Analisi del sentiment dei clienti: esempi, definizione e strategie!

Che cos'è l'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment è il processo di identificazione e quantificazione del sentimento o dell'atteggiamento espresso in un testo. Ha acquisito importanza negli ultimi anni con l'avvento dei social media. Viene utilizzata per comprendere il sentiment dei clienti nei confronti di un'azienda o di un prodotto e per identificare le aree che necessitano di miglioramenti.

L'analisi del sentiment può essere utilizzata anche per scopi politici, per valutare l'opinione pubblica su un candidato o una politica.

Analisi del sentiment dei clienti – Significato

L'analisi del sentiment è uno strumento di text mining in grado di analizzare un gran numero di recensioni e opinioni dei clienti, nonché il sentiment che esse trasmettono. Il punteggio di sentiment indica cosa pensano le persone del prodotto.

I punteggi relativi al sentiment dei clienti aiutano le aziende a individuare i commenti negativi sui propri prodotti e a rispondere a tali sentimenti con le azioni appropriate.

Analisi del sentiment del testo

Il sentiment del testo può essere analizzato manualmente, ma si tratta di un processo che richiede molto tempo e lavoro.

L'analisi del sentiment può anche essere eseguita automaticamente utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Questi algoritmi vengono addestrati su grandi set di dati che contengono testi positivi, negativi e neutri. L'algoritmo assegna quindi un punteggio di sentiment a ciascun testo in base ai dati di addestramento.

Questo punteggio può essere utilizzato per determinare il tono generale di un testo. L'analisi del sentiment viene utilizzata anche per comprendere le esigenze dei clienti attraverso l'analisi delle loro recensioni.

Perché è importante l'analisi del sentiment?

È importante perché offre alle aziende un quadro più accurato dei propri clienti.

Consente alle aziende di ottenere informazioni dettagliate su ciò che i clienti pensano dei loro prodotti e servizi. Questo può aiutare le aziende a capire cosa vogliono realmente i clienti, cosa pensano del prodotto e se ci sono aspetti da migliorare.

Può essere utilizzato in applicazioni di assistenza clienti come chatbot e app mobili, ad esempio le piattaforme Digit utilizzano l'analisi del sentiment per comprendere ciò che interessa maggiormente agli utenti e fornire queste informazioni all'azienda.

Analisi del sentiment tramite machine learning

L'apprendimento automatico può essere applicato all'analisi del sentiment attraverso l'apprendimento supervisionato o non supervisionato. L'analisi del sentiment basata sull'apprendimento automatico è stata implementata con successo utilizzando il deep learning, dove grandi set di dati vengono utilizzati per addestrare algoritmi in grado di identificare modelli e fare previsioni su nuovi testi. 

L'analisi del sentiment è un'area di ricerca molto attiva con diverse applicazioni nel marketing, nelle ricerche di mercato, nella business intelligence integrata, ecc. Il modello di classificazione del sentiment basato sull'apprendimento automatico viene ampiamente utilizzato per varie attività come la classificazione delle notizie, il rilevamento dello spam, ecc. Gli esseri senzienti hanno portato molti progressi in questo mondo, ma non è abbastanza!

Analisi del sentiment dei clienti – Esempi

Ecco alcuni esempi in cui l'analisi del sentiment è stata utilizzata con successo:

Rilevamento della polarità delle frasi

Rilevamento della polarità delle frasi – Esempio di analisi del sentiment – Sentiwordnet La polarità delle frasi si riferisce alla natura di una frase – positiva, negativa o neutra – che può essere determinata mediante l'analisi del sentiment.

Sentiwordnet

Sentiwordnet è una risorsa lessicale per l'estrazione di opinioni e l'analisi del sentiment che contiene una rete semantica di parole inglesi annotate con punteggi di sentiment SentiStrength e tag di parte del discorso. Sentiwordnet è stato utilizzato per classificare la polarità - positiva, neutra o negativa - delle recensioni di film provenienti da un database di film online.

Punteggi e classificazioni dell'analisi del sentiment

Quando un testo viene inserito in un algoritmo di apprendimento automatico, questo restituisce un punteggio compreso tra 0 e 1 che indica il grado di positività del testo.

L'analisi del sentiment fornisce anche due classificazioni: sentiment positivo e sentiment negativo. Si tratta di categorie predefinite per i set di dati di addestramento che addestrano gli algoritmi a identificarli come testi positivi o negativi.

L'analisi del sentiment può essere ulteriormente suddivisa in 3 diversi tipi: punteggio del sentiment, classificazione del sentiment e

3 tipi comuni di analisi del sentiment

Punteggio sentimentale

Si tratta della forma più semplice di analisi del sentiment, che assegna a un testo un punteggio compreso tra 0 e 1 che indica quanto sia positivo o negativo nel suo complesso.

Classificazione del sentiment

L'algoritmo assegna ogni frase del testo a una delle categorie predefinite (positiva, neutra o negativa) in base al set di dati di addestramento. In generale, questo approccio è più accurato del Sentiment Score perché assegna un sentiment a ogni frase del testo.

