La sentiment analysis è il processo di analisi del testo per determinare se un contenuto propone un messaggio positivo, negativo o neutro.
Attraverso la sentiment analysis si può quindi capire quello che i consumatori e i clienti dicono e pensano di un determinato brand, di un determinato manager, di un determinato argomento/evento.
Un’ottima analisi del sentiment diventa fondamentale per capire come un brand debba agire, sia per mettere a terra delle strategie di marketing più mirate, sia per migliorare alcuni aspetti più concreti del prodotto o del servizio offerto (es: migliorare il servizio clienti).
Questo articolo ha proprio l’obiettivo di analizzare l’importanza della sentiment analysis per i brand. In particolare, andremo ad approfondire:
Il web listening consiste nel raccogliere tutte le conversazioni presenti nel web in un dato periodo temporale riguardanti un determinato brand in modo che, in seguito, possa essere svolta una sentiment analysis dei contenuti rilevati. Analizzare le conversazioni rilevate sui social media tramite un’attenta analisi del sentiment significa per le aziende comprendere il parere delle persone su un’infinità di argomenti e trarne indicazioni per le loro strategie di comunicazione, di marketing e persino di R&S. Le aziende, quindi, possono acquisire informazioni utili a tutte le diverse funzioni aziendali: vendite, customer care, marketing e comunicazione, produzione e ricerca e sviluppo.
Facciamo un esempio di come una sentiment analysis possa aiutare le diverse funzioni di un’azienda. Partiamo dal customer care: attraverso la sentiment analysis diventa possibile capire come viene recepito il customer care di un'azienda da parte della clientela e agire di conseguenza, andando a implementare i punti di forza e a lenire quelle che vengono percepite dagli utenti come criticità.
La sentiment analysis risulta essere un importante strumento per aiutare le aziende a migliorare i propri prodotti e servizi. Grazie ad un’attenta analisi del sentiment svolta tramite l’intelligenza artificiale sotto il controllo degli analisti, le aziende possono ottenere risultati coerenti e obiettivi durante l'analisi delle opinioni dei clienti. Le aziende estraggono costantemente informazioni da una grande quantità di dati non strutturati, come contenuti sui social network, articoli rilevati sulle news e sui blog, messaggi di utenti presenti sui forum e recensioni dei consumatori su piattaforme come Trustpilot e Google My Business. La sentiment analysis permette di avere un dato oggettivo che dia informazioni specifiche su quanto rilevato nel web in base al contesto analizzato in un determinato periodo temporale.
Una sentiment analysis continuativa nel tempo permette ai brand di controllare in tempo reale cosa si dice di loro nel web e di essere a conoscenza delle problematiche così come dei punti di forza giorno per giorno. In questo modo il brand può valutare l'umore degli utenti e, in dettaglio, della propria clientela così da affrontare in modo quasi istantaneo le lamentele e i reclami dei propri clienti e capitalizzare al meglio quelle che sono le tendenze positive del mercato.
Altro spunto importante proveniente dalla sentiment analysis è quello di poter migliorare in tempo reale i prodotti qualora dall’analisi si dovesse riscontrare una problematica con un software, un’app o con lo sportello di una banca, per esempio.
La sentiment analysis risulta essere uno dei prodotti maggiormente richiesti dalla clientela di The Fool. Per questo motivo la nostra società di consulenza si avvale di uno dei migliori strumenti che ci sono sul mercato che grazie all’intelligenza artificiale riesce a valutare tutte le conversazioni rilevate per un brand dando loro un sentiment positivo, neutrale o negativo. La piattaforma in questione è Brandwatch Consumer Research: l'analisi del sentiment della piattaforma sopracitata si basa su una ricerca dell'intelligenza artificiale all'avanguardia nei campi del Deep Learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Brandwatch è in grado di classificare il sentiment non solo di parole ma anche di frasi, emoji, emoticon, hashtag, hashtag formati da più parole ed è inoltre in grado di capire le negazioni e la punteggiatura di una frase.
Nel contesto della sentiment analysis rimane comunque fondamentale l’aiuto dell’intelligenza umana e in questo caso degli analisti che hanno il compito di verificare il sentiment proposto dall’AI e, qualora ce ne fosse bisogno, hanno anche la possibilità di variare il giudizio sulle piattaforme sopracitate. Per questo diventa fondamentale rivolgersi al team di analisi di The Fool. Questa parte del lavoro, infatti, risulta essere di estrema importanza e non va sottovalutata in quanto l’intelligenza artificiale ha ancora numerose sfide da vincere; c'è infatti il rischio che interpreti erroneamente le sfumature più sottili della comunicazione umana come il sarcasmo e la multipolarità.
In termini di sentiment analysis diventa difficile per un computer analizzare il sentiment in frasi che comprendono il sarcasmo. Consideriamo la seguente frase: “Sì, ottimo. Sto aspettando la risposta per un prestito da più di un mese”. A meno che non analizzi la frase con un grado di comprensione completa dello scenario, il computer etichetterà l'esperienza come positiva in base alla parola ottimo.
Altra problematica che l’AI può riscontrare nel corso di una sentiment analysis è la multipolarità che si verifica quando una frase contiene più opinioni e quindi più di un sentiment. Un esempio è una recensione di un brand che dice: “Sono soddisfatto dei tempi per l’elargizione del prestito, ma l’app di questa banca non funziona mai”.
In questi casi, diventa difficile per il software interpretare il sentiment finale. Gli analisti di The Fool integrano i dati e le valutazioni dell’AI con la corretta interpretazione del messaggio al cliente, dando visione sia dei punti di forza che delle imperfezioni da migliorare.
La sentiment analysis veste un’importanza strategica soprattutto se condotta sui social media: da Facebook, a Twitter, da Instagram a LinkedIn passando per TikTok, i brand possono avere una enorme quantità di citazioni da analizzare per capire cosa si pensa di loro. L’analisi degli UGC (User generated content) permette di capire i sentimenti e le opinioni che circolano in rete e che possono riguardare una persona così come un marchio.
I social media, quindi, possono essere considerati una vera miniera di informazioni per le aziende e partendo proprio dall'analisi del sentiment i brand possono mettere in campo strategie per accrescere la propria Web Reputation e la propria Brand Awareness.
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