentiment non possono necessariamente distinguere tra un sentimento negativo sarcastico e uno positivo. Questo può complicare la valutazione e portare a etichettature errate dei testi.
- Incapacità di distinguere le recensioni false. I contenuti delle recensioni generate da bot o false preoccupano molte aziende. Gli strumenti di analisi del sentiment potrebbero non essere in grado di differenziare tra contenuti fabbricati e legittimi, il che potrebbe influenzare eccessivamente i punteggi del sentiment.
Passi per implementare un processo di analisi del sentiment
Per ottenere i risultati più efficaci, le aziende devono sviluppare un processo di analisi del sentiment che si adatti alle loro esigenze uniche, ma alcuni passaggi possono aiutare ogni team a iniziare.
- Raccogli i dati. Le aziende dovrebbero determinare quali set di dati dei clienti sono rilevanti per la loro analisi. Raccogliere approfondimenti attraverso sondaggi e feedback per ottenere ulteriori approfondimenti e sentimenti per l'analisi è saggio in questo passaggio.
- Pulisci i dati. Le aziende devono pulire i dati e renderli più facilmente leggibili per gli strumenti di analisi del sentiment. Questo include affrontare le emoji e rimuovere la punteggiatura.
- Analizza i dati. I tipi di analisi variano a seconda delle esigenze dell'azienda, ma diversi strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale, il software di analisi del testo e l'apprendimento automatico possono estrarre approfondimenti.
- Riporta i risultati. Creare visualizzazioni per presentare le conclusioni dell'analisi del sentiment rassicura i principali stakeholder. I team dovrebbero rivedere gli approfondimenti e determinare i passaggi successivi di conseguenza.
- Agisci sui risultati e ripeti il processo. Identificare i cambiamenti per migliorare il prodotto e l'esperienza del cliente è essenziale per l'analisi del sentiment. Utilizzando le conclusioni dell'analisi, i team dovrebbero creare un piano, implementare i cambiamenti e continuare il processo per migliorare la soddisfazione del cliente nel tempo.
Il monitoraggio dei social media è un ottimo modo per raccogliere feedback e ottenere un'idea dei sentimenti dei clienti.
Alyssa Towns
Alyssa Towns works in communications and change management and is a freelance writer for G2. She mainly writes SaaS, productivity, and career-adjacent content. In her spare time, Alyssa is either enjoying a new restaurant with her husband, playing with her Bengal cats Yeti and Yowie, adventuring outdoors, or reading a book from her TBR list.
