Tipi di analisi del sentiment e dove utilizzarla

Supponiamo che tu stia scorrendo il tuo feed Instagram e ti sia imbattuto nella pubblicità di un prodotto che stavi cercando di recente. Oppure ti sei mai chiesto come fanno aziende come Netflix o YouTube a sapere esattamente quali contenuti si adattano meglio alle tue preferenze? Tutto è possibile grazie al potere dell'analisi del sentiment!

Quindi, in questo blog, daremo uno sguardo ai diversi tipi di metodi di analisi del sentiment disponibili oggi e capiremo perché l’analisi del sentiment è importante. Scopriremo anche alcuni dei tanti modi entusiasmanti in cui le aziende li eseguono.

Cos'è l'analisi del sentiment?

L'analisi del sentiment si riferisce all'esame del testo digitale che utilizza sia ML (Machine Learning) che NLP (Natural Language process) per identificare le informazioni soggettive da qualsiasi testo. Aiuta a determinare il tono del messaggio, ad esempio se è negativo, positivo o neutro. Questo tipo di analisi testuale del sentiment è noto anche come Opinion Mining.

È anche importante comprendere i vari tipi di analisi del sentiment ed esplorare quale sia la migliore in base alle proprie esigenze.

Tipi di analisi del sentiment

Esistono diversi tipi di tecniche di analisi dei sentimenti che vengono utilizzate per comprendere e analizzare le emozioni umane in vari contesti. Questi sono:

• Analisi del sentiment basata sugli aspetti.
• Analisi del sentiment basata sulle intenzioni.
• Analisi del sentiment a grana fine e
• Rilevazione delle emozioni.

Ora, diamo uno sguardo più da vicino a tutti loro per capire chiaramente quali sono esattamente questi tipi: -

Analisi del sentiment basata sugli aspetti

L'analisi del sentiment basata sugli aspetti è una tecnica potente utilizzata per comprendere e valutare le opinioni dei clienti su aspetti o caratteristiche specifici di un prodotto o servizio.

Ad esempio, se un'azienda vende telefoni cellulari, può utilizzare questo tipo di analisi per qualsiasi aspetto della qualità dello schermo, della RAM, del processore, ecc. di uno smartphone. Può aiutare l'azienda a capire come si sentono i clienti riguardo a caratteristiche o specifiche specifiche. di qualsiasi telefono cellulare.

Analisi del sentiment basata sugli intenti

Proprio come suggerisce il nome, l’analisi del sentiment basata sugli intenti è uno dei tipi di analisi del sentiment che si concentra sulle vere intenzioni del feedback del cliente. Va oltre la tradizionale analisi del sentiment. Mentre l’analisi dei sentimenti si concentra sulla comprensione se un pezzo di testo esprime emozioni positive, negative o neutre, l’analisi dei sentimenti basata sull’intento scava più a fondo e scopre le intenzioni dietro quelle emozioni. Ha lo scopo di determinare come si sente qualcuno e perché si sente in quel modo.

Ad esempio, immagina che un cliente abbia pubblicato una recensione su un sito di e-commerce dicendo che è molto insoddisfatto del suo prodotto! A prima vista sembra un sentimento negativo. Tuttavia, l'analisi del sentiment basata sulle intenzioni può andare oltre e determinare se il cliente è insoddisfatto di un prodotto difettoso, di problemi di consegna o di un servizio clienti scadente. Una volta che l'azienda ha acquisito informazioni approfondite attraverso questi tipi di algoritmi di analisi del sentiment, può prendere la decisione corretta per migliorare i propri prodotti o servizi.

Analisi del sentiment a grana fine

È uno dei tipi di analisi del sentiment più semplici e utilizzati per comprendere i sentimenti del cliente. L'analisi approfondita del sentiment aiuta le aziende a valutare le valutazioni e le recensioni fornite dai clienti.

Le aziende possono utilizzare categorie predefinite come molto positivo, positivo, neutro, scarso o molto scarso durante l'analisi dei sentimenti. Inoltre, utilizzano una scala di valutazione per misurare il feedback dei clienti.

Ad esempio, molte aziende offrono ai clienti di valutare la loro esperienza di acquisto o il servizio clienti su una scala da 1 a 5 o da 1 a 10. Da 10 significa molto positivo e 1 significa molto scarso.