Identificazione del sentiment

L'identificazione del sentiment identifica quale parte di una frase è positiva o negativa e la etichetta di conseguenza. I sentiment vengono identificati mediante tecniche di NLP che studiano la struttura linguistica delle frasi e identificano le loro parti grammaticali come nomi, verbi, avverbi, ecc. L'identificazione del sentiment può essere utilizzata per scoprire cosa vogliono i clienti dai testi che contengono i loro feedback.

Analisi del sentiment con PNL

Analisi del sentiment con NLP – Classificatore del sentiment L'analisi del sentiment con NLP è la forma più accurata di analisi del sentiment perché utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per identificare i sentimenti all'interno di un testo. L'algoritmo scompone la struttura della frase, identifica verbi, nomi, aggettivi e avverbi in ogni frase, quindi li analizza per determinarne le parti del discorso.

I sentimenti vengono identificati studiando le proprietà linguistiche delle frasi che trasmettono un significato positivo o negativo su un argomento. L'API SentiStrength fornisce un esempio di come vengono calcolati i punteggi di sentiment per i testi. Si basa sulla combinazione di due algoritmi di apprendimento automatico: Naive Bayes e Support Vector Machines (SVM).

Ad esempio: questa doveva proprio essere la giornata perfetta Punteggio del sentiment = 0,8 Classificazione del sentiment = Sentiment positivo Identificazione del sentiment = Questa frase è positiva. I sentiment vengono identificati tramite tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che studiano la struttura linguistica delle frasi e identificano le loro parti grammaticali, come nomi, verbi, avverbi, ecc.

Strategia per le imprese

Affinché l'analisi del sentiment funzioni in modo efficace, le aziende devono avere accesso a dati sufficienti su ciò che le persone pensano realmente dei loro prodotti e servizi. 

L'addestramento degli algoritmi sulle recensioni esistenti aiuta a individuare i sentimenti relativi a parole chiave o marchi specifici presenti nei feedback dei clienti. L'analisi del sentiment può essere utilizzata per monitorare i canali social media di un'azienda e capire cosa ne pensano le persone.

Alcuni eccellenti analizzatori di sentiment

Ecco alcuni dei più popolari analizzatori di sentiment e sentiment dei clienti disponibili.

Strumento di analisi del sentiment Sentiment HQ

Sentiment HQ è un'applicazione web che fornisce un'analisi del sentiment di qualsiasi testo in meno di 60 secondi. Il punteggio di sentiment indica se il testo è positivo o negativo, mentre la classe di sentiment identifica il tipo di espressione: elogio, critica o neutro. L'API di Sentiment HQ consente di implementare l'analisi del sentiment nelle applicazioni e nei siti web.

Mentionmapp Monitoraggio e analisi dei social media

Mentionmapp monitora i post sui social media su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube, ecc. e fornisce analisi aziendali in tempo reale per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori in materia di assistenza clienti utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati per l'analisi del sentiment. Mentionmapp fornisce anche report visualizzati dell'analisi del sentiment e della classificazione del sentiment, in modo da poter monitorare ciò che i clienti dicono del vostro marchio.

API per l'analisi del sentiment di Bitext

Bitext è un'applicazione web che analizza il sentiment nei testi di qualsiasi lingua utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. Il Sentiment Score indica se il testo è positivo o negativo, mentre il Sentiment Class identifica il tipo di espressione: elogio, critica o neutro. L'API di Bitext consente di implementare l'analisi del sentiment nelle vostre applicazioni e nei vostri siti web.

Strumento di analisi del sentiment IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics offre una funzione di analisi del sentiment che utilizza classificatori per rilevare i sentimenti sulla base di categorie predefinite quali "positivo", "negativo" e "neutro". Il punteggio di sentiment di IBM fornisce una stima del grado di positività o negatività del testo. Lo strumento di analisi del sentiment non si limita a esaminare le parole chiave per assegnare il punteggio di sentiment, ma tiene conto anche della struttura della frase, garantendo così una maggiore accuratezza.

Considerazioni finali

Grazie per aver letto questo articolo. Speriamo che ti sia stato utile. L'analisi del sentiment è un nuovo ed entusiasmante campo della scienza dei dati e molte aziende utilizzano le API per comprendere le opinioni dei clienti sui loro prodotti e servizi. Gli analizzatori di sentiment non solo ti dicono se un testo ha un significato positivo o negativo, ma possono anche classificare le frasi in categorie predefinite come soddisfazione, gioia, tristezza, ecc. 

L'analisi del sentiment offre alle aziende la possibilità di ottenere feedback dai consumatori attraverso i canali dei social media, aiutandole a migliorare la propria strategia aziendale di conseguenza.

Le informazioni raccolte dall'analisi del sentiment sono fondamentali per le aziende che desiderano scoprire cosa pensano le persone del loro marchio online. Consentono loro di implementare cambiamenti per migliorare la qualità dei prodotti/servizi offerti.