Analisi del sentimento: miglioramento della consapevolezza del marchio e aumento delle entrate

La scorsa settimana abbiamo discusso dell'importanza delle recensioni online e del loro impatto sul successo del tuo e-commerce. Abbiamo accennato al fatto che le recensioni, soprattutto in forma scritta, forniscono un feedback prezioso sulle esperienze e forniscono un contesto su opinioni importanti. Ma il potere della parola non finisce qui! Ora vorremmo entrare nel lato più intricato della comprensione delle parole dei tuoi consumatori: l'analisi del sentimento.

L'analisi del sentimento, o "mining di opinioni", come alcuni la chiamano, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi del testo e la linguistica computazionale per acquisire una conoscenza approfondita di ciò che i tuoi consumatori stanno realmente dicendo. La struttura del linguaggio è già molto complicata, quindi non c'è dubbio che lo sia anche l'analisi del sentimento.

Lo scopo di questo articolo è di introdurti ai principi di base di esso in modo che tu possa iniziare a preparare la tua attività per i piani futuri. Secondo una statistica del 2018, il 59% dei professionisti del settore in tutto il mondo utilizza già o desidera iniziare a utilizzare questa procedura strutturata come parte della propria strategia di marketing, quindi potresti voler approfondire anche tu.

Adozione dell'IA nella personalizzazione del marketing

Come puoi vedere, un numero considerevole di esperti è fermamente convinto che l'apprendimento automatico e il deep learning siano fondamentali per la crescita del business oggi. È nel tuo interesse scoprire esattamente come puoi utilizzare le capacità di trasformazione dell'intelligenza artificiale e del data mining per far crescere la tua attività.

Dove raccogli questo sentimento?

Praticamente ovunque su uno spazio digitale in cui il testo generato dall'utente viene distribuito pubblicamente. I canali dei social media (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter e LinkedIn) sono un ottimo punto di partenza a causa dell'entità della conversazione in corso tra il pubblico.

Ma non sono gli unici posti in cui puoi ottenere dati misurabili. Dovresti anche analizzare forum online e recensire siti web come Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor o Trustpilot. Inoltre, puoi anche estrarre informazioni dalle conversazioni di chatbot sul tuo sito web.

Infine, puoi anche guardare il coinvolgimento che si verifica sul tuo blog, su blog aziendali e specifici del settore o sui giornali online.

Mentre stai pensando a tutto questo, non dimenticare i tuoi concorrenti. Comprendere le conversazioni che si verificano tra i consumatori sulle loro piattaforme produrrà anche informazioni molto preziose sul tuo pubblico di destinazione.

A cosa serve l'analisi del sentimento?

Il tuo obiettivo principale è riportare la tua attenzione sul tuo pubblico e ascoltare come si sente. Un'analisi del sentiment ti consente di fare esattamente questo, perché con essa puoi riconoscere e catturare la vera voce dei tuoi consumatori. È uno strumento aziendale chiave che ti consente di trasformare i dati non strutturati in feedback preziosi e tangibili.

Scoprirai anche che può aiutarti a prendere il controllo di queste aree cruciali:

• Monitorare i social media per osservare la reputazione del marchio e mantenere la salute del marchio. Pensa all'analisi del sentimento come al tuo investigatore personale, ascoltando e osservando tutti i canali online con cui il tuo marchio non riesce sempre a tenere il passo.
• Identificare e sfruttare le tendenze e i modelli emergenti.
• Migliora i prodotti in base alle esigenze dei consumatori.
• Analizza la soddisfazione del prodotto comprendendo la motivazione dietro i sentimenti positivi, negativi e neutri.
• Gestisci i rischi identificando una potenziale crisi prima che si manifesti.
• Crea contenuti virali che risuonano con il tuo pubblico attraverso l'ideazione guidata dei contenuti.
• Misura il ROI della tua campagna di marketing con maggiore precisione e quindi utilizza le informazioni per aumentare le prestazioni su lanci, eventi e campagne futuri.
• Trova preziosi influencer del marchio che possono aumentare la risonanza positiva.
• Migliora il servizio clienti e le tattiche di supporto.
• Comprendi la voce del dipendente in tempo reale scoprendo e rispondendo alle preoccupazioni.
• Scopri e utilizza le ricerche di mercato per guidare decisioni aziendali efficaci.

