Sommario
Dicono che un buon affare ascolta sempre i suoi clienti.
Ma cosa significa veramente ascoltare?
Dove stanno le persone che parlano della tua attività da ascoltare in primo luogo?
E come fai non solo ad ascoltarli, ma anche ad ascoltarli, a comprenderli veramente??
Queste sono alcune delle domande che ogni giorno infastidiscono imprenditori, esperti di marketing, esperti di sviluppo aziendale, ali pubblicitari e altre parti interessate chiave. Solo di recente abbiamo iniziato a ottenere risposte a tutte queste domande che ci poniamo da anni. Oggi, non solo possiamo ascoltare i nostri clienti e prestare attenzione a ciò che hanno da dire sui nostri prodotti o servizi, ma adottare misure correttive, riconoscere e persino premiare le persone che hanno qualcosa di valido o lodevole da dire
Possiamo farlo con una tecnica chiamata analisi del sentimento. Un concetto esistente da tempo, l'analisi del sentimento è diventata una parola d'ordine e poi un nome familiare nello spettro degli affari dopo l'avvento e il predominio delle piattaforme di social media e dei Big Data. Oggi, le persone parlano più che mai delle loro esperienze, sentimenti ed emozioni su prodotti e servizi ed è su questo elemento che l'analisi dei sentimenti capitalizza.
Se sei nuovo in questo argomento e vuoi esplorare in dettaglio cosa sentiment analysis è, cosa potrebbe significare per la tua attività e altro ancora, sei nel posto giusto. Siamo sicuri che entro la fine del post avrai approfondimenti utili sull'argomento.
let's get started
Che cos'è l'analisi del sentimento?
L'analisi del sentiment è il processo di deduzione, misurazione o comprensione dell'immagine che il tuo prodotto, servizio o marchio porta sul mercato. Analizza le emozioni e i sentimenti umani interpretando le sfumature nelle recensioni dei clienti, notizie finanziarie, social media, ecc. Se questo sembra troppo complicato, perfezioniamolo ulteriormente.
Anche l'analisi del sentiment è considerata opinion mining. Con l'ascesa dei social media, le persone hanno iniziato a parlare più apertamente delle loro esperienze con prodotti e servizi online tramite blog, vlog, storie di social media, recensioni, consigli, riepiloghi, hashtag, commenti, messaggi diretti, articoli di notizie e varie altre piattaforme. Quando ciò accade online, lascia un'impronta digitale dell'espressione individuale di un'esperienza. Ora, questa esperienza potrebbe essere positiva, negativa o semplicemente neutra.
L'analisi del sentimento è l'estrazione di tutte queste espressioni ed esperienze online sotto forma di testi. Con un ampio campione di opinioni ed espressioni, un marchio può catturare con precisione la voce del suo pubblico di destinazione, comprendere le dinamiche del mercato e persino conoscere la propria posizione nel mercato tra gli utenti finali.
In breve, l'analisi del sentiment fa emergere l'opinione che le persone hanno su un marchio, un prodotto, un servizio o tutti questi aspetti.
I canali dei social media sono scrigni preziosi di informazioni sulla tua attività e con tecniche di analisi semplici ed efficaci, puoi sapere tutto ciò di cui hai bisogno sul tuo marchio.
Allo stesso tempo, dobbiamo rimuovere un'idea sbagliata sull'analisi del sentimento. A differenza di ciò che sembra, l'analisi del sentimento non è uno strumento o una tecnica in un unico passaggio che può recuperare istantaneamente opinioni e sentimenti attorno al tuo marchio. È una miscela di algoritmi, tecniche di data mining, automazione e persino Natural Language Processing (NLP) e richiede implementazioni complesse.
Perché la Sentiment Analysis è importante?
Dal punto di vista, è un omaggio piuttosto semplice che le persone hanno il potere di parlare del tuo marchio o della tua attività online. Quando hanno un certo volume di pubblico, è molto probabile che possano influenzare altre 10 persone a fidarsi o ignorare il tuo marchio.
Con Internet che offre trasparenza sia per il bene che per il male, è fondamentale per un'azienda garantire che le menzioni negative vengano rimosse o alterate e che quelle buone siano proiettate per il pubblico. Le statistiche e i rapporti rivelano anche che i giovani clienti (Gen Z e oltre) dipendono molto dai canali dei social media e dagli influencer quando si tratta di acquistare qualsiasi cosa online. In tal caso, l'analisi del sentimento non solo diventa vitale, ma molto probabilmente anche uno strumento vitale.
