Come utilizzare l'analisi del sentiment per analizzare l'opinione dei clienti

Cos'è l'analisi dei sentimenti?

La sentiment analysis o opinion mining è una tecnica di IA utilizzata per capire se il sentiment espresso nei dati è positivo, negativo o neutro. Questi algoritmi lavorano insieme ad altre attività di intelligenza artificiale come il riconoscimento di entità denominate (NER), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per misurare il sentiment nei dati in modo rapido ed efficiente.

I marchi utilizzano gli strumenti di analisi del sentiment nel marketing AI per far emergere informazioni critiche nei dati Voice of the Customer (VoC) da varie fonti come ascolto sociale, recensioni, sondaggi, interazioni del contact center, ecc. per monitorare la salute del marchio, migliorare i prodotti e migliorare il coinvolgimento dei clienti e ritenzione.

Strumenti come Sprout Social hanno il sentiment mining come funzionalità integrata dell'automazione dell'intelligenza artificiale, in modo da poter sfruttare in modo proattivo le informazioni sui social per monitorare lo stato di salute del marchio, migliorare l'efficienza e promuovere l'impatto aziendale.

Quali sono i tipi di analisi del sentiment?

Esistono tre livelli di analisi del sentiment: basata sui documenti, basata sugli argomenti e basata sugli aspetti. Analizziamoli.

Analisi del sentiment basata su documenti

Questa è un'estrazione di opinioni di base utilizzata per analizzare una semplice frase e dirti se è negativa o positiva.

Analisi del sentimento basata sull'argomento

L'analisi del sentiment a livello di argomento viene utilizzata per dati più complessi. Suddivide una frase o un paragrafo complesso per identificare parole e frasi ricorrenti e le classifica in argomenti. Quindi misura i sentimenti per ciascun argomento separatamente.

Se utilizzata per analizzare i commenti dei clienti sui social media o sulle piattaforme di recensioni, l'analisi degli argomenti ti offre una migliore comprensione dei punti chiave menzionati nel testo, che puoi quindi monitorare.

Analisi del sentimento basata sugli aspetti

La più avanzata delle tre analisi del sentimento basata sugli aspetti utilizza la classificazione semantica per comprendere i commenti che potrebbero non contenere parole esplicitamente positive come "amore" o "odio" e comunicarti il ​​loro sentimento.

Oltre a identificare e classificare argomenti come "cibo" o "bere", come nell'esempio seguente, suddivide ulteriormente gli aspetti all'interno di tali argomenti per misurare il sentiment. Ciò ti offre informazioni dettagliate che puoi utilizzare per informare le decisioni aziendali.

Sfide nell'analisi del sentimento

L'analisi del sentiment si basa sul modo in cui un modello di machine learning viene addestrato per analizzare i dati. Ma anche con le versioni avanzate, alcuni problemi possono portare a risultati imprecisi. Questi includono:

• Polarità del sentimento: l'analisi del sentimento può facilmente identificare parole chiave che denotano emozioni come "amore", "odio" o "migliore", che hanno punteggi di polarità positivi (+1) e negativi (-1) elevati. La sfida nasce quando il testo contiene frasi come “non così male”, che il modello non riconosce. Ciò si traduce in un punteggio del sentimento impreciso.
• Sarcasmo: le persone usano l'ironia e il sarcasmo nelle conversazioni casuali e nei meme sui social media. L'apprendimento automatico non riconosce i complimenti ambigui come negativi e può interpretare erroneamente un'osservazione sarcastica come positiva.
• Emoji: l'analisi del sentiment dipende dall'elaborazione del linguaggio naturale e dall'analisi del testo per il sentiment mining, ma i commenti sui social media possono essere inondati di emoji. Per superare questo problema, sono necessari strumenti come Sprout che identificheranno gli emoji nei dati di testo e li terranno in considerazione durante la misurazione del sentiment del marchio o del prodotto.

