La sentiment analysis, o analisi del sentiment o opinion mining, è una tecnica del digital marketing che permette di comprendere le percezioni e le emozioni degli utenti. Fornisce dati statistici e previsionali su come il pubblico percepisce il brand, i contenuti, i prodotti, i servizi e le campagne pubblicitarie.
In questo articolo, ti spiego come la sentiment analysis può essere applicata nei social network e nei siti web, aiutando le aziende e i privati ad ottimizzare la loro presenza online.
Dove trovare i dati per la Sentiment Analysis
La sentiment analysis non fa altro che studiare i dati testuali per determinare se i sentimenti espressi dagli utenti sono positivi, negativi o neutri. Ecco dove trovare questi dati.
Nei social network (X-Twitter, Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube, TikTok) puoi analizzare le reazioni, i like e i commenti per capire come viene percepito un marchio, un servizio o un contenuto.
Oppure puoi esaminare le recensioni dei prodotti nel web, su Google o Trustpilot, per verificare i feedback negativi, positivi e neutri.
Puoi prendere in considerazione i contenuti delle email inviate dagli utenti per capire i loro dubbi, richieste, difficoltà, reclami.
Molte aziende si servono anche di sondaggi che inviano agli utenti che hanno visitato il sito, comperato un prodotto, si sono iscritti alla newsletter o ai profili social. Agli utenti viene chiesto di di valutare il servizio con un punteggio da 1 a 10 o di compilare questionari con risposte a scelta multipla.
Inoltre, la sentiment analysis non serve solo a migliorare un servizio ma anche a giocare d’anticipo. Ti permette di rilevare notizie e prodotti che stanno guadagnando popolarità sui social media. In tal modo hai la possibilità di creare contenuti simili o di valorizzare i prodotti che piacciono di più.
Come si esegue un’analisi del sentiment degli utenti
Se la tua attività sui social network e tramite sito web è circoscritta, puoi pensare di effettuare questa analisi manualmente, raccogliendo poi i dati in tabelle su Excel.
Se invece hai molte interazioni da parte del pubblico, è meglio servirsi di software che esaminano il testo con algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP – Natural Language Processing).
Questi software identificano parole negative e positive tra i commenti, le reazioni, le email, le recensioni e riescono a fornire statistiche del sentiment complessivo. Sono in grado di rilevare la ripetizione di determinate parole e i loro sinonimi che indicano sorpresa, gioia, eccitazione, entusiasmo, disgusto, ansia, desiderio, tristezza, frustrazione, rabbia, ecc.
Nel momento in cui sei in possesso di questi dati statistici devi capire cosa li genera. Le reazioni negative sono dovute a problemi con i tuoi contenuti o con i tuoi prodotti? Oppure dipendono da fattori esterni? Se le cause dipendono da te, puoi creare un piano d’azione per sistemare le cose.
Ad esempio se un quotidiano online condivide una notizia di cronaca nera che genera molte reazioni negative negli utenti, non dovrà fare nulla. Anzi le reazioni saranno un indicatore che la notizia è interessante per gli utenti, pur avendo generato sentimenti negativi.
Ma se un negozio di borse riceve reazioni negative al post di una loro nuova linea di valigie, dovrà capire da cosa sono generate. Prezzo troppo elevato? Estetica non gradita? Problemi con prodotti precedenti? Servizio clienti non adeguato? Consegne in ritardo?
La Sentiment Analysis nei Social Network
I social network rappresentano un terreno fertile per la sentiment analysis, grazie alla vasta quantità di dati generati dagli utenti ogni giorno. Piattaforme come Facebook, X-Twitter, YouTube, TikTok e Instagram sono luoghi in cui le persone esprimono liberamente le loro opinioni su vari argomenti, inclusi brand e prodotti. Utilizzare la sentiment analysis sui social media consente di monitorare il sentiment generale verso il proprio marchio, identificare tendenze emergenti e rispondere in modo proattivo alle critiche.
Attraverso l’analisi dei commenti e dei post sui social network, un’azienda può scoprire se una campagna pubblicitaria ha suscitato reazioni positive o negative. Se una campagna viene percepita negativamente, l’azienda deve intervenire rapidamente per correggere la rotta e migliorare la sua immagine.
Inoltre, la sentiment analysis può aiutare a identificare i brand ambassador naturali, ossia gli utenti che esprimono entusiasmo genuino per il marchio e possono essere contattati per partecipare a campagne di marketing virale.
L’analisi sul sentiment nei social network non si limita a monitorare la reputazione del brand, ma può anche aiutare a comprendere le preferenze dei consumatori e ad ottimizzare le future campagne pubblicitarie. Analizzando i sentimenti espressi nei commenti su un nuovo prodotto, si ottengono feedback diretti e dettagliati su ciò che piace e non piace agli utenti, permettendo miglioramenti mirati e tempestivi.
Google Cloud Natural Language API
Ci sono molti software che generano statistiche di sentiment degli utenti. Google offre una sua console interattiva che permette di eseguire l’analisi del sentiment senza scrivere codice: si tratta di Google Cloud Natural Language API. Questa console web, che sfrutta il potere dell’AI e del Machine Learning, consente di caricare testi e visualizzare i risultati immediatamente. La console analizza email, chat, social media ed effettua un’analisi del sentiment per comprendere le opinioni degli utenti. Questo prodotto è a pagamento ma prevede una versione di prova gratuita.
Come effettuare una Sentiment Analysis manualmente senza software
Come avrai già intuito, i software permettono di processare grandi quantità di dati ma hanno molti limiti che la mente umana non ha. Ad esempio non comprendono il sarcasmo e non sanno interpretare le parole dialettali, le frasi scritte in altre lingue o strutturate in maniera scorretta e con errori ortografici, l’algospeach e molte parole abbreviate. D’altro lato però ti fanno risparmiare tempo.
Se sei agli inizi e non hai molte interazioni, può esserti utile un semplice foglio di calcolo o documento di testo dove andrai ad inserire i dati manualmente. Di seguito ti offro alcune indicazioni procedurali.
Per prima cosa leggi attentamente ogni interazione o recensione sui social network e nel web; cerca di capire il contesto e l’intenzione dell’autore. Assegna poi una valutazione: classifica ogni testo come positivo, negativo o neutro. Puoi anche usa una scala numerica: da 1 a 10 con il numero 5 come valore neutro; oppure da -2 a +2 con lo zero come valore neutro.
Ecco un esempio.
Un utente mette un commento o una recensione dicendo “Ottimo prodotto, molto facile da usare e funziona”. Metterai come classificazione +2 o 10 in base alla metrica utilizzata.
Un altro utente scrive: “Non sono soddisfatto del servizio, consegna in ritardo. Prodotto comunque discreto”. Possiamo mettere una valutazione -1 o 4 perché non è completamente negativa ma nemmeno neutra o positiva.
A questo punto analizza i risultati e prova a interpretarli. Se la maggior parte dei commenti è negativa o sotto la media, puoi concludere che l’opinione generale è sfavorevole e dovrai capire quali sono le cause.
Fare una sentiment analysis può essere molto utile anche per un Minimum Viable Product (MVP). Ti permette infatti di raccogliere feedback dettagliati sui primi utenti, aiutandoti a capire cosa funziona bene, cosa necessita miglioramenti e identificando problemi critici o difetti che devono essere risolti subito.
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