Non è mai capitato nella storia che gli utenti potessero esprimere le proprie opinioni su prodotti, aziende, brand e personaggi pubblici come adesso. Ed è per questo che la Sentiment Analysis si è resa uno strumento indispensabile al monitoraggio della propria brand reputation e di quella altrui.
Di cosa si tratta? Potremmo definire la Sentiment Analysis come l’analisi delle opinioni degli utenti, anche se in questo senso fanno parte del pacchetto anche sentimenti e impressioni.
Cos’è la Sentiment Analysis?
La migliore definizione di Analisi del Sentiment è una raccolta di tutto ciò che si dice sul web sulla propria azienda. Come fare una Sentiment Analysis, quindi? Tutte le opinioni positive e negative espresse liberamente dagli utenti possono (anzi, dovrebbero) rientrare in questa analisi.
Gli utenti sono sempre più invitati a raccontare la propria opinione su quello che acquistano, che provano, che vedono o che leggono, non solo dalle aziende ma anche dal naturale scambio di idee che avviene sul web.
L’intersecarsi di social media e Sentiment Analysis offre la panoramica più chiara di quale sia l’opinione generale su un prodotto o su un servizio, proprio perché questi luoghi virtuali sono terreno fertile per discussioni spontanee. Da commenti spontanei, reazioni a post aziendali o a notizie editoriali, condivisioni e discussioni accese si può percepire esattamente cosa pensi il pubblico del proprio brand.
Le diverse tipologie di Analisi del Sentiment
L’utilità della Sentiment Analysis per le aziende appare chiara. Da queste interazioni, spontanee o meno, tra gli utenti si possono cogliere informazioni su cosa migliorare, se cambiare qualcosa della propria comunicazione o dei propri prodotti, come rendersi rilevanti in un mercato in costante cambiamento. Lo stesso vale per i competitor: conoscere l’opinione del pubblico sul proprio principale concorrente è una marcia in più per qualsiasi scelta di business. Ma per sfruttare pienamente queste opinioni, bisogna capire come fare Sentiment Analysis.
Ci sono alcune tipologie di Analisi del Sentiment da adattare alle specifiche esigenze dell’azienda:
- Le recensioni e la polarità. Se l’azienda vuole carpire la generica opinione del pubblico e monitorare la brand reputation, partire dalle recensioni è un’ottima idea. La maggior parte delle piattaforme permette di analizzare le varie sfumature di gradimento utilizzando una scala di valori, per esempio le stelline da 1 a 5, o il punteggio da 1 a 10. Queste scale consentono di definire le polarità, positiva o negativa, dell’opinione data dall’utente.
- Rilevamento delle emozioni. Più complessa ma sicuramente più efficace, questa Analisi del Sentiment prende in considerazione la paura, la rabbia, la soddisfazione e l’insoddisfazione, la gioia e la delusione. Si può condurre l’analisi in maniera manuale, cioè effettuando vere e proprie ricerche ed elaborazioni di dati manualmente, o attraverso sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale capaci di carpire il significato semantico di una frase e di determinarne la polarità.
- Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). In questo caso ad essere monitorata è la risposta dell’utente a particolari aspetti e caratteristiche di un prodotto o di un servizio. Piuttosto che un giudizio generico sull’intera frase, vengono studiati i singoli aspetti valutati in una recensione o in un commento.
Come fare una Sentiment Analysis
Come si colgono, nella pratica, i diversi commenti e le opinioni dei clienti sul web? L’approccio può essere più o meno sofisticato, ma ha sempre alla base un’accurata analisi dei dati. Questa si svolge in maniera manuale se l’azienda ha a disposizione del personale qualificato e deve raccogliere poche informazioni, ma più spesso è necessario un software di intelligenza artificiale appositamente programmato.
Il software può funzionare sulla base di una Manual Sentiment Analysis o di una Automatic Sentiment Analysis. Nel primo caso, al software viene fornita una lista di parole positive e negative da etichettare per individuare l’opinione dell’utente. Questo approccio potrebbe essere deleterio, però, perché non sempre i sistemi sono in grado di interpretare correttamente una sequenza di parole positive e negative. Per esempio, se un utente scrivesse che il prodotto è “una bella fregatura”, il sistema conterebbe una parola positiva (bella) e una negativa (fregatura) presentando la recensione come neutra.
Molto più sofisticato e utile per le aziende è invece l’approccio dell’Automatic Sentiment Analysis. Qui vengono adoperate AI dotate di un raffinato algoritmo di machine learning, integrato all’affective computing, in grado di cogliere le sfumature di significato e di etichettare correttamente problemi e soluzioni.
La piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale Indigo.ai offre la possibilità di svolgere Sentiment Analysis basata sugli aspetti (modello ABSA) cioè consente di associare sentimenti specifici agli attributi che gli utenti utilizzano all’interno di feedback, recensioni o conversazioni online per descrivere un prodotto o un servizio. Scopri come funziona oppure prova subito la piattaforma.
Perché inserire la Sentiment Analysis in azienda?
Questa disciplina si rivela preziosa per ogni decisione di business da intraprendere. Monitorare la brand reputation a tutti i livelli, sapere di cosa si parla sul web quando si nomina la propria azienda, riconoscere i problemi rilevati spontaneamente dagli utenti può cambiare radicalmente le strategie di comunicazione e di marketing.
Anche a livello produttivo, l’Analisi del Sentiment rivela difetti del prodotto o del servizio e bisogni dell’utente che l’azienda potrebbe intercettare. Un’accurata Sentiment Analysis è utile anche in ambito politico, per chi gestisce personaggi famosi e in qualsiasi tipologia di business. Ancora più sottile e utile è la Multilingual Sentiment Analysis, che raccoglie commenti e recensioni su diverse lingue. Per fare tutto ciò, l’azienda ha bisogno di rivolgersi a qualcuno che si occupi di machine learning e di realizzazione di software AI ad alti livelli.
Le soluzioni Indigo.ai
Indigo.ai ha prodotto una serie di soluzioni di intelligenza artificiale pensate per rendere l’Analisi del Sentiment più precisa ed efficiente possibile. Per farlo, vengono messi a punto agenti conversazionali basati su AI che sfruttano l’affective computing, ovvero la possibilità che le intelligenze artificiali sappiano riconoscere ed elaborare le emozioni.
Per fare una Sentiment Analysis di qualità, appunto, l’approccio keywords basato sul riconoscimento di parole chiave non è abbastanza. I software AI imparano sempre di più a interpretare il linguaggio umano anche nelle sue sfumature di significato più recondite. E vanno programmati da personale esperto, soprattutto per effettuare Multilingual Sentiment Analysis. Ancora di più, in questo caso, è complessa l’interpretazione dei modi di dire e delle espressioni emotivamente cariche di significato, che possono differire tra una lingua e l’altra.
Per realizzare un monitoraggio del sentiment sempre accurato e preciso, bisogna che il software di intelligenza artificiale sia più sensibile, attento e sofisticato possibile per cogliere ogni frase positiva o negativa. In questo senso, le soluzioni che integrano social media e Sentiment Analysis sono indispensabili: insieme a forum e piattaforme di prenotazione, sono il luogo in cui ci si scambia opinioni per eccellenza.
Scopri di più sulle funzionalità della piattaforma AI Indigo.ai per la Sentiment Analysis.
