Man mano che le imprese trasformano digitalmente le proprie soluzioni e i propri processi, trovano anche necessario trasformare il modo in cui interagiscono con i clienti - e soprattutto li comprendono - per avere successo.
Ma non si tratta solo di offrire semplici sondaggi per i clienti. Devi essere attivamente coinvolto nelle conversazioni su come la tua base di clienti percepisce il tuo marchio. E l'analisi del sentiment è la chiave per capirlo.
L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining o intelligenza artificiale delle emozioni, è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che determina se un contenuto è positivo, negativo o neutro. Analizzando testi e statistiche, uno strumento di analisi del sentiment può comprendere cosa dicono i clienti, come lo dicono e cosa intendono realmente - sia dal punto di vista di un singolo individuo che da quello del pubblico.
Sotto l'ombrello del text mining, l'analisi del sentiment è comunemente utilizzata per determinare l’opinione del cliente in materiali e canali di feedback come recensioni, sondaggi, articoli web e social media. Man mano che il linguaggio si evolve, può diventare sempre più difficile comprendere le finalità attraverso questi canali e ricorrere di default alle definizioni del dizionario può portare a letture imprecise.
Con uno strumento di analisi del sentiment basato su algoritmi e regolato in base alle opinioni dei clienti, sei in grado di rivelare ciò che i clienti vogliono e necessitano dal tuo prodotto, servizio o soluzione e in che modo le loro opinioni evolvono o cambiano nel corso del tempo.
Alcuni tipi di analisi del sentiment sono:
Tradizionalmente, le aziende si affidavano a questionari e sondaggi per valutare l'opinione dei clienti. Ad esempio, il sondaggio Net Promoter Score (NPS) aggregava e valutava le informazioni necessarie per misurare la disponibilità dei clienti a raccomandare un'azienda. Sebbene sia prezioso, può difettare gravemente della capacità di fornire informazioni più dettagliate sulle esperienze dei clienti - ad esempio quando effettuano acquisti - nei tuoi canali digitali.
Ma l'analisi del sentiment può colmare questa lacuna.
Monitorando, identificando ed estraendo le opinioni e valutazioni dei clienti dal testo, l'analisi del sentiment può aiutare a rivelare il significato dietro ogni commento, “Mi piace” sui social media, idea, reclamo e domanda. E aiutarti a soddisfare rapidamente le esigenze in continua evoluzione dei clienti.
Analizzando i dati raccolti, otterrai un riepilogo della reazione di ciascun cliente, così come eventuali feedback ulteriori che potrebbero aiutare a plasmare la percezione pubblica del tuo prodotto o della tua azienda. Quando questi dati sono collocati su uno spettro di valutazione positiva, neutra o negativa, puoi vedere cosa ha spinto il cliente a fare quella dichiarazione - rivelando le opinioni che descrivono le valutazioni e le emozioni del cliente su un argomento specifico.
Queste opinioni sono quindi classificate come dirette (“Questo prodotto è il migliore che abbia mai usato!”) o comparative (“Il prodotto A si è integrato meglio con la mia organizzazione rispetto al prodotto B.”). Sebbene queste siano spesso facili da interpretare, è anche importante notare che alcune potrebbero necessitare di ulteriori approfondimenti. Le classificazioni come implicita (“L'azienda sa cosa deve fare per migliorare questo prodotto.”) ed esplicita (“La funzionalità A è facile da usare.”), così come le sequenze di parole che sono positive ma contengono una parola negativa, possono essere difficili da analizzare e potrebbero richiedere una revisione manuale o aggiustamenti ai tuoi modelli di sentiment.
Ma una volta che vengono individuate queste parole e frasi chiave su cosa gli altri pensano di te, possono aiutarti a pianificare la prossima mossa della tua organizzazione. Prima di tutto, però, devi capire come funziona l'analisi del sentiment per avvantaggiare la tua azienda.
L'analisi del sentiment utilizza diverse tecnologie per sintetizzare tutte le parole dei tuoi clienti in un singolo elemento di utilità pratica. Il processo di analisi del sentiment segue questi quattro passaggi:
Ricordando parole e frasi descrittive per assegnare loro un peso di sentiment, tu e il tuo team potete costruire una raccolta di sentiment. Tramite l’assegnazione manuale di punteggi, il tuo team decide quanto forte o debole deve essere ciascuna parola e la polarità del punteggio della frase corrispondente, notando se è positiva, negativa o neutra. I motori di analisi del sentiment multilingue devono anche mantenere librerie univoche per ogni lingua che supportano attraverso punteggi coerenti, nuove frasi e rimozione di termini irrilevanti.
