Le aziende faticano a trarre valore dai propri dati per comprendere i sentimenti dei propri clienti. Di cosa parlano i clienti? Come si comportano i loro prodotti e servizi sul mercato? È fondamentale rispondere a queste domande. Le tecniche di analisi del sentiment possono far emergere preziose informazioni dal feedback dei clienti diffuso su social media, forum, siti web di recensioni e altro ancora.
Cos'è l'analisi del sentiment?
L’analisi del sentiment utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per capire se le opinioni estratte sono positive, negative o neutre. Le aziende eseguono l’analisi del sentiment su testi come ad esempio, il feedback dei clienti su marchi/prodotti per comprendere meglio le loro opinioni.
Tipi di analisi del sentiment
L’analisi del sentiment aiuta a determinare la polarità dell’opinione come positivo, negativo o neutro. È anche utile per estrarre e analizzare emozioni come rabbia, felicità, tristezza, ecc.
L’analisi del sentiment viene utilizzata anche per comprendere l’importanza o l’urgenza di un compito e per valutare l’interesse di un gruppo o di un individuo per qualcosa. I data scientist e gli esperti di modellazione del dato possono progettare l’analisi del sentiment secondo le loro esigenze.
Ecco alcuni tipi popolari di analisi del sentiment:
Analisi fine del sentiment
Utilizzando questo tipo di analisi è possibile capire quanto siano polarizzate le emozioni.
Ad esempio, il sondaggio d’opinione prima delle elezioni politiche mostra dove si trovano i possibili orientamenti del voto delle persone. Questo tipo di analisi fornisce una comprensione più profonda espandendo le categorie di polarità, come:
- Fortemente d’accordo
- Essere d’accordo
- Neutro
- Disaccordo
- Fortemente in disaccordo
Questa analisi è simile a una scala a 5 punti in cui “Totalmente d’accordo” è 5 stelle e “Totalmente in disaccordo” è 1 stella.
Rilevazione delle emozioni
L’analisi del sentiment è progettata per estrarre e comprendere le emozioni. In questa particolare casistica, l’analisi dei lessici risulta particolarmente importante, tuttavia, il forte uso di dizionari può presentare uno svantaggio in quanto, lo stesso insieme di parole può avere significati opposti in base al alla cultura e al contesto in cui vengono utilizzati.
Pertanto, l’analisi del sentiment con algoritmi di Machine Learning tende ad essere più utile in questo particolare caso e sempre più spesso vengono utilizzate emoticon per ovviare ai fraintendimenti.
Analisi delle intenzioni
L’analisi del sentiment può essere progettata per capire se il cliente o il potenziale cliente è interessato o meno a un particolare prodotto e può anche aiutare le aziende a capire se un cliente intende effettuare un acquisto.
Analisi del sentiment basata sugli aspetti
Questa è una tecnica che aiuta le aziende a condurre ricerche approfondite sul feedback qualitativo dei clienti. Ad esempio, quando i clienti parlano della durata di conservazione di un prodotto, dell’esperienza dell’utente presso un punto vendita oppure del tempo di risposta a una query online o telefonica, il loro tono può essere positivo, negativo o neutro.
Esistono complessi algoritmi di Machine Learning che possono aiutare a determinare il sentimento di fondo in tali affermazioni. Ad esempio, se un cliente dicesse: “il tempo di risposta per effettuare domande online è troppo lungo”, l’algoritmo può identificare un sentiment negativo.
Analisi del sentiment multilingua
L’analisi del sentiment multilingua è più difficile e complessa perché coinvolge più di una lingua. Gli algoritmi di identificazione di testo possono facilitare il processo aiutando a rilevare la lingua nel testo e i modelli prea-ddestrati possono convertire il testo nella lingua scelta.
Come eseguire l'analisi del sentiment e il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'analisi del sentiment
Esistono diversi metodi per valutare le emozioni nei testi. Vediamoli in maniera semplificata:
- Sistemi basati su regole: l’analisi del sentiment può utilizzare regole predefinite per determinare il sentiment in base a parole o frasi specifiche. Le parole positive indicano un sentimento positivo e le parole negative indicano il contrario. Sebbene semplice, potrebbe mancare di sfumature.
- Algoritmi di machine learning: i modelli di machine learning, come Support Vector Machines o Naive Bayes, imparano dai dati etichettati per prevedere il sentiment. Possono gestire complessità e sfumature, rendendoli ampiamente utilizzati nelle attività di analisi del sentiment.
- Modelli di deep learning: le tecniche di deep learning, come le reti neurali ricorrenti (RNN) o le reti di memoria a breve termine (LSTM), elaborano dati sequenziali e possono acquisire modelli complessi, migliorando l’accuratezza dell’analisi del sentiment.