L'analisi del sentimento è una tecnologia complessa da padroneggiare, quindi inevitabilmente c'è la stragrande maggioranza dei risultati che puoi aspettarti. Il modo in cui finirai per applicare questa pratica dipende dal tipo di settore in cui ti trovi, dalle dimensioni della tua azienda e dal suo pubblico e, soprattutto, dalle risorse di dati disponibili. Quando fai i primi passi nell'analisi del sentimento, assicurati di iniziare il tuo viaggio con alcune domande ben definite, ma rimani aperto a trovare molte risposte diverse, a volte inaspettate.

Come funziona l'analisi del sentimento?

Secondo MonkeyLearn, ci sono quattro livelli di analisi del sentimento su cui si concentrano gli strumenti e i sistemi:

1. L'analisi del sentimento a grana fine identifica il livello di polarità nel testo. Etichetta le parole su una scala da molto negativa a molto positiva, quasi nello stesso modo in cui una valutazione a stelle funziona su una recensione.

2. Un'analisi del lessico aiuta a rilevare le emozioni identificando le parole che esprimono sentimenti specifici come felicità, eccitazione, rabbia o frustrazione.

3. L'analisi del sentiment basata sugli aspetti scompone il testo in attributi o componenti per capire quali caratteristiche specifiche di un prodotto vengono discusse.

4. Il riconoscimento dell'intento esamina il motivo alla base del testo all'interno di un determinato contesto.

Esistono due approcci principali per questi quattro livelli di analisi del sentimento.

L'approccio basato sulle regole

L'approccio basato su regole è un sistema che esegue l'analisi del sentiment sulla base di una serie di regole create manualmente. Alcune delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale seguite da un approccio basato su regole includono l'analisi, parti del tagging del parlato, tokenizzazione e stemming.

Tuttavia, questo approccio è valido solo per le attività a livello di frase e l'analisi delle query. È un approccio esauriente che richiede una meticolosa manutenzione da parte di esperti e linguisti esperti per mostrare risultati accurati. Anche in questo caso, il sistema non tiene conto di complesse variazioni linguistiche e combinazioni di sequenze.

L'approccio automatico

Insegnare a una macchina per analizzare qualsiasi lingua è complicato. Pensa alle variazioni culturali nel solo inglese, insieme a tutte le sue sfumature grammaticali, dialetti e slang. Le tecniche di apprendimento automatico supervisionato come Naive Bayes, Support Vector Machine e Maximum Entropy sono le tecniche più utili per la classificazione dei sentimenti (classificazione del testo in categorie positive, negative o neutre, ecc.).

Non entreremo nel dettaglio di questi algoritmi o di come funzionano, perché finiremo per parlare di qualcosa che assomiglia più o meno a questo:

E non è necessario che tu capisca niente di tutto ciò, almeno non in questo momento. Strumenti, sistemi e software di analisi del sentimento utilizzano l'Intelligenza Artificiale per prendersi cura di queste formule, modelli e strutture sconcertanti.

La cosa più importante che vogliamo che tu sappia è che attraverso il progresso tecnologico e il continuo data mining, gli algoritmi di apprendimento automatico hanno imparato ad adattarsi alla congruità e al modello, e così imparano come estrarre significato dal contesto. Il deep learning risolve problemi di elaborazione del linguaggio naturale ancora più impegnativi e può stimolare le funzioni cognitive superiori del cervello umano. È attraverso il deep learning che l'analisi del sentimento diventa estremamente accurata, in quanto può comprendere i modelli linguistici e determinare tono, emozione, umorismo, sarcasmo e ironia.

Perché l'analisi del sentimento guida il successo dell'e-commerce

Quando il tuo negozio online crescerà e le tue campagne di marketing prospereranno, ti aspetterai che anche il coinvolgimento delle tue piattaforme social salga alle stelle! O forse la reputazione del tuo marchio ha subito un singhiozzo e hai bisogno di risposte rapide.

