Capire il sentiment degli utenti aiuta a creare prodotti migliori in quanto permette di ottenere insights utili sui clienti.
Ma come funziona in pratica?
Oggi ti proponiamo quattro esempi reali di analisi del sentiment, in cui aziende di una certa notorietà sfruttano il sentimento degli utenti per apportare modiche con un impatto positivo sulla crescita.
In questo testo illustriamo i diversi metodi usati dalle aziende di successo per apportare modifiche che aumentino le conversioni e ti mostriamo come applicare questi esempi alla tua attività per raggiungere gli obiettivi aziendali e dei clienti.
4 esempi di analisi del sentimento
L'analisi del sentimento degli utenti è il processo d'identificazione di pensieri e sentimenti alla base dei commenti dei clienti raccolti in un insieme di dati non strutturati, come le risposte ai sondaggi o le interazioni con l'help center e sul trasformare queste opinioni soggettive in informazioni oggettive e che offrono spunti per agire.
Gli insights così ottenuti aiutano a migliorare la customer experience (CX) e ad aumentare la soddisfazione, la fedeltà e la fidelizzazione dei clienti.
Abbiamo selezionato quattro esempi di analisi del sentimento con i casi d'uso più comuni:
Post sui social media
Richieste al servizio clienti
Feedback dei clienti provenienti da sondaggi, moduli, ecc.
Testi di e-mail, recensioni dei clienti, trascrizioni di conversazioni di acquisti telefonici, ecc.
Questi casi di studio reali mostrano come estrapolare e analizzare i dati da ogni fonte e come applicare tali informazioni per creare una migliore esperienza di prodotto per gli utenti.
Diamoci un'occhiata:
1. Analisi del sentimento nei social media: Nike
L'analisi del sentiment nei social media analizza il significato dei commenti e dei post sui social media. Ti informa su cosa gli utenti dicono e pensano a proposito del prodotto e del tuo marchio online.
L'analisi del sentiment nei social media ti permette di sondare l'opinione pubblica e avere informazioni dettagliate sul sentimento dei clienti, prima e dopo il lancio di una campagna di marketing, in modo da poterne monitorare le performance. Si può usare anche per monitorare il marchio e capire cosa dicono gli influencer in merito al tuo marchio o al mercato di riferimento.
Questo permette di adattarti alle aspettative dei clienti, a creare la reputazione del prodotto e a stabilire un rapporto di fiducia con gli utenti. Ti consente anche di restare al corrente sui trend della società e su come evolve il profilo del tuo cliente ideale.
🔥 Ecco come Nike ha sfruttato l'analisi del sentimento nei social media
Nel 2018 Nike, azienda di calzature, abbigliamento e accessori sportivi, ha usato l'analisi del sentimento nei social media per gestire la reputazione del brando, in occasione dell'annuncio del suo supporto per Colin Kaepernick, il giocatore della NFL che si è inginocchiato durante l'inno nazionale statunitense. Il gesto del giocatore ha generato polemiche e critiche, tra cui qulle di Donald Trump, all'epoca presidente degli Stati Uniti. Kaepernick ha però ottenuto anche un grande sostegno, che Nike ha sfruttato proponendogli di sponsorizzarlo e offrendogli la possibilità di usare l'hashtag #justdoit nei suoi tweet.
Questa è stata certamente una mossa rischiosa. Nike ha dovuto quindi tenere sotto controllo l'opinione pubblica per assicurarsi che la sua reputazione non fosse messa in pericolo. Per valutare la reazione alla campagna ha usato Sentieo per analizzare i tweet e gli articoli giornalistici prima e dopo l'inserimento dell'hashtag #justdoit.
Inizialmente, Nike ha notato la prevalenza di un sentimento negativo, piuttosto che di uno positivo. Inoltre, alcuni segmenti di clienti hanno cominciato a inserire gli hashtag #boycottNike nei loro post sui social media. Con il passare del tempo, però, questa tendenza è stata sostituita da un sentimento complessivamente positivo da parte del pubblico.
Nike ha anche scoperto che l'intenzione di acquisto è stata influenzata positivamente, con un risultato vantaggioso per tutte le parti coinvolte.