- Modelli ibridi: la combinazione di sistemi basati su regole, algoritmi di machine learning e modelli di deep learning può creare approcci ibridi. Questi modelli sfruttano i punti di forza di ciascun metodo, offrendo un’analisi più completa.
- ChatGPT per l’analisi del sentiment: ChatGPT, basato sull’elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP), è un modo rivoluzionario per analizzare il sentiment. Conversando con il modello ed esaminando le sue risposte, puoi valutare il sentimento di fondo. La sua comprensione contestuale e la sua vasta conoscenza lo rendono abile nell’interpretare le emozioni nelle conversazioni testuali. Inoltre, è facile da usare e non richiede conoscenze tecniche approfondite.
La scelta del metodo dipende dal caso d’uso specifico e dalla complessità dell’attività di analisi del sentiment in questione.
In Blue BI abbiamo applicato con successo l’analisi del sentiment in diversi use case:
- Farmaceutico:
- Analisi mail ricevute da Farmaco Vigilanza, identificando quali farmaci hanno causato maggiori problemi
- Analisi mail ricevute da medici per problematiche tecnico/informatiche e per fornire un supporto automatizzato
- Fashion:
- Rilevare difetti/imperfezioni su capi di abbigliamento percepiti dai clienti, identificando possibili criticità in fase di produzione
- Analisi real-time dei commenti sui social network durante le sfilate per capire l’opinione degli utenti
- Forum/Sistemi di ticketing:
- Analisi dei ticket ricevuti dal servizio di assistenza per capire quali sono le problematiche più frequenti e gestirle nel modo corretto; fornire un feedback retrospettivo per individuare la causa scatenante e attuare una soluzione correttiva
- Fornire una soluzione automatica alla problematica e rilevare il feedback sull’efficacia
- Hospitality:
- capire e misurare il livello di soddisfazione dei clienti in merito ad un soggiorno, una esperienza o di un servizio associato ad una struttura ricettiva
Vantaggi dell'analisi del sentiment
- Automatizzazione delle decisioni: l’analisi del sentimento può automatizzare il processo di valutazione delle opinioni degli utenti o dei clienti, consentendo alle aziende di prendere decisioni basate sui dati in modo più efficiente.
- Comprendere il feedback del cliente: permette alle aziende di comprendere meglio come i loro prodotti o servizi sono percepiti dal pubblico, identificando aree di forza e debolezza.
- Risposta tempestiva: consente alle aziende di rispondere tempestivamente ai commenti o alle recensioni dei clienti, migliorando la soddisfazione del cliente e la reputazione del proprio marchio.
- Pianificazione della strategia di marketing: l’analisi del sentiment può aiutare a identificare tendenze di mercato e a guidare la pianificazione delle strategie di marketing in base alle preferenze del cliente.
- Monitoraggio della concorrenza: aiutare a distinguersi nel mercato e dai vari competitors
- Rilevamento delle crisi di reputazione: individuare rapidamente situazioni di crisi e a prendere misure correttive per preservare la reputazione del marchio.
Svantaggi dell'analisi del sentiment
- Complessità dei testi: l’analisi del sentiment può essere complessa a causa della varietà di espressioni, giochi di parole e linguaggi informali utilizzati nelle comunicazioni online.
- Ambiguità e sarcasmo: le affermazioni possono essere ambigue e contenere sarcasmo o ironia, il che può rendere difficile l’interpretazione corretta.
- Limiti linguistici: alcuni algoritmi di analisi del sentiment possono essere più efficaci in determinate lingue o culture rispetto ad altre.
- Necessità di addestramento: molti modelli richiedono un addestramento iniziale su dati etichettati, che può essere dispendioso in termini di tempo e risorse.
- Generalizzazione limitata: alcuni modelli possono avere difficoltà a generalizzare bene a nuovi contesti o a catturare sfumature complesse di sentimenti.
In definitiva, l’analisi del sentimento è una potente tecnica che offre numerosi vantaggi e può fornire informazioni preziose, accelerando il processo di valutazione, tuttavia ci sono situazioni in cui l’input e l’interpretazione umana sono irrinunciabili: la combinazione di entrambi può portare a risultati più completi ed efficaci.
Blue BI presenta al convegno dell'Osservatorio BD&BA
Blue BI ha presentato il suo punto di vista sulla Sentiment Analysis durante il convegno “Data culture & Generative AI: verso una nuova data experience” dell’Osservatorio di Big Data & Business Analytics. Se vuoi scoprire di più, clicca qui.
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