Analisi del sentiment con l'intelligenza artificiale. In che modo aiuta a guidare il cambiamento nel business? | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 128

Pubblicato: 2024-05-31

Nell’era della trasformazione digitale, le aziende hanno accesso a una quantità senza precedenti di dati sui propri clienti: opinioni, sentimenti ed esperienze. La chiave del successo è la capacità di analizzare rapidamente queste informazioni e trarre conclusioni. L’intelligenza artificiale e l’analisi automatizzata del sentiment vengono in soccorso. Grazie a loro, migliaia di opinioni possono essere analizzate in pochi minuti per scoprire cosa pensano i clienti su prodotti o servizi. Come funziona in pratica? Quali vantaggi porta alle aziende? Come implementare l'analisi del sentiment nella tua organizzazione? Troverai le risposte a queste domande nell'articolo qui sotto.

Analisi del sentiment con AI – sommario

Cos’è l’analisi del sentiment?
Perché l’analisi del sentiment è importante per le aziende?
Come sfruttare i risultati della sentiment analysis ottenuti con l'AI?
I migliori strumenti di analisi del sentiment dell'intelligenza artificiale
Riepilogo

Cos’è l’analisi del sentiment?

L’analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, è il processo di elaborazione automatica di grandi quantità di testo per determinare se esprime emozioni positive, negative o neutre. Si basa sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano, e sull’apprendimento automatico (ML), algoritmi di addestramento su set di dati etichettati per riconoscere parole ed espressioni specifiche che indicano un sentimento particolare.

I principali metodi di analisi del sentiment:

approccio basato su regole : assegnazione di emozioni appropriate a parole chiave basate su regole e dizionari predefiniti, ad esempio “grande” – positivo, “terribile” – negativo. È veloce, ma meno preciso,
approccio di machine learning : si basa sull’addestramento di algoritmi su set di dati etichettati, in modo che possano imparare a riconoscere il sentiment in base al contesto. È più avanzato e richiede molti dati di addestramento.
approccio ibrido : combinando entrambi gli approcci.

Immagina un'azienda di abbigliamento che desidera raccogliere feedback sulla sua nuova collezione da social media, forum e sondaggi. Farlo manualmente richiederebbe settimane. Con l'intelligenza artificiale e l'analisi del sentiment, bastano pochi minuti. L'algoritmo assegna ad ogni opinione un punteggio, da -1 a 1, dove -1 è molto negativo, 0 è neutro e 1 è molto positivo. Ciò aiuta l'azienda a vedere rapidamente quali prodotti piacciono ai clienti e quali necessitano di miglioramenti.

Lo schema seguente mostra il processo di analisi del sentiment utilizzando l'intelligenza artificiale:

Raccolta dati . Nella prima fase vengono raccolte le recensioni dei clienti da varie fonti.
Pre-elaborazione . Implica la rimozione di caratteri speciali, emoticon, tag HTML, ecc.
Tokenizzazione . Sta suddividendo il testo in singole parole o frasi in modo che l'intelligenza artificiale possa elaborare le informazioni testuali in modo più efficiente.
Analisi linguistica . Identificare le parti del discorso, riconoscere la negazione, i comparativi e i superlativi, ecc.
Classificazione dei sentimenti . Un momento chiave che comporta l'assegnazione di un'etichetta positiva, neutra o negativa.
Aggregazione dei risultati . Questo è il calcolo del sentimento generale per un dato insieme di opinioni.

Tali dati preparati costituiscono un eccellente punto di partenza per ulteriori analisi e per trarre conclusioni aziendali. Grazie all’automazione del processo, le aziende possono monitorare continuamente il sentiment dei clienti e rispondere rapidamente ai segnali emergenti.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Perché l’analisi del sentiment è importante per le aziende?

Monitorare ciò che i clienti dicono online su un marchio è fondamentale per le aziende di oggi. Analizzare manualmente centinaia di commenti e post è semplicemente troppo lavoro.