Il monitoraggio delle occorrenze sui social media ha permesso a Nike di sondare l'opinione pubblica durante la sponsorizzazione di Colin Kaepernick. Fonte: Sentieo
Suggerimenti per l'analisi del sentimento nei social media:
Valuta l'opinione pubblica durante una campagna, un evento o il lancio di un nuovo prodotto: installa dei software di analisi del sentimento degli utenti come ad esempio Talkwalker, Sentieo e Critical Mention, che permette di ricevere avvisi anche in caso di citazioni del brand su articoli di giornale. Puoi usare questi strumenti per valutare le reazioni alla campagna in tempo reale.
Interpreta le opinioni dei segmenti di clienti: scopri cosa pensano i diversi segmenti di clienti del prodotto o del nuovo lancio. Ad esempio, lo sviluppatore di un'applicazione B2C può monitorare il sentimento nei social media tra i primi utenti che provano il prodotto e apportare miglioramenti prima di proporlo a un gruppo più ampio.
Monitora i trend emergenti: un'analisi del sentimento generale può rappresentare una forma di ricerca di mercato in grado di seguire i nuovi trend, così da permetterti di capire quando è arrivato il momento d'introdursi nel discorso.
Monitora il feedback della concorrenza: scopri come migliorare i prodotti monitorando quello che gli utenti pensano dei concorrenti. Se, ad esempio, la tua azienda vende corsi online e vieni a sapere che gli utenti si lamentano dell'esagerata complessità del processo d'iscrizione di un concorrente, saprai che devi rendere il tuo ancora più semplice.
2. Analisi del sentimento nel servizio clienti: esempio da un operatore di telefonia mobile
Per molti clienti, la qualità delle interazioni con il marchio è importante quasi quanto il prodotto stesso. Inoltre, la maggior parte dei clienti insoddisfatti non perderanno certo tempo a scrivere al servizio clienti. Insomma, se ne vanno e non saprai mai perché.
L'analisi del sentimento del servizio clienti consente ai team che sono a diretto contatto con i clienti, come quello di vendita e il servizio clienti, di migliorare il loro operato, con un incremento delle metriche di fidelizzazione dei clienti e di brand reputation.
L'analisi del sentimento dei clienti aiuta inoltre i team di marketing a creare contenuti che rispondano ai più comuni punti d'interesse dei clienti. I casi di studio potrebbero ad esempio mostrare che altri simili utenti completano le attività da svolgere con il tuo prodotto. I team di prodotto possono invece agire rapidamente per risolvere bug, problemi di design dell'esperienza utente (UX) e dell'interfaccia utente (UI) e rimuovere gli elementi che ostacolano la conversione o l'adozione.
💡 Ecco come un operatore di telefonia mobile ha sfruttato l'analisi del sentimento del servizio clienti
In questo caso di studio di Repustate, una compagnia di telefonia mobile di grandi dimensioni, l'analisi del sentimento del servizio clienti è stata usata per individuare i clienti che avrebbero potuto abbandonare. In primo luogo, si è proceduta all'installazione di un software per la conversione da voce a testo per trascrivere ogni interazione con il call center. Poi Repustate ha usato il materiale per analizzare il sentimento degli utenti per ogni chiamata e le menzioni di prodotti e servizi specifici.
Infine, ha estrapolato un punteggio di customer sentiment complessivo per ciascun cliente. Se il punteggio è basso o comunque al di sotto di una certa soglia per troppo tempo, questo attiva un messaggio automatico al cliente con le scuse dell'azienda.
Durante le chiamate con gli specifici clienti, gli operatori del call center possono accedere a un riepilogo del punteggio dei clienti e delle interazioni precedenti, per offrire le soluzioni o le promozioni più adatte al caso.
Abbiamo sfruttato i dati dell'analisi del sentimento per migliorare il nostro servizio, esaminando i reclami relativi alla lentezza della chat di assistenza online. Avevo notato che la maggior parte delle lamentele provenivano da utenti che erano in prova gratuita. Ho provato a capire come velocizzare la chat per questi utenti apportando alcune modifiche. Abbiamo inoltre implementato un sistema in cui gli utenti possono pagare per ricevere una risposta più rapida alle domande poste in chat. Questo ha contribuito a migliorare il nostro servizio e a rendere i nostri clienti più felici.