Quali sono i diversi tipi di analisi del sentimento?
Come i sentimenti, l'analisi dei sentimenti può essere complessa; è anche estremamente specifico e orientato agli obiettivi. Per ottenere i migliori risultati e inferenze dalle tue campagne di analisi del sentiment, devi definire i tuoi obiettivi e traguardi nel modo più preciso possibile. Ci sono diversi parametri quando si tratta di feedback dei consumatori su cui puoi concentrarti e ciò che scegli può influenzare direttamente il tipo di campagna di analisi del sentimento che finisci per implementare.
Per darti un'idea veloce, ecco i diversi tipi di parametri di analisi del sentimento:
- Polarità – concentrati sulle recensioni che il tuo marchio riceve online (positive, neutre e negative)
- Emozioni – concentrati sull'emozione che il tuo prodotto o servizio accende nella mente dei tuoi clienti (felici, tristi, delusi, eccitati e altro)
- Urgenza – puntare sull'immediatezza nell'usare il tuo brand o nel trovare una soluzione efficace ai problemi dei tuoi clienti (urgenti e attendibili)
- Intenzione – concentrati a scoprire se i tuoi utenti sono interessati a utilizzare il tuo prodotto o marchio o meno
Puoi scegliere di utilizzare questi parametri per definire la tua campagna di analisi o crearne altri super specifici in base alla tua nicchia di business, concorrenza, obiettivi e altro ancora. Una volta deciso, potresti finire per iscriverti a uno dei seguenti tipi di analisi del sentimento.
Rilevamento delle emozioni
Questo metodo determina l'emozione dietro l'utilizzo del tuo marchio per uno scopo. Ad esempio, se hanno acquistato abbigliamento dal tuo negozio eCommerce, potrebbero essere soddisfatti delle procedure di spedizione, della qualità dell'abbigliamento o della gamma di selezioni o essere delusi da loro. Oltre a queste due emozioni, un utente potrebbe anche affrontare qualsiasi emozione specifica o un mix di emozioni nello spettro. Il rilevamento delle emozioni lavora per scoprire qual è quella particolare o una serie di emozioni. Questo viene fatto con l'aiuto di algoritmi e lessici di apprendimento automatico.
Una delle carenze di questo tipo è che gli utenti hanno una moltitudine di modi per esprimere le proprie emozioni: tramite testo, emoji, sarcasmo e altro ancora. Il tuo modello dovrebbe essere altamente evoluto per rilevare l'emozione dietro le loro espressioni uniche.
Analisi a grana fine
Una forma più diretta di analisi consiste nello scoprire la polarità associata al tuo marchio. Da molto positivo a neutro a molto negativo, gli utenti potrebbero sperimentare qualsiasi attributo rispetto al tuo marchio e questi attributi potrebbero assumere una forma tangibile sotto forma di valutazioni (ad esempio, basate su stelle) e tutto ciò che il tuo modello deve fare è estrarre queste varie forme di valutazioni da diverse fonti.
Analisi basata sugli aspetti
Le recensioni spesso contengono feedback e suggerimenti validi che potrebbero guidare la crescita della tua attività nel mercato permettendoti di scoprire scappatoie che non sapevi esistessero. L'analisi del sentiment basata sugli aspetti ti porta un ulteriore passo avanti nell'aiutarli a identificarli.
In parole semplici, gli utenti generalmente sottolineano alcune cose buone o cattive nelle loro recensioni oltre alle valutazioni e all'espressione delle emozioni. Ad esempio, una recensione sulla tua attività di viaggio potrebbe menzionare, “La guida è stata davvero d'aiuto e ci ha mostrato tutti i luoghi della regione e ci ha persino aiutato a salire a bordo dei nostri voli.” Ma potrebbe anche essereL'addetto al viaggio era estremamente scortese e letargico. Abbiamo dovuto aspettare un'ora prima di avere il nostro itinerario per la giornata.”
Ciò che si nasconde dietro le emozioni sono due importanti aspetti delle tue operazioni aziendali. Questi potrebbero essere corretti, migliorati o riconosciuti tramite analisi basate sugli aspetti.
