Conoscere da vicino i propri utenti
Un tempo era il “Cosa dicono di noi”, una sezione all’interno dei siti che raccoglieva articoli e uscite sulla carta stampata.
Su quello si fondava la brand reputation, e il contatto tra i clienti e le marche avveniva in maniera più filtrata.
Poi sono arrivati i social con il loro potere democratizzante e la possibilità così di esprimere, ovunque, la propria opinione. Si è sviluppata così, di conseguenza, anche la web reputation, l’opinione cioè di una marca/brand proprio emersa proprio dai giudizi presenti online.
Accanto a questo, si è consolidata poi un’altra tendenza. Quella di conoscere da vicino i propri utenti, le loro abitudini di consumo, le preferenze e le opinioni così da orientare al meglio la direzione dell’azienda stessa.
Due tendenze che hanno influito sulla nascita della Sentiment Analysis, che, facendo ricorso al machine learning, permette di effettuare analisi delle interazioni tra utenti, di comprenderne il tono e filtrarne così gli effetti.
Il funzionamento
L’analisi è possibile attraverso algoritmi di processamento del linguaggio naturale che raccolgono dati da diverse piattaforme (blog e forum, social network classici – Facebook, Linkedin…) e, prendendo in considerazione una o più porzioni di testo (ad esempio il nome di un brand, di una persona oppure un argomento), ne determinano il tono, ovvero l’opinione positiva o negativa, l’intensità di tale opinione e l’emotività con cui questa è espressa (attraverso l’uso di aggettivi, punteggiatura, emoticons.. e la rilevanza dell’oggetto d’analisi rispetto al contesto.
All’interno di ogni commento il software deve essere in grado di considerare queste caratteristiche:
- Tone of voice
- Intensità
- Emotività
- Rilevanza
Ma perché la Sentiment Analysis è così importante per un’azienda?
Date le premesse di apertura di questo articolo, la risposta viene naturale, perché, grazie alla Sentiment Analysis, è possibile capire il Sentiment, l’opinione degli utenti rispetto al brand in un dato periodo temporale e in un contesto definito. Addirittura valutare le conseguenze dell’introduzione sul mercato di un nuovo prodotto così da modificare le proprie intenzioni.
L’utilizzo della sentiment analysis è in grado di fornire all’azienda una definizione veritiera sulla reputazione del brand e sul gradimento dei suoi prodotti
Attraverso questa tipologia di analisi, dunque, le aziende possono ottenere maggiori insight non soltanto sui propri consumatori, ma anche sull’andamento delle proprie attività.
Insomma, un metodo valido e funzionale per declinare sul web la cara e vecchia empatia.
VIDEO DEMO: Machine Learning