• Figure retoriche: i programmi di apprendimento automatico non comprendono figure retoriche come modi di dire e metafore. Ad esempio, un idioma come "sotto il tempo" non avrà alcun senso contestuale per uno strumento di analisi dei sentimenti. Ignorerà il testo e questo diminuisce l'accuratezza dei risultati.
• Negazioni: uno strumento di sentiment mining non è in grado di riconoscere i doppi negativi in ​​frasi come "Non posso non avere il mio Starbucks!". In tali casi, lo strumento ignorerà il commento o lo classificherà come negativo, distorcendo così il punteggio del sentiment.
• Frasi comparative: le frasi comparative sono complicate perché non specificano realmente se il cliente è felice o infelice a meno che non sia specificato. Ad esempio, il commento "Il Galaxy S20 è più grande dell'Apple iPhone 12", può essere interpretato come positivo o negativo in base alle preferenze del cliente.
• Analisi del sentiment multilingue: quando i commenti sono in più lingue, aumentano le sfide di un algoritmo di analisi del sentiment. Fortunatamente, questo problema viene risolto quando lo strumento ha un sentiment mining multilingue nativo integrato, come Sprout.

Come viene calcolato il punteggio del sentiment?

I punteggi del sentimento sono misurati in polarità, dove -1 è negativo, 0 è neutro e 1 è positivo. Questi possono essere calcolati in tre modi:

Metodo di conteggio delle parole

In questo metodo, i punteggi del sentiment vengono calcolati riducendo il numero di occorrenze negative da quelle positive. Ad esempio, 1 - 2 = -1. Pertanto, il sentimento misurato è negativo. Questo metodo è utilizzato per testi semplici.

Metodo della lunghezza della frase

Il punteggio viene calcolato in base alla lunghezza della frase, dove il numero totale di occorrenze positive viene sottratto da quelle negative e quindi diviso per il numero totale di parole. Ad esempio, 1-2/42 = -0,0238095. Questo metodo viene solitamente utilizzato per frasi complesse e commenti più lunghi.

Metodo del rapporto di conteggio delle parole

Questo è il modo più popolare per calcolare i punteggi del sentimento. Il numero totale di occorrenze positive nel testo è diviso per il numero totale di quelle negative e aggiunto per uno. Ad esempio, 1/ 2+1 = 0,33333.

In definitiva, tutte queste istanze separate di punteggi vengono calcolate in forma percentile per darti il ​​punteggio complessivo del sentiment del tuo marchio, prodotto o esperienza del cliente.

Quali sono le fonti dei dati dell'analisi del sentiment?

Di seguito è riportato un elenco di origini dati VoC (Voce of the Customer) essenziali da utilizzare per raccogliere approfondimenti sul sentiment dei clienti.

• Ascolto sui social media: l'ascolto sui social ti consente di attingere ai pensieri e alle opinioni non filtrate dei tuoi clienti. Questo è un ottimo modo per ottenere informazioni più approfondite su come i tuoi clienti si sentono riguardo al tuo marchio, ai contenuti o al servizio clienti. Con Sprout, misura facilmente questo sentimento da una serie di reti come Twitter, Facebook e Instagram, il tutto in un'unica piattaforma centralizzata.
• Piattaforme di revisione: le piattaforme di revisione aziendale sono una fonte chiave per misurare la salute del marchio. Sprout ti consente di analizzare diverse piattaforme di recensioni come Google My Business, Yelp, TripAdvisor e persino Glassdoor per raccogliere informazioni utili.

• Notizie : attingi agli articoli di notizie per monitorare il sentiment per il tuo marchio e i concorrenti.
• Podcast: i podcast sono una fonte popolare per raccogliere informazioni sul sentiment su argomenti di tendenza che possono indicare le tendenze emergenti del settore.
• Sondaggi: analizzando le risposte ai sondaggi per il sentiment, ottieni informazioni olistiche sul marchio che vanno oltre i punteggi net promotore (NPS) o i sistemi di valutazione a stelle.
• Interazioni con il servizio clienti : le e-mail dell'assistenza clienti, i registri delle chiamate e i ticket sono una fonte chiave per monitorare e affrontare i temi comuni nei reclami dei clienti.
• Altre fonti di testo: l'analisi del sentiment è possibile su qualsiasi dato disponibile nel testo. Di spicco tra questi in vari settori ci sono rapporti sanitari elettronici come dati sanitari e documenti di ricerca, informazioni pubbliche come nei siti Web e nelle piattaforme governative e persino siti di giochi come Twitch.

