Blog
Guida pratica alla sentiment analysis

Guida pratica alla sentiment analysis

La comprensione in tempo reale delle conversazioni online parte dalla sentiment analysis, o opinion mining, che identifica il tono di voce dietro ai commenti dei consumatori. Come percepiscono il tuo brand, prodotto o servizio? 

Prova ora lo strumento più accurato per monitorare il sentiment

Introduzione

Questa guida è stata pensata per darti indicazioni pratiche per capire meglio cosa si intende per sentiment analysis, come può essere concretamente applicata, perchè dovresti utilizzarla. Nella guida sono stati inclusi anche esempi reali di brand e una demo del più accurato tool presente sul mercato.

Perchè la sentiment analysis è così importante per il tuo brand? Lo scoprirai leggendo questa guida, per il momento ti anticipo solo alcuni vantaggi:

  • Monitoraggio della percezione del brand - per comprendere cosa pensano realmente i consumatori del tuo brand, individuare i punti deboli, rispondere ai loro feedback e fornirgli quello che vogliono.
  • Gestione di potenziali crisi - per individuare un problema che potrebbe potenzialmente diventare una crisi e reagire prontamente.
  • Analisi dei competitors - per monitorare le conversazioni sui tuoi competitor e cercare di guidare il mercato.
  • Incremento delle performance - attraverso il monitoraggio di campagne, lanci di prodotto ed eventi.

Noi umani possiamo possiamo comprendere al meglio il tono di voce di un commento, perchè sappiamo contestualizzare un messaggio e riconoscere se quello che si voleva comunicare era paura, indifferenza o sarcasmo. Inoltre, riusciamo a comprendere forme gergali e abbreviazioni.

understanding/recognize comment's tone

L'espressione "Great job" in questa caso è utilizzata con sarcasmo

Nel momento in cui una macchina analizza questo tweet, lo classifica come positivo o negativo? In questo caso, l’espressione “Great job”, potrebbe essere classificata come positiva.

Grazie alle competenze di un fantastico team di data science, il sistema di sentiment analysis offerto da Talkwalker permette di riconoscere questa frase come sarcastica, assegnandole un sentiment negativo.

Monitora il sentiment

Monitora il sentiment del tuo brand online. Prova ora!

Agenda

Perché la sentiment analysis è così importante?

I feedback dei consumatori su social, siti di review, forum, blog, etc...Sono pieni di business insight utili e strategici, che non sempre sono facili da individuare e sfruttare al meglio. Capire come i consumatori stanno parlando del tuo brand e del tuo settore, e quindi riuscire a conoscere meglio la tua audience, ti permette di avere un netto vantaggio competitivo sul mercato.

La Sentiment analysis può aiutare a identificare un repentino cambio di opinione rispetto al al tuo brand o mappare le reazioni rispetto alla tua ultima campagna o lancio di prodotto. Ad esempio, se il sentiment score delle mention del tuo nuovo prodotto è negativo, potrai approfondire ulteriormente la ricerca e capire quali sono gli aspetti che dovresti migliorare.

I consumatori amano parlare dei tuoi prodotti e servizi online, non solo per elogiarli ma anche per criticarli, e l’analisi dei commenti può aiutarti a capire qual è l’aspetto meno apprezzato sul quale devi lavorare. I consumatori potrebbero amare il tuo prodotto ma considerare i servizi di consegna troppo lenti, oppure potrebbero apprezzare il lavoro del customer care ma riscontrare un bug nel processo d’ordine.

Monitorare la percezione del brand

Comprendere il sentiment che sta dietro i commenti dei consumatori significa comprendere la percezione generale che i consumatori hanno del tuo brand. L’analisi dell’evoluzione positiva, negativa o neutra del sentiment permette di valutare a fondo tutte gli aspetti che influiscono sulla percezione del brand, dall’implementazione di una nuova campagna marketing, alla sponsorizzazione di un evento, al lancio di un nuovo prodotto.

Migliorare la customer experience

Il monitoraggio del sentiment potrebbe notevolmente aiutare anche il team che si occupa della CX, in quanto gli permetterebbe di comprendere cosa pensano i consumatori nelle diverse fasi del loro customer journey e, di conseguenza, di personalizzare la loro customer experience per fidelizzarli, incrementare le vendite e ridurre il churn.

