Analisi del sentiment con l’IA. In che modo aiuta a guidare il cambiamento nel business? | IA nel business #128

Che cos’è l’analisi del sentiment?

L’analisi del sentiment, nota anche come mining delle opinioni, è il processo di elaborazione automatica di grandi quantità di testo per determinare se esprime emozioni positive, negative o neutre. Si basa sul processamento del linguaggio naturale (NLP), che consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano, e sull’apprendimento automatico (ML) – addestrando algoritmi su dataset etichettati per riconoscere parole ed espressioni specifiche che indicano un particolare sentiment.

I principali metodi di analisi del sentiment:

• approccio basato su regole – assegnare emozioni appropriate a parole chiave in base a regole e dizionari predefiniti, ad esempio, “ottimo” – positivo, “terribile” – negativo. È veloce, ma meno preciso,
• approccio di apprendimento automatico – si basa sull’addestramento di algoritmi su dataset etichettati, in modo che possano imparare a riconoscere il sentiment in base al contesto. È più avanzato e richiede molti dati di addestramento.
• approccio ibrido – combinando entrambi gli approcci.

Immagina un’azienda di abbigliamento che desidera raccogliere feedback sulla sua nuova collezione dai social media, forum e sondaggi. Farlo manualmente richiederebbe settimane. Con l’IA e l’analisi del sentiment, ci vogliono minuti. L’algoritmo assegna un punteggio a ciascuna opinione, da -1 a 1, dove -1 è molto negativo, 0 è neutro e 1 è molto positivo. Questo aiuta l’azienda a vedere rapidamente quali prodotti piacciono ai clienti e quali necessitano di miglioramenti.

Il seguente schema mostra il processo di analisi del sentiment utilizzando l’IA:

1. Raccolta dei dati. Nel primo passaggio, le recensioni dei clienti vengono raccolte da varie fonti.
2. Pre-elaborazione. Comporta la rimozione di caratteri speciali, emoticon, tag HTML, ecc.
3. Tokenizzazione. Consiste nel suddividere il testo in singole parole o frasi in modo che l’intelligenza artificiale possa elaborare le informazioni testuali in modo più efficiente.
4. Analisi linguistica. Identificazione delle parti del discorso, riconoscimento della negazione, comparativi e superlativi, ecc.
5. Classificazione del sentiment. Un momento chiave che comporta l’assegnazione di un’etichetta positiva, neutra o negativa.
6. Aggregazione dei risultati. Questo è il calcolo del sentiment complessivo per un dato insieme di opinioni.

Questi dati preparati servono come un ottimo punto di partenza per ulteriori analisi e per trarre conclusioni aziendali. Grazie all’automazione del processo, le aziende possono monitorare continuamente i sentimenti dei clienti e rispondere rapidamente ai segnali emergenti.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Perché l’analisi del sentiment è importante per le aziende?

Monitorare cosa dicono i clienti di un marchio online è cruciale per le aziende di oggi. Analizzare manualmente centinaia di commenti e post è semplicemente troppo lavoro.

L’analisi automatizzata del sentiment aiuta a tenere d’occhio le menzioni del marchio in tempo reale e a rispondere rapidamente. Ecco i principali utilizzi:

• migliorare il servizio clienti – identificare e rispondere rapidamente ai feedback negativi,
• proteggere la reputazione – il monitoraggio continuo del sentiment del marchio aiuta a prevenire crisi reputazionali,
• ricerca di mercato – monitorare le tendenze, confrontarsi con i concorrenti e scoprire nicchie. Secondo la ricerca, il 90% delle decisioni di acquisto è preceduto da ricerche online.
• sviluppo del prodotto – raccogliere feedback degli utenti e analizzarli per miglioramenti e innovazioni.

Esempi? Una catena di ristoranti può analizzare le recensioni degli ospiti su piattaforme come TripAdvisor per migliorare la qualità dei piatti e del servizio. Una banca può monitorare il sentiment verso una nuova app mobile per affrontare prontamente eventuali problemi e adattare le funzionalità alle esigenze degli utenti. Un produttore di cosmetici naturali può monitorare le discussioni su forum e gruppi Facebook per scoprire una nicchia per un nuovo prodotto.

Coca-Cola ha utilizzato l’analisi del sentiment per monitorare le conversazioni sul marchio sui social media durante la Coppa del Mondo FIFA 2018. Questo ha permesso loro di adattare il messaggio pubblicitario in tempo reale.

T-Mobile, a sua volta, grazie all’analisi del sentiment, ha identificato i principali problemi dei clienti e ha implementato miglioramenti, con una conseguente diminuzione del 73% dei reclami.

Come puoi vedere, ci sono applicazioni praticamente illimitate per l’analisi del sentiment. La chiave è tradurre efficacemente le intuizioni ottenute in strategie di ottimizzazione praticabili.

Come sfruttare i risultati dell’analisi del sentiment ottenuti con l’IA?

L’analisi del sentiment fornisce intuizioni preziose, ma il vero valore emerge quando le traduciamo in azioni specifiche.

• personalizzare la comunicazione con i clienti, come regolare automaticamente il tono del chatbot in base all’umore dell’utente,
• segmentazione dei clienti e migliore abbinamento delle offerte, oltre a identificare i principali punti critici degli utenti di un dato prodotto,
• ottimizzare le campagne di marketing in base alle reazioni emotive al messaggio,
• rispondere rapidamente a crisi emergenti e prevenire l’escalation attraverso un intervento immediato,
• migliorare prodotti e servizi in base alle aspettative dei clienti espresse nelle recensioni online.

