Il cliente è la forza trainante di qualsiasi attività. Sapere cosa pensano del tuo prodotto e servizio aiuterà la tua organizzazione a fare molto. Con gli strumenti di analisi del sentiment, puoi facilmente scoprire i tuoi clienti dai dati di feedback.
L’analisi del sentiment gioca un ruolo importante nella comprensione del tuo pubblico e dei tuoi clienti. Questo metodo ti consente di raccogliere informazioni cruciali da dati in blocco non organizzati con l’aiuto di applicazioni.
Immergiamoci nell’opinion mining, nei suoi tipi, nell’impotenza, nelle sfide, nei metodi di lavoro e negli esempi di vita reale.
Sommario:
Che cos’è l’analisi del sentimento?
Analisi del sentimento significa identificare l’emozione o il sentimento attraverso l’analisi del testo e il mining. È anche noto come opinion mining. Le aziende possono utilizzare questo approccio per classificare le loro opinioni sui loro prodotti e servizi. Oltre alla determinazione del sentimento, questa analisi può raccogliere la polarità, l’argomento e l’opinione del testo.
L’opinion mining utilizza tecnologie AI, ML e data mining per estrarre informazioni personali da testo non organizzato e non strutturato come e-mail, chat di supporto, canali di social media, forum e commenti sul blog. Non è necessaria l’elaborazione manuale dei dati poiché gli algoritmi utilizzano metodi automatici, basati su regole o ibridi per sfornare i sentimenti.
Grammarly come strumento di analisi del sentimento
Oltre ad essere uno strumento per correggere errori grammaticali e di punteggiatura, Grammarly è anche in grado di funzionare come strumento di opinion mining. Se hai utilizzato l’integrazione Grammarly sulla tua e-mail, potresti aver visto un’emoji nella parte inferiore della tua e-mail che contrassegnava il contenuto della tua e-mail come amichevole, formale, informale, ecc.
Questa emoji mostra i risultati dell’analisi del tono o del sentimento del tuo testo. Grammarly utilizza un insieme di regole e apprendimento automatico per individuare i segnali nella tua scrittura che influenzano il tono o il sentimento. Analizza le tue parole, le maiuscole, la punteggiatura e il fraseggio per dirti come lo troverà il destinatario.
A parte le e-mail, può rilevare il sentimento di qualsiasi testo che scrivi e dirti il sentimento dominante di emozione incluso in quel pezzo di scrittura. Usandolo, puoi scegliere il tono giusto che ti aiuterà a costruire relazioni sane con gli altri.
Importanza dell’analisi del sentimento
Monitoraggio del sentimento in tempo reale
Sebbene acquisire nuovi clienti sia più costoso che mantenere quelli esistenti, questi ultimi necessitano anche di un monitoraggio costante. Ciò che qualcuno sente del tuo marchio oggi potrebbe cambiare domani. L’opinion mining ti consente di conoscere il loro sentimento in tempo reale e di agire immediatamente.
Prodotti e servizi migliori
Il sentimento dei clienti ti consente di rivedere le risposte e i feedback dei clienti. I dati ti aiuteranno a sviluppare prodotti migliori e a offrire un servizio clienti migliore. Inoltre, migliora la produttività del tuo team identificando rapidamente sentimenti e temi.
Ottieni dati utilizzabili
L’analisi del sentiment ti consente di ottenere dati utilizzabili. I social media in questi giorni sono pieni di dati mentre le persone continuano a parlare di marchi e a taggarli. Analizzare questi dati per il sentiment significa conoscere l’immagine del tuo marchio e le prestazioni del prodotto.
Campagne di marketing curate
Con l’opinion mining puoi valutare le tue campagne di marketing. I suoi risultati ti consentono di agire secondo i sentimenti del cliente. Queste informazioni aiutano le aziende a migliorare la propria strategia di marketing. Ad esempio, puoi eseguire una campagna speciale per le persone interessate ad acquistare i tuoi prodotti e avere un’idea positiva della tua azienda.
Monitoraggio dell’immagine del marchio
Il mondo degli affari è così competitivo al giorno d’oggi che mantenere l’immagine del tuo marchio è scoraggiante. Puoi utilizzare il mining di opinioni per determinare in che modo il cliente percepisce la tua azienda e adottare le misure di conseguenza.
Tipi di analisi del sentimento
A seconda delle esigenze della tua azienda, puoi eseguire qualsiasi modello di opinion mining per catturare varie emozioni.
Analisi a grana fine
Questo modello è utile per derivare la precisione della polarità. Ti aiuta a studiare le recensioni e le valutazioni che ricevi dai tuoi clienti. Le aziende possono applicare questa analisi a diverse categorie di polarità come altamente positive, positive, negative, altamente negative o neutre.
Analisi basata sull’aspetto
Questo tipo di analisi del sentiment offre un’analisi più approfondita delle recensioni dei tuoi clienti. Determina di quali aspetti dell’attività o delle idee stanno parlando i clienti.
