Cosa succederebbe se poteste conoscere l'opinione del mercato sul vostro prodotto, in tempo reale, fin dal momento del lancio? Pensate alle informazioni che potreste ricavare da questa conoscenza e al potenziale impatto che potrebbe avere sul successo del vostro prodotto, sulla reputazione del vostro marchio e sulla crescita complessiva della vostra azienda.
Sembra quasi magico. Ma nel mondo odierno dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, questa magia è diventata realtà, mettendo a portata di mano il potere di raccogliere le percezioni e gli atteggiamenti del pubblico. Si tratta di una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) chiamata sentiment analysis.
Come abbiamo già visto in precedenza, Le tecniche di PNL forniscono la potenza di apprendimento automatico di cui gli esperti di marketing hanno bisogno per estrarre le ricchezze dai loro dati. E, come si vedrà di seguito, ci sono buone ragioni per cui la sentiment analysis è diventata una delle tecniche più popolari a disposizione dei marketer oggi.
Che cos'è la sentiment analysis?
L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, prende i dati non strutturati (post e conversazioni sui social media, sondaggi di feedback dei clienti, recensioni online, ecc. Nella sua forma più elementare, l'analisi del sentiment determina se il sentimento dei clienti espresso nei dati è positivo, negativo o neutro.
A seconda della complessità del sistema, i modelli di sentiment analysis utilizzeranno uno dei seguenti algoritmi:
- Manuale, o basato su regole. Questo tipo di approccio utilizza un insieme di regole definite manualmente, ad esempio elenchi di parole o lessici, per determinare il sentiment dei dati.
- Automatico, o basato sull'apprendimento automatico. Con questo tipo di algoritmo, il modello utilizza algoritmi di apprendimento automatico per estrarre automaticamente i dati sul sentiment dal testo.
- Ibrido, o combinato. Un algoritmo ibrido combina approcci manuali e automatici per ottenere i migliori elementi di entrambi.
Tipi comuni di sentiment analysis
L'accesso a ciò che il pubblico pensa e prova in generale nei confronti del vostro marchio è già di per sé un fattore di cambiamento, ma diversi tipi di analisi del sentiment possono estrarre il sentiment dei clienti a un livello più granulare, per ottenere insight ancora più potenti.
- Graduata. Con la sentiment analysis graduata o a grana fine, è possibile affinare la comprensione della polarità delle opinioni del pubblico. I sistemi di valutazione delle recensioni, come quelli presenti su molti siti di e-commerce, sono un caso d'uso in cui l'analisi del sentiment può essere impiegata per distinguere, ad esempio, tra recensioni a cinque stelle (che riflettono un'esperienza molto positiva) e recensioni a una stella, o molto negative, nella sezione delle recensioni di tuo sito.
- Rilevamento delle emozioni. L'analisi del sentiment per il rilevamento delle emozioni va oltre le percezioni generali per distillare le emozioni del pubblico dai dati (ad esempio, sono felici, tristi, arrabbiati o frustrati?). Questi dati possono avere un impatto su tutto, dall'assistenza ai clienti al miglioramento dei prodotti.
- Analisi dell'intento. Come suggerisce il nome, l'analisi dell'intento fa un ulteriore passo avanti nell'analisi del sentiment, identificando le parole che segnalano l'intento dei clienti all'interno dei dati con cui si sta lavorando: I vostri clienti sono lì per acquistare, oppure stanno solo navigando o facendo ricerche? Con questo tipo di informazioni in mano, è possibile adattare la messaggistica agli intenti specifici dei clienti.
- Basata sugli aspetti. L'analisi del sentiment basata sugli aspetti accerta le caratteristiche o gli elementi specifici di cui si parla e il sentiment relativo a tali caratteristiche o elementi. Ad esempio, le recensioni di un veicolo potrebbero essere complessivamente positive, ma l'analisi basata sugli aspetti potrebbe mostrare una percezione negativa dei portabicchieri del veicolo, rivelando un difetto nel design del prodotto che può essere affrontato nel modello successivo.
Non solo sentiment: altri vantaggi della sentiment analysis
Oltre alla capacità di estrarre informazioni sulle opinioni del pubblico, l'analisi del sentiment offre agli addetti al marketing una serie di altri vantaggi, tra cui:
- Scalabilità. Con la sentiment analysis, potete analizzare facilmente le montagne di dati di prima parte che avete accumulato o a cui avete accesso, cosa che è proibitivo fare manualmente.
- Priorità centrate sul cliente. L'analisi del sentimento vi permette di dare priorità ai vostri clienti, mantenendo le loro percezioni e opinioni in primo piano in tutto ciò che fate.
- Risposta in tempo reale. Che si tratti di monitoraggio del marchio o di assistenza ai clienti, l'analisi del sentiment consente di passare rapidamente alla modalità di gestione delle crisi o di intraprendere le azioni necessarie per la fidelizzazione dei clienti.