Immagina che l’analisi del sentiment mostri che i clienti si lamentano dei lunghi tempi di attesa sulla hotline. Implementando un voicebot per gestire alcune richieste, puoi ridurre significativamente le code e aumentare la soddisfazione dei chiamanti. Se il software del voicebot rileva che gli utenti lodano una nuova funzionalità nell’app, vale la pena sfruttare quell’intuizione in una campagna di promozione del prodotto.

L’analisi del sentiment in tempo reale è uno strumento potente per la gestione delle crisi. Catturando i primi segnali negativi, puoi rispondere rapidamente prima che una crisi si intensifichi. Una comunicazione efficace e l’onestà sono fondamentali: i clienti apprezzano quando un’azienda ammette un errore e mostra come intende risolverlo.

Il principale vantaggio dell’utilizzo dell’IA per l’analisi del sentiment è la velocità e la scala. Manualmente, possiamo analizzare al massimo alcune centinaia di opinioni. Nel frattempo, gli strumenti di IA possono elaborare centinaia di migliaia di menzioni in pochi minuti, fornendo un quadro aggiornato della situazione. Questo consente di prendere decisioni accurate qui e ora.

I migliori strumenti di analisi del sentiment basati su IA

Ci sono molti strumenti disponibili sul mercato che utilizzano l’IA per l’analisi del sentiment. Si differenziano per funzionalità, interfaccia e prezzo. Tra i più popolari ci sono Brand24, Hootsuite Insights e Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) è uno strumento polacco per il monitoraggio di internet e l’analisi del sentiment. Raccoglie menzioni dai social media, siti web, forum, blog, ecc. Etichetta automaticamente il sentiment come positivo, neutro o negativo. Genera report e statistiche riguardanti il numero di menzioni e la portata.

Brand24 offre un periodo di prova gratuito di 14 giorni, e i prezzi partono da 99 PLN/mese. Funziona ottimamente per piccole e medie imprese, specialmente nel settore e-commerce e servizi. Si distingue per la sua facilità d’uso e report chiari.

Fonte: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) è uno strumento potente per il social listening. Analizza dati provenienti da oltre 100 milioni di fonti in 50 lingue, fornendo approfondimenti dettagliati su sentiment, tendenze e benchmark. Le dimostrazioni sono disponibili su richiesta, con prezzi personalizzati in base alle esigenze individuali. È ottimo per aziende di medie e grandi dimensioni e si integra perfettamente con le principali piattaforme di social media.

Fonte: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) è un’API basata su deep learning per l’analisi del sentiment. Riconosce tre stati di sentiment: positivo, neutro e negativo, supportando 14 lingue, incluso il polacco. Con integrazioni pronte e distribuzione flessibile, è una scelta affidabile. Il piano gratuito offre 5000 query al mese, con query aggiuntive a $0.0001 ciascuna per le aziende più grandi. Komprehend è ideale per l’uso backend in app e chatbot, noto per la sua analisi di alta qualità dimostrata in competizioni come SemEval.

Fonte: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Scegliere lo strumento giusto dipende dalle esigenze individuali e dal budget di un’azienda. Vale la pena testare diverse opzioni e scegliere quella che meglio si adatta alle specifiche del tuo business.

Riepilogo

Nell’era digitale, l’analisi del sentiment è diventata uno strumento indispensabile nell’arsenale delle aziende moderne. La quantità di dati generati dagli utenti è travolgente, ma l’intelligenza artificiale può aiutare. Grazie ad algoritmi avanzati, possiamo analizzare istantaneamente milioni di opinioni e trarre conclusioni. Questa è una conoscenza inestimabile per il servizio clienti, il marketing o i dipartimenti di R&D.

I principali vantaggi dell’utilizzo dell’analisi del sentiment in azienda sono:

• risparmio di tempo e risorse automatizzando l’elaborazione dei dati,
• monitoraggio costante del feedback dei clienti e risposta immediata ai segnali,
• migliore segmentazione dei clienti e offerte personalizzate,
• ottimizzazione delle campagne di marketing in base ai feedback,
• individuazione rapida delle tendenze di mercato e anticipazione dei cambiamenti,
• gestione migliore delle crisi e protezione della reputazione del marchio,
• miglioramento continuo di prodotti e servizi per soddisfare le aspettative dei clienti.

Certo, l’analisi del sentiment è solo l’inizio. La chiave è utilizzare efficacemente le intuizioni che fornisce. La velocità di risposta e l’allineamento delle strategie con le aspettative dei clienti sono cruciali. I marchi che possono ascoltare e rispondere rapidamente al feedback dei clienti ottengono un vantaggio competitivo. L’IA fornisce loro strumenti per farlo in modo efficiente e su larga scala.

Il futuro dell’analisi del sentiment sembra molto promettente. I modelli di IA miglioreranno l’accuratezza, incorporando analisi contestuali e input multimodali come immagini, suoni e video. La consapevolezza dell’importanza delle opinioni dei clienti e del ruolo dell’esperienza del cliente aumenterà anche. Le aziende che investono ora in strumenti di IA per l’analisi del sentiment raccoglieranno benefici domani con clienti fedeli, una solida posizione di mercato e prodotti eccezionali. Non perdiamo questa opportunità.

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