La sentiment analysis, un potente strumento per il customer care retail

Oggi è sempre più importante utilizzare la sentiment analysis per comprendere al meglio le esigenze dei propri clienti, per migliorare la brand reputation.

Sempre più di frequente gli utenti si affidano a recensioni ed opinioni online per le proprie scelte: acquisti, ristoranti, alberghi e luoghi di vacanza. Ogni aspetto della nostra vita è soggetto a valutazione da parte di altri consumatori.

Questo, se da un lato si rivela un ottimo sistema per evitare spiacevoli esperienze, è dall’altro anche un’arma a doppio taglio per aziende, brand e professionisti.

Ecco perché diventa importante saper analizzare ed utilizzare i dati che ci arrivano da questo tipo di opinioni e “tracce” lasciate sul web, attraverso la cosiddetta sentiment analysis.

Cos’è la sentiment analysis

La definizione più semplice di sentiment analysis in italiano è analisi del sentimento. Si tratta sostanzialmente di un campo del Natural Language Processing (processo del linguaggio naturale), il cui intento è analizzare un testo, con lo scopo di comprendere e classificare le informazioni in esso contenute.

Chiamato anche Opinion Mining, la sentiment analysis permette di ricavare molte informazioni sulle opinioni e le esperienze dei customer e consumer di un dato brand.

Attraverso l’analisi testuale degli scambi di recensioni, commenti e opinioni degli utenti e le loro interazioni sui social media, tramite algoritmi di apprendimento automatico, diventa possibile aprire una finestra illuminante sulla brand reputation di un’azienda e sulla customer journey del suo cliente medio, detto in questo caso Opinion holder (portatore di opinione).

L’importanza strategica della sentiment analysis

La prima grande applicazione pratica dell’analisi del sentiment è iniziata con il concetto di Web 2.0: nel tempo gli utenti internet si sono trasformati, da meri consumatori, a creatori di contenuti, che comunicano, valutano e discutono i servizi ricevuti.

Inizialmente i primi approcci all’opinion mining erano volti a selezionare e suddividere gli orientamenti delle opinioni espresse, valutandole positive, negative o neutre. Con il progredire dei sistemi, l’utilizzo dell’AI e lo specializzarsi degli algoritmi di analisi, la ricerca si è man mano fatta più capillare, approfondendo le motivazioni alla base di un determinato sentiment.

Il cliente è scontento, ma perché? In quale parte del processo di acquisto qualcosa è andata storta? Capire le necessità e opinioni del proprio bacino d’utenza, è trovare una soluzione al problema.

I vantaggi dell’analisi del sentiment

A differenza di un processo complesso come potrebbe essere un’indagine di mercato su un prodotto, la sentiment analysis permette di conoscere meglio il proprio target di consumatori in poco tempo e di acquisire le variazioni delle opinioni con una frequenza decisamente maggiore.

Capire come viene recepito un nuovo prodotto, verificare la qualità dei propri customer service, restare sempre aggiornati su commenti e recensioni in modo da intervenire per migliorare la brand reputation, se necessario. Tutto questo è possibile grazie al monitoraggio effettuato tramite l’analisi del sentiment.

Un altro aspetto da non sottovalutare dell’opinion mining, è la sua scalabilità: i social media sono una fonte inestimabile di informazioni, ma verificare ogni dato, senza lo strumento giusto, si rivela un processo impossibile da gestire. Con la sentiment analysis invece tutto viene realizzato direttamente, in tempo reale e in modo efficiente.

Usare i dati ottenuti

Ma come usare al meglio questo strumento, come incanalare tutte le informazioni acquisite in modo da ricavarne una reale utilità?

Monitorare il sentiment della propria clientela nel tempo, permette di segmentarne abitudini e verificarne la customer journey all’interno di un processo di acquisto, per esempio. Capire quali siano i clienti scontenti, e il perché della loro esperienza negativa, rappresenta un’indispensabile fonte di miglioramento del servizio clienti, o addirittura della gestione marketing del brand, a livello di contenuti, di costi o di prodotti stessi.

Scegliere di sfruttare la sentiment analysis permette anche di gestire situazioni di “emergenza comunicativa” con tempismo e la giusta strategia. Rilevare il consenso o dissenso dei customer, capendone i motivi, diventa uno strumento di gestione della brand reputation inestimabile.

Customer care retail e la sentiment analysis applicata

È importante quindi capire in che modo applicare, in campo pratico, questa modalità di analisi delle informazioni relative ai propri clienti.

Come si rivela utile, ad esempio in un ambito come quello del retail, avere un tool di gestione dell’analisi del sentiment? Perché la vendita al dettaglio necessita di analizzare i dati raccolti?

Brand perception e customer satisfaction

Oggi i social media e il web diffondono a macchia d’olio opinioni e reazioni in poco tempo, creando o distruggendo la fortuna di un prodotto o di un marchio in un batter d’occhio. La tempestività di reazione è quindi necessaria, in un’era digitale.

Applicando la sentiment analysis con algoritmi efficaci, sfruttando l’AI e l’apprendimento automatico, i tempi di risposta (una risposta pensata ad hoc a seconda della situazione) diventano rapidi ed efficaci. Pensiamo ad esempio ad un messaggio di ringraziamento con uno sconto omaggio fatto dall’azienda ad un utente che, dopo un acquisto, recensisca positivamente la sua esperienza: questo porta la brand perception e reputation ad incrementarsi esponenzialmente.
Lo stesso dicasi in un caso di esperienza negativa da parte del consumer. L’analisi del sentiment permetterà di reagire in modo da arginare la situazione, e, si spera, tramutarla da un sentiment negativo ad uno positivo attraverso azioni mirate alla customer satisfaction.

XCALLY e i tool di analisi del sentiment

La complessità del linguaggio umano non è sempre di facile interpretazione. Ecco perché servono dei tool specifici per analizzare e “addestrare” gli algoritmi a comprendere meglio il sentiment di un cliente.

XCALLY, tramite gli strumenti di Transcript e Sentiment Analysis compresi nella sezione Recordings delle chiamate del software, permette di avere sotto controllo la qualità del proprio contact center, e analizzare i dati raccolti approfonditamente grazie all’Artificial Intelligence.