Affrontare le stranezze del linguaggio umano
D'altra parte, l'analisi del sentiment si scontra anche con le sfide che derivano dalle numerose peculiarità e ambiguità del linguaggio umano, che non esistono nell'ambiente binario del linguaggio macchina. Queste sfide includono:
Sarcasmo. Il sarcasmo è l'uso dell'ironia, e secondo Merriam-WebsterL'ironia è "l'uso di parole per esprimere qualcosa di diverso e soprattutto opposto al significato letterale". È facile capire come questo possa confondere le acque dell'apprendimento automatico.
Esempio: Quando un cliente dice: "Mi piace molto dover lottare con il portabicchieri della mia auto per riprendere il controllo della mia tazza di caffè termica", la parola "amore", letta letteralmente, potrebbe far rientrare questo sentimento nella categoria "molto positivo", e in modo impreciso.
Soggettività. L'analisi del sentimento si basa sull'identificazione accurata del tono del testo, ma può essere difficile distinguere tra un'affermazione soggettiva e una oggettiva, e questa differenziazione è fondamentale per determinare il tono.
Esempio: La frase "La vista è spettacolare, ma lo spazio è troppo piccolo per ospitare tutti gli invitati al mio matrimonio" contiene elementi oggettivi e soggettivi, ma nonostante l'opinione soggettiva positiva, il tono complessivo è negativo.
Modi di dire. Il linguaggio umano è pieno di modi di dire (vedete cosa abbiamo fatto?), e i modi di dire funzionano perché non devono essere presi alla lettera. Gli algoritmi delle macchine, invece, di solito guardano alle cose da una prospettiva molto letterale, il che può portare a interpretazioni imprecise del sentiment.
Esempio: Nell'affermazione "Questa sciarpa è stupenda, ma farà saltare il banco", il modello di sentiment analysis potrebbe ignorare l'opinione negativa espressa da "farà saltare il banco", se valuta la frase nel suo senso letterale, invece di comprendere l'impatto che l'idioma ha sul sentiment generale.
Il contesto. Noi esseri umani lavoriamo abbastanza comodamente con il contesto, poiché siamo abituati a fare affidamento su di esso per interpretare il linguaggio ogni giorno. Ma il linguaggio automatico non funziona bene con il contesto e, se si aggiunge un pizzico di ambiguità delle parole, la sfida diventa evidente.
Esempio: L'interpretazione corretta del contesto è necessaria per assegnare un sentimento accurato all'affermazione: "Non posso raccomandare questo forno a microonde in modo migliore".
Fortunatamente, questi problemi legati al linguaggio umano non sono insormontabili e la soluzione consiste tipicamente nell'addestramento del modello di sentiment analysis per affrontare le specifiche sfide linguistiche.
Casi d'uso popolari della sentiment analysis
L'analisi del sentiment può essere impiegata in qualsiasi caso d'uso che possa trarre vantaggio dalla conoscenza delle percezioni o degli atteggiamenti del pubblico. Ciò significa che è possibile utilizzare la sentiment analysis per una serie di casi d'uso, tra cui:
Monitoraggio dei social media. Nell'odierno mondo influenzato dai social media, l'adagio secondo cui "ogni pubblicità è buona pubblicità" non è più vero. Un tweet o un video TikTok sul vostro marchio può diventare virale, ma virale non significa sempre buona pubblicità. L'analisi del sentimento consente di determinare il sentimento soggettivo che si cela dietro le chiacchiere dei social media sul vostro marchio. Questo vi permette di valutare la percezione del vostro marchio da parte del pubblico, di rispondere rapidamente ai commenti negativi e di evitare potenziali disastri di PR.
Ricerca sulla concorrenza. Non è necessario fare spionaggio aziendale per scoprire cosa pensa il mercato target della concorrenza. Con l'analisi del sentiment, è possibile utilizzare altre fonti di dati, come i dati di alta qualità di fornitori di dati selezionati e i dati disponibili pubblicamente, per vedere a quale dei vostri concorrenti il pubblico sta rispondendo favorevolmente e perché.
Miglioramento del servizio clienti. I sistemi di assistenza clienti gestiscono quotidianamente una quantità enorme di informazioni. L'analisi del sentiment può aiutarvi a snellire i flussi di lavoro del vostro team di assistenza, dando priorità a e-mail, messaggi e ticket che necessitano di attenzione urgente.
Messaggi di marketing. Le informazioni sulle intenzioni dei clienti consentono di personalizzare i messaggi di marketing per indirizzare in modo più preciso il punto in cui si trovano all'interno dell'imbuto di vendita. Grazie all'analisi del sentiment, è possibile creare messaggi che rispondano alle esigenze dei clienti, dai codici sconto per coloro che si trovano nella parte inferiore dell'imbuto alle risorse educative per coloro che stanno ancora facendo ricerche.
Conclusione
Le tecniche di PNL mettono la potenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nelle mani dei professionisti del marketing. Sono finiti i giorni in cui era proibitivo elaborare manualmente i dati raccolti. E quando si integrano questi dati con altre fonti ricche di dati, come le soluzioni offerte da ShareThis, è possibile utilizzare l'analisi del sentiment per raccogliere informazioni su un obiettivo ancora più ampio. Grazie alla capacità di estrarre informazioni chiave sul sentiment da montagne di dati, è facile capire perché l'analisi del sentiment sia una delle tecniche NLP più utilizzate.