Analisi multilingue
Questa è la valutazione del sentimento in diverse lingue. La lingua potrebbe dipendere dalle regioni in cui operi, dai paesi in cui spedisci e altro. Questa analisi prevede l'uso di mining e algoritmi specifici della lingua, traduttori in assenza di esso, lessici dei sentimenti e altro ancora.
[Leggi anche: Analisi del sentimento multilingue: importanza, metodologia e sfide]
Come funziona l'analisi del sentimento?
L'analisi del sentimento è una miscela di diversi moduli, tecniche e concetti tecnologici. Due importanti implementazioni nello spettro dell'analisi del sentimento includono la NLP e l'apprendimento automatico. Mentre uno aiuta nell'estrazione e nella cura delle opinioni, l'altro allena o esegue azioni specifiche per scoprire intuizioni da tali opinioni. In base al volume di dati che hai, puoi distribuire uno dei tre moduli di analisi del sentimento. L'accuratezza del modello scelto dipende immensamente dal volume di dati, quindi è sempre consigliabile prestare attenzione ad esso.
Basato su regole
È qui che definisci manualmente una regola affinché il tuo modello esegua l'analisi del sentiment sui dati di cui disponi. La regola potrebbe essere un parametro di cui abbiamo discusso sopra: polarità, urgenza, aspetti e altro. Questo modello prevede l'integrazione di concetti di PNL come lessici, tokenizzazione, analisi, stemming, tagging di parti del discorso e altro ancora.
In un modello di base, alle parole polarizzate viene definito o assegnato un valore: buono per parole positive e cattivo per parole negative. Il modello conta il numero di parole positive e negative in un testo e di conseguenza classifica il sentimento dietro l'opinione.
Una delle principali carenze di questa tecnica è che i casi di sarcasmo possono essere spacciati per buone opinioni, distorcendo la funzionalità complessiva dell'analisi del sentimento. Sebbene ciò possa essere risolto costruendo modelli avanzati, esistono comunque delle carenze.
Automatico
Questo aspetto dell'analisi del sentimento funziona completamente su algoritmi di apprendimento automatico. In questo, non è necessario l'intervento umano e stabilire regole manuali per il funzionamento di un modello. Viene invece implementato un classificatore che valuta il testo e restituisce i risultati. Ciò comporta molti tag dei dati e annotazioni dei dati per aiutare i modelli a comprendere i dati che vengono alimentati.
IBRIDO
Il più accurato dei modelli, gli approcci ibridi fondono il meglio di entrambi i mondi: basato su regole e automatico. Sono più precisi, funzionali e preferiti dalle aziende per le loro campagne di analisi del sentimento.
Cosa significa l'analisi del sentimento per la tua azienda?
L'analisi del sentimento potrebbe portare un'ondata di scoperte per quanto riguarda la tua attività e la sua posizione nel mercato. Quando lo scopo ultimo dell'esistenza di un'azienda è semplificare la vita dei clienti, ascoltarli ci aiuterà solo a lanciare prodotti e servizi migliori e, a sua volta, a portare avanti la nostra attività. Ecco i punti chiave su ciò che l'analisi del sentiment potrebbe fare per la tua azienda:
- aiuta immensamente a monitorare la salute del tuo marchio sul mercato. Da un'unica dashboard, puoi capire rapidamente se la salute del tuo marchio è buona, neutra o in esaurimento.
- Ti aiuta a gestire meglio la reputazione del tuo marchio e ad affrontare rapidamente i problemi e le crisi ORM
- Supporta lo sviluppo di migliori campagne di marketing consentendoti di comprendere il battito del tuo pubblico e sfruttandolo
- L'analisi della concorrenza può essere ottimizzata in misura significativa attraverso l'analisi del sentimento
- Soprattutto, il servizio clienti può essere migliorato per una maggiore soddisfazione e tempi di risposta rapidi
Casi d'uso dell'analisi del sentimento
Con un concetto così potente in mano, sei solo a una decisione creativa dall'implementazione del miglior caso d'uso dell'analisi del sentimento. Tuttavia, esistono già oggi diversi casi d'uso approvati e testati sul mercato. Diamo un'occhiata ad alcuni di loro brevemente.