L'analisi del sentiment può sintetizzare questi approcci in tre diverse categorie:
Un mix di statistiche, NLP e algoritmi di apprendimento automatico per identificare i sentiment. Il sistema è addestrato ad associare gli input con i corrispondenti output, cioè i testi dei clienti con la polarità. I computer vengono valutati con i dati di input e possono adattarsi nel tempo una volta addestrati. Questa operazione può essere testata con dati aggiuntivi per fornire stime migliori.
L'analisi del sentiment più semplice utilizza dizionari o lessici per esplorare parole e frasi e determinare i sentiment a esse associati. Questo tipo di approccio funziona bene con opinioni dirette ed esplicite. Sebbene questo sistema sia veloce e facile da usare, raramente considera come le parole sono combinate in una sequenza. I team devono aggiungere regole per le opinioni comparative perché questo approccio non è in grado di comprendere facilmente le opinioni implicite.
Combinare sistemi basati su regole e automatizzati significa che puoi ottenere l'accuratezza e la precisione necessarie per comprendere veramente i tuoi clienti. Questo è il sistema più potente, perché contiene le informazioni emotive raccolte dai lessici, che possono essere adattate nel tempo.
Mentre i social media danno solo uno sguardo a come le persone parlano del tuo marchio online, l'analisi del sentiment fornisce una conoscenza immediata su come il pubblico percepisce sia il tuo marchio che il tuo prodotto. Molti retweet su Twitter potrebbero sembrare positivi, ma se noti che i “Mi piace” sono drasticamente superati dai commenti negativi, puoi concludere che è un'interazione meno che positiva.
L'analisi del sentiment può anche consentire alla tua azienda di estrarre inestimabili input dei clienti da origini dati interne. Ad esempio, monitorando le trascrizioni delle chat online dei clienti con i rappresentanti del servizio e supporto clienti, la tua azienda può essere informata più rapidamente su problemi di qualità, sicurezza e garanzia dei prodotti. Altri vantaggi dell'analisi del sentiment includono:
Tutti questi vantaggi offrono al team una visione completa di ciò che pensano i clienti e di come rispondere di conseguenza. Da queste informazioni dettagliate, puoi guidare i team interni come il servizio clienti per migliorare l'esperienza utente, o i team di marketing e interfaccia cliente per coinvolgere segmenti di clienti in base al sentiment con attività mirate di vendita, marketing e supporto.
La parte migliore è che l'analisi del sentiment non funziona solo per un singolo team. Ogni team può utilizzare questi dati per pianificare tutto di conseguenza, dalle campagne di marketing alle strategie di prezzo, fino all'evasione degli ordini o al supporto clienti. Man mano che i diversi team apprendono di più su cosa pensano i clienti del prodotto, del marchio e dell'azienda, possono utilizzare le loro conoscenze per determinare le risposte e ottimizzare le operazioni aziendali. Possono anche rivalutare gli obiettivi sia dell'azienda che dei clienti, e definire quali azioni intraprendere per raggiungere tali obiettivi.
Alcuni esempi di come i team usano l'analisi del sentiment includono:
Avere uno strumento che può comprendere emozioni umane complesse è cruciale per ricevere il feedback di cui hai bisogno dalla tua base clienti. In passato, l'analisi del sentiment richiedeva competenze in diverse tecnologie, ma oggi diversi strumenti software consentono l'analisi del sentiment con poca o nessuna conoscenza.
Scegliere una piattaforma per i dati dei clienti (PDC) con uno strumento di analisi del sentiment integrato e intelligente dovrebbe essere una priorità per la tua azienda. Per creare esperienze clienti multicanale di successo, il tuo team, così come la tua organizzazione, ha bisogno di una PDC dotata di tutte le capacità necessarie per generare profili clienti olistici in tempo reale. Questo include uno strumento di analisi del sentiment che può contribuire con nuove informazioni dettagliate per ottimizzare la gestione delle relazioni con i clienti e altri dati raccolti.
Cerca una PDC che utilizzi modelli NLP per analizzare in modo accurato ed efficiente le opinioni e le emozioni dei clienti. Addestrati su un’ampia gamma di dati provenienti da fonti pubbliche, i modelli dovrebbero essere in grado di generare punteggi di valutazione cliente e identificare aree aziendali a cui applicare miglioramenti mirati.
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