L'analisi automatizzata del sentiment aiuta a tenere d'occhio le menzioni del marchio in tempo reale e a rispondere rapidamente. Ecco gli usi principali:

migliorare il servizio clienti : identificare e rispondere rapidamente ai feedback negativi,
proteggere la reputazione – il monitoraggio continuo del sentiment del marchio aiuta a prevenire crisi reputazionali,
ricerche di mercato : monitoraggio delle tendenze, confronto con i concorrenti e scoperta di nicchie. Secondo una ricerca, il 90% delle decisioni di acquisto sono precedute da ricerche online.
sviluppo del prodotto : raccogliere il feedback degli utenti e analizzarlo per miglioramenti e innovazioni.

Esempi? Una catena di ristoranti può analizzare le recensioni degli ospiti su piattaforme come TripAdvisor per migliorare la qualità dei piatti e del servizio. Una banca può monitorare il sentiment nei confronti di una nuova app mobile per risolvere tempestivamente eventuali problemi e adattare le funzionalità alle esigenze degli utenti. Un produttore di cosmetici naturali può monitorare le discussioni sui forum e sui gruppi Facebook per scoprire una nicchia per un nuovo prodotto.

Coca-Cola ha utilizzato l'analisi del sentiment per monitorare le conversazioni sul marchio sui social media durante la Coppa del Mondo FIFA 2018. Ciò ha permesso loro di adattare il messaggio pubblicitario in tempo reale.

T-Mobile, a sua volta, grazie all'analisi del sentiment, ha identificato i principali problemi dei clienti e implementato miglioramenti, che hanno portato a una diminuzione dei reclami del 73%.

Come puoi vedere, le applicazioni per l’analisi del sentiment sono praticamente illimitate. La chiave è tradurre efficacemente le informazioni acquisite in strategie di ottimizzazione attuabili.

Come sfruttare i risultati della sentiment analysis ottenuti con l'AI?

L’analisi del sentiment fornisce informazioni preziose, ma il valore reale emerge quando le traduciamo in azioni specifiche.

personalizzare la comunicazione con il cliente, come regolare automaticamente il tono del chatbot in base all'umore dell'utente,
segmentazione della clientela e migliore abbinamento delle offerte, nonché identificazione dei principali punti critici degli utenti di un determinato prodotto,
ottimizzare le campagne di marketing in base alle reazioni emotive al messaggio,
risposta rapida alle crisi emergenti e prevenzione dell’escalation attraverso un intervento immediato,
migliorare prodotti e servizi in base alle aspettative dei clienti espresse nelle recensioni online.

Immagina che l'analisi del sentiment mostri che i clienti si lamentano dei lunghi tempi di attesa sulla hotline. Implementando un voicebot per gestire alcune richieste, puoi ridurre significativamente le code e aumentare la soddisfazione del chiamante. Se il software voicebot rileva che gli utenti stanno elogiando una nuova funzionalità dell'app, vale la pena sfruttare questa intuizione in una campagna di promozione del prodotto.

L’analisi del sentiment in tempo reale è un potente strumento di gestione delle crisi. Cogliendo i primi segnali negativi, puoi rispondere rapidamente prima che la crisi peggiori. Comunicazione efficace e onestà sono fondamentali: i clienti apprezzano quando un'azienda ammette un errore e mostra come intende risolverlo.

Il vantaggio principale dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’analisi del sentiment è la velocità e la scalabilità. Manualmente possiamo analizzare al massimo qualche centinaio di opinioni. Nel frattempo, gli strumenti di intelligenza artificiale possono elaborare centinaia di migliaia di menzioni in pochi minuti, fornendo un quadro aggiornato della situazione. Ciò consente di prendere decisioni accurate qui e ora.

I migliori strumenti di analisi del sentiment dell'intelligenza artificiale

Sul mercato sono disponibili molti strumenti che utilizzano l’intelligenza artificiale per l’analisi del sentiment. Differiscono per caratteristiche, interfaccia e prezzo. Tra i più popolari ci sono Brand24, Hootsuite Insights e Komprehend.