Quando raggiungi centinaia di migliaia di consumatori, chi esaminerà ogni aspetto di questo contenuto e sfrutterà al massimo le sue informazioni? Solo una macchina! È un compito montuoso e francamente è troppo noioso, dispendioso in termini di tempo e soggettivo per essere gestito da qualsiasi essere umano. Hai bisogno dell'analisi del sentiment per elaborare grandi quantità di dati online da numerose fonti in modo automatico e accurato.

Ancora più importante, l'analisi del sentiment può aiutarti a setacciare grandi quantità di dati vecchi, inutili o irrilevanti per trovare le nuove informazioni che aiuteranno a guidare le decisioni aziendali e dimostreranno effettivamente un buon ROI. Ad esempio, nel 2018 Nike ha condotto una campagna che ha coinvolto una star americana di cui il pubblico non era molto innamorato. Di conseguenza, il loro sentiment netto è crollato in un periodo di 12 mesi.

Sembra piuttosto brutto, vero? Sbagliato. In effetti, Nike era davvero intelligente. Volevano raggiungere una nuova fascia demografica più giovane e si sono assunti questo rischio perché significava creare fedeltà al marchio tra i consumatori più giovani. Sapevano che ci sarebbe stato del rumore intorno alla loro decisione, ma erano molto attenti a considerare le "voci silenziose" di consumatori nuovi e curiosi. Di conseguenza, questa campagna ha visto Nike raggiungere un aumento complessivo delle vendite di oltre il 31%!

C'è un sovraccarico di prove che l'analisi del sentiment ha aiutato i grandi siti di e-commerce in tutto il mondo ad aumentare le conversioni, oltre a migliorare la consapevolezza e la reputazione del marchio. Secondo Aspectiva, i negozi di e-commerce che sfruttano questa potente strategia possono vedere un aumento fino al 30% dei clic "aggiungi al carrello" e un aumento significativo del tempo trascorso sulla pagina.

Utilizzando le complesse metodologie di analisi del sentimento da utilizzare, puoi ottenere le informazioni giuste di cui hai bisogno per:

• Supportare gli acquirenti nella loro fase di ricerca del prodotto.
• Assegna priorità e semplifica l'assistenza clienti per migliorare l'esperienza utente e la soddisfazione del cliente.
• Migliora il percorso del cliente dalla scoperta all'acquisto.
• Comprendere e monitorare le tendenze comportamentali e monitorare l'intenzione di acquisto dei consumatori tramite canalizzazioni di vendita.
• Apporta modifiche alla campagna e alle vendite in base ai dati in tempo reale.
• Ottieni un vantaggio competitivo grazie alla preziosa business intelligence e alla conoscenza della concorrenza.
• Individua le tendenze emergenti e scopri i nuovi mercati.
• Interagisci con il tuo pubblico attraverso argomenti pertinenti che potenzialmente indirizzano i consumatori al tuo sito web.
• Trasforma le opinioni del pubblico in consigli pratici sulle pagine dei prodotti.
• Adattarsi allo sviluppo del prodotto in base alle esigenze specifiche dell'utente.

Cosa dovresti fare ora

Come afferma l'autore di bestseller del New York Times John Naisbitt: "Stiamo affogando nelle informazioni, ma siamo affamati di conoscenza". È tempo di esplorare i tuoi dati non sfruttati e trasformare le nuove informazioni in conoscenze che porteranno la tua azienda a una crescita ottimale.

Investi in IT all'avanguardia e in un'adeguata infrastruttura di analisi. Esplora la varietà dei principali strumenti di analisi del sentimento basati sull'intelligenza artificiale come MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers e TalkWater. Prova le demo gratuite e contatta i loro team di supporto per saperne di più sull'intera portata delle loro offerte. E, soprattutto, mettiti in contatto con noi in modo che possiamo aiutarti a dare il via al tuo viaggio di marketing esplosivo e successo nell'e-commerce.