Gestire situazioni di crisi

Grazie alla sentiment analysis sarai immediatamente aggiornato in caso di repentine evoluzioni negative nell’opinione della audience. Il monitoraggio di questi cambiamenti è uno dei più efficaci strumenti a tua disposizione per prevenire una crisi. Nel caso dovessi trovarti nel bel mezzo di un PR disaster, misurare il sentiment e filtrare solo i commenti negativi può rivelarsi fondamentale per rispondere in modo mirato e tempestivo solo ad alcuni messaggi e amplificare invece la reach di quelli positivi.

Implementare attività di competitive benchmarking

La sentiment analysis può aiutarti anche a comprendere come si posiziona il tuo brand all’interno della industry. Infatti, monitorando il sentiment è possibile capire quali campagne stanno funzionando e come sta cambiando la percezione del tuo brand in rapporto a quella dei competitor, ti aiuterà a ottimizzare i tuoi punti di debolezza e a fare leva sulle conversazioni negative generate attorno alle campagne dei competitor.

Implementare attività di competitive benchmarking

McDonald's vs Burger King - the battle of the sentiment.

A tal proposito, abbiamo comparato grazie a Quick Search, il nostro motore di ricerca social, l’andamento del sentiment negli ultimi 13 mesi di McDonald’s e Burger King. Questa comparazione rivela che McDonald ha una percentuale di sentiment negativo superiore a quella di Burger King, 62% contro 40,5%, e permette di indagare anche le cause di questo picco negativo. Infatti, andando ad approfondire l’analisi dei contenuti negativi legati al brand McDonald negli ultimi 13 mesi, emerge che il 9 ottobre 2017 è stato postato un video virale su YouTube, in cui il brand viene ridicolizzato.

McDonald's ridiculing video

Quick Search ha identificato la causa del picco negativo e gli ha assegnato un sentiment negativo.

Il video su YouTube che ridicolizza il brand.

Trovare i giusti influencer

Monitorare il sentiment fornisce informazioni relative non solo a quello che pensano i consumatori dei prodotti o servizi offerti, ma anche a quello che pensano gli influencer. Ad esempio, effettuando ricerche su specifiche keyword di settore, è possibile individuare i principali influencer che stanno discutendo di questi temi positivamente, ottenendo reazioni positive anche da parte della loro audience.

Ottimizzare il customer service

Il team di customer support ha bisogno di essere costantemente aggiornato rispetto all’insoddisfazione dei clienti rispetto a specifiche caratteristiche dei prodotti o servizi offerti, e la sentiment analysis è uno dei sistemi che può aiutarli al meglio. Ad esempio, se il tuo business è basato sul passaparola, dove un ruolo importante è giocato dai siti di review, è fondamentale comprendere come si sta parlando del tuo brand su queste fonti.

Partire dai commenti negativi per recuperare la relazione con i clienti scontenti e prevenire potenziali punti critici del servizio offerto, ti permette di ribaltare la situazione e guidare i consumatori verso la creazione di contenuti positivi.

Analizza l'andamento del sentiment del tuo brand negli ultimi 13 mesi. Prova ora!

Cos'è la sentiment analysis?

Sentiment analysis, anche detta opinion mining o emotion AI, identifica l’utilizzo del natural language processing (NLP) per analizzare le conversazioni online e capire se si tratta di un messaggio positivo, negativo o neutro.

User generated content

La Sentiment analysis è una componente fondamentale nel campo della social listening, in quanto è in grado di rivelare le opinioni dei consumatori rispetto ai tuoi prodotti, servizi, punti vendita, ads, etc. Quindi, l’analisi del sentiment degli user generated content può aiutare i team dedicati allo sviluppo di prodotto, alla gestione delle digital PR, al lancio di prodotto.

Ad esempio, poniamo il caso che abbiate appena lanciato un nuovo prodotto sul mercato e volete sapere quali sono le prime reazioni sul mercato. Davanti a voi si pongono due opzioni: implementare una complessa indagine di mercato con elevati costi e dispendio di tempo oppure utilizzare la sentiment analysis, ottenendo insight utili nell’arco di pochi secondi.

Sentiment Analysis

La bandiera verde indica sentiment positivo.