Se sei un venditore di succhi di frutta e hai ricevuto una recensione che dice “rinfrescante, ma dovrebbe includere una cannuccia biodegradabile”. Questa analisi scoprirà che parla positivamente del tuo succo ma negativamente della confezione.
Analisi di rilevamento delle emozioni
Utilizzando questo modello, le organizzazioni possono rilevare le emozioni incluse nel feedback degli utenti, come rabbia, soddisfazione, frustrazione, paura, preoccupazione, felicità e panico. Questo sistema di solito utilizza lessici, mentre alcuni classificatori avanzati utilizzano anche algoritmi di apprendimento automatico.
Tuttavia, per rilevare le emozioni, dovresti utilizzare l’apprendimento automatico sui lessici. Una parola può trasmettere un significato positivo o negativo in base al suo uso. Mentre il lessico potrebbe rilevare l’emozione in modo impreciso, ML può determinare giustamente le emozioni.
Analisi delle intenzioni
Utilizzando questo modello, puoi determinare con precisione l’intenzione del consumatore. Di conseguenza, non devi dedicare tempo e fatica al pubblico che non ha intenzione di acquistare nulla a breve. Invece, puoi concentrarti sui clienti che hanno intenzione di acquistare i tuoi prodotti. Puoi utilizzare il marketing di retargeting per attirare la loro attenzione.
Come funziona l’analisi del sentimento?
L’opinion mining di solito funziona tramite un algoritmo che scansiona le frasi e decide se è positivo, neutro o negativo. Gli strumenti avanzati di opinion mining sostituiscono l’algoritmo statico o convenzionale con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Quindi, le persone del settore si riferiscono anche all’opinion mining come AI delle emozioni.
L’analisi del sentiment segue attualmente i due modelli di lavoro seguenti:
# 1. Analisi del sentimento di apprendimento automatico
Come suggerisce il nome, questa tecnica utilizza il ML e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per apprendere da vari input di formazione. Quindi, l’accuratezza del modello dipende fortemente dalla qualità del contenuto di input e dalla corretta comprensione del sentimento delle frasi. Maggiori informazioni sono riportate di seguito nella sezione “Come creare un’analisi del sentimento utilizzando l’apprendimento automatico”.
#2. Analisi del sentimento basata su regole
È il modo convenzionale di opinion mining. L’algoritmo ha alcune regole preimpostate per identificare il sentimento per qualsiasi frase. Un sistema basato su regole utilizza anche la PNL manualmente attraverso l’elenco di parole (lessici), tokenizzazione, analisi e stemming.
Ecco come funziona:
Una biblioteca di lessici
Il programmatore crea una libreria di parole positive e negative all’interno dell’algoritmo. Si può usare qualsiasi dizionario standard per farlo. In questo caso, sarebbe utile se fossi attento nel decidere quali sono le parole positive o negative. Se commetti un errore, l’output sarà difettoso.
Tokenizzazione dei testi
Poiché le macchine non sono in grado di comprendere il linguaggio parlato umano, i programmatori devono dividere i testi nel più piccolo frammento possibile, come le parole. Quindi, esiste la tokenizzazione delle frasi che divide i testi in frasi. Allo stesso modo, la tokenizzazione delle parole divide i termini di una frase.
Rimozione di parole inutili
La lemmatizzazione e la rimozione delle stopword giocano un ruolo importante a questo punto. La lemmatizzazione è il raggruppamento di parole simili in un gruppo. Ad esempio, Am, Is, Are, Been, Were, ecc. sono considerati “be”.
Allo stesso modo, la rimozione delle stopword rimuove le parole in eccesso come For, To, A, At, ecc., che non apportano modifiche significative in termini di sentimento nel testo.
Conteggio computerizzato delle parole di sentimento
Dal momento che analizzerai terabyte di testi in un progetto di analisi del sentimento, devi utilizzare un programma per computer per contare in modo efficiente tutte le parole positive, negative e neutre. Aiuta anche a mitigare eventuali errori umani nel processo.
Calcolo del punteggio del sentimento
Ora, il compito dell’opinion mining è semplice. Il programma deve dare un punteggio al testo. Il punteggio potrebbe essere in forma percentuale, ad esempio 0% è negativo, 100% è positivo e 50% è neutro.
In alternativa, alcuni programmi utilizzano la scala da -100 a +100. In questa scala, 0 è neutro, -100 è negativo e +100 è sentimento positivo.
Applicazioni reali dell’analisi del sentimento
Le aziende continuano a raccogliere dati qualitativi che devono essere analizzati correttamente. I casi d’uso nella vita reale dell’opinion mining sono:
- L’analisi del sentiment viene utilizzata per analizzare le conversazioni dell’assistenza clienti. Aiuta le aziende a semplificare il flusso di lavoro e a migliorare l’esperienza del servizio clienti.
- Ciò che i clienti dicono sui forum e sulle comunità online ha un significato per le aziende. Usano questo metodo per comprendere l’impressione generale del cliente su quelle piattaforme.
- Le recensioni dei clienti sui social media possono creare o distruggere un business. L’analisi del sentiment viene spesso utilizzata per identificare ciò che il pubblico dice di un’azienda.
