La sentiment analysis consiste nell’estrazione e analisi di opinioni che gli utenti esprimono sul web rispetto a prodotti o servizi e per misurare la brand reputation.
L’uomo essendo un essere sociale è influenzato dalle relazioni che instaura con tutti i suoi simili.
Cosa consente la sentiment analysis
La sentiment analysis consente di:
- effettuare quindi analisi delle interazioni tra gli utenti in un determinato contesto ed in uno specifico momento.
- estrapolare opinioni e sentimenti da qualsiasi tipo di testo, determinando se un testo esprime sentimenti positivi, negativi o neutri
- scoprire come le persone, in particolare i consumatori, si sentono riguardo ad un argomento, prodotto o idea.
L’origine dell’analisi dei sentimenti risale agli anni 50, quando questa veniva utilizzata principalmente su documenti cartacei.
L’analisi dei sentimenti oggi è ampiamente utilizzata nell’estrazione di informazioni da contenuti su internet come tweets, articoli, recensioni e commenti.
Con la diffusione dei social media gli utenti hanno iniziato a divulgare le proprie opinioni e idee in Rete, generando così una quantità di dati di fondamentale importanza per le istituzioni e per i brand per effetto dell’incidenza che può avere sulla reputazione e sul grado di soddisfazione.
Conoscere l’utente, studiarne le abitudini di consumo, le preferenze e le idee sono essenziali per la pianificazione delle operazioni di marketing di un’azienda.
Applicazione perfetta della sentiment analysis si ha nelle recensioni, nei social media e nel servizio clienti, per questo l’analisi del sentiment viene spesso chiamata social media analysis.
L’analisi del sentiment consente quindi di capire cosa pensano i consumatori di un brand, di un prodotto, di un servizio o di un evento.
Valutazioni queste analizzate attraverso l’analisi delle opinioni all’interno di un documento con relativa valutazione positiva, neutra o negativa.
Approcci della sentiment analysis
Gli approcci individuati rispetto alla sentiment analysis possono essere suddivisi in 3 macro-categorie:
- rilevamento delle keyword: consente di classificare il testo attraverso categorie emotive, definite dalla presenza di parole emotive, come felice, triste, divertito, annoiato
- affinità lessicale: oltre alle keyword emotive assegna anche a parole arbitrarie “un’affinità” probabile a specifiche emozioni, affinando così la selezione e l’attribuzione della polarità
- metodi statistici: basati su elementi di apprendimento automatico (machine learning).
Limite della sentiment analysis è l’impossibilità di cogliere concetti emotivi complessi come l’ironia.
Punti di forza della sentiment analysis
La sentiment analysis consente di:
- migliorare l’esperienza del consumatore durante tutto il suo customer journey
- capire la reazione del pubblico alle iniziative di sponsorizzazione
- scoprire nuove tendenze di mercato
- comprendere la percezione online di un brand, di un prodotto o di un personaggio.
Avere quindi un quadro chiaro delle opinioni che il web ha di noi è d’importanza strategica: sapere se si parla bene o male di noi, consente di fare scelte specifiche per il proprio business.
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