La sentiment analysis (analisi del sentimento) esamina l’emozione espressa in un testo.
Viene comunemente utilizzato per analizzare il feedback dei clienti, le risposte ai sondaggi e le recensioni dei prodotti.
Il monitoraggio dei social media, la gestione della reputazione e l’esperienza del cliente sono solo alcune delle aree che possono trarre vantaggio dalla sentiment analysis.
Ad esempio, l’analisi di migliaia di recensioni di prodotti può generare feedback utili sui prezzi o sulle caratteristiche del prodotto.
Cos’è la sentiment analysis?
La sentiment analysis viene utilizzata per determinare se uno specifico testo contiene emozioni negative, positive o neutre.
È una forma di analisi del testo che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico. L’analisi del sentimento è anche nota come “mining di opinioni” o “intelligenza artificiale delle emozioni”.
Un aspetto chiave della sentiment analysis è la classificazione della polarità. La polarità si riferisce al sentimento generale trasmesso da un particolare testo, frase o parola. Questa polarità può essere espressa come una valutazione numerica nota come “punteggio del sentimento”.
Il punteggio del sentiment può essere dettagliato quanto richiesto per un caso d’uso specifico. Le categorie possono espandersi oltre il semplice positivo, neutro e negativo.
L’analisi del sentimento può essere particolarmente utile per il monitoraggio in tempo reale. Le aziende possono identificare immediatamente i problemi segnalati dai clienti sui social media o nelle recensioni. Questo può aiutare ad accelerare i tempi di risposta e migliorare l’esperienza del cliente.
Analisi tematica nella sentiment analysis
L’analisi tematica è il processo di scoperta di temi ripetuti nel testo. Un tema cattura l’argomento di questo testo indipendentemente dalle parole e dalle frasi che lo esprimono. Ad esempio, una persona potrebbe dire “il cibo era delizioso”, un’altra potrebbe dire “i piatti erano deliziosi”. In entrambi i casi, è lo stesso tema. Potremmo chiamarlo “cibo gustoso”.
I ricercatori di intelligenza artificiale hanno escogitato algoritmi di comprensione del linguaggio naturale per automatizzare questa attività. Il software tematico è alimentato da questi algoritmi. Puoi saperne di più su come funziona nel nostro post sul blog.
Dove entra in gioco l’analisi del sentimento?
I temi catturano l’aspetto stesso o l’aspetto e il sentimento di quell’aspetto. Inoltre, per ogni tema menzionato nel testo, il tematico trova il sentimento pertinente.
Vantaggi della sentiment analysis
- Più affidabile. Le soluzioni di analisi del sentimento applicano criteri coerenti per generare approfondimenti più accurati. Ad esempio, un modello di machine learning può essere addestrato per riconoscere che esistono due aspetti con due sentimenti diversi. Farebbe una media del sentimento generale come neutrale, ma terrebbe anche traccia dei dettagli.
- Elabora i dati su larga scala. L’analisi del sentimento aiuta le aziende a dare un senso a enormi quantità di dati non strutturati. Quando lavori con il testo, anche 50 esempi possono già sembrare Big Data. Soprattutto quando ti occupi delle opinioni delle persone nelle recensioni dei prodotti o sui social media.
- Risparmia tempo con l’automazione. Gli algoritmi di analisi del sentimento possono analizzare centinaia di megabyte di testo in pochi minuti. Invece di analizzare manualmente i dati nei fogli di calcolo, ora puoi dedicare il tuo tempo ad attività più preziose.
Perché la sentiment analysis è importante?
Migliorare le vendite e fidelizzare i clienti sono obiettivi aziendali fondamentali.
La sentiment analysis può aiutarti a capire come le persone si sentono riguardo al tuo marchio o prodotto su larga scala.
Questo spesso non è possibile farlo manualmente semplicemente perché ci sono troppi dati.
Gli strumenti SaaS specializzati hanno reso più facile per le aziende ottenere informazioni più approfondite sui propri dati di testo. Ciò potrebbe includere qualsiasi cosa, dalle recensioni dei clienti ai sondaggi sui dipendenti e ai post sui social media.
I dati sul sentimento provenienti da queste fonti possono essere utilizzati per prendere decisioni aziendali chiave.
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