Cos'è l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment è il processo di analisi del testo digitale per determinare se il tono emotivo del messaggio è positivo, negativo o neutro. Oggi, le aziende dispongono di grandi volumi di dati di testo come e-mail, trascrizioni di chat dell'assistenza clienti, commenti sui social media e recensioni. Gli strumenti di analisi del sentiment possono scansionare questi testi per determinare automaticamente l'atteggiamento dell'autore nei confronti di un argomento. Le aziende utilizzano le informazioni derivanti dell'analisi del sentiment per migliorare il servizio clienti e aumentare la reputazione del marchio.
Perché è importante l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, è un importante strumento di business intelligence che aiuta le aziende a migliorare i propri prodotti e servizi. Di seguito forniamo alcuni vantaggi dell'analisi del sentiment.
Fornisce informazioni oggettive
Le aziende possono evitare i pregiudizi personali associati ai revisori umani utilizzando strumenti di analisi del sentiment basati sull'intelligenza artificiale (IA). Di conseguenza, le aziende ottengono risultati coerenti e obiettivi durante l'analisi delle opinioni dei clienti.
Ad esempio, consideriamo la seguente frase:
Sono entusiasta della velocità del processore ma deluso dal fatto che si scaldi rapidamente.
Gli esperti di marketing potrebbero ignorare la parte negativa della recensione e considerare solo quella positiva relativa alle prestazioni del processore. Tuttavia, strumenti accurati di analisi del sentiment ordinano e classificano il testo per rilevare le emozioni in modo obiettivo.
Crea prodotti e servizi migliori
Un sistema di analisi del sentiment aiuta le aziende a migliorare i propri prodotti e servizi sulla base di feedback reali e specifici dei clienti. Le tecnologie di intelligenza artificiale identificano oggetti o situazioni del mondo reale (chiamate entità) che i clienti associano a emozioni negative. Per l'esempio precedente, gli ingegneri dei prodotti si concentrano sul miglioramento della capacità di gestione del calore del processore perché il software di analisi del testo ha associato il termine deluso (negativo) a processore (entità) e si riscalda (entità).
Analizza su larga scala
Le aziende estraggono costantemente informazioni da una grande quantità di dati non strutturati, come e-mail, trascrizioni di chatbot, sondaggi, record di gestione delle relazioni con i clienti e feedback sui prodotti. Gli strumenti di analisi del sentiment basati su cloud consentono alle aziende di dimensionare il processo di scoperta delle emozioni dei clienti nei dati testuali a un costo accessibile.
Risultati in tempo reale
Le aziende devono rispondere rapidamente alle crisi potenziali o alle tendenze del mercato nel panorama odierno in rapida evoluzione. Gli esperti di marketing fanno affidamento su un software di analisi del sentiment per apprendere in tempo reale cosa pensano i clienti del marchio, dei prodotti e dei servizi dell'azienda e intraprendere azioni immediate in base ai risultati. Possono configurare il software per inviare avvisi quando vengono rilevati emozioni negative per parole chiave specifiche.
Cosa sono i casi d'uso dell'analisi del sentiment?
Le aziende utilizzano l'analisi del sentiment per ricavare informazioni e formare piani attuabili in diverse aree.
Migliora il servizio clienti
I team di assistenza clienti utilizzano strumenti di analisi del sentiment per personalizzare le risposte in base allo stato d'animo della conversazione. Le questioni urgenti vengono individuate dai chatbot basati sull'intelligenza artificiale (IA) con capacità di analisi del sentiment e inoltrate al personale di supporto.
Monitoraggio del marchio
Le organizzazioni monitorano costantemente cosa viene detto sul loro marchio e quando viene menzionato su social media, forum, blog, articoli di giornale e in altri spazi digitali. Le tecnologie di analisi del sentiment consentono ai team responsabili delle pubbliche relazioni di essere a conoscenza delle storie in corso. Così, questi team possono valutare l'umore per affrontare i reclami o capitalizzare le tendenze positive.
Ricerca di mercato
Un sistema di analisi del sentiment aiuta le aziende a migliorare la propria offerta di prodotti capendo cosa funziona e cosa no. Gli esperti di marketing possono analizzare i commenti sui siti di recensioni online, le risposte ai sondaggi e i post sui social media per ottenere informazioni più approfondite sulle caratteristiche specifiche del prodotto. Trasmettono quindi i risultati agli ingegneri dei prodotti, che innovano di conseguenza.
Monitoraggio delle performance delle campagne
Gli esperti di marketing utilizzano strumenti di analisi del sentiment per garantire che la loro campagna pubblicitaria generi la risposta prevista. Tengono traccia delle conversazioni sulle piattaforme dei social media e assicurano che il sentiment generale sia incoraggiante. Se il sentiment netto è inferiore alle aspettative, gli esperti di marketing modificano la campagna sulla base delle analisi dei dati in tempo reale.
