Come usare l’NLP per la sentiment analysis

NLP sentiment analysis

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Se gestisci un brand, probabilmente avete selezionato  i commenti per capire quali erano buoni, utili all’azienda, e quali cattivi, semplici polemiche o, peggio, lamentele. Questa è una forma di sentiment analysis. Se unita al natural language processing (o NLP), risulta essere una risorsa potente per i brand.

In questo articolo, vedremo perché la sentiment analysis e l’NLP funzionano così bene insieme e alcuni modi in cui i brand possono trarne vantaggio per una migliore strategia di marketing.

Trovi i nostri precedenti articoli sul natural language processing su cui approfondire alcuni temi e termini tutti nel nostro blog!

Cos’è la sentiment analysis?

Cominciamo con alcune definizioni.

Cos’è la sentiment analysis?

Wikipedia la definisce come “natural language processing, analisi del testo, linguistica computazionale e biometria per identificare, estrarre, quantificare e studiare sistematicamente stati affettivi e informazioni soggettive”.

Abbiamo parlato di questo argomento diverse volte nel nostro blog perché è uno degli strumenti più utili e preziosi che l’intelligenza artificiale porta con sé per il marketing e il branding.

A seconda delle tue esigenze e dei tuoi obiettivi, puoi usare la sentiment analysis per molti scopi: puoi capire cosa pensa il pubblico del tuo brand, come ti percepisce, o anche cosa pensa di un prodotto o servizio specifico.

È uno strumento utilissimo  per rivedere l’analisi e selezionare e isolare alcune parole e frasi specifiche per analizzarle in modo più approfondito.

Vediamo perché il marketing può usarlo con profitto e come l’NLP – natural language processing – e sentiment analysis funzionano insieme.

In che modo l’NLP aiuta la sentiment analysis?

La sentiment analysis utilizza il machine learning e il natural language processing per analizzare pezzetti di testo, alla ricerca di parole specifiche che indicano una polarizzazione delle opinioni. Anche se è abbastanza standard, è anche uno dei compiti più impegnativi che il natural language processing può portare avanti. 

L’analisi dei dati è sempre stata fondamentale per le strategie di marketing. Tuttavia, è ancora più cruciale quando i brand possono addestrare algoritmi per migliorare la loro sensibilità di analisi. Il modo principale in cui lo fa la sentiment analysis è associando qualsiasi commento o pezzetto di testo con un tag che indichi se sia “positivo”, “negativo” o “neutro”. Di solito definisce il tono generale della frase, grazie all’analisi delle parole che l’utente ha scelto in precedenza.

In questa fase, la NLP è utile per quello che può fare con i dati. In particolare, alcuni degli utilizzi più interessanti e pratici sono cercare parole specifiche ed estrarre informazioni utili da diverse fonti – come siti web e database, recensioni, e altro ancora.

In che modo è utile al marketing?

La sentiment analysis permette ai brand di capire cosa pensano di loro i clienti. È una risorsa che i marketing manager non dovrebbero mai sottovalutare.

Se un brand sa cosa sta dicendo un cliente – e quanto dolci o severe siano le parole che sta usando – il passo successivo  è capire la ragione dietro queste parole e migliorare il reparto oggetto di critiche, o in caso di elogi, continuare a favorire azioni e comportamenti aziendali che hanno riscosso favore nel pubblico. 

Il marketing si concentra sulla percezione, il che significa che ciò che la gente pensa e dice dei brand conta molto. In questo caso, NLP e sentiment analysis sono incredibilmente utili per monitorare e controllare ciò che sta succedendo nell’ambiente.

Vediamo insieme un paio di modi in cui si può trarre vantaggio da questa combo di intelligenza artificiale.

Tre modi per usare l’NLP per la sentiment analysis

Come possiamo usare la sentiment analysis e l’NLP per migliorare il branding e le strategie di marketing?

Ecco tre esempi.

Migliorare l’analisi di mercato e dei competitor 

Come dicevamo, sapere cosa pensano i clienti è un’arma eccellente per i marketer. Fornisce tonnellate di suggerimenti per migliorare prodotti e servizi, come l’assistenza ai clienti. Si possono anche scoprire cose inaspettate – come il desiderio dei clienti di rimettere in commercio un prodotto fuori produzione.

Inoltre, aiuta a confrontare il tuo lavoro e la tua reputazione con quelli dei tuoi concorrenti. Cosa succede se la gente ama il servizio clienti di un’altra azienda e disprezza il tuo? Puoi rimediare solo se lo sai – ed è qui che NLP e sentiment analysis vengono in soccorso.

Prevenire e risolvere crisi 

Una crisi di reputazione non è qualcosa che vuoi sperimentare. Tuttavia, per evitare lo scenario peggiore, puoi sempre fare degli sforzi per prevenirla! 

Supponiamo che tu monitori costantemente ciò che dice il tuo pubblico. In questo caso, puoi individuare parole specifiche per vedere come sta andando la tua reputazione.

D’altra parte, se di recente hai commesso un errore e sei nel bel mezzo di una crisi, puoi vedere di cosa si sta lamentando la gente e cercare di rispondere nel modo più efficace.

Capire meglio l’audience

Può sembrare troppo ovvio, ma a volte le cose più semplici sono le più utili. Capendo meglio il tuo pubblico, puoi migliorare il tuo marketing, analizzare il tuo campo e risolvere i problemi. Tuttavia, tutto ciò è impossibile se non sai con chi stai parlando.

Tutti i dati che raccogli con NLP e sentiment analysis ti aiuteranno a farti un’idea più profonda e completa di chi compra il tuo prodotto, perché lo fa e cosa ne pensa. È una miniera di informazioni che puoi usare in molti modi, per esempio, creando delle buyer personas.

Conclusioni

La sentiment analysis e il natural language processing sono una grande combinazione. Puoi monitorare i concorrenti e le recensioni e, soprattutto, controllare come sta andando il tuo brand.

Ti consigliamo di provarla e, se hai bisogno di una mano, contattaci!

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