Rilevazione delle emozioni

Questo tipo di analisi del sentiment si concentra sull'identificazione e la classificazione delle emozioni specifiche espresse nei dati testuali. Analizzando il linguaggio utilizzato e il contesto che lo circonda, questi tipi di sentimenti possono determinare se un testo trasmette felicità, tristezza, rabbia, paura e molte altre emozioni.

Ad esempio, se una persona scrive, sono così entusiasta della mia prossima vacanza! Lo strumento di analisi del sentimento di rilevamento delle emozioni identificherebbe accuratamente l'eccitazione e il sentimento positivo di quella persona.

Perché l’analisi del sentiment è importante?

L’analisi del sentiment o opinion mining è uno strumento importante per la business intelligence che aiuta le aziende a migliorare i propri prodotti o servizi. Ecco alcuni dei motivi per cui l’analisi del sentiment è importante:

Approfondimenti oggettivi

L’analisi del sentiment fornisce alle aziende informazioni oggettive su come si sentono i loro clienti e sui tipi di sentimenti che hanno sui loro prodotti o servizi. Elimina i pregiudizi personali con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e garantisce risultati coerenti e oggettivi. Ciò è particolarmente importante per prendere decisioni basate sui dati.

Miglioramento del prodotto e del servizio

L'analisi del sentiment aiuta le aziende a migliorare i propri prodotti e servizi sulla base del feedback reale dei clienti. Quando identificano gli aspetti o le entità specifici percepiti dai clienti (sentimenti positivi o negativi), le aziende possono dare priorità alle aree di miglioramento. Questo feedback è prezioso per lo sviluppo del prodotto e il miglioramento della qualità.pr

Approfondimenti in tempo reale

L'analisi del sentiment consente alle aziende di monitorare e rispondere ai sentimenti dei clienti man mano che evolvono. Gli esperti di marketing possono configurare il software per fornire avvisi quando vengono rilevati sentimenti negativi per parole chiave o argomenti specifici, consentendo risposte rapide alle crisi o alle tendenze del mercato.

Vantaggio competitivo

Comprendere il sentiment dei clienti offre un enorme vantaggio competitivo. Consente alle aziende di adattarsi rapidamente alle mutevoli preferenze dei clienti e alle dinamiche del mercato. Le aziende che riescono a rispondere alle preoccupazioni dei clienti e a fornire prodotti o servizi in linea con il sentiment dei clienti hanno maggiori probabilità di avere successo sul mercato.

Il coinvolgimento del cliente

Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo dell’analisi del sentiment è che aiuta a comprendere i sentimenti dei clienti e consente un coinvolgimento più efficace. Le aziende possono raggiungere i clienti, rispondere alle loro preoccupazioni e trasformare le esperienze negative in positive, il che migliora la fidelizzazione dei clienti.

Come eseguire l'analisi del sentiment?

Fino ad ora, abbiamo imparato l’analisi del sentiment, i tipi di analisi del sentiment e l’importanza. Ma la domanda è: come puoi eseguirlo? Esistono alcuni passaggi comuni che le aziende utilizzano per condurre l'analisi.

• Raccolta dati: il primo passo è raccogliere i dati. Puoi raccogliere un set di dati che includa dati di testo, come recensioni dei clienti, post sui social media e feedback dei clienti.
• Pulitura del testo: ora pulisci e pre-elabora i dati di testo rimuovendo il rumore, come caratteri speciali, numeri e segni di punteggiatura. Le recensioni e i feedback dei clienti spesso includono informazioni non necessarie che possono influenzare il processo di analisi. Questi possono includere:
  • Stopword come e, a, o, come, ma, ecc.
  • La punteggiatura come virgole, punti non necessari, esclamativi, ecc.
• Analisi dei dati : in questo momento è possibile utilizzare i dati raccolti ed eseguirli tramite algoritmi di analisi del sentiment per analizzarli. La classificazione più comune dell'analisi sarà negativa, positiva o neutra, come abbiamo affermato in precedenza. Tuttavia, puoi scavare più a fondo per identificare sentimenti come tristezza, rabbia, gioia, ecc.
• Incorporamento di parole: dopo aver analizzato i dati, è necessario renderli comprensibili per i modelli di machine learning. È necessario convertire i dati di testo o le frasi in vettori. Questo passaggio viene fondamentalmente eseguito da professionisti come data scientist o analisti di dati.
• Test e formazione: una volta che i dati sono completamente preparati, il team di data science addestrerà e testerà il tuo modello di machine learning. Divideranno i tuoi dati in due parti per questo: formazione e test. Quando il tuo modello può fare buone previsioni sull'analisi, puoi usarlo per capire i sentimenti.

Quali sono le sfide dell’analisi del sentiment?

Nonostante gli enormi progressi nell’intelligenza artificiale e nel machine learning, sono ancora molto indietro nella comprensione dei bisogni umani. Sono molte le sfide che il machine learning deve affrontare, alcune delle quali sono le seguenti:

Rilevamento del sarcasmo

A volte rilevare il sarcasmo è estremamente difficile per il ML mentre si analizzano i sentimenti di un cliente. Ad esempio, leggi questa recensione : Sì, fantastico! Adesso devo percorrere 2 miglia per ricevere il mio pacco.

Cosa implica la revisione? Il cliente ha usato del sarcasmo in questo caso e non è soddisfatto della consegna. A meno che il ML non comprenda appieno lo scenario, questo potrebbe essere contrassegnato come commento positivo.

Rilevamento della negazione

Se una frase include not, né, non-, un-, dis- ecc. significa semplicemente che il sentimento generale è positivo. Ad esempio, questo prodotto non ha alcuno svantaggio! L'algoritmo potrebbe classificare questa affermazione come negativa, ma in realtà si tratta di un feedback positivo per il prodotto.

Pertanto, gli attuali tipi di algoritmi di analisi del sentiment potrebbero non essere pienamente in grado di classificare la negazione nell’analisi del sentiment.

Usi delle emoji

Secondo Market Drive, più del 70% delle persone ora utilizza gli emoji mentre scrive qualsiasi testo. Come sappiamo, l’analisi del sentiment funziona con il testo scritto, non può comprendere appieno il contesto di una frase.

Ad esempio, ho le lacrime agli occhi. Questa frase suggerisce che l'utente stia implicando lacrime mentre ride. Tuttavia, il ML leggerà solo la frase e ignorerà l'emoji, il che può fraintendere completamente la frase.

Multipolarità

Questa situazione si verifica se in una frase è presente più di un sentimento. Ad esempio, il telefono è senza dubbio fantastico, ma il colore non è impressionante.

Diventa difficile per lo strumento interpretare correttamente il sentimento. Dovrai utilizzare l'analisi del sentiment basata sugli aspetti per estrarne completamente l'emozione.

Punti chiave

L’analisi del sentiment è un modo straordinario per determinare quale sia il feedback di un cliente. Quindi, mentre stiamo per concludere il nostro argomento, di seguito sono riportati alcuni dei punti chiave da considerare:

• L'analisi del sentiment utilizza ML e PNL per valutare il tono emotivo del testo digitale.
• Esistono quattro tipi principali di analisi del sentiment: basata sugli aspetti, basata sull'intento, a grana fine e rilevamento delle emozioni.
• L'analisi del sentiment aiuta a migliorare prodotti e servizi individuando le aree di miglioramento in base al feedback dei clienti.
• L’analisi del sentiment facilita un coinvolgimento più personalizzato dei clienti, poiché le aziende possono rivolgersi per affrontare le preoccupazioni e convertire le esperienze negative in positive, migliorando così la fidelizzazione dei clienti.
• Per eseguire l'analisi del sentiment, le aziende seguono passaggi chiave, tra cui la raccolta dei dati, la pulizia del testo, l'analisi dei dati utilizzando algoritmi di analisi del sentiment, l'incorporamento di parole e il test e la formazione di modelli di apprendimento automatico.
• Le sfide nell’analisi dei sentimenti includono difficoltà nel rilevamento del sarcasmo, nel rilevamento della negazione, nell’interpretazione dell’uso degli emoji e nella gestione della multipolarità nelle frasi, che possono influire sull’accuratezza della classificazione dei sentimenti.

Domande frequenti