Natural language processing (NLP)

“Il Natural Language Processing si riferisce al trattamento informatico (computer processing) del linguaggio naturale, per qualsiasi scopo, indipendente dal livello di approfondimento dell’analisi. Per linguaggio naturale si intende la lingua che usiamo nella vita di tutti i giorni, come l’Inglese, il Russo, il Giapponese, il Cinese, ed è sinonimo di linguaggio umano, principalmente per poterlo distinguere dal linguaggio formale, incluso il linguaggio dei computer.” (fonte: celi.it)

Come può una macchina comprendere le sottili sfumature che caratterizzano il linguaggio umano (espressioni gergali, abbreviazioni, etc)? Il sistema di sentiment analysis sviluppato da Talkwalker è in grado di comprendere il linguaggio umano i 187 lingue raggiungendo un livello di accuratezza del 90%.

Human vs machine

Insegnare a una macchina a comprendere il linguaggio umano è una sfida incredibile, in quanto il sarcasmo, l’ironia e le espressioni gergali non sono per niente facili da tradurre in punteggi quantificabili e quindi comprensibili anche alla macchina.

La chiave sarà quindi migliorare continuamente l’apprendimento dell’algoritmo e adattarlo alle specifiche espressioni che possono modificare il contesto della conversazione, e quindi il suo sentiment.

Prova ora il più avanzato sistema di sentiment analysis!

Come funziona la sentiment analysis?

La maggior parte dei provider si affida a uno dei quattro principali metodi di analisi, vale a dire rilevamento e analisi di Keyword, categorie predefinite, codifica da parte di esseri umani o sentiment analysis basata sull’IA.

Keyword scoring

Questo metodo conferisce alle parole un punteggio positivo, negativo o neutro, con il vantaggio di essere un metodo molto veloce e poco costoso.

Hmmm…

Categorie predefinite

Questo metodo si basa su un training set predefinito, definito direttamente dall’utente, sul quale viene impostato l’algoritmo sul quale si baseranno tutte le analisi. In questo caso il livello di accuratezza è maggiore rispetto al keyword scoring ma rimane comunque un sistema imperfetto, perché richiede un iniziale lavoro manuale ed è limitato in termini quantitativi di numero di risultati analizzati.

Analisi manuale

Nessuna tecnologia è contemplata per questo tipo di analisi e i principali limiti sono l’elevato dispendio di tempo e la scarsa accuratezza.

Un essere umano non sarai mai in grado di interpretare l’opinione di un altro essere umano in modo oggettivo e, inoltre, il mondo dei social media viene popolato da un numero sempre crescente di contenuti, che richiedono molto tempo per essere attentamente analizzati senza il supporto di un tool automatizzato.

Sentiment analysis basata sull'Intelligenza Artificiale

Il nostro team di data science ha sviluppato un sistema di sentiment analysis basato sull’ Intelligenza Artificiale in grado di comprendere il significato di un’intera frase. L’algoritmo è quindi in grado di riconoscere la reale attitudine di un consumatore e di contestualizzare la sua reazione.

 sistema di sentiment analysis

Avanzati modelli di deep learning sono utilizzati per replicare le funzioni cognitive del cervello umano, arrivando a comprendere le strutture linguistiche sottostanti forme basiche di sarcasmo e ironia, in quanto l’algoritmo è in grado di copiare i meccanismi di apprendimento del cervello.

Per raggiungere un livello di accuratezza elevato, che in alcuni casi arriva ad essere del 90%, i nostri data scientist hanno dovuto analizzare decine di milioni di risultati.

Come Merck KGaA sfrutta la sentiment analysis per adattare i prodotti alle esigenze dei consumatori

Merck KGaA è una delle più importanti aziende BtoB nel campo scienza e tecnologia, specializzata, tra le altre cose, nella produzione di cristalli liquidi, componente fondamentale per la creazione di schermi LCD. Grazie alla sentiment analysis di Talkwalker, l’azienda ha implementato un efficace sistema di sviluppo prodotto, che parte direttamente dall’opinione dei consumatori.

In questo settore, alcune delle domande che si pongono i product manager sono, ad esempio: dobbiamo focalizzarci maggiormente su una maggiore risoluzione o su una maggiore luminosità? Dobbiamo incrementare il contrasto? Quali sono le caratteristiche più apprezzate dai consumatori per i loro smartphone?

sentiment analysis consumatori

Comparazione delle feature per i principali smartphone sul mercato in base al sentiment.

