Sentiment Analysis: cos’è e come utilizzarla

Cos’è la Sentiment Analysis?

La Sentiment Analysis, conosciuta anche come opinion mining o Emotion AI, è uno specifico campo dell’elaborazione del linguaggio naturale il cui obiettivo è quello di costruire sistemi per l’identificazione e l’estrazione di opinioni da un testo scritto. 

Alla base di tale estrazione ci sono i principali metodi di linguistica computazionale e di analisi testuale. In questo modo, al termine dell’analisi, sarà possibile avere una visione generale delle emozioni e dei sentimenti. Questa attività, in poche parole, aiuta ad intercettare l’atteggiamento dell’autore di un testo nei confronti di un determinato argomento.

Nel corso degli ultimi anni gli utenti sono stati spinti, sempre di più, ad esprimere la propria opinione su un prodotto acquistato o un’esperienza vissuta sul canale web.  

Questo interscambio di opinioni viene spesso sollecitato anche dalle stesse aziende, che hanno compreso l’importanza di inserire, all’interno del Customer Journey dei propri clienti, la possibilità di leggere le valutazioni di chi, prima di loro, ha compiuto la stessa azione.

I diversi tipi di Sentiment Analisys

La grande utilità della Sentiment Analysis e della Conversational Analysis per le aziende è evidente. Dalle interazioni dei propri utenti, che siano spontanee o meno, è possibile capire in che cosa bisogna migliorare e che cosa sta funzionando. A cosa tengono i propri clienti e anche cosa pensano gli utenti dei competitor di maggiore interesse.

Tutto ciò, ovviamente, ha una validità solo se si comprende come fare Sentiment Analysis e se il processo viene strutturato in maniera corretta.  Questo tipo di analisi, che ad un occhio inesperto potrebbe sembrare abbastanza semplice da condurre, contiene svariate insidie che possono compromettere il risultato finale. Oggi, fortunatamente, sono svariati i tool che supportano le aziende in questa attività e che permettono di automatizzare l’analisi dei testi in base al canale di provenienza.

Inoltre, ci sono tipologie specifiche dell’Analisi del Sentiment da adattare alle singole esigenze delle aziende. Di seguito le più comuni:

• Analisi recensioni: partire da questo canale in molti casi può essere un’ottima idea. La maggior parte delle piattaforme permette di analizzare le diverse sfumature del gradimento tramite una scala di valori. In questo modo si possono definire le polarità, sia positive sia negative, che l’utente ha espresso all’interno della propria recensione.
  
  
• Rilevamento delle emozioni: questa tipologia di analisi è sicuramente più complessa della precedente ma di gran lunga più efficace. In questo caso vengono prese in considerazioni la paura, la rabbia, la soddisfazione e l’insoddisfazione, la gioia e la delusione. L’analisi può essere effettuata manualmente oppure 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 specifico sono le risposte dell’utente ad essere monitorate. Sono prese in considerazione particolari aspetti e caratteristiche in modo da non dare un giudizio generico sull’intera frase, ma sono valutati i singoli aspetti in una recensione o in un commento.

Come strutturare in maniera corretta una analisi del Sentiment

Alla base di questa attività deve esserci sempre un’accurata analisi dei dati. Solo partendo da una base dati solida è possibile creare un percorso strutturato, per arrivare ad un risultato il più possibile veritiero.

La seguente può essere considerata una guida generale sui vari step da seguire per strutturare al meglio una Sentiment Analisys:

• Identificazione dell’obiettivo: qual è lo scopo della nostra analisi? Si tratta di analizzare i sentimenti e le emozioni nei confronti di uno specifico prodotto, marchio o servizio? O si tratta di analizzare quello che prova il cliente nei confronti dell’azienda in generale? Questo servirà a definire il perimetro di azione dell’analisi e a guidare le decisioni successive;
  
  
• Scelta delle fonti dei dati: una volta stabilito l’obiettivo è fondamentale determinare anche le fonti dei dati che si andranno ad analizzare. Possiamo prendere in considerazione i dati che provengono dai social media oppure le recensioni online. Si possono analizzare i sondaggi di opinione, dati interni provenienti dall’azienda, e così via. Un obiettivo chiaro, definito nel primo punto, renderà la scelta della fonte dei dati molto più facile;
  
  
• Raccolta dei dati: una volta scelta la fonte o le fonti dei dati da analizzare, questi andranno raccolti. Questo processo può essere effettuato manualmente oppure in modo automatizzato;
  
  
• Pulizia e preparazione del dato: i dati devono essere puliti e strutturati in un determinato modo, a seconda del tool scelto per effettuare la Sentiment Analysis. Andranno quindi eliminati i duplicati, eliminati i dati sensibili e il dato dovrà essere normalizzato. A queste azioni basilari se ne posso aggiungere altre in base alla fonte e alla complessità dell’analisi stessa;
  
  
• Analisi dei dati: dopo avere preparato i dati si inizia con il processo vero e proprio di analisi. Questo processo può prevedere l’utilizzo di tecniche di analisi del linguaggio naturale, come la classificazione delle parole, l’analisi semantica o altro ancora. Questa attività permetterà di comprendere il tono generale della conversazione ed identificare eventuali sentimenti positivi, negativi o neutri;
  
  
• Interpretazione dei risultati: dopo aver effettuato l’analisi è necessario interpretarne i risultati e trarne le conclusioni in base agli obiettivi stabiliti. Questo può comprendere l’identificazione dei principali fattori che influenzano i clienti, la valutazione di un’eventuale strategia di marketing e molto altro ancora;
  
  
• Rappresentazione dei risultati: come ultimo step, spesso sottovalutato, c’è la rappresentazione e la divulgazione dei risultati. Le evidenze raccolte devono essere comunicate in modo chiaro ed esaustivo.

I vantaggi per le aziende

Se si prendono in considerazioni tutte le interazioni che ogni giorno le aziende ricevono sui diversi touchpoint presenti nel Customer Journey dei loro clienti, ci si accorge immediatamente quanto sia fondamentale l’analisi di queste ultime.

In questo modo, è possibile cogliere una miriade di sfumature relative alla reale percezione dei clienti, quali sono le motivazioni che spingono i propri consumatori nell’acquisto di un prodotto e, allo stesso tempo, percepire la leva emotiva che li guida.

Molte volte si tratta di dettagli che sfuggono ai classici strumenti di business intelligence o che non possono essere raccolti tramite le tradizionali survey.  Grazie a questa pratica, le aziende avranno la possibilità di avere maggiori informazioni correlate alla semplice percezione degli utenti.

Inoltre, rispetto alle tradizionali indagini e survey, si ottengono tre importanti vantaggi:

• Riduzione dei costi
• Riduzione dei tempi
• Risultati finali più precisi e veritieri
  
  

In conclusione, rispetto al passato, in cui indagine di questo tipo non venivano effettuare e le opinioni dei clienti erano frequentemente “pilotate”, la Sentiment Analysis è in grado di fornire a chi la utilizza un dato veritiero sulla reputazione del brand o sul gradimento di uno o più prodotti o servizi.

In questo modo le aziende posso ottenere un numero maggiore di dati non soltanto sui proprio utenti ma anche sull’andamento delle proprie attività e campagne.

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