Con la ricchezza di alternative disponibili per i clienti moderni, l'esperienza del cliente è ora diventata un elemento chiave di differenziazione aziendale. Non solo 86% dei consumatori abbandonerà un marchio dopo solo due brutte esperienze, ma 61% sono anche disposti a pagare di più se hanno la garanzia di essere esperienze eccellenti. Ecco perché spetta ai marchi cercare continuamente modi innovativi per comprendere e coinvolgere i propri clienti. L'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale è uno dei modi principali in cui le aziende possono ottenere informazioni preziose sui propri clienti e adattare i propri prodotti e servizi alle loro esigenze e preferenze per differenziarsi dalla concorrenza agguerrita.
CHE COS'È L'ANALISI DEL SENTIMENT GUIDATA DALL'AI?
L'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale, nota anche come opinion mining, è il processo di utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati testuali e comprendere il tono emotivo del messaggio. Include l'elaborazione delle recensioni dei clienti, delle risposte sui social media, sondaggi, post di blog, e-mail e altri testi digitali per determinare se i sentimenti espressi sono positivi, negativi o neutri. Ciò fornisce all'azienda le informazioni di cui ha bisogno per avviare risposte appropriate e in tempo reale che colpiscano i clienti.
Feedback del cliente è forse la valutazione più accurata dei prodotti e dei servizi di un marchio. Normalmente, sarebbe difficile per i marchi setacciare la grande quantità di feedback su Internet. Tuttavia, l'analisi dei sentimenti guidata dall'intelligenza artificiale consente una rapida analisi delle fonti di dati testuali e un'accurata discriminazione della positività, della negatività o della neutralità dei sentimenti in essi contenuti. Una tecnologia così potente viene fornita con molte applicazioni come il monitoraggio dei social media, l'analisi della reputazione del marchio e la valutazione delle campagne di marketing.
COME FUNZIONA L'ANALISI DEL SENTIMENT GUIDATA DALL'AI?
L'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale è guidata principalmente da due sottoinsiemi di intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico. Mentre l'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a interpretare il testo umano, i modelli di apprendimento automatico basati su regole o automatici vengono addestrati per identificare il sentimento e l'intento. Il processo può essere sommariamente riassunto in due fasi:
DATI PULITI E STANDARDIZZATI
Dopo aver estratto i dati da tutte le fonti pertinenti, il testo dovrebbe essere pulito e standardizzato per rimuovere il testo che non contribuisce al processo di analisi del sentiment. Ciò include segni di punteggiatura, caratteri speciali, contrazioni delle maiuscole e parole comuni come "è", "il", "e", ecc. L'eliminazione di queste ridondanze consente ai modelli di apprendimento automatico di analizzare meglio il testo rimanente.
CLASSIFICAZIONE DEI SENTIMENTI
La classificazione del sentiment è il passaggio decisivo nell'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale e riguarda principalmente algoritmi di apprendimento automatico come il supporto di macchine vettoriali e reti neurali ricorrenti. I set di dati etichettati con testi classificati come positivi, negativi o neutri vengono utilizzati per addestrare il modello di classificazione del sentiment. Le caratteristiche, modelli importanti nel testo rilevanti per la classificazione del sentimento, vengono estratte prima dell'addestramento. Il modello impara quindi a riconoscere le associazioni tra le funzionalità estratte e le etichette dei sentimenti sui set di dati etichettati.
È importante notare che l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale può andare oltre la polarità del sentiment. Può anche eseguire altri tipi di analisi del sentiment, tra cui:
RILEVAMENTO DELLE EMOZIONI: questo tipo di analisi del sentiment viene utilizzato per identificare le emozioni espresse dai clienti nei testi, come la felicità, la rabbia o la sorpresa. Ciò fornisce informazioni sullo stato emotivo dell'individuo.
ANALISI BASATA SU ASPETTI: è utile per identificare l'aspetto specifico nel corpo del testo che è positivo o negativo. Ad esempio, un utente potrebbe inviare una recensione su un laptop affermando che il design lascia a desiderare. Con un'analisi basata sugli aspetti, la macchina decifrerà che la recensione riguardava specificamente il design e non necessariamente una recensione negativa dell'intero prodotto.
ANALISI DELL'INTENTO: questo tipo di analisi del sentiment viene utilizzato per determinare la motivazione alla base di un testo. Le aziende possono utilizzare questo per prevedere la probabile mossa successiva di un cliente, come l'acquisto di più prodotti o l'abbandono di un marchio per un concorrente.
IN CHE MODO L'ANALISI DEL SENTIMENT GUIDATA DALL'AI PUÒ MIGLIORARE L'ESPERIENZA DEL CLIENTE?