Marchio24

Brand24 (https://brand24.pl/) è uno strumento polacco per il monitoraggio di Internet e l'analisi del sentiment. Raccoglie menzioni da social media, siti Web, forum, blog, ecc. Etichetta automaticamente il sentiment come positivo, neutro o negativo. Genera report e statistiche riguardanti il numero di menzioni e la portata.

Brand24 offre un periodo di prova gratuito di 14 giorni e i prezzi partono da 99 PLN/mese. Funziona benissimo per le piccole e medie imprese, soprattutto nel commercio elettronico e nei servizi. Si distingue per la sua facilità d'uso e report chiari.

Fonte: Brand24 (https://brand24.pl/)

Approfondimenti Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) è un potente strumento per l'ascolto sociale. Analizza i dati provenienti da oltre 100 milioni di fonti in 50 lingue, fornendo approfondimenti dettagliati su sentiment, tendenze e benchmark. Le demo sono disponibili su richiesta, con prezzi adattati alle esigenze individuali. È ottimo per le aziende di medie e grandi dimensioni e si integra perfettamente con le principali piattaforme di social media.

Fonte: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Comprendere

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) è un'API basata sul deep learning per l'analisi del sentiment. Riconosce tre stati sentimentali: positivo, neutro e negativo e supporta 14 lingue, incluso il polacco. Grazie alle integrazioni pronte e all'implementazione flessibile, è una scelta affidabile. Il piano gratuito offre 5000 query al mese, con query aggiuntive al prezzo di $ 0,0001 ciascuna per le aziende più grandi. Komprehend è ideale per l'uso backend in app e chatbot, noto per la sua analisi di alta qualità comprovata in competizioni come SemEval.

Fonte: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

La scelta dello strumento giusto dipende dalle esigenze e dal budget individuali di un'azienda. Vale la pena provare diverse opzioni e scegliere quella che meglio si adatta alle specificità della tua attività.

Riepilogo

Nell’era digitale, l’analisi del sentiment è diventata uno strumento indispensabile nell’arsenale delle aziende moderne. La quantità di dati generati dagli utenti è enorme, ma l’intelligenza artificiale può aiutare. Grazie ad algoritmi avanzati, possiamo analizzare istantaneamente milioni di opinioni e trarre conclusioni. Si tratta di conoscenze preziose per il servizio clienti, il marketing o i dipartimenti di ricerca e sviluppo.

I principali vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’analisi del sentiment nel mondo degli affari sono:

risparmiare tempo e risorse automatizzando l’elaborazione dei dati,
monitoraggio costante del feedback dei clienti e risposta immediata ai segnali,
migliore segmentazione della clientela e offerte su misura,
ottimizzare le campagne di marketing in base al feedback,
individuare rapidamente le tendenze del mercato e anticipare i cambiamenti,
gestire meglio le crisi e proteggere la reputazione del marchio,
migliorare continuamente prodotti e servizi per soddisfare le aspettative dei clienti.

Naturalmente, l’analisi del sentiment è solo l’inizio. La chiave è utilizzare in modo efficace le informazioni fornite. La velocità di risposta e l’allineamento delle strategie alle aspettative dei clienti sono cruciali. I marchi in grado di ascoltare e rispondere rapidamente al feedback dei clienti ottengono un vantaggio competitivo. L’intelligenza artificiale fornisce loro gli strumenti per farlo in modo efficiente e su larga scala.

Il futuro dell’analisi del sentiment sembra molto promettente. I modelli di intelligenza artificiale miglioreranno la precisione, incorporando analisi contestuali e input multimodali come immagini, suoni e video. Aumenterà anche la consapevolezza dell’importanza delle opinioni dei clienti e del ruolo dell’esperienza del cliente. Le aziende che investono ora in strumenti di intelligenza artificiale per l’analisi del sentiment trarranno benefici domani con clienti fedeli, una solida posizione di mercato e prodotti eccezionali. Non sprechiamo questa opportunità.

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Autore: Robert Whitney
Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.
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