- L’opinion mining può identificare le tendenze del mercato, determinare nuovi mercati e analizzare i concorrenti. Quindi le persone lo usano per ricerche di mercato prima di lanciare nuovi prodotti o marchi.
- La recensione del prodotto è un’altra arena in cui le aziende utilizzano l’analisi del sentimento. Pertanto, le aziende sanno dove possono migliorare i loro prodotti.
- I sondaggi su un prodotto appena lanciato o su una versione beta di un’app contengono informazioni che puoi utilizzare per migliorare il prodotto. L’opinion mining è utile anche per raccogliere dati cruciali dai sondaggi sui clienti.
Crea analisi del sentimento utilizzando l’apprendimento automatico
Pre-elaborazione dei testi
Nella pre-elaborazione del testo, un algoritmo ML può utilizzare la rimozione e la lemmatizzazione delle stopword per rimuovere le parole non critiche che non svolgono alcun ruolo nel mining di intelligenza artificiale.
Dopo aver elaborato il testo grezzo, il programma AI applica un metodo di vettorizzazione per trasformare le parole del sentimento in numeri. Il termine del settore per questa rappresentazione numerica delle parole è Caratteristiche.
Bag-of-n-grams è il modo comune per la vettorizzazione. Tuttavia, il deep learning ha fatto molti progressi in questo campo e ha introdotto l’algoritmo word2vec che utilizza una rete neurale.
Allenare l’IA e la previsione
Il trainer AI deve fornire una serie di dati di allenamento etichettati con il sentimento. I dati includono principalmente molte coppie di funzionalità. Coppie di caratteristiche indica una rappresentazione numerica di una parola di sentimento e della sua etichetta corrispondente: negativa, neutra o positiva.
Predizione del testo della vita reale
Ora, il programmatore inserirebbe testo nuovo o invisibile nel sistema ML. Utilizzerà l’apprendimento dai dati di addestramento per generare tag o classi per testi invisibili.
A volte, un sistema di intelligenza artificiale può anche utilizzare modelli di algoritmi di classificazione come Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines e Deep Learning.
Ora che conosci in dettaglio il concetto di sentiment analysis, è tempo di scoprire i migliori strumenti di opinion mining.
Scimmia Impara
MonkeyLearn è un software di analisi del sentimento in grado di rilevare rapidamente le emozioni nei dati di testo non organizzati. Utilizzando questo strumento, le aziende possono scoprire prontamente i commenti negativi e rispondere immediatamente per creare un’impressione positiva.
Puoi monitorare le opinioni dei clienti sui tuoi prodotti, servizi o brand. Pertanto, anche i tempi di risposta alle domande urgenti per la vostra azienda aumentano in larga misura. Ti consente anche di visualizzare approfondimenti sul sentiment.
MonkeyLearn supporta l’integrazione con centinaia di applicazioni per l’analisi del testo, tra cui Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Fogli Google, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform e Service Cloud.
Avari
Se stai cercando uno strumento di analisi del sentimento affidabile per monitorare l’ascolto sociale, Awario è l’applicazione che fa per te. Misura il sentimento costruito attorno al tuo marchio e come cambia nel tempo in modo da poter capire la tua reputazione.
Utilizzando questo strumento, puoi individuare i commenti negativi sui social media e rispondere ad essi in base alla priorità. Ti informa sulle reazioni dei tuoi clienti alle tue campagne di marketing e ai prodotti appena rilasciati.
Inoltre, le aziende possono utilizzare questa piattaforma per analizzare i loro concorrenti per identificare i loro punti di forza e di debolezza. Puoi anche ottenere le statistiche di analisi in formato PDF e condividerle con altri.
tematico
Thematic è una piattaforma di analisi del feedback che puoi utilizzare anche per l’analisi del sentiment. Ti offre informazioni complete sui tuoi clienti utilizzando il mining di opinioni basato sull’intelligenza artificiale. Utilizzando questo strumento, puoi comprendere il feedback dei clienti su una piattaforma centrale e dare priorità alle tue risposte.
Questa piattaforma raccoglie feedback da sondaggi, social media, chat di supporto, risposte aperte dei clienti e recensioni. Quindi, li classifica in diversi temi e sentimenti usando l’IA.
Quindi, sai cosa conta per i clienti. Questa piattaforma non richiede formazione o codifica manuale in quanto puoi comprendere perfettamente i temi di tendenza tra i clienti.
Parole finali
Il sentimento del cliente e l’intenzione di acquisto vanno di pari passo. Le aziende possono progettare il loro piano di marketing conoscendo l’impressione positiva o negativa dei loro clienti potenziali ed esistenti. L’analisi del sentiment ti aiuta anche con la gestione dei social media e il marchio aziendale.
Ora che conosci l’importanza dell’opinion mining e come funziona, puoi implementare questo metodo nella tua attività con l’aiuto dei migliori analizzatori di sentimenti. Puoi anche creare una soluzione di analisi del sentimento utilizzando Machine Learning.
Se sei interessato, dai un’occhiata a questo elenco di strumenti di feedback dei clienti per migliorare i tuoi prodotti.