Conoscere l’opinione che i consumatori hanno di un brand è fondamentale per poter ricavare spunti e suggerimenti per ottimizzare i processi di business. In questo articolo forniremo una guida pratica su come condurre una sentiment analysis efficace, esploreremo alcune tecniche e strumenti disponibili, e condivideremo altrettanti consigli pratici per ottenere risultati accurati e di valore.
Sentiment analysis: cos’è e perché è importante farla
Oggi è più facile rispetto al passato sapere cosa pensano i clienti di un’azienda. Le persone infatti amano parlare di un acquisto nelle recensioni oppure condividere le proprie esperienze di acquisto sui profili social.
Ma come raccogliere questa miniera di preziose informazioni e definire così il sentiment ovvero l’opinione generale nei confronti di un brand?
Si conduce una sentiment analysis ovvero un’indagine basata su dati di qualità ricavati da tutto quello che viene detto nel web sul brand e sui suoi prodotti o servizi, raccogliendo i pareri positivi, negativi e neutri.
Si tratta infatti di un vero e proprio ascolto del web le cui tecniche vengono applicate in modo più frequente e continuativo in alcuni ambiti come la politica, l’economia, la finanza e lo sport. Tuttavia sono validissime anche per aziende di altri settori e di qualsiasi dimensione.
I tre principali tipi di analisi sono:
- L’analisi lessicale, che permette di riconoscere le cosiddette keyword e i termini correlati, che esprimono le emozioni all’interno di un contenuto, e consente di classificarlo in modo preciso in base al sentiment rilevato.
- La fine grained analysis, che è la rappresentazione dell’intento nel testo su più livelli di emozione assegnando loro un punteggio granulare. Un esempio? Il metodo di valutazione a 5 stelle degli e-commerce che valutano il sentiment da molto positivo a molto negativo.
- L’apprendimento automatico o machine learning che analizza le relazioni di dipendenza grammaticale tra i lemmi attraverso una scansione del testo da parte di software dedicati
Naturalmente ci sono ulteriori software che automatizzano e velocizzano il lavoro di raccolta e analisi. Li vedremo tra poco.
I vantaggi dell’analisi del sentiment
Gli aspetti positivi di condurre questo tipo di analisi sono molteplici e possono portare a:
- conoscere lo stato emozionale dei propri clienti che influenza i loro comportamenti e le motivazioni che li spingono ad agire
- prendere decisioni di business più mirate e tempestive attraverso dati concreti, portando così a correggere il tiro nelle azioni di marketing e di vendita che non hanno portato i risultati previsti
- ridurre il churn rate concentrando le proprie attività sui clienti esistenti
- implementare miglioramenti ai prodotti e ai servizi basandosi su feedback in tempo reale in un’ottica di miglioramento continuo e ai fini di una customer experience gradevole e positiva per i consumatori
- lavorare sull’immagine dell’azienda
- prevenire o gestire eventuali crisi di reputazione
- identificare gli influencer coi quali poter instaurare una partnership per promuovere prodotti e servizi
Come fare una sentiment analysis?
Ecco tutti gli step da seguire per realizzare un’analisi efficace e completa.
1. Opinion mining
Il primo passo è quello di compiere un’operazione di opinion mining, ovvero di raccolta delle opinioni dei consumatori all’interno di un periodo temporale e contesto definiti. Nell’ambiente digitale spesso questo termine è sinonimo di sentiment analysis che ingloba questo tipo di attività.
Le fonti di questi dati possono essere digitali e fisiche e hanno formati altrettanto differenti. Alcuni esempi:
- sondaggi telefonici o per iscritto
- feedback ottenuti dalla forza vendita
- recensioni e valutazioni sul proprio sito o da siti specializzati in recensioni
- interviste ai clienti o i focus group
- menzioni, reazioni e mi piace provenienti dai social media
- ticket dell’help desk
- trascrizioni dei chatbot
È molto importante considerare tutti i canali che sono stati impiegati da un’azienda per raccogliere il maggior numero di dati diversificati che portano a risultati complessivi molto più accurati.
2. Analisi
Analizzare il feedback dei clienti per ricavarne il sentiment e informazioni utili. Il contesto e le tempistiche di riferimento aiutano a inquadrare meglio il dato in sé, di modo da fornire ragionevoli spiegazioni se le opinioni positive aumentano o diminuiscono in seguito a misure di marketing come per esempio una campagna natalizia o il lancio di un nuovo prodotto.
3. Azione
Agire sulle evidenze emerse, ricavare degli spunti per migliorare l’esperienza del cliente attuando eventuali misure correttive nel caso in cui una campagna non abbia dato i risultati sperati.
4. Processo
Creare un processo ciclico di raccolta di dati, analisi, azione in base alle intuizioni e ripetere fino a raggiungere la soddisfazione del cliente. Questo è lo scopo a cui ogni azienda dovrebbe tendere in un’ottica di miglioramento continuo e di aumento del tasso di retention o fedeltà di un cliente.
Gli strumenti utili per l’ascolto del web
Per condurre questo tipo di analisi vengono spesso impiegati software che utilizzano sistemi di machine learning e intelligenza artificiale avanzati, in grado di raccogliere le opinioni dei consumatori e organizzarle in visualizzazioni grafiche immediate e significative. Così ci si può dedicare da subito alla fase di valutazione e agli aspetti strategici del business che sono emersi!
Un esempio? Salesforce Einstein Sentiment Analysis.
Consigli finali
Per ottenere risultati accurati e significativi da una sentiment analysis, è necessario considerare sempre il contesto in cui opera l’azienda, non solo temporale ma anche a livello strategico e di mercato. Oltre a un’adeguata preparazione dei dati nelle modalità che abbiamo esplorato e a una valutazione dei risultati in modo critico mantenendo sempre una visione d’insieme.
