Cosa faresti se potessi capire esattamente cosa pensavano i tuoi potenziali clienti? Come utilizzeresti questo tipo di informazioni sui dati? La risposta più intuitiva: indirizzare i messaggi di marketing o la pubblicità digitale—mentre la gestione della reputazione online di un'azienda è spesso trascurata.

Con strumenti digitali sempre attivi, puoi rispondere a un potenziale problema che emerge in uno dei tuoi punti vendita, prima che raggiunga i media. E lo sappiamo tutti: agire rapidamente per mitigare le discussioni rischiose può richiedere meno risorse piuttosto che rispondere a posteriori con pubbliche relazioni in caso di crisi per ripristinare la reputazione del marchio, se si coglie la situazione in tempo. Entra nel mondo dei set di dati di analisi del sentiment.

Che cos'è l'analisi del sentimento?

Nel nostro recente introduzione all'analisi del sentiment, abbiamo parlato di come un software di analisi del sentiment esamina ciò che le persone dicono online su un argomento, ad esempio un'azienda o un particolare punto vendita. Questi strumenti utilizzano algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per determinare le opinioni, i giudizi o le emozioni alla base del «linguaggio naturale» nei post.

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Chi utilizza gli strumenti di analisi del sentiment?

Le aziende di ogni settore possono ottenere informazioni sui dati attraverso l'estrazione di opinioni e l'analisi del testo, ma i settori dei servizi potrebbero trarne vantaggio nel modo più immediato: le sedi implicano interazioni costanti e personali con i clienti, con operazioni che invitano i clienti a recensirle o traggono vantaggio dall'incoraggiamento dei clienti a pubblicare le loro esperienze sui social media.

I marketer con più sedi che cercano di sfruttare al meglio il feedback dei clienti utilizzano un software di analisi del sentiment per ottieni informazioni che informano i movimenti di marketing locali o persino le decisioni aziendali a livello aziendale—ecco perché gli strumenti di analisi del sentiment si rivelano utili per strategie SEO locali, anche.

• Scopri come la messaggistica arriva ai potenziali clienti, consentendo modifiche al tono di voce e alla scelta delle parole per influenzare risultati migliori
• Individua potenziali problemi in una sede o in un punto vendita specifico prima che diventino un grave problema, aprendo il tempo per affrontare frontalmente gli eventi urgenti
• Usa il rilevamento delle emozioni per informare potenziali nuovi programmi o campagnee attirare più clienti o fidelizzare le persone che già ti amano
• Pubblicità digitale mirata per incoraggiare le visite a un ritmo migliore

Riassumendo, gli strumenti di analisi del sentiment offrono processi automatizzati, risparmiando tempo e fatica nell'analisi e decodifica manuale di ogni punto.

Under the Hood: come funziona in pratica l'analisi del sentimento?

Gli strumenti odierni di analisi del sentiment si basano sulla PNL e sull'apprendimento automatico, cavalcare l'onda degli strumenti di intelligenza artificiale per operazioni aziendali più efficienti integrando informazioni granulari sui dati nella business intelligence.

I modelli NLP sono formato su grandi volumi di testo disponibili nel pubblico dominio, come post sui social media o commenti e recensioni, nonché dati aziendali come le trascrizioni delle chat dell'assistenza clienti. Quindi, strumenti di analisi del sentiment scansiona i testi in questione per determinare gli atteggiamenti in base alla lingua (e agli emoji) usati.

Qual è la differenza tra social listening e sentiment analysis?

Ascolto sociale implica il monitoraggio delle conversazioni e delle discussioni online su un marchio o un argomento su varie piattaforme, con l'obiettivo di comprendere l'opinione pubblica e raccogliere feedback. Analisi del sentiment si concentra specificamente sull'analisi del tono emotivo di queste conversazioni per determinare se sono positive, negative o neutre, fornendo informazioni sulle percezioni e gli atteggiamenti dei clienti.

