L'introduzione del marketer locale all'analisi del sentiment

Il marketer moderno fa affidamento su un tesoro di dati a portata di mano: dalle recensioni stellate sui profili aziendali a metriche sulle prestazioni dei social media, siamo non più all'oscuro di ciò che pensano i nostri clienti, come si sentono o, in definitiva, come tendono a comportarsi.

Sebbene sorprendente, questa massa di dati rappresenta un'altra enorme sfida. Con tutte queste informazioni grezze che arrivano a un miglio al minuto, come possono i marketer locali dargli un senso per mosse più grandi e implementazioni tattiche nelle loro strategie di marketing locali?

Fortunatamente, esistono stack di tecnologie di marketing per aiutare nell'analisi dei dati e orientare le fasi successive del percorso dell'utente, da come indirizzare una campagna «provaci» alla creazione di programmi di fidelizzazione. Sebbene i feedback quantitativi, ad esempio i punteggi dei net promoter, possano essere utili, i feedback qualitativi, come gli approfondimenti testuali, offrono una potenziale miniera d'oro—se puoi raccogliere le informazioni da tutti quei dati non strutturati. Ecco perché l'analisi del sentiment offre uno degli strumenti più grandi e utili nell'arsenale del marketing di questi tempi.

Che cos'è l'analisi del sentimento?

Al suo livello più elementare, l'analisi del sentiment esamina ciò che le persone dicono su un argomento, in questo caso, un'azienda o una sede, e capisce se stanno dicendo qualcosa di buono, cattivo o indifferente.

Più dettagliata, l'analisi del sentimento esamina i punti di vista o le opinioni delle persone che sono entrate in contatto con qualcosa. È un modo per determinare le opinioni, i giudizi o le emozioni alla base del «linguaggio naturale», o le parole effettivamente utilizzate dalle persone reali, anche in set di campioni più grandi. (Ovviamente, il significato non viene trasmesso solo attraverso le parole, come il contesto generale, il linguaggio del corpo e altro ancora: nel caso del linguaggio digitale, questi includono emoji, gif, punteggiatura e altri indicatori non verbali).

Cosa sono gli strumenti di analisi del sentiment?

Gli strumenti di analisi del sentiment sono applicazioni software o piattaforme progettate per analizzare i dati di testo e determinare il sentimento espresso al loro interno. In particolare, utilizzano tecniche come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, l'analisi statistica e l'analisi basata sul lessico per classificare il sentimento del testo come positivo, negativo o neutro.

Come funzionano gli strumenti di analisi del sentiment, in teoria

La tecnologia moderna rende l'analisi digitale del sentiment molto più accessibile. In effetti un'analisi efficiente del sentiment su larga scala è emersa come il principale motore delle aziende con più sedi che adottano modelli di intelligenza artificiale, sfruttando tecniche di apprendimento automatico e utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale.

Anche strumenti digitali evita a un umano di dover esaminare ogni singola menzione del tuo marchio, analizzare ciò che la persona dietro il commento significa effettivamente dire e classificarla, un processo che tende anche a portare i pregiudizi di quella persona nella categorizzazione.

Cosa c'è nell'analisi sentimentale?

Con l'analisi del sentiment, le aziende possono acquisire tutti i dati grezzi dai clienti:tutte le recensioni, le menzioni sui social media, i moduli di feedback, i sondaggi, le emaile così via, quindi eseguilo attraverso algoritmi progettati per individuare modelli ed estrarre informazioni. Se hai mai compilato un sondaggio o lasciato una recensione su Facebook, è probabile che le tue parole siano state elaborate tramite l'analisi del sentiment. Questa scala allargata per l'elaborazione dei dati ha persino portato alcune persone a riferirsi all'analisi del sentimento come «estrazione di opinioni».

In particolare, gli strumenti di analisi del sentiment classificano il testo in tre polarità principali del sentiment:

• Sentimento positivo indica sentimenti complessivamente favorevoli.
• Sentimento negativo denota insoddisfazione o frustrazione.
• Sentimento neutro non si appoggia in entrambi i casi alle affermazioni tipicamente fattuali.

Classificarli manualmente richiederebbe molto tempo, quasi impossibile da tenere il passo, soprattutto per i team di marketing più piccoli o gli esperti di marketing locali. Ecco dove strumenti di analisi del sentiment entra, trasformare i dati non strutturati in informazioni utili con un semplice clic, tracciando anche i dati in arrivo in tempo reale, in modo da poter individuare tempestivamente tendenze o problemi emergenti.

Dietro le quinte, l'analisi del sentiment si basa su:

• algoritmi basati su regole che assegnano punteggi alle parole
• modelli di machine learning addestrato sul feedback del linguaggio naturale

Algoritmi basati su regole

Algoritmi basati su regole assegnare punteggi alle parole in base a regole o dizionari predefiniti. Ogni parola viene valutata individualmente e il relativo punteggio contribuisce al sentimento complessivo del testo.

Ad esempio, a parole come «felice» o «amore» potrebbero essere assegnati punteggi positivi, mentre a parole come «triste» o «odio» potrebbero essere assegnati punteggi negativi. Il sentimento dell'intero testo è quindi calcolato in base ai punteggi aggregati delle parole che lo compongono.

