Sapere se i nostri clienti sono felici o no quando parlano del nostro marchio è fondamentale per identificare le migliori strategie di marketing. Abbiamo già spiegato come catturare le menzioni sul nostro brand e l’impatto che hanno queste sulla nostra reputazione digitale. Sappiamo così in tempo reale chi sta parlando di noi ed anche dove, ma manca ancora un’informazione cruciale: hanno un’ opinione positiva o negativa? Per scoprirlo dobbiamo fare un passo avanti e usare la Sentiment Analysis.
Che cos’è la Sentiment Analysis
La sentiment analysis è una famosa tecnica in grado di estrapolare opinioni ed emozioni all’interno di un testo qualsiasi. Grazie a questo tipo di analisi possiamo migliorare la comprensione dei clienti target e anticipare opportunità, driver, tendenze e sfide sul mercato. Quando nel 2015 al cinema è uscito il cartone animato della Pixar “Inside Out” i bambini come gli adolescenti e gli adulti hanno preso coscienza dei propri sentimenti e di come essi siano parte integrante della nostra vita. L’odio come l’amore, la tristezza come la felicità fanno parte del nostro essere. Capire le emozioni ed analizzarle, anche se richiede tempo e fatica, si rivela quasi sempre fondamentale per poter vivere una vita migliore e più serena.
Ecco perché anche nel marketing si è iniziato a parlare di sentiment analysis e dalla analisi dei sentimenti soprattutto nei social network. Anche se apparentemente potrebbe sembrare una cosa strana, l’analisi dei sentimenti in internet nasce da un’esigenza ben precisa, basti pensare a quando qualcuno scrive un commento sarcastico (senza emojis). Riusciamo davvero a capire se è sarcastico? Se ha un tono felice, arrabbiato o se è stato scritto in modo disinteressato?
È questo che rende la sentiment analysis un campo così ampio e interessante. L’analisi del sentimento, chiamata anche opinion mining, altro non è che il processo di definizione e categorizzazione delle opinioni in un dato testo come positive, negative o neutrali.
Inoltre, con l’aumento delle capacità tecnologiche, l’analisi del sentimento sta diventando uno strumento sempre più utilizzato dalle aziende, come ad esempio nei servizi di posta elettronica, per tenere lontano lo spam nella posta in arrivo e dai siti web di recensioni per consigliare nuovi contenuti come film o programmi televisivi.
Perché la sentiment analysis è importante
Quando sono nati i social network le persone usavano Friendster, MySpace e persino Facebook per rimanere in contatto con amici, colleghi e familiari.
Oggi i social sono diventati un luogo in cui i consumatori condividono i propri pensieri e sentimenti su qualsiasi argomento che si possa immaginare, promuovendo le proprie competenze o semplicemente per condividere i propri stati d’animo. I social network sono anche un luogo in cui gli utenti si rivolgono a perfetti sconosciuti per avere consigli per avere dei feedback su prodotti e servizi da acquistare.
L’unica grande difficoltà per i marketing manager e per i digital marketer è proprio capire il sentimento sottostante, perché se è difficile cogliere un commento ironico dal vivo, figuriamoci come possa esserlo online.
Far crescere un business con la social sentiment analysis
In che modo la social sentiment analysis può aiutare a far crescere un business? L’analisi del sentiment è parte di un processo che serve a collocare nel giusto contesto e classificare le emozioni per tipologia e intensità. Ascolto sociale, monitoraggio della reputazione online e dell’esperienza del cliente sono tutti processi che fanno parte della sentiment analysis.
Partendo dal concetto primario che il sentimento, in quanto rappresentazione dell’emozione umana, è uno spettro ad ampio raggio con un’intensità che varia, dobbiamo dire che è proprio l‘intensità il parametro da analizzare quando calcoliamo la Brand Passion, andando a utilizzare una combinazione di Net Sentiment (una misura di positività o negatività, da -100 a 100) e Passion Intensity (la forza di quelle emozioni, da -100 a 100).
L’analisi di tutti questi parametri ci dice se e quanto ai consumatori piace un certo brand o se addirittura ne sono ossessionati. Chiaramente il concetto può essere diametralmente rovesciato e quindi capire il perché un marchio non riscuota il dovuto successo.
Ecco perché, come dice David K. Williams, è importante che “come imprenditore, vuoi dati che siano fruibili – che mostrino se a qualcuno è piaciuto il tuo cibo o se il tuo menu è piaciuto”, andando principalmente ad analizzare i dettagli e dove e quando focalizzare i propri sforzi.
Strumenti e metodologie per comprendere il mood dei tuoi utenti
Torniamo ai social network, patrimonio assoluto dei sentimenti. Alcuni mesi fa Facebook si è trovato al centro dell’attenzione quando si è scoperto che stava usando l’analisi dei sentimenti per vedere se poteva manipolare le emozioni delle persone modificando i propri algoritmi per iniettare più frequentemente messaggi negativi o positivi nei news feed dei suoi utenti.
Usando questo processo di “contagio emotivo“, è stato scoperto che Facebook poteva influenzare in modo decisivo la “produzione emotiva” dei suoi utenti inondando i propri news feed con messaggi positivi o negativi. Il grosso problema è che Facebook non ha mai informato i suoi utenti che il tutto faceva parte di un esperimento e che in alcuni casi questi test avrebbero potuto causare disagio emotivo.
La Sentiment Analysis può riferirsi anche a un tema specifico, come in questa immagine
Ecco perché è importante capire come funziona l’analisi del sentimento e come essa può essere utilizzata in ambito lavorativo.
