Sentiment analysis: cos'è e come ti aiuta a conoscere il tuo pubblico

L’online, e più nello specifico i social, rappresenta vetrine importanti per le aziende che desiderano farsi conoscere e promuovere i propri prodotti e servizi. Tuttavia gli stessi social espongono i brand e i marchi ad una sovraesposizione che, a seconda dei casi, può rivelarsi positiva o controproducente.

Nel tritacarne dell’online finisce tutto: commenti, feedback e opinioni che possono apprezzare l’azienda aumentandone la brand reputation o al contrario criticarla aspramente determinando un dannoso ritorno d’immagine.

In questo contesto si inserisce la sentiment analysis, che consente di capire il livello di apprezzamento raggiunto da un brand. Le emozioni e i sentimenti degli utenti vengono analizzati da sofisticati algoritmi che forniscono dati e informazioni da esaminare attentamente per pianificare le strategie future di marketing in relazione al proprio target di pubblico.

Questa strategia si inserisce nell’ambito dell’inbound marketing, una metodologia di business che attira i clienti fornendo loro contenuti di valore ed esperienze costruite su misura per loro.

Sentiment analysis: cos’è, da dove nasce e perché è importante

La sentiment analysis è un’attività finalizzata a capire cosa dicono gli utenti in relazione al proprio brand, una sorta di microspia nascosta nel mondo online. L’indagine può concentrarsi anche sull’attività dei competitor, per poi fare un confronto e una valutazione generale di quella che è la reputazione della propria azienda nel settore di riferimento.

L’habitat naturale dove è nata e si è sviluppata la sentiment analysis è rappresentato proprio dai social network, dove gli utenti si incontrano virtualmente, si interfacciano e si scambiano opinioni sull’utilizzo di un prodotto o sull’affidabilità di un brand.

Un commento positivo può spingere un potenziale cliente all’acquisto, così come un commento negativo rischia di offuscare l’immagine del brand e far crollare le vendite.

Le persone che rilasciano opinioni, commenti o feedback sui social sono chiamati “opinion holder” e rappresentano una schiera di soggetti che possono modificare la percezione di un brand. In un certo senso sono influencer che hanno un impatto decisivo sulla web reputation di un marchio.

Benché sia difficile da un punto di vista tecnico tradurre le emozioni in dati da analizzare in chiave marketing, la sentiment analysis rappresenta un elemento fondamentale per le aziende. L’analisi infatti può essere eseguita in un determinato lasso di tempo, magari una settimana o un mese, e aiuta a comprendere quali sono le reazioni degli utenti.

Le reazioni raccolte sono utili per capire se una determinata strategia di marketing sta funzionando o se un nuovo prodotto lanciato sul mercato possa piacere o meno. In base ai dati raccolti è più facile capire come calibrare meglio una strategia o una determinata forma di comunicazione, soprattutto nell’ambito del marketing emozionale.

Come fare l'analisi del sentiment

Prima si utilizzavano strumenti come sondaggi telefonici, sondaggi via email ed SMS per tastare la soddisfazione dei clienti. Questi canali oggi sembrano ormai obsoleti e sono stati superati appunto dalla sentiment analysis che consente di raccogliere dati preziosi per capire il grado di apprezzamento di una persona nei confronti del tuo brand.

Risulta comunque complesso fare un’analisi dei sentimenti, poiché bisogna considerare tantissimi aspetti a partire dalle piattaforme. I dati raccolti arrivano da social che operano in modo diverso, da TikTok a Facebook fino a Twitter e Instagram. 

Inoltre i dati possono essere estrapolati da commenti, recensioni, like, dislike, feedback ecc. In soccorso ci vengono i tool per la sentiment analysis, che analizzeremo più approfonditamente in un successivo paragrafo. Quello che maggiormente ci interessa è che il tool sia in grado di esaminare le seguenti caratteristiche:

• Tone of voice. L’analisi sembrerebbe piuttosto semplice: un tono di voce gioviale e amichevole lascerebbe supporre un feedback positivo, al contrario un tono di voce aggressivo e polemico lascerebbe intendere un feedback negativo. Tuttavia bisogna considerare che gli utenti potrebbero anche scrivere in modo ironico o satirico e il tool in questione deve essere in grado di interpretare il tone of voice adottato;
• Emotività. Un altro elemento importante che il tool deve valutare è l’emotività, che può essere dettata dalla quantità e dalla tipologia di emoticons usate, dalla punteggiatura o dagli aggettivi. Considera che l’emotività è uno degli aspetti più spinosi e può essere considerata un’arma a doppio taglio. Un utente, se vive un’esperienza positiva, tende subito a riversare la sua gioia e la sua felicità sui social. La stessa cosa però succede se vive un’esperienza negativa, che viene puntualmente raccontata sulle principali piattaforme online;
• Intensità. Il tool deve prendere in considerazione anche l’intensità di un commento, una frase o un feedback. Un utente potrebbe usare un tono molto acceso e focoso, o al contrario blando e quasi disinteressato. Questo ci dice molto di quanto sia stata impattante la sua esperienza con il brand;
• Rilevanza. Nell’online ci finisce di tutto, anche commenti completamente fuori luogo e slegati dal contesto o messaggi di troll volutamente provocatori. Un buon tool deve essere in grado di capire anche la rilevanza e quindi la pertinenza di un commento.