L'analisi su larga scala consente di scoprire le emozioni dei clienti nei dati testuali in modo conveniente. Creare internamente il proprio software di analisi del sentiment, invece, comporterebbe costi incredibili. Sapevi che il co-fondatore di OpenAI Sam Altman fissa il costo della formazione dei propri modelli a più di 100 milioni di dollari, mentre tenere il passo continua a «diventare sempre più costoso».? Per fortuna La piattaforma di Uberall ti dà accesso a un machine learning pre-addestrato di qualità strumento pronto per eseguire l'analisi del sentiment per tuo conto.

Preparazione del modello di machine learning per l'analisi del testo

Essenzialmente, Le tecnologie NLP addestrano gli algoritmi per comprendere il testo in modo simile al cervello umano. Si inizia con la preelaborazione e la pulizia dei dati di testo non elaborati in preparazione all'apprendimento automatico.

Nel caso degli algoritmi NLP, le macchine necessitano di un contesto iniziale per i dati di testo grezzi contenenti reali esigenze di linguaggio umano. I motori di analisi del sentiment spesso iniziano con un processo di tokenizzazione, suddividendo i testi di formazione in unità più piccole, quindi trasformando le unità raggruppate in vettori rappresentazionali, attraverso un processo noto come embedding. Le macchine convertono anche le parole nella loro forma radice, nota come lemmatizzazionee filtra le «parole chiave» meno utili.

Estrazione di opinioni e estrazione di testo

Una volta addestrato, software di analisi del sentiment naviga in Internet alla ricerca di recensioni e opinioni dei clienti su piattaforme di social media, blog e altre piattaforme digitali. Tutto questo generazione di recensioni Qui entra in gioco il lavoro che svolgi come parte della tua strategia di marketing, parte del processo di text mining del software; noto anche come opinion mining.

Il software di analisi del sentiment trova le recensioni e le raccoglie per un'analisi più approfondita. Può quindi analizzare quel grande volume di testo e passare così alla fase successiva del processo: analisi e punteggio.

Analisi del testo, rilevamento delle emozioni e punteggio del sentimento

Una volta che il software converte il testo grezzo in un formato analizzabile, passa a ricerca di parole chiave per l'analisi. Le parole chiave estratte ricevono un punteggio di sentiment basato su una scala misurata che indica gli elementi emotivi incorporati nel modello addestrato.

Molti algoritmi di PNL eseguiranno l'analisi del testo per assegnare il punteggio del sentiment. Questi cercano termini come «geniale», «fantastico», «ok», «odio», «disgustoso» e così via etichettare il contenuto come «positivo», «neutro» o «negativo».

Il sentimento può comportare l'analisi attraverso una serie di metodi:

• Analisi graduale del sentiment offre una precisione di polarità, ad esempio interpretando le recensioni stellate su una scala da buona a cattiva.
• Rilevamento delle emozioni consente di andare oltre la rilevazione delle emozioni, a seconda del lessico o del complesso algoritmo di machine learning NLP su cui il software è stato addestrato.
• Analisi del sentimento basata sugli aspetti (ABSA) puoi ingrandire caratteristiche particolari dei tuoi prodotti o servizi, come il servizio clienti o la pulizia.
• Analisi delle intenzioni verifica se gli utenti sembrano interessati all'acquisto o semplicemente alla navigazione.

Le emozioni assegnate tramite i punteggi del sentimento dipendono da sistemi basati su regole selezionati per l'addestramento di ciascun modello. Poiché le selezioni iniziali relative al punteggio e al lessico si basano sulla classificazione dei sentimenti assegnata durante la formazione, tali scelte influiscono in modo significativo sui risultati.

Software efficace per l'analisi del sentiment aggrega i dati elaborati per visualizzazioni di alto livello, consentendo al contempo di approfondire l'analisi del testo, per evidenziare problemi o emozioni individuali di potenziale interesse. Poiché continuano a navigare a strascico, gli utenti possono interagire con i risultati in tempo reale, una funzionalità particolarmente utile per affrontare le crisi delle pubbliche relazioni. L'analisi automatizzata del sentiment tramite machine learning può anche fornire opzioni per avvisare istantaneamente i team giusti per la risoluzione di un problema.

