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Leggi tra le righe delle recensioni online con la Sentiment Analysis

Davide Avella,

sculpture-listen.jpgSapevi che dei cinque sensi a nostra disposizione l'unico di natura selettiva è l'udito? Non possiamo decidere di non vedere o di non gustare, ma siamo perfettamente in grado di non ascoltare. O meglio, possiamo sentire senza necessariamente ascoltare. Il lessico sottolinea questa distinzione: se sentire indica un processo passivo, l'ascolto richiede attenzione, focus, sforzo cognitivo.

Lo sforzo impiegato nell'ascolto dei propri clienti è uno degli elementi che contraddistinguono le attività di successo da quelle meno fortunate. In un mondo dove online e offline si intrecciano e uniscono indissolubilmente, si cercano nuovi spazi e canali per raggiungere i consumatori e nuove modalità di acquisto: portali eCommerce, social media e tanto, tanto altro. 

Le conversazioni che il brand ha con i propri clienti aumentano a ritmo vertiginoso e, di conseguenza, crescono anche i rischi reputazionali: la descrizione di un prodotto può essere incompleta o eccessivamente dettagliata, creando non pochi malumori negli utenti; una pessima recensione può scoraggiare un nuovo cliente dall'acquistare un prodotto; un commento particolarmente pungente su un social network ha un effetto moltiplicatore che non di rado sfocia in vere e proprie crisi.

Esperti di marketing e della comunicazione consigliano un'unica strategia: ascoltare. Ascoltare con attenzione e cercare di comunicare al meglio con i propri clienti. Un scelta vincente che richiede, però, un grande sforzo sotto numerosi punti di vista.tablet-happy-woman.jpg

A supporto di queste necessità la Business Intelligence mette a disposizione nuovi strumenti provenienti dal text mining, la branca del data mining che si concentra su dati testuali. Implementando algoritmi di apprendimento automatico si è in grado di individuare il tono di qualsiasi testo e di tradurlo in un certo livello di positività o negatività, identificandone così la polarità. La sfida è cercare di cogliere il sarcasmo, l'ironia e tutte le altre caratteristiche tipiche del linguaggio naturale.

Tutto questo prende il nome di Sentiment Analysis: un valido alleato nelle mani delle aziende per migliorare la qualità della comunicazione online!

 

Scarica 3 casi d'uso della Sentiment Analysis applicata a Twitter!

 

La Sentiment Analysis lavora come un qualsiasi modello di predizione. Dopo la costruzione di un training set, l'algoritmo viene “allenato” su tutte le caratteristiche dei testi presi in considerazione nel training. Tali caratteristiche, chiamate feature dagli esperti di settore, possono riguardare tutte le parole che compongono le frasi oppure gli n-grams. Un n-gram è una sequenza contigua di item all'interno di un testo, che può corrispondere a fonemi, grafemi, sillabe, lettere e quant'altro possa fornire un livello di precisione maggiore delle singole parole considerate una dopo l'altra. Una volta completato l'addestramento, il modello è in grado di individuare la polarità di un testo, trasformandosi in uno strumento di ascolto automatizzato a 360°.

Declinare la polarità dei testi

La polarità di un testo, cioè il suo esser positivo e negativo, può essere declinata in diversi aspetti:

1. Stato d'animo

Il primo, quello più immediato, riguarda gli stati d'animo ricercati all'interno di un testo più o meno lungo: tristezza, felicità, ira, delusione e tanto altro ancora.

2. Oggettività & Soggettività

Un'altra tipologia di polarità è quella che vede contrapposte oggettività e soggettività. Un testo può contenere informazioni oggettive come i fatti riportati all'interno di un articolo di un quotidiano così come può includere informazioni soggettive come le opinioni politiche. L'estrazione di questo aspetto è più complesso rispetto al primo, poiché dipende in maniera più profonda dal contesto di riferimento.

3. Attributi di prodotti o servizi

Approccio diverso, invece, è quello basato sugli attributi, come lo schermo di un cellulare, il servizio di un ristorante o l'obiettivo di una macchina fotografica. Cogliere la polarità proveniente da diversi punti di vista, come possiamo avere in una lunga lista di recensioni su TripAdvisor o un qualsiasi sito eCommerce, permette di concertarsi sulle sfumature e le singole caratteristiche dei soggetti studiati, senza doversi limitare a una considerazione di carattere generale. In questo modo un hotel potrebbe ricostruire un immagine più vivida dei suoi servizi ai clienti: studiando le proprie recensioni, ad esempio, potrebbe notare che un suo punto di forza è il servizio in camera, ma che contestualmente vengono espresse molte lamentele sulla pulizia delle camere.

Sentiment Analysis | Scopri la qualità percepita riguardo ai tuoi prodotti e servizi

Spam detection

Un altro uso, meno pubblicizzato, di tecniche di classificazione testuale è lo spam detection. Sempre più retailer si trovano a fronteggiare recensioni o commenti non veritieri scritti da account falsi che non corrispondono a utenti reali.

Per chi gestisce ogni giorno la comunicazione online di un brand è essenziale capire se ci si trova di fronte a un utente scontento. Algoritmi di classificazione di text mining possono individuare un messaggio ed etichettarlo come spam, permettendo a chi gestisce la piattaforma di individuarlo e rimuoverlo. Il guadagno è consistente: si evita di sprecare energie nel rispondere a messaggi finti, la segnalazione è tempestiva, vi è la possibilità che l'account-spam venga rimosso evitando problemi futuri, ma soprattutto si riduce il danno reputazionale di un commento negativo poiché viene eliminato dopo pochi minuti.

Se vuoi scoprire come poter trarre beneficio dall'ascolto degli utenti online, puoi scaricare gratuitamente 3 casi d'uso della Sentiment Analysis su Twitter e... leggere tre le righe tutti i vantaggi! Ti basta un clic:

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