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Big Data e Sentiment Analysis: come beneficiare dei Social Big Data

Cinzia Tavernari,

Big Data e Sentiment Analysis: come beneficiare dei Social Big Data

Oggi puoi comunicare ciò che pensi facendo arrivare la tua opinione a un pubblico veramente ampio. Basta una connessione internet e un account a un qualsiasi social network: e così decine di amici, centinaia di contatti, migliaia di follower possono sapere tutto quello che hai da dire.

Le aziende hanno imparato che le persone sono più naturali e tendono a mentire di meno quando parlano spontaneamente: analizzare tutta questa enorme mole di informazioni proveniente dal web può quindi risultare più efficace dei tradizionali metodi di indagine e analisi di mercato!

Ma come i Big Data e la loro analisi possono aiutare in concreto le aziende?

 

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Da qualche parte in Europa, probabilmente in un aeroporto, qualcuno ha appena twittato:

"They have just informed us that we have a 4 hour delay. Thank you Ryanair!! — feeling angry"

 

 

"Ci hanno appena informato che abbiamo 4 ore di ritardo. Grazie Ryanair!! arrabbiato"

Nello stesso momento, sul profilo Instagram di Marionnaud fioccano i complimenti per l'apertura del nuovo Blow-dry bar, mentre su Facebook una fedele cliente Naf Naf ha appena scritto:

"J'adore votre marque et ne porte quasi que des pièces Naf Naf, mais là... ce sera non !"

 

"Adoro il vostro brand e porto quasi esclusivamente abbigliamento Naf Naf, ma in questo caso... dico no!"

riferendosi a un modello della nuova collezione che decisamente non incontra i suoi gusti.

Che si tratti di una compagnia aerea, di un colosso del beauty o di un famoso marchio di abbigliamento, ogni azienda vuole conoscere l'opinione dei propri clienti sui propri prodotti e sui servizi che offre. 

Una nuova fonte di informazioni 

Big Data e Sentiment Analysis: i social network come nuova fonte di informazioni

Fino a qualche anno fa indagini di mercato, focus group con distributori e clienti finali, questionari, sondaggi, valutazioni post-vendita rappresentavano i principali strumenti a disposizione delle aziende per conoscere le opinioni dei propri clienti. In questi casi bisogna però considerare che:

  • il campo di indagine è limitato dagli argomenti delle domande che verranno poste;
  • le persone intervistate sono consapevoli che le loro risposte verranno analizzate e utilizzate per selezionare certe offerte o prodotti.

Come poter superare questi svantaggi e cercare di ottenere informazioni spontanee su ogni aspetto del proprio marchio, servizio o attività promozionale?

Le numerose piattaforme social con cui la maggior parte di noi interagisce nell'arco della giornata sembrano essere la risposta giusta. Da Twitter a TripAdvisor passando per Instagram e Facebook, i social media rappresentano sempre più spesso gli spazi dove si fanno largo i commenti positivi o negativi dei consumatori, luoghi privilegiati di interazione tra un brand e i propri clienti.

Con 4 milioni di like, più di 3 milioni di post condivisi e più di 500.000 commenti ogni minuto nel 2017 solo per quanto riguarda Facebook, è facile intuire come i social media stiano ormai diventando un importante strumento di Business Intelligence: sono infatti in grado di far capire ai brand se una certa iniziativa incontra il favore del pubblico, come potrebbero andare le vendite di un nuovo prodotto e tanto altro.

Social Big Data

Big Data e Sentiment Analysis: come beneficiare dei Social Big Data

L'immensa quantità di informazioni generata spontaneamente dagli utenti del web in riferimento a un'azienda o un marchio costituisce un'enorme collezione di dati, che possiamo indicare come Big Data.

Possedere volumi di dati infinitamente più grandi rispetto a quelli che è possibile ricavare con un qualsiasi questionario o sondaggio, tuttavia, risulta un vantaggio solo se si è in grado di gestirli e analizzarli in maniera efficace, cioè solo se si riesce ad estrarre da questa grande mole di dati il loro valore in termini di informazione.

La Sentiment Analysis rappresenta uno degli strumenti più efficaci per estrarre dai Big Data una miniera di informazioni preziose che permettano di sviluppare soluzioni sempre più adatte alle esigenze dei clienti. In sintesi, il compito principale della Sentiment Analysis è quello di classificare i testi scritti dagli utenti suddividendoli in positivi, negativi o neutri. Questo strumento permette di:

  • capire come il proprio marchio viene percepito dai consumatori;
  • identificare immediatamente i commenti negativi e reagire con tempestività;
  • identificare le parole maggiormente associate al proprio prodotto o servizio;
  • distinguere i commenti che esprimono un'opinione dalla semplice richiesta di informazioni.

Big Data e Sentiment Analysis sono complementari: ciascuno strumento è fondamentale per l’effettivo utilizzo dell'altro. Combinati insieme, questi dispositivi Big Data e Sentiment Analysis permettono di ottenere in tempo reale uno spaccato del giudizio dei consumatori su qualsiasi prodotto e di reagire di conseguenza. Lo amano? Oppure lo odiano? E che cosa avrebbero cambiato? Le aziende vincenti saranno quelle capaci di ascoltare e interpretare il barometro dei social media con l'obiettivo di creare esperienze personalizzate che permettano di aumentare il livello di fidelizzazione dei consumatori.

Analizzare, migliorare, attrarre!

Sorvegliare la propria reputazione non serve solo a mantenere i clienti abituali ma anche ad acquisirne di nuovi, soprattutto online. Ormai, infatti, non c'è consumatore che prima di avventurarsi a comprare un nuovo prodotto o a provare un nuovo ristorante non consulti le recensioni spesso facilmente disponibili sulla rete. Dalle creme di bellezza alle compagnie aeree, per non parlare degli alberghi e dei ristoranti, online è possibile trovare una recensione su qualsiasi prodotto o servizio.

Big Data e Sentiment Analysis: analizzare, migliorare, attrarre!

Anche se i tuoi prodotti / servizi godono di tante recensioni positive, considera che sono sufficienti pochi clienti insoddisfatti del tuo servizio di spedizioni e reso per convincere un nuovo potenziale cliente a rivolgersi altrove!

Anche in questa situazione, la Sentiment Analysis si rivela fondamentale per la sua capacità di identificare le recensioni negative (crisis management). Una reazione informata, ancora meglio se tempestiva, permette all'azienda di rassicurare il cliente sulla sua rilevanza per il marchio; non è difficile prevedere che sentirsi trascurati possa peggiorare di gran lunga la percezione di un'azienda da parte di un cliente. Inoltre, il numero dei commenti negativi ci aiuta a capire quanto può essere diffusa l'opinione negativa rispetto a un servizio e quanto questa possa essere rilevante oppure il frutto di un utente che dimostra di criticare qualcosa solo per il gusto di farlo. 

Se vuoi scoprire le potenzialità di questi strumenti di analisi e dei Big Data, puoi scaricare "Innovare e far crescere l'azienda grazie ai Big Data" gratuitamente! Ti basta un clic:

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