Perché l'analisi dei sentimenti è importante?

Ecco alcuni dei motivi principali per cui l'analisi del sentiment è importante per le aziende.

Velocità e scala

Gli strumenti di analisi del sentiment elaborano centinaia di commenti in pochi minuti e gestiscono milioni di chiamate API ogni giorno. Ciò consente ai marchi di ottenere informazioni tempestive sui clienti per monitorare le prestazioni del marchio per crescere e coinvolgere il pubblico.

Precisione

Gli algoritmi di apprendimento automatico calcolano il sentiment da grandi quantità di dati di feedback dei clienti sparsi e misurano punteggi molto più precisi rispetto a quelli eseguiti manualmente. Riduce anche la portata dei pregiudizi attraverso l'emozione umana che può insinuarsi. Ad esempio, un direttore di negozio che potrebbe ignorare un commento negativo perché proviene da un ex dipendente.

Analisi del tema e degli aspetti

Sei in grado di scoprire argomenti e aspetti di tendenza della tua attività dalle conversazioni sui social network e rivedere le piattaforme attraverso hashtag e parole chiave e comprendere il sentimento del marchio. Queste informazioni precise e fruibili ti consentono di migliorare prodotti e offerte, il servizio clienti e altri aspetti della tua attività per migliorare le prestazioni del marchio.

Ottieni anche approfondimenti attraverso le nuvole di parole, che ti danno una rapida visione dei temi e degli argomenti importanti nelle discussioni dei clienti sul tuo marchio. Ed essendo visivamente sorprendenti, le nuvole di parole sono facili da capire e adatte alla condivisione tra le parti interessate nell'organizzazione più ampia.

Analizza i dati VoC multilingue

I dati multilingue sono comuni nell'ascolto sociale. Gli strumenti di analisi del sentiment consentono ai marchi di comprendere i clienti culturalmente ed etnicamente diversi per una comprensione olistica del sentimento del marchio.

Misura i KPI

Sei in grado di misurare con precisione gli indicatori chiave di prestazione per sapere quali aspetti della tua strategia stanno funzionando e quali devono essere migliorati. Questo è essenziale per misurare l'efficacia delle tue campagne di marketing e apportare modifiche adeguate in tempo reale per garantire il successo. Allo stesso modo, puoi gestire la percezione del marchio e trarre approfondimenti sul marchio tenendo traccia del sentimento nelle menzioni sui social e nelle recensioni dei clienti.

Come funziona l'analisi dei sentimenti?

L'analisi del sentiment è un processo complesso, quindi l'abbiamo suddiviso in tre passaggi essenziali.

Passaggio 1: raccolta dei dati

Scegliere da dove provengono i tuoi dati VoC è una decisione importante che influenzerà l'accuratezza delle tue intuizioni. Come regola generale, le piattaforme social e online utilizzate frequentemente dai tuoi clienti più stimati sono la migliore fonte. Dopo aver scelto le piattaforme che desideri sfruttare, lo strumento di analisi del sentiment attinge in modo nativo all'origine dati tramite l'integrazione API in tempo reale o lo scraping dei dati.

Fase 2: Elaborazione e analisi dei dati

Una volta che i dati sono stati raccolti, subiscono l'elaborazione dei dati tramite l'apprendimento automatico per trasformare le informazioni non strutturate in un formato appropriato per l'analisi del testo e il data mining.

Attività AI come il riconoscimento di entità denominate (NER) identificano menzioni di marchi, posizioni, valute e altre informazioni rilevanti per gli approfondimenti che desideri raccogliere. Gli algoritmi di ricerca semantica consentono allo strumento di comprendere i commenti contestualmente ed evitare voci duplicate durante il calcolo del sentiment. La PNL consente allo strumento di riconoscere i termini che denotano emozioni nella pipeline del testo. E i tagger di parte del discorso (PoS) assicurano che i dati non in inglese vengano analizzati in modo nativo per l'analisi del sentiment multilingue.