Come funziona l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment è un'applicazione delle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che addestrano il software informatico perché comprenda il testo in modi simili agli umani. L'analisi in genere passa attraverso diverse fasi prima di fornire il risultato finale.
Pre-elaborazione
Durante la fase di pre-elaborazione, l'analisi del sentiment identifica le parole chiave per evidenziare il messaggio centrale del testo.
- La tokenizzazione suddivide una frase in diversi elementi o token.
- La lemmatizzazione converte le parole nella loro radice. Ad esempio, la radice di sono è essere.
- La rimozione delle stop word filtra le parole che non aggiungono un valore significativo alla frase. Ad esempio, con, per, a e di sono stop word.
Analisi delle parole chiave
Le tecnologie NLP analizzano ulteriormente le parole chiave estratte e assegnano loro un punteggio relativo al sentiment. Il punteggio del sentiment è una scala di misurazione che indica l'elemento emotivo nel sistema di analisi del sentiment. e fornisce una percezione relativa dell'emozione espressa nel testo a fini analitici. Ad esempio, quando analizzano le recensioni dei clienti, i ricercatori utilizzano il punteggio di 10 per rappresentare la soddisfazione e di 0 per la delusione.
Quali sono gli approcci all'analisi del sentiment?
Esistono tre approcci principali utilizzati dal software di analisi del sentiment.
Basato su regole
L'approccio basato su regole identifica, classifica e assegna un punteggio a parole chiave specifiche in base a lessici predeterminati. I lessici sono raccolte di parole che rappresentano l'intento, l'emozione e l'umore dello scrittore. Gli esperti di marketing assegnano punteggi di sentiment a lessici positivi e negativi per riflettere il peso emotivo delle diverse espressioni. Per determinare se una frase è positiva, negativa o neutra, il software esegue la scansione delle parole elencate nel lessico e riassume il punteggio del sentiment. Il punteggio finale viene poi confrontato con i limiti del sentiment per determinare la rilevanza emotiva complessiva.
Esempio di analisi basata su regole
Considera un sistema con parole come felice, conveniente e veloce nel lessico positivo e parole come povero, costoso e difficile nel lessico negativo. Gli esperti di marketing determinano punteggi positivi da 5 a 10 e punteggi negativi da -1 a -10. Vengono quindi stabilite regole speciali per identificare i doppi negativi, come non male, come sentimenti positivi. Gli esperti di marketing decidono che un punteggio complessivo del sentiment superiore a 3 è positivo, mentre da -3 a 3 è considerato come sentiment misto.
Pro e contro
Un sistema di analisi del sentiment basato su regole è semplice da impostare, ma è difficile da scalare. Ad esempio, è necessario espandere continuamente i lessici quando si scoprono nuove parole chiave per trasmettere sempre al meglio l'intento nell'input di testo. Inoltre, questo approccio può non essere accurato quando si elaborano frasi influenzate da culture diverse.
ESPERIENZA
Questo approccio utilizza tecniche di machine learning (ML) e algoritmi di classificazione del sentiment, come le reti neurali e il deep learning, per insegnare al software informatico come identificare il sentiment emotivo dal testo. Questo processo comporta la creazione di un modello di analisi del sentiment e l'addestramento ripetuto su dati noti per permettergli di riconoscere il sentiment in dati sconosciuti con elevata precisione.
Addestramento
Durante l'addestramento, i data scientist utilizzano set di dati di analisi del sentiment che contengono un gran numero di esempi. Il software di ML utilizza i set di dati come input e si addestra per raggiungere la conclusione predeterminata. Addestrandosi con un gran numero di esempi diversi, il software differenzia e determina in che modo le diverse disposizioni delle parole influenzano il punteggio finale del sentiment.
Pro e contro
L'analisi del sentiment con ML è vantaggiosa perché elabora accuratamente un'ampia gamma di informazioni di testo. Finché il software viene addestrato con un numero sufficiente di esempi, l'analisi del sentiment con ML può prevedere con precisione il tono emotivo dei messaggi. Tuttavia, un modello di ML addestrato è specifico per un'area di business in particolare. Ciò significa che il software di analisi del sentiment addestrato con dati di marketing non può essere utilizzato per il monitoraggio dei social media senza addestrarlo nuovamente.
Ibrido
L'analisi ibrida del sentiment funziona combinando sistemi basati su regole e ML. Utilizza le funzionalità di entrambi i metodi per ottimizzare la velocità e la precisione nella derivazione dell'intento contestuale nel testo. Tuttavia, sono necessari tempo e sforzi tecnici per riunire i due diversi sistemi.
Quali sono i diversi tipi di analisi del sentiment?
Le aziende utilizzano diversi tipi di analisi del sentiment per capire come si sentono i loro clienti quando interagiscono con prodotti o servizi.