Modelli di machine learning

I modelli di machine learning sono addestrato su grandi set di dati di feedback in linguaggio naturale, dove il sentimento del testo è etichettato dall'uomo (ad esempio positivo, negativo, neutro). Il modello impara a riconoscere schemi e associazioni tra parole e sentimenti durante il processo di formazione.

Una volta allenato, il modello è in grado di prevedere il sentimento di un nuovo testo invisibile in base ai modelli ha imparato dai dati di allenamento. Questi modelli utilizzano spesso tecniche come reti neurali, macchine vettoriali di supporto o alberi decisionali per fare previsioni sul sentiment dei dati di testo.

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Come funzionano gli strumenti di analisi del sentiment: in pratica

Diamo un'occhiata a due esempi front-end di come i marketer basati sulla posizione possono utilizzare strumenti di analisi del sentimente come funzionano in situ.

Analisi del sentiment sui social media

Il social media mining è una delle aree più accessibili per scoprire cosa dicono le persone sulla loro esperienza con il tuo marchio. Gli utenti sono generalmente spontanei e meno inibiti sui social media, più propensi a condividere le loro esperienze percepite, sia positive che negative, o addirittura neutre. Eppure, 70% delle aziende ignora questa enorme opportunità di capire cosa si nasconde dietro i reclami dei clienti sui social media.

ESEMPIO: Immagina di lanciare un nuovo prodotto e di annunciarlo su piattaforme di social media come Twitter, Facebook e Instagram. Gli strumenti di analisi del sentiment sui social media monitorerebbero i commenti, le menzioni e i post relativi al prodotto su queste piattaforme. Ad esempio, se gli utenti twittano: «Ho appena messo le mani sul nuovo XYZ e lo adoro! #amazing #bestpurchase», l'analisi del sentiment riconoscerebbe questi sentimenti positivi. Viceversa, se un altro utente pubblica: «Deluso dalla durata della batteria del nuovo XYZ. Non vale la pena pubblicizzare», l'analisi del sentiment identificherebbe i sentimenti negativi. Analizzando il sentiment generale sui social media, puoi valutare la percezione del pubblico, identificare le aree di miglioramento e personalizzare di conseguenza le tue strategie di marketing o di prodotto.

Analisi del sentiment nella gestione delle recensioni

Che tu abbia chiesto a un cliente di lasciare una recensione come parte del percorso di vendita o che se ne sia occupato da solo, le recensioni dei clienti possono essere utilizzate per identificare lacune e punti deboli. L'analisi del sentiment per la gestione delle recensioni può anche informare sulle promozioni in negozio e sul miglioramento delle esperienze positive. Il processo qui funziona in modo simile all'analisi del sentiment sui social media: analizza il Web, cerca le recensioni del tuo negozio o del tuo marchio, quindi esegui tutte queste analisi attraverso lo strumento di analisi per estrarre le parole chiave, visualizzare i dati e assegnare categorie e tag al testo.

ESEMPIO: prendi in considerazione la possibilità di ricevere numerose recensioni online su piattaforme come TripAdvisor, Yelp o Google Reviews. Gli strumenti di analisi del sentiment per la gestione delle recensioni ti aiutano ad analizzare i sentimenti espressi in queste recensioni per comprendere i livelli di soddisfazione dei clienti. Se un ospite scrive: «Servizio eccezionale e camere confortevoli. Ritornerò sicuramente qui», l'analisi del sentiment riconoscerebbe il sentimento positivo. Al contrario, se un altro ospite lascia una recensione indicando «Servizio clienti scadente e problemi di pulizia nelle camere», l'analisi del sentiment identificherebbe i sentimenti negativi. Aggregando e analizzando queste recensioni, puoi apportare miglioramenti per migliorare la soddisfazione e la reputazione degli ospiti.

Perché le aziende dovrebbero preoccuparsi dell'analisi del sentiment?

Sì, le persone stanno parlando della tua attività, delle tue sedi, del tuo personale, in questo momento. Quello che dicono è importante: passaparola elettronico (eWOM) è diventato uno dei più forti indicatori di riprova sociale per le aziende di oggi. Le persone ascoltano le persone e 90% dei consumatori leggi le recensioni online prima di visitare un'azienda, mentre L'84% si fida delle recensioni online tanto quanto consigli personali.

Potresti non pensare sempre alle persone che creano una «connessione emotiva» con un marchio, ma ogni interazione suscita un'emozione di qualche tipo. I professionisti del marketing devono comprendere queste emozioni, in modo da sapere come si comporta il loro marchio e se devono migliorare qualcosa per continuare a far crescere la propria attività. Il feedback dei clienti rimane fondamentalee il marketing basato sull'analisi del sentimento rende il marketing più efficace processo decisionale basato sui dati.