Infine, le attività di analisi del sentiment calcolano la polarità del sentiment di ciascun argomento e aspetto raggruppato e alla fine forniscono il punteggio complessivo del sentiment dei dati.

Passaggio 3: visualizzazione dei dati

I risultati sono ora presentati sotto forma di diagrammi e grafici per facilitarne la comprensione. Queste visualizzazioni possono essere condivise con altri reparti come il marketing e il servizio clienti per migliorare il coinvolgimento del marchio e affrontare consapevolmente i suggerimenti e i punti deboli dei clienti.

Applicazioni aziendali dell'analisi del sentiment

Ecco alcuni modi importanti in cui l'analisi del sentiment aiuta i marchi a monitorare le tendenze emergenti e stare al passo con i concorrenti per costruire la reputazione del marchio, migliorare la fedeltà dei clienti e stare al passo con i concorrenti.

Monitorare le tendenze del settore

I marchi devono tenere costantemente il passo con le mutevoli tendenze del settore e le preferenze dei clienti. L'analisi del sentiment ti aiuta a monitorare le chat social e online contemporaneamente da più piattaforme per tenere traccia delle tendenze emergenti attraverso le tempistiche. Ciò ti consente di anticipare la curva e migliorare in modo proattivo i tuoi prodotti e servizi per il massimo ritorno sull'investimento (ROI).

Condurre analisi della concorrenza

L'analisi del sentiment ti aiuta a esaminare le conversazioni sui marchi concorrenti per tenere traccia dei loro punti di forza e di debolezza e informare la tua strategia aziendale. Ottieni anche approfondimenti sulle lacune del mercato in modo da poter esplorare modi per acquisire nuovi affari. Con Sprout, puoi vedere un confronto fianco a fianco con i concorrenti delle principali metriche delle prestazioni sui social come share of voice, engagement, impression e user sentiment, tutto in un unico posto.

Crea contenuti accattivanti

Crea contenuti accattivanti che risuonano con i tuoi clienti e superano i tuoi concorrenti. L'analisi del sentiment nei dati di ascolto e revisione sui social per argomenti caldi ti consente di costruire relazioni più strette con il tuo pubblico con contenuti personalizzati basati su ciò di cui stanno effettivamente parlando.

Coltivare la difesa dei dipendenti

Massimizza l'amplificazione del marchio e migliora la difesa dei dipendenti automatizzando la distribuzione di contenuti di grande impatto ai dipendenti, come ha fatto Medallia utilizzando Sprout. Utilizzare l'analisi del sentiment per sapere cosa ispira di più il pubblico ti aiuta a costruire una strategia olistica per raggiungere un pubblico più vasto con la distribuzione automatizzata dei contenuti.

Migliora la reputazione del marchio

Ricevi avvisi tempestivi sui picchi nelle menzioni del marchio in modo da sapere quando c'è un aumento delle chiacchiere online su di te e tenere traccia della causa. Le menzioni positive del marchio come le raccomandazioni o gli elogi dei clienti sono altrettanto importanti da monitorare in quanto ti consentono di ricondividere le menzioni positive per amplificare il tuo marchio e creare prove sociali.

Allo stesso modo, imposta avvisi basati su parole chiave o per una particolare campagna di marca per misurare il sentimento del mercato e intraprendere le azioni necessarie in base alle tue intuizioni.

Raccogli le informazioni sul marchio in modo più efficiente

Monitorare e misurare continuamente il sentimento dei clienti è importante per migliorare la percezione del marchio e aumentare la fedeltà dei clienti. È il modo più sostenibile per garantire relazioni durature con i clienti per la generazione di entrate.

I dati social ti aiutano a farlo individuando tendenze e argomenti in aumento tra il tuo pubblico di destinazione, in modo da poter filtrare rapidamente i dati pertinenti e personalizzare le tue campagne per il successo. Analizza il sentiment nelle parole chiave e negli hashtag su piattaforme come Instagram, Twitter, Reddit e YouTube per valutare la soddisfazione dei clienti e migliorare le prestazioni del brand.

Approfondisci l'ascolto sui social e scopri come l'analisi dei sentimenti ti aiuta a raggiungere questo obiettivo.