Brandon Wilkes, Marketing Manager presso The Big Phone Store
Analisi del sentimento del servizio clienti: qualche suggerimento:
Migliora l'interazione con i clienti con i chatbot: puoi impostare un chatbot sul sito web per rispondere alle domande più semplici. È possibile impostarlo in modo da trasferire i clienti al giusto agente del call center, raccogliendo informazioni basilari sui problemi riscontrati. Usando uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come Thematic si può poi analizzare il sentiment delle interazioni.
Rendi il servizio clienti più accessibile: semplifica per i clienti le modalità per contattare l'azienda, da qualsiasi punto del sito web o del prodotto digitale. Attiva diversi canali, come le e-mail o gli SMS, per soddisfare i vari profili di utenti. A nessuno piace quando le aziende nascondono i dati di contatto e ci sono alcune tipologie di utenti che preferiscono parlare con qualcuno al telefono.
Raccogli insights a partire dai ticket del servizio clienti: monitora, registra e classifica i ticket in arrivo ordinandoli per utente, argomento, ecc.
Ottieni informazioni utili dalle trascrizioni delle chiamate: registra e trascrivi le chiamate in entrata usando strumenti come Otter o Rev . È possibile sfruttare le informazioni ricavate dalle conversazioni telefoniche per migliorare il prodotto. Se, ad esempio, ti occupi di una pagina di annunci immobiliari per le vacanze e parecchi clienti si lamentano dell'assenza di comunicazione con i propietari, potresti dare un incentivo per ridurre i tempi di risposta. Risolvere i problemi al prodotto permette di tagliare i costi del call center.
Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come Thematic estrapolano le parole chiave in tutti i messaggi in arrivo per identificare le tematiche comuni. Fonte: Getthematic.com
3. Analisi del feedback dei clienti: TechSmith
Non basta sapere cosa fanno i clienti sul sito. Bisogna anche capire cosa pensano e cosa provano durante l'azione.
Capire meglio i clienti, permette di mettersi nei loro panni e migliorare in tal modo il copy, il prodotto, i flussi di onboarding e il servizio clienti. Questo è anche un ottimo modo per eliminare qualunque ostacolo alla conversione e incrementare la ripetizione degli acquisti.
L'analisi del feedback dei clienti comporta l'analisi del sentimento che si cela dietro le risposte alle domande a risposta aperta nei sondaggi, che ti forniscono preziosi insights qualitativi sui motivi che spingono gli utenti a comportarsi come si comportano.
Le domande a risposta aperta, però, portano a riceve un gran numero di pareri soggettivi. Per trasformare le opinioni in informazioni oggettive su cui agire concretamente, è necessario procedere a un'analisi del sentimento nei sondaggi.
🔥 Ecco come TechSmith ha usato l'analisi del sentimento dei feedback dei clienti
TechSmith, fornitore di SaaS ha sfruttato gli strumenti di analisi del sentimento nei sondaggi per raccogliere i feedback dei clienti e migliorare i propri prodotti e il sito web.
Il team di TechSmith ha innanzitutto usato Google Analytics per identificare le pagine più importanti del sito web, per poi passare a Heatmaps allo scopo d'individuare quali erano gli elementi su cui i visitatori cliccavano di più o di meno e quanto scorrevano in basso sulla pagina.
Con una segmentazione degli utenti in base all'attività, hanno poi inserito sondaggi in punti strategici e posto domande del tipo: "Qual è la cosa che ti frustra di più in questa pagina?". o ""Qual è l'aspetto che apprezzi di più di questo servizio?".
Una volta ricevuti tutti i risultati, TechSmith li ha quindi inseriti in un foglio di calcolo per analizzarli. Questo ha permesso all'azienda di collegare il sentimento dei clienti a specifici comportamenti, di apportare modifiche all'UX e all'UI del sito, di migliorare i prodotti e di eseguire test A/B sul sito web per capire quali sono le funzionalità e i contenuti preferiti dai clienti.