Gli algoritmi della Sentiment Analysis
Quando parliamo di sentiment analysis bisogna parlare subito di tre algoritmi di classificazione di machine learning che vengono usati principalmente per l’analisi del sentimento nell’ascolto sui social media:
- Support Vector Machines (SVMs)
- Naive-bayes
- Decision Trees
Ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi; tuttavia, alcuni studi comparati hanno concluso che il classificatore Naive-Bayes è il più accurato dei tre.
Ci sono anche due algoritmi principali utilizzati all’interno di un approccio basato sul lessico:
- Corpus
- Dictionary
Il Naive-Bayes classifier, come dicevamo, è uno dei tre algoritmi di classificazione di apprendimento automatico dove ogni singolo elemento viene valutato per determinare la probabilità che la somma di questi valori porti a un risultato predefinito.
Analisi del sentiment: un esempio pratico
Per capire meglio il concetto possiamo prendere come esempio una mela. Se un frutto è rosso, rotondo e con un diametro di circa 7 centimetri molto probabilmente sarà una mela. Anche se queste caratteristiche dipendono l’una dall’altra o dall’esistenza delle altre, tutte queste proprietà contribuiscono indipendentemente alla probabilità che questo frutto sia una mela.
Traslando il tutto nella sfera dei sentimenti possiamo dire che una parola positiva può avere un punteggio di +1 mentre una parola negativa avrà un punteggio di -1. È anche possibile assegnare valori più alti a determinate parole che possono essere più negative in termini di grado. In ogni caso, se il punteggio finale di una menzione è positivo, allora la menzione è positiva e viceversa per i risultati negativi.
Prendiamo ad esempio un semplice post e vediamo come un computer la classificherebbe se assegnassimo un punteggio alle singole parole utilizzate, facendo finta di aver già assegnato un sentimento a un gruppo di parole.
Buongiorno (positivo) – Che peccato (negativo) – Annoiato (negativo) – Orgoglioso (positivo) – Alla grande (positivo)
Ora prendiamo un ipotetico post: “buongiorno, anche oggi piove. Sono annoiato … che peccato Ale, so che volevi iniziare oggi il tuo allenamento in bici. Sono orgoglioso di te. Alla grande!”
Ogni parola appare una sola volta e se attribuiamo ad ogni valore positivo e negativo un “1”, allora possiamo semplicemente dividere le parole positive e negative per la quantità di parole (25) nell’intera menzione.
Parole positive: 3/25 = 0.12
Parole negative: 2/25 = 0.08
(P)0,12 – (N)0,08 = +0,04
Poiché il totale della nostra menzione risulta positivo, possiamo dire che il sentimento della menzione di cui sopra è positivo. Si tratta di un caso abbastanza chiaro, perché non abbiamo incontrato parole polarizzanti che potrebbero distorcere il risultato se un computer non riesce a capire a quale categoria appartiene la parola.
Monitorare la Brand Health con i sentimenti
Come un elettrocardiogramma o un sismometro, l’analisi del sentiment può mostrare picchi positivi e negativi di emozioni che sono indicativi di anomalie nel grafico della salute generale di un brand. Essere avvisati di questi picchi ci consente di indagare su ciò che sta dietro di loro e agire di conseguenza, mantenendo il più possibile il brand in uno stato di equilibrio.
Come trovare il proprio pubblico
Qualunque cosa si pensi di sapere sul proprio pubblico, l’analisi del sentimento non può che migliorarlo. Ecco perché bisognerebbe sempre avvicinarsi al modo in cui si commercializza ogni segmento in modo diverso. L’analisi dei sentimenti consente di rivelare analogie e similitudini tra i membri del proprio pubblico, consentendo di parlare personalmente a ciascuno di loro per offrire l’esperienza che desiderano.
Come identificare gli influencer
I consumatori si fidano degli altri consumatori più di quanto non si fidino dei brand e degli esperti di marketing. Ecco quindi l‘importanza dei social influencer per spargere la voce sul un brand. È qui che entra in gioco l’intensità della passione. Trovate i consumatori che condividono il loro amore per il vostro brand sui social e ricordate sempre di ringraziarli per quello che fanno dando loro la giusta visibilità. Imparate a riconoscere quali sono i clienti migliori, coccolateli e ricompensateli.
Come identificare le tendenze emergenti
Le tendenze vanno e vengono e non tutte le tendenze meritano di essere sfruttate. La sentiment analysis aiuta a determinare quanto e come è coinvolto il pubblico nei confronti di mode, trend e argomenti.
Come ispirare e ottenere feedback su nuovi prodotti / servizi
La bellezza dei social media e della sentiment analysis è anche il ricevere immediatamente un feedback onesto, sia quando lo chiedi, sia quando non lo fai. Il miglior uso di questo strumento è quello di chiedere suggerimenti e consigli prima ancora di lanciare qualcosa di nuovo.
Identificare e risolvere i problemi
I social media sono il punto di riferimento per molti consumatori per valutare un brand. Ad aiutare questo rapporto di fidelizzazione è sempre bene dare la possibilità di essere contattati per il servizio clienti tramite i canali social.
Hai un brand? Vuoi acquisire sempre più clienti dal web? Vuoi aumentare la tua visibilità online? Vuoi capire cosa pensano di te i tuoi clienti? Monitora sempre i sentimenti di chi ti cita, risolvi subito i problemi negativi ma soprattutto coinvolgi tutti coloro che parlano di te e… il successo sarà assicurato.