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Fondatrice di Miriam Ellis Consulting

Le caratteristiche da tenere a mente per il software di analisi del sentiment

Pronto a guardare oltre un semplice conteggio di menzioni o commenti? È necessario accedere a dati coerenti e accurati, un fattore chiave da considerare quando scelta di servizi SEO locali—perché non tutti gli strumenti di analisi del sentiment sono uguali. Valuta se hai bisogno di determinate funzionalità di analisi del sentiment per:

• sentiment complessivo in un determinato periodo di tempo o termine di ricerca
• sentimento accumulato nel tempo, evidenziando picchi e depressioni
• sentimento del marchio o sentimento per argomento
• dettagli granulari, ad esempio chi pubblica per lo più positivi o negativi
• conversazioni di tendenza e tendenze nell'attività conversazionale
• nuvole di parole chiave per le parole utilizzate più di frequente nelle recensioni pertinenti

Potresti anche volerlo considera come vuoi ricevere approfondimenti sui dati: quali tipi di visualizzazione risponderebbero meglio alle tue esigenze? Quanto puoi personalizzare la tua analisi? Questo particolare strumento ti consente di interagire e operare in tempo reale? In che modo questo strumento integra i dati per l'analisi: quali piattaforme può monitorare e come si connette ad esse? E quanto è intuitiva l'interfaccia? È disponibile la codifica a colori? Dopotutto, devi lavorare con i risultati!

Le migliori pratiche con il software di analisi del sentiment

Quando incorpori l'analisi del sentiment nella tua strategia di marketing locale, fai attenzione alle insidie: Gli algoritmi di PNL non sempre rilevano il sarcasmo o gestiscono l'ambiguità, anche se i risultati continuano a migliorare. Tuttavia, da una prospettiva a volo d'uccello, questi utili strumenti monitorano lo stato generale del marchio, individuano tempestivamente le crisi di reputazione, tracciano le prestazioni delle campagne, eseguono analisi della concorrenza e migliorano l'assistenza clienti.

Il software di analisi del sentimento non dovrebbe agire da solo: combina l'automazione con la gestione proattiva delle recensioni e degli annunci per sinergie efficaci, come KFC trovato. Pur concentrandosi sull'aumentare la loro visibilità e attrarre i clienti locali, KFC ascolta sempre di più le preferenze dei clienti, offrendo loro pubblicità mirata al momento e nel luogo giusti per sfruttare al meglio i loro appetiti.

Oppure guarda al successo del negozio di articoli sportivi Decathlon, che ha collaborato con Uberall per ottimizzare più processi, migliorarne il posizionamento e generare un aumento del traffico digitale. La piattaforma basata sull'intelligenza artificiale ha consentito ai team di marketing e assistenza clienti di Decathlon di estrarre informazioni importanti sui dati in modo più efficiente, fornendo loro visualizzazioni in tempo reale delle preferenze e dei comportamenti dei clienti.

Analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale per esperti di marketing in più sedi

La tecnologia di marketing ha finalmente soddisfatto le esigenze dei professionisti del marketing con più sedi, sfruttare algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale per fornire strumenti rivoluzionari che trasformano il feedback e le emozioni dei clienti in informazioni approfondite sui dati in grado di fornire una business intelligence tempestiva.

Il software di analisi del sentimento può fornire la chiave per aumentare il coinvolgimento e la visibilità online conoscendo meglio i tuoi clienti e potenziali clienti. Comprendendo le loro motivazioni, le loro emozioni e i loro comportamenti, gli esperti di marketing in più sedi possono generare contenuti e campagne che trovano i clienti esattamente dove si trovano e dove devono essere.

La piattaforma di marketing multi-sede di Uberall offre numerose funzioni per aiutare il tuo marchio a farsi notare e distinguersi quando i clienti nelle vicinanze effettuano ricerche. L'analisi del sentiment e gli approfondimenti dei dati rientrano nel modulo di gestione delle recensioni, che include un assistente di revisione basato sull'intelligenza artificiale per rispondere automaticamente alle recensioni in qualsiasi lingua e una libreria di risposte per contenere modelli per i tuoi team, in modo che possano rispondere rapidamente rimanendo fedeli al marchio. Questi approfondimenti ti portano al «perché» delle valutazioni e continuano a migliorarle.