La raccolta dei feedback dei clienti permette d'individuare i problemi più comuni che portano a momenti di frustrazione negli utenti del tuo sito web. Fonte: Hotjar.com
Suggerimenti per l'analisi del sentimento dei feedback dei clienti:
Analizza il comportamento degli utenti: grazie a Zone-Based Heatmaps e Session Replay, entrambi prodotti Contentsquare, puoi capire come gli utenti navigano sul sito, dove fanno rage click, provano frustrazione o decidono di abbandonare. È inoltre possibile individuare le aree o le funzionalità che non ricevono l'attenzione prevista e scoprire in quale punto del percorso del cliente andrebbero inseriti i sondaggi per ottenere gli insights che ti servono per capire perché.
Identifica i segmenti di clientela a cui rivolgere la tua attenzione: stabilisci il tuo pubblico di riferimento, così da capire dove vanno raccolte le informazioni. Ad esempio, un fornitore di SaaS B2B che vuole incrementare l'adozione del prodotto, può raccogliere le informazioni sulle difficoltà incontrate dai nuovi utenti. Questo permette di adattare i flussi di onboarding per aiutare gli utenti a capire il prima possibile il valore del prodotto con cui si stanno confrontado.
Raccogliere informazioni attraverso i sondaggi : Utilizzate gli strumenti Voice of Customer di Contentsquare per lanciare sondaggi e raccogliere informazioni sugli utenti. I diversi tipi di sondaggi che si possono utilizzare includono l'impegno del cliente, la soddisfazione del cliente, il punto di conversione e l'intento di uscita.
Analizza i dati dei sondaggi: usa un foglio di calcolo o strumenti di analisi del sentimento come Quirkos, ATLAS.ti o MonkeyLearn per esaminare e analizzare i dati.
4. Analisi del sentimento nei testi: WatchShop
L'analisi del sentiment nel testo si concentra sull'analisi dei dati testuali. Pensa a tutte le informazioni digitate dai clienti nei moduli del sito web, nelle e-mail, durante le conversazioni con i chatbot e quelle ricevute da fonti terze come i siti di recensioni, gli articoli di notizie, i forum, ecc.
L'estrapolazione di opinioni da varie fonti permette di ottenere il quadro generale in merito alla soddisfazione dei clienti. Insieme ad altri insights sull'esperienza con il prodotto, l'analisi del testo consente ai team che si occupano dei siti web e dei prodotti di migliorare le fasi online del costumer journey.
Ad esempio, se i clienti chiedono regolarmente al chatbot informazioni sulle politiche di reso, sarebbe il caso di riscrivere il testo per rendere più chiara la procedura oppure di aggiungere un link accessibile durante la fase di pagamento. È un modo per rassicurare i clienti e ridurre al minimo l'abbandono del carrello.
💡 Ecco come WatchShop ha usato l'analisi del sentimento nei testi
Il team di WatchShop, un rivenditore di e-commerce, ha sfruttato l'analisi del sentimento nei testi per migliorare il proprio sito web e l'esperienza dei clienti.
Dopo aver raccolto i dati dei clienti da e-mail, sondaggi, recensioni sui prodotti e altre fonti scritte, ha usato Lumoa uno strumento che sfrutta l'intelligenza artificiale per ottenere un punteggio complessivo del sentimento dei clienti. Per WatchShop questo punteggio è diventato un KPI da monitorare. Se i dati scendevano al di sotto dei livelli accettabili o di benchmark, l'azienda è passata all'analisi qualitativa dei dati per approfondire le singole fonti e scoprire le ragioni di tale riduzione.
Sulla base dei risultati, WatchShop ha quindi migliorato le pagine di products listing e ha eliminato gli ostacoli alla conversione sul sito web. Ha inoltre effettuato test A/B per verificare quali versioni delle pagine funzionassero meglio, aumentando del 10% il tasso di conversione.
Consiglio dell'esperto: Contentsquare è integrabile con strumenti per i test A/B come Optimizely, Omniconvert e AB Tasