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Ogni Cliente che acquista un prodotto o servizio avrà un’opinione sulla sua qualità. Negli ultimi anni, per esempio, le recensioni online hanno cambiato la faccia del marketing diventando uno strumento primario che i consumatori utilizzano per acquisire informazioni e per offrire le proprie considerazioni sul prodotto o sul servizio ricevuto.

Le recensioni e le opinioni espresse sui social dai clienti, dette in generale “customer feedback”,  sono oggi cruciali per ogni business che vuole controllare la propria reputazione e aumentare le vendite. Basti pensare che secondo la ricerca di Retail Drive, nel 2019 il 70% dei millennials americani legge recensioni ed opinioni online prima di acquistare un prodotto o un servizio.
Le opinioni espresse sono diventate quindi il punto di congiunzione tra il passaparola tra amici e il marketing virale.

Pertanto, analizzare le opinioni espresse ci permette di avere un’idea di quale sia l’andamento generale della nostra reputazione.

 

L’analisi del customer feedback

Esistono dei luoghi specifici in cui l’opinione può essere espressa in forma scritta ma non tutti i clienti si prenderanno l’impegno di lasciare il proprio feedback.  Quindi è bene analizzare le opinioni espresse per poterne estrarre delle informazioni che possano essere generalizzate sulla massa complessiva dei clienti.
L’insieme dei customer feedback costituisce quindi una massa disorganizzata di testi, contenente informazioni preziose per la nostra organizzazione/azienda. Tali informazioni devono essere ricavate ricorrendo a una serie di operazioni articolate di ricerca ed estrazione. Tale attività di ricerca ed estrazione è chiamata Opinion Mining.

Le attività di Opinion Mining appartengono all’ambito del Natural Language Processing (NLP) che, a sua volta, è una branca dell’ampio campo dell’Intelligenza Artificiale

Vediamo nel dettaglio quali sono i processi necessari per effettuare l’Opinion Mining:

  1. Il primo step è costituito dal pre-processing dei documenti: ogni testo viene letto e analizzato linguisticamente attraverso i tipici strumenti del NLP (tokenizzazione, lemmatizzazione, POS-Tagging, ecc)
  2. Il secondo step è costituito dalla ricognizione: si cercano, all’interno dei testi, i possibili target (obiettivi) delle opinioni. I target sono tipicamente rappresentati dal nome dell’azienda, dal nome dei suoi prodotti e servizi, ecc.
  3. Per ogni porzione di testo in cui appare un target, si cerca la presenza di opinioni legate a quel target (per esempio: “ottimo prodotto!”, “grande azienda, personale affidabile”…).

 

 

Opinion Mining e Sentiment Analysis

Le opinioni non sono altro che parole che veicolano impressioni (emozioni, sensazioni) positive o negative, ovvero sono espressioni polari. Lo studio delle espressioni polari è appannaggio della Sentiment Analysis che, quindi, chiaramente, è strettamente connessa all’Opinion Mining.
Il sentiment fornisce un’indicazione generica sulla presenza di opinioni all’interno di un testo, senza specificarne il legame con eventuali target. L’opinion mining, invece, costituisce un processo di individuazione, estrazione e, soprattutto, di raffinamento dei dati estratti. 

Non è infatti un caso che il nome “mining” rimandi all’attività di estrazione mineraria: l’insieme dei customer feedback costituisce la montagna, una massa enorme di materiale. 
Prima di procedere con l’avvio delle estrazioni è necessario fare delle indagini per rilevare la presenza di elementi di valore. Una volta individuate le tracce da seguire e i filoni da sfruttare, si può procedere all’estrazione vera e propria. In seguito, tutto il materiale estratto deve essere lavorato per ottenere un prodotto finale rivendibile. Inoltre, proprio come nell’industria mineraria, il prodotto finale è un bene prezioso: infatti, le analisi eseguite sulle opinioni dei clienti possono rappresentare un’indicazione di grande valore nelle strategie aziendali.

L’opinion mining, infatti, è un’attività di aggregazione di dati che consente un migliore percorso decisionale e strategico per mettere in atto dei processi che portino a un miglioramento della customer experience, basandosi sullo studio della percezione delle persone e dei driver che guidano le loro opinioni.

Per esempio, l’Opinion Mining può rivelare che i clienti over 40 delle aree non urbane sono molto affezionati al nome del Brand, ripongono fiducia nell’azienda, ma non apprezzano la sponsorizzazione di eventi ritenuti effimeri, (es. un talent show), pur continuando ad apprezzare la sponsorizzazione di eventi sportivi (es. un torneo di tennis).
Allo stesso tempo, i clienti della medesima azienda, ma compresi nella fascia di età 20-30 e provenienti dalle grandi città, apprezzano la sponsorizzazione del talent show, ritenendo più critica, invece, la partecipazione a un convegno politico di stampo conservatore.

In seguito a questa analisi, l’azienda potrà decidere quali eventi pubblici sponsorizzare oppure quali canali di promozione sfruttare per i diversi eventi e in base al target di riferimento.

In sintesi le attività di Opinion Mining sono indicate per chi vuole ottenere una comprensione accurata dell’opinione pubblica e dei fattori che la guidano. 

Le tecnologie ora disponibili permettono quindi alle aziende e alle organizzazioni che lo desiderano di sfruttare le informazioni presenti in grandi quantità di dati non strutturati. Il vero valore aggiunto di questa tipologia di attività è proprio quello di permettere analisi dettagliate su tutte le informazioni a nostra disposizione. Questa attività può sostituire i tradizionali metodi di indagine (questionari a campione, focus group, ecc.) oppure come fase preliminare da cui partire prima dell’allestimento di attività più specifiche, su campioni più ristretti di persone.

Ciò che prima richiedeva mesi di preparazione e di sforzi (economici e lavorativi), oggi può essere svolto automaticamente e rapidamente da un software che sfrutti la potenza offerta dall’IA.

Stai per intraprendere una nuova campagna di marketing? Stai per mettere in atto un profondo cambiamento nelle modalità di fruizione dei tuoi prodotti? Vuoi rilevare quali sono i punti più critici nel modello di servizio offerto ai tuoi clienti? Contatta CELI per realizzare un’analisi approfondita e dettagliata delle opinioni dei tuoi clienti.

(Matteo Amore – Computational Linguist)

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