L'analisi non si limita a scoprire cosa dicono le persone sulle loro esperienze con il tuo marchio. L'analisi del sentiment può anche fornire risultati più obiettivi dalle recensioni dei clienti e monitorare in tempo reale la reputazione del marchio. Questi strumenti forniscono le informazioni necessarie per migliorare l'assistenza clienti, costruire una presenza più forte o condurre ricerche sulla concorrenza. In effetti, l'analisi del sentiment è comunemente usato nelle ricerche di mercato, nelle pubbliche relazioni, nella gestione della reputazione, nella ricerca sulla concorrenza, nell'analisi delle azioni e nel trading finanziario, nell'esperienza del cliente, nella progettazione del prodottoe molti altri campi.

Puoi implementare l'analisi del sentiment per:

• misurare la notorietà e la popolarità del marchio
• traccia l'accettazione da parte degli utenti di nuovi prodotti o funzionalità
• raccogliere feedback su prodotti e servizi
• valutare l'efficacia della campagna
• reagire ai reclami in tempo reale
• ricerca la tua esperienza con il servizio clienti

Ad esempio, l'analisi del sentiment può informare la creazione di contenuti identificando argomenti o sentimenti di tendenza tra i destinatari, guidando gli esperti di marketing nella creazione di messaggi pertinenti e risonanti. Nel gestione dei social media, l'analisi del sentiment consente il monitoraggio in tempo reale delle menzioni e delle tendenze del sentiment del marchio, consentendo ai marchi di rispondere prontamente al feedback dei clienti o mitigare i potenziali rischi di reputazione. Inoltre, in gestione delle relazioni con i clienti, l'analisi del sentiment aiuta a identificare i modelli nel sentiment dei clienti, consentendo strategie di coinvolgimento personalizzate che promuovono relazioni e fidelizzazione più forti.

Ma tieni presente che: proprio come il contesto è fondamentale nelle conversazioni del mondo reale, così anche il contesto è importante per l'analisi del sentiment. Questi strumenti basati sull'intelligenza artificiale potrebbero non cogliere l'ironia o il sarcasmo, potrebbero non comprendere il linguaggio colloquiale o idiomatico e potrebbero non notare sottili sfumature nel feedback. Gli analisti di dati che progettano questi strumenti devono pensare in modo creativo per creare e aggiornare i motori in modo che rimangano utili e affidabili.

Gli orizzonti futuri dell'analisi del sentiment

Le tendenze e le innovazioni future nell'analisi del sentiment sono pronte a rivoluzionare il modo in cui le aziende comprendono e interagiscono con il feedback dei clienti. Un progresso significativo è analisi del sentiment per contenuti multimediali, che va oltre il testo per analizzare immagini, video e clip audio. Questa funzionalità consente alle aziende di estrarre informazioni preziose dai contenuti visivi e uditivi condivisi sui social media, sui forum online e sulle piattaforme di recensioni.

Inoltre, l'analisi del sentiment si sta espandendo fino a comprendere più lingue, facilitando la comprensione interculturale e le intuizioni del mercato globale. Poiché le aziende operano sempre più in ambienti linguistici diversi, la capacità di analizzare il sentiment in diverse lingue diventa fondamentale per un'analisi del feedback accurata e completa.

Inoltre, l'analisi del sentiment si sta evolvendo verso adattarsi alle piattaforme digitali e ai canali di comunicazione emergenti. Con la proliferazione di nuove piattaforme di social media, app di messaggistica e comunità online, vengono sviluppati strumenti di analisi del sentiment per analizzare il sentiment su queste diverse piattaforme. Ciò consente alle aziende di rimanere in sintonia con i sentimenti dei clienti espressi in vari contesti digitali, consentendo strategie di coinvolgimento e risposta proattive.

Infine, i progressi nell'apprendimento automatico e nelle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale continuano a migliorare l'accuratezza e la sofisticazione degli algoritmi di analisi del sentiment. Queste innovazioni consentono agli strumenti di analisi del sentiment di discernere le emozioni più sfumate, identificare segnali contestuali e fornire informazioni più fruibili per le aziende.

In conclusione: hai bisogno di un'analisi del sentiment!

Il marketing basato sull'analisi del sentiment aiuta le aziende a acquisire informazioni più approfondite sui propri clienti, migliorare l'esperienza dei clienti e rafforzare la reputazione del loro marchio. L'apprendimento approfondito delle informazioni sul pubblico attraverso l'analisi del sentiment può portare a innovazioni di prodotti e servizi, innovazioni che dimostrano ai clienti che sai come soddisfare le loro esigenze insoddisfatte e in continua evoluzione.

Infatti, 73% dei tuoi clienti si aspettano che tu comprenda le loro esigenze e il 63% si aspetta che tu possa persino anticiparle: Un buon business si basa sempre sulla soddisfazione delle esigenze dei clienti con soluzioni uniche. Dimostrare di ascoltare attivamente i clienti offre ai professionisti del marketing l'opportunità di trasformare i clienti insoddisfatti o scontenti in fedeli sostenitori, mentre rispondere al feedback positivo può portare a una maggiore fidelizzazione dei clienti.

A proposito: abbiamo già detto che l'analisi del sentiment è integrata nella nostra piattaforma di location marketing? Ottieni il pieno controllo sulla tua reputazione e semplifica la lettura, la gestione e l'analisi delle recensioni locali sul Web da un'unica piattaforma basata sull'intelligenza artificiale.