I risultati dimostrano che risoluzione e luminosità erano due delle feature chiave per i consumatori, mentre il contrasto sembra avere una minor rilevanza.

Sentiment analysis sulla feature risoluzione

Sentiment analysis sulla feature risoluzione.

Approfondendo ulteriormente l’analisi, emerge chiaramente un sentiment positivo rispetto alla necessità di avere a disposizione schermi con un’elevata risoluzione, che risponde alla domanda: cosa vogliono i consumatori? Merck si è quindi focalizzata nello sviluppo di prodotti con maggiore risoluzione e luminosità.

Questo caso di successo dimostra come una precisa sentiment analysis applicata a un segmento di nicchia abbia portato ad ottenere risultati accurati e come questo modello abbia consentito a Merck di basare la propria strategia di prodotto su dati reali.

Altre applicazioni pratiche del nostro strumento di sentiment analysis

La tecnologia di sentiment analysis di Talkwalker è in grado di fornire insight estremamente precisi e strategici rispetto a qualsiasi argomento di interesse, sia esso il nome di un brand, un prodotto, un servizio, etc.

Questo sistema è implementato su tutta la nostra gamma di prodotti, incluso Quick Search, dove è possibile analizzare l’andamento del sentiment nell’arco degli ultimi 13 mesi. Prendiamo ad esempio uno dei prodotti che maggiormente caratterizza le nuove tendenze nel campo dell’alimentazione, il latte di soia.

strumento di sentiment analysis

Grafico che mostra l'andamento del sentiment del topic "latte di soia" negli ultimi 13 mesi.

In generale il sentiment legato a questo argomento sembra essere decisamente positivo, ad eccezione di un picco particolarmente negativo in data 12 giugno. Da cosa può essere stato causato? La campagna di un brand? Proteste da parte di gruppi di consumatori contrari all’alimentazione vegana?

campagna brand

Andando ad approfondire ulteriormente l’analisi dei contenuti che hanno determinato quel picco negativo, si scopre che in quei giorni la Corte di Giustizia UE ha stabilito che solo per prodotti animali si poteva utilizzare la parola “latte”. Questo picco all’apparenza negativo, si rivela quindi essere positivo per il prodotto, in quanto la reazione negativa è proprio nei confronti della notizia. A conferma di ciò, si nota come nei mesi successivi il trend rimanga nettamente positivo.

sentiment positivo

Un video pubblicato dalla youtuber RoxyRocksTV che commenta la notizia.

Un altro esempio è quello del brand di fama internazionale Tesla, che a gennaio di quest’anno ha avuto un inaspettato picco di sentiment negativo.


sentiment negativo

Analizzando ulteriormente la situazione, il motivo di questo picco diventa più chiaro.

Tesla Reputation

La causa di questo picco sarebbe un articolo pubblicato da Reuters, in cui viene annunciato un ulteriore ritardo nella produzione della nuova Model 3.

In questa situazione è normale aspettarsi un picco di negatività ma essere in grado di comprendere facilmente la fonte di questo picco, può fornire un significativo vantaggio in termini di gestione di crisis ed evitare danni reputazionali.

Un altro caso d’uso potrebbe essere, ad esempio, il lancio di un nuovo prodotto, in quanto la sentiment analysis permetterebbe di distinguere facilmente i feedback positivi e i feedback negativi, per agire tempestivamente su quelli negativi e proteggere la reputazione del brand.

Il futuro della sentiment analysis

Una scienza esatta? No. Un ambito in continua evoluzione dove si verificano costantemente nuovi sviluppi grazie al lavoro del nostro team di data science.

Il team di Talkwalker, lavorando ogni giorno a stretto contatto con i clienti è perfettamente cosciente del fatto che avere a disposizione un sentiment accurato è una delle principali esigenze di chi si occupa di marketing e comunicazione.

Che si tratti monitorare un brand, un prodotto o un servizio, è fondamentale riuscire a capire velocemente cosa pensano i consumatori. E tu sei in grado di comprendere realmente i consumatori e il tuo settore di riferimento? Scoprilo in pochi secondi richiedendo una demo gratuita!

futuro sentiment analysis