L'analisi del sentiment è un processo aziendale importante con numerose applicazioni, molte delle quali svolgono l'importante ruolo di migliorare l'esperienza del cliente. Ecco quattro modi completi in cui l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale può far sentire i tuoi clienti più connessi al tuo marchio:
ANALISI E REAZIONI IN TEMPO REALE
Secondo HubSpot Research, la risposta immediata del servizio clienti è importante per i clienti 90%. Per 60% di questi clienti, immediatamente significa 10 minuti o meno. Ciò esercita un'enorme pressione sui marchi affinché rispondano ai commenti e alle richieste dei clienti, ma l'utilizzo dell'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale rende sicuramente il compito più semplice.
Con avanzato Algoritmi AI le aziende possono eseguire il monitoraggio in tempo reale di piattaforme di social media, siti Web ed e-mail per identificare rapidamente i casi in cui il marchio o i suoi prodotti e servizi vengono menzionati negativamente. Questa analisi in tempo reale può essere applicata anche alla corrispondenza dell'assistenza clienti, come live chat, telefonate o e-mail, per aiutare gli agenti a identificare direttamente le emozioni nel feedback dei clienti. Quindi le aziende possono rispondere in modo rapido e appropriato per affrontare i problemi o le preoccupazioni dei clienti e migliorare la loro percezione del marchio.
INTERAZIONI PERSONALIZZATE CON I CLIENTI
Personalizzazione è la chiave per migliorare l'esperienza del cliente e l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale scopre interessanti opportunità per i marchi di personalizzare le loro interazioni con i clienti. Ad esempio, se un cliente esprime sentimenti positivi su un particolare prodotto, i marchi proattivi possono consigliare prodotti simili o correlati a quella persona. Allo stesso modo, i marchi possono utilizzare l'analisi del rilevamento delle emozioni per comprendere le emozioni dei propri clienti e sviluppare risposte che capitalizzino quelle emozioni specifiche. Quindi, se un cliente è triste, il brand può rispondere con tono empatico. Inoltre, il marchio può premiare i clienti che parlano positivamente dei propri prodotti e servizi con offerte personalizzate e sconti esclusivi. Tutto ciò può rafforzare le relazioni con i clienti e fidelizzarli.
MIGLIORAMENTO DEL PRODOTTO E DEL SERVIZIO
L'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale fornisce informazioni utili sui sentimenti e sulle preferenze dei clienti e queste informazioni possono essere utilizzate dai marchi per migliorare i propri prodotti e servizi. Ad esempio, i marchi possono identificare reclami ricorrenti sulla qualità del servizio clienti o sulle scarse prestazioni del sito web. Allo stesso modo, i marchi possono utilizzare l'analisi del sentiment per valutare la percezione del pubblico di un nuovo prodotto o di un recente aggiornamento del software e scoprire le caratteristiche specifiche che non piacciono ai clienti e viceversa. Utilizzando l'analisi del sentiment in questo modo, i marchi possono conoscere gli aspetti negativi dei loro prodotti e servizi che necessitano di miglioramento, nonché gli aspetti positivi per espandersi ulteriormente.
ANALISI COMPETITIVA
Un altro modo in cui le aziende possono migliorare la loro esperienza del cliente è condurre un'analisi competitiva. L'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale può rivelare la percezione del tuo pubblico di destinazione dei tuoi rivali più vicini e identificare i punti di vantaggio o svantaggio competitivo. Ad esempio, l'analisi del sentiment può mostrare che i potenziali clienti preferiscono il prodotto di un concorrente a causa della durata della batteria. Il tuo team di sviluppo prodotto può utilizzare queste informazioni per rilasciare una versione aggiornata del tuo prodotto con una durata della batteria uguale o superiore per riguadagnare un vantaggio competitivo. Allo stesso modo, se l'analisi del sentiment rivela aree in cui la tua azienda sta superando un concorrente, il tuo team di marketing può evidenziarle nelle campagne pubblicitarie per mostrare ai potenziali clienti la potenziale esperienza del cliente che potrebbero ottenere patrocinando il tuo marchio. In questo modo la tua azienda rimane un passo avanti rispetto alla concorrenza e allo stesso tempo mantieni un alto livello di soddisfazione del cliente.
In breve, l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale è un modo semplice ma potente per i marchi di ottenere preziose informazioni sui propri clienti. Analizzando i dati testuali di recensioni, feedback e ticket di assistenza clienti, le aziende possono capire cosa pensano i potenziali clienti e i clienti delle loro offerte e adottare misure concrete per migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Pertanto, è un passo che le aziende a contatto con i clienti devono compiere per rimanere rilevanti nel clima aziendale odierno.
