Che cos’è l’analisi del sentiment?

Un’analisi del sentiment è una procedura di elaborazione del linguaggio naturale che mira a riconoscere l’umore o l’atteggiamento nei testi. Viene utilizzata per analizzare automaticamente le opinioni nei social media, le recensioni dei clienti o i sondaggi.

A cosa serve un’analisi del sentiment?

Per il successo o il fallimento di un marchio, non sono solo fondamentali i numeri di vendita diretti, che possono cambiare nel breve periodo, ma anche le opinioni dei clienti. È cruciale capire come i potenziali clienti parlano del marchio, indipendentemente dal fatto che abbiano già acquistato il prodotto o meno.

• Un marchio si adatta alle tendenze attuali?
• Il marchio è percepito positivamente o negativamente dal target desiderato?
• Il marchio viene completamente ignorato?
• Come viene percepito il marchio dagli influencer?

Queste sono domande importanti che un’azienda dovrebbe chiarire attraverso un’osservazione mirata dei canali social a intervalli regolari. Le analisi del sentiment vengono inoltre effettuate dagli specialisti di borsa per stimare l’andamento delle azioni in base al comportamento d’acquisto e al sentiment generale degli investitori.

Come funziona l’analisi del sentiment?

L’analisi del sentiment, conosciuta anche come “rilevamento delle emozioni”, si basa sulla valutazione automatizzata dei commenti degli utenti per determinare se un testo è inteso in modo positivo o negativo. Si utilizzano metodi di “text mining” (vedi anche Data-Mining), ovvero l’analisi automatica di testi scritti in linguaggio naturale.

Tra le sfide più grandi di questa disciplina si annoverano le seguenti:

• La lingua naturale non è composta da liste di termini positivi e negativi, il suo significato cambia a seconda del contesto
• I metodi di analisi, che cercano parole con significato positivo o negativo in base a un dizionario predefinito e attinente al tema, consentono solo una panoramica molto approssimativa
• La frequenza delle parole che, nel contesto di una valutazione soggettiva di un prodotto, sono considerate positive o negative non è significativa
• Nei social network le opinioni non sempre sono formulate secondo le regole della grammatica italiana
• A seconda del target, si trovano tendenze proprio dell’uso linguistico, come il linguaggio giovanile

Queste difficoltà possono essere illustrate con due diverse recensioni dei clienti:

Per un’analisi del sentiment di successo, si ricorre sempre più spesso a strumenti di intelligenza artificiale. I metodi di apprendimento automatico aiutano ad addestrare strumenti che conoscono bene il target e il contesto del prodotto da analizzare. A lungo termine, così si migliora la qualità dei risultati.

Qual è lo scopo di un’analisi del sentiment?

Il compito principale di un’analisi del sentiment è quello di determinare un quadro generale delle opinioni su un prodotto o un marchio all’interno di un target definito. Pertanto, oltre alle recensioni di prodotto sul proprio sito web o nei grandi negozi online, è utile cercare post pertinenti su Facebook, X e altri social network.

Le analisi del sentiment devono riconoscere le emozioni dietro il testo scritto e inoltre comprendere ciò che l’autrice o l’autore del testo intendeva veramente.

Tuttavia, non si tratta di uno strumento per rispondere a opinioni singole o recensioni di prodotto. In tali casi, è preferibile che una persona scriva una risposta personale.

Quali sono i vantaggi dell’analisi del sentiment?

Un’analisi del sentiment offre alle aziende numerosi vantaggi nei settori del marketing, del servizio clienti e della percezione del marchio. La valutazione automatizzata di grandi quantità di testo consente di analizzare e utilizzare opinioni, atteggiamenti ed emozioni dei clienti in modo mirato.

✓ Rilevamento precoce dei sentimenti negativi dei clienti: le analisi testuali professionali permettono di captare rapidamente le sensazioni all’interno di un target. Le aziende possono così reagire tempestivamente e intervenire con misure adeguate, come una comunicazione adattata o campagne mirate.

✓ Marketing più mirato: attraverso l’analisi dei commenti dei clienti è possibile identificare esperienze positive dei clienti. Queste informazioni possono essere utilizzate per offrire pubblicità personalizzata o promozioni bonus mirate, lì dove il target è attivo.

✓ Rafforzamento della fidelizzazione dei clienti: chi comprende meglio la propria clientela può creare offerte più mirate e rispondere ai loro bisogni. Ciò rafforza la fidelizzazione dei clienti e aumenta la soddisfazione a lungo termine.

✓ Gestione della reputazione: l’analisi del sentiment aiuta a monitorare la percezione pubblica del marchio. In questo modo, è possibile riconoscere precocemente le crisi e minimizzare i rischi per la reputazione.

Quando viene utilizzata l’analisi del sentiment?