Punteggio granulare
L'analisi granulare del sentiment si riferisce alla categorizzazione dell'intento del testo in più livelli di emozione. In genere, il metodo prevede la valutazione del sentiment degli utenti su una scala da 0 a 100 in cui ogni segmento uguale rappresenta un risultato molto positivo, positivo, neutro, negativo e molto negativo. I negozi di e-commerce utilizzano un sistema di valutazione a 5 stelle come metodo di punteggio granulare per valutare l'esperienza di acquisto.
Basato sugli aspetti
L'analisi basata sugli aspetti si concentra su aspetti particolari di un prodotto o servizio. Ad esempio, i produttori di laptop intervistano i clienti sulla loro esperienza con audio, grafica, tastiera e touchpad. e utilizzano strumenti di analisi del sentiment per collegare le intenzioni dei clienti con parole chiave correlate all'hardware.
Basato sugli intenti
L'analisi basata sugli intenti aiuta a comprendere il sentiment dei clienti durante le ricerche di mercato. Gli esperti di marketing utilizzano l'opinion mining per comprendere la posizione di un gruppo specifico di clienti nel ciclo di acquisto. Eseguono quindi campagne mirate sui clienti interessati all'acquisto dopo aver raccolto parole come sconti, offerte e recensioni nelle conversazioni monitorate.
Rilevamento delle emozioni
Il rilevamento delle emozioni comporta l'analisi dello stato psicologico di una persona durante la scrittura del testo. Questo tipo di rilevamento è una disciplina più complessa dell'analisi del sentiment, poiché va più in profondità rispetto al semplice ordinamento in categorie. In questo approccio, i modelli di analisi del sentiment tentano di interpretare varie emozioni, come gioia, rabbia, tristezza e rimpianto, attraverso la scelta delle parole della persona in questione.
Quali sono le sfide nell'analisi del sentiment?
Nonostante i progressi nelle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la comprensione del linguaggio umano è una sfida per le macchine. C'è infatti il rischio che interpretino erroneamente le sfumature più sottili della comunicazione umana come quelle riportate di seguito.
Sarcasmo
È estremamente difficile per un computer analizzare il sentiment in frasi che comprendono il sarcasmo. Consideriamo la seguente frase: Sì, ottimo. Ci sono volute tre settimane prima che arrivasse il mio ordine. A meno che non analizzi la frase con un grado di comprensione completa dello scenario, il computer etichetterà l'esperienza come positiva in base alla parola ottimo.
Negazione
La negazione è l'uso di parole negative per trasmettere un'inversione di significato nella frase. Ad esempio, Non direi che l'abbonamento è costoso. Gli algoritmi di analisi del sentiment potrebbero avere difficoltà a interpretare correttamente tali frasi, in particolare se la negazione avviene su due frasi, come nel caso di Pensavo che l'abbonamento fosse economico. Non lo era.
Multipolarità
La multipolarità si verifica quando una frase contiene più di un sentiment. Un esempio è una recensione di un prodotto che dice: Sono soddisfatto della struttura robusta, ma non mi ha impressionato il colore. In questi casi, diventa difficile per il software interpretare il sentiment finale. Dovrai utilizzare l'analisi del sentiment basata sugli aspetti per estrarre ogni entità e le sue emozioni corrispondenti.
Cos'è l'analisi semantica?
L'analisi semantica è un termine informatico per comprendere il significato delle parole nelle informazioni di un testo. Questo tipo di analisi utilizza il machine learning (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per dare un senso alla relazione tra le parole e la correttezza grammaticale nelle frasi.
Confronto tra analisi del sentiment e analisi semantica
Una soluzione di analisi del sentiment classifica il testo comprendendo l'emozione sottostante. Funziona addestrando l'algoritmo ML con set di dati specifici o impostando lessici basati su regole. Nel frattempo, un'analisi semantica comprende e lavora con informazioni più ampie e diversificate. Entrambe le tecnologie linguistiche possono essere integrate per aiutare le aziende a comprendere meglio i propri clienti.
In che modo AWS può essere utile per l'analisi del sentiment?
Amazon Comprehend è una soluzione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiuta le aziende a estrarre e identificare informazioni significative dai documenti testuali. Utilizza infatti tecnologie di machine learning (ML) per eseguire analisi del sentiment con estrazione automatica del testo. Le aziende addestrano Amazon Comprehend con documenti specifici del settore per produrre risultati estremamente accurati.
- L'API Sentiment Analysis di Amazon Comprehend comunica agli sviluppatori se una parte di testo è positiva, negativa, neutra o mista.
- Targeted Sentiment di Amazon Comprehend consente alle aziende di restringere l'analisi del sentiment a parti specifiche di prodotti o servizi.
- Amazon Comprehend supporta più lingue, tra cui tedesco, inglese, spagnolo, italiano, portoghese e francese.
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