Monitoraggio del marchio
L'analisi del sentiment è un ottimo modo per monitorare il tuo marchio online. Attualmente, ci sono più canali attraverso i quali i clienti possono esprimere le loro opinioni e per mantenere un'immagine olistica del marchio, dobbiamo implementare approcci omnicanale al monitoraggio. L'analisi del sentiment può aiutare la nostra azienda a diffondere le ali su forum, blog, siti Web di streaming video, piattaforme di podcast e canali di social media e tenere d'occhio – o meglio d'orecchio – per citazioni del marchio, recensioni, discussioni, commenti e altro ancora.
Social Media Monitoring
Bastano un migliaio di persone per creare un hashtag di tendenza. Con così tanto potere conferito ai social media, ha senso solo ascoltare ciò che le persone hanno da dire sulla nostra attività sulle piattaforme social. Da Twitter e Facebook a Instagram, Snapchat, LinkedIn e altro, l'analisi del sentiment può essere eseguita su tutte le piattaforme per ascoltare critiche e apprezzamenti (menzioni sui social) e rispondere di conseguenza. Questo aiuta la nostra azienda a interagire meglio con i nostri utenti, portare un approccio umano alle operazioni e connettersi direttamente con le parti interessate più importanti della nostra attività: i nostri clienti.
Ricerca di mercato
L'analisi del sentiment è un ottimo modo per comprendere il mercato, le sue scappatoie, il potenziale e altro per le nostre esigenze specifiche. Con una ricerca di mercato precisa, rende più efficaci e di impatto obiettivi come l'espansione, la diversificazione e l'introduzione di nuovi prodotti o servizi. Potremmo prevedere e valutare le tendenze, comprendere le dinamiche di mercato, realizzare la necessità di un nuovo prodotto, comprendere il potere d'acquisto e altri attributi del nostro pubblico di destinazione e molto altro ancora attraverso l'analisi del sentimento.
In che modo l'apprendimento automatico viene utilizzato nell'analisi del sentimento?
Come accennato, l'analisi del sentimento è un concetto complesso e quando si dispone di set di dati di grandi dimensioni, non si può fare a meno di pensare che automatizzare l'intero processo potrebbe essere il modo migliore per affrontarlo. Ovviamente, se stai implementando un approccio automatico all'analisi del sentiment, è importante addestrare con precisione il tuo modello di machine learning per ottenere risultati accurati.
È qui che sorgono le complessità. I dati che fornisci non devono essere solo strutturati ma anche taggati. Solo quando tagghi i dati che il tuo modello può comprendere la struttura della frase, parti del discorso, parole polarizzate, contesto e altri parametri coinvolti in una frase. Per questo, devi lavorare principalmente sulla codifica dei volumi dopo i volumi di dati.
Quando tagghi i tuoi dati, la tua intelligenza artificiale o modello comprende i diversi aspetti dei testi e lavora autonomamente per comprendere il sentimento dietro i dati che inserisci. Puoi addestrare i tuoi dati annotando porzioni specifiche dei tuoi testi per aiutare la macchina a identificare cosa concentrarsi e imparare da quel particolare parametro. È inoltre necessario aggiungere metadati per definire ulteriormente l'identificatore.
Se hai intenzione di annotare i tuoi dati internamente, devi prima avere in mano enormi volumi di dati. Una volta che lo hai, puoi usare il Piattaforma Shaip per annotare i tuoi dati. Tuttavia, questo processo potrebbe essere complicato in quanto è necessario dedicare le proprie risorse a questo lavoro o chiedere loro di fare il possibile e portare a termine il lavoro.
Se il tuo time-to-market sta arrivando molto presto e devi cercare fonti esterne per le tue esigenze di annotazione dei dati, risorse come noi di Shaip possono salvarti la giornata. Con i nostri processi di annotazione dei dati esperti, garantiamo che i tuoi modelli di machine learning ricevano il set di dati più preciso per risultati precisi. Il nostro team annota i dati in base alle tue esigenze e requisiti per fornire un risultato orientato all'obiettivo. Poiché si tratta di un processo noioso e dispendioso in termini di tempo, ti consigliamo di contattare i requisiti di annotazione dei dati per la formazione sull'analisi del sentiment.
Allungare la mano oggi.