Sentiment analysis e machine learning: un binomio perfetto

Raccogliere, filtrare e interpretare il flusso enorme di commenti e recensioni che provengono dal web sarebbe impossibile per un essere umano, perciò è necessario fare affidamento all’intelligenza artificiale e più nello specifico al machine learning.

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che crea sistemi in grado di apprendere e migliorare le prestazioni in base ai dati che raccolgono. Gli algoritmi di machine learning, tenendo presenti le precedenti esperienze, sono in grado di adattarsi nelle successive analisi.

Per intenderci all’inizio l’algoritmo del machine learning è come un bambino che impara a identificare i dati e li incamera nel corso del tempo. Di volta in volta adatta il suo comportamento in base al contesto identificando processi e schemi complessi grazie ad una banca dati da cui può attingere, migliorando e perfezionando sempre di più le sue prestazioni.

Nel corso dell’analisi l’algoritmo tiene conto del contesto, riuscendo a capire se una frase può essere contrassegnata come positiva o negativa o a rilevare espressioni dialettali o modi di dire. Il testo scritto viene interpretato e rielaborato secondo gli schemi tipici del parlato degli esseri umani dall’algoritmo, che tramite il machine learning ottiene un miglioramento progressivo delle capacità di interpretazione.

Uno dei limiti di questi strumenti però lo si trova nell'analisi delle frasi, in quanto questi tool non sono ancora abbastanza avanzati da capire quando una persona scrive con ironia o sarcasmo, questo può quindi risultare un problema in fase di analisi.

L’azienda può così stilare una sorta di identikit delle sue buyer persona così da ottimizzare le strategie di fidelizzazione, ottenendo un vantaggio fondamentale rispetto agli altri competitor.

I migliori tool di sentiment analysis

Posto che aver pianificato un progetto CRM ti aiuta ad immagazzinare tutte le interazioni che un lead ha con la tua impresa, analizziamo adesso quali sono i migliori tool di sentiment analysis attualmente disponibili che possiamo così riassumere:

• IBM Watson;
• MonkeyLearn;
• Lexalytics;
• MeaningCloud;
• Repustate;
• Clarabridge.

IBM Watson

IBM Watson è una piattaforma multi-cloud che offre diversi strumenti da utilizzare nei più disparati ambiti. Il Watson Tone Analyzer ad esempio analizza i ticket di supporto e i sondaggi di soddisfazione dei clienti e consente di capire se gli operatori del team di assistenza approcciano in modo corretto e se hanno risolto il problema. Il tool è molto apprezzato poiché ha un approccio completo e flessibile all’analisi dei testi, adattandosi a qualsiasi settore commerciale.

Monkey Learn

MonkeyLearn parte da un modello preimpostato che però può essere personalizzato secondo le proprie necessità. Puoi scegliere l’algoritmo e i parametri da usare per analizzare il testo, ottenendo risultati affidabili e precisi.

Lexalytics

Lexalytics ha un approccio molto singolare poiché spezzetta le frasi per poi analizzare la semantica e la sintassi. Con questo sistema il tool non solo interpreta i sentimenti dei clienti, ma valuta anche stati d’animo ed emozioni che possono celarsi dietro le parole.

MeaningCloud

Per chi opera in un contesto globalizzato MeaningCloud è la soluzione ideale, poiché è in grado di eseguire analisi dei sentimenti multilingue. E non è tutto, poiché il tool analizza se i testi sono positivi, negativi o neutrali o se si cela del sarcasmo o dell’ironia dietro le parole utilizzate.

Repustate

Se operi in un mercato internazionale puoi usare Repustate, che fornisce informazioni in ben 23 lingue diverse e che può anche analizzare il sentimento interpretando gerghi tipici o emoticons. Questo tool è utile per chi si rivolge ad un pubblico abbastanza giovane che usa slang e linguaggi specifici che vanno correttamente interpretati.

Clarabridge

Clarabridge può essere considerato un tool multi-tasking, poiché analizza lo stato d’animo dei clienti tenendo presenti email, sondaggi e chatbot aziendali. Inoltre il tool esamina anche la Speech Analytics, cioè l’analisi dei sentimenti su dati audio. Può rivelarsi preziosissimo se offri un servizio di assistenza tramite call center per capire l’intonazione di voce del cliente e interpretare le parole usate.

Conclusioni

Da come hai potuto capire la sentiment analysis è un’attività importantissima per la tua azienda, perciò prima di scegliere il tool più adeguato è consigliabile testarne più di uno in base al tuo settore commerciale.

Un’altra carta vincente per instaurare relazioni sempre più durature con i clienti, aumentare il loro livello di soddisfazione e fidelizzarli è il CRM. A tal proposito ti consiglio di scaricare gratis l’ebook presente alla fine dell’articolo che ti spiega come può essere d’aiuto un CRM per la tua azienda.