L’analisi del sentiment viene applicata in molti ambiti in cui opinioni, valutazioni o stati d’animo sono rilevanti. Le aziende la utilizzano soprattutto per ottenere approfondimenti sul comportamento dei clienti e reagire più rapidamente alle tendenze. I seguenti campi di applicazione sono particolarmente popolari:

• Campagne pubblicitarie sui social network: qui i potenziali clienti reagiscono immediatamente alle dichiarazioni dell’azienda e in alcuni casi comunicano persino tra loro, spesso in modo molto più sincero di quanto farebbero con l’azienda.
• Adattamento delle campagne: se si dovesse delineare un sentimento negativo o una falsa impressione sui prodotti pubblicizzati, le campagne corrispondenti possono essere adattate a breve termine e valutate nuovamente.
• Reazione a modifiche di prodotto o del marchio: anche dopo una nuova ed eventualmente migliorata edizione di un prodotto noto o cambiamenti visivi del marchio, le analisi del sentiment sono utili per valutare come il riallineamento influisca sulla soddisfazione del cliente e, possibilmente, sul comportamento di nuovi clienti.
• Individuare contenuti rilevanti: oltre a filtrare lo spam, è importante trovare testi ed escluderli dall’analisi quando sono solo indirettamente collegati al proprio prodotto.
• Classificare i feedback: i commenti rilevanti sul proprio marchio dovrebbero essere suddivisi o filtrati ulteriormente secondo criteri specifici, ad esempio se si tratta effettivamente di recensioni su un prodotto o se una critica è rivolta piuttosto al servizio clienti o all’imballaggio e perciò contiene molte espressioni negative.
• Misurare il successo: con un’analisi del sentiment è possibile valutare il successo delle campagne di marketing, ad esempio quando termini o frasi dell’attuale pubblicità compaiono frequentemente nei commenti insieme a parole positive.

Esempio di un’analisi del sentiment semplice

L’API Natural Language di Google è un’interfaccia di programmazione che include, tra le altre, semplici metodi di analisi del sentiment e può essere integrata in programmi propri. Google permette a chiunque, non solo agli sviluppatori e alle sviluppatrici software, di testare questa API. Basta copiare un testo nel campo di input dell’API Natural Language di Google per ottenere diverse opzioni per l’analisi del testo, inclusa l’opzione “Sentiment”.

Ogni frase viene valutata singolarmente e riceve un punteggio tra -1 e +1, dove -1 indica “molto negativo” e +1 “ottimale”. Dalle valutazioni delle singole frasi si ottiene, seguendo una scala di valori prestabilita, un risultato complessivo per il testo.

Nel seguente esempio utilizziamo la recensione fittizia di un bollitore. Il risultato mostra dove si trovano i punti deboli di un’analisi automatica del testo. Ad esempio, la frase con la valutazione peggiore contiene l’espressione “non avevo idea”. Tuttavia, leggendo il testo nel suo contesto generale, è chiaro che in quel punto l’utente sta effettivamente lodando il prodotto.

Poiché queste formulazioni e l’ironia nelle recensioni sono piuttosto eccezioni, anche un’analisi del sentiment semplice è adatta per ottenere almeno una visione d’insieme dell’umore generale all’interno di grandi quantità di testo.

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Quali strumenti per l’analisi del sentiment sono disponibili?

Oltre alla già citata API Natural Language di Google, ci sono altri strumenti di analisi professionale in grado di valutare grandi quantità di testo. Nella scelta è importante assicurarsi che lo strumento comprenda la lingua italiana e includa elenchi di parole e database sviluppati da madrelingua, con formulazioni tipiche nei contesti semantici. Ogni lingua ha, soprattutto considerando il linguaggio colloquiale, le sue particolarità, che un traduttore automatico non può riprodurre senza distorcere l’analisi del sentiment di un testo.

Hootsuite

L’analisi del sentiment basata sull’IA nella dashboard Hootsuite valuta automaticamente tutti i principali canali social, portali di notizie, blog noti e forum per determinare l’opinione generale degli utenti internet nei confronti di un marchio del prodotto. I commenti utilizzati per l’analisi possono essere filtrati per diverse parole chiave e gruppi di persone tipici.

Oltre all’analisi del sentiment, lo strumento include altre funzioni utili per le aziende. Offre, tra l’altro, un supporto IA per la creazione di contenuti e suggerisce i momenti migliori per pubblicare post. I piani sono disponibili a partire da 99 € per utente al mese.

IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson Natural Language Understanding è uno strumento IA potente per l’analisi del testo, in grado di riconoscere, tra l’altro, sentiment, emozioni, parole chiave e argomenti. Permette un’analisi dettagliata dei contenuti in diverse lingue. L’API si integra facilmente nei sistemi esistenti e fornisce approfondimenti dettagliati sul sentiment e l’intenzione dei testi. È possibile utilizzare la versione di prova gratuita per testare lo strumento IBM.

Clickworker

Clickworker adotta un approccio diverso. Un ampio network di utenti lavora sui testi attraverso micro-lavori. In questo modo, si ottiene un quadro della situazione emotiva tramite domande mirate e semplici, piuttosto che attraverso un’analisi automatica dei testi.

Il vantaggio di questo approccio è evidente: l’intelligenza umana può analizzare il sentiment nei testi in modo olistico senza doversi affidare alla connotazione di singole parole. Grazie a tre-cinque clickworker per testo e a una valutazione basata sul principio della decisione a maggioranza, si può contare in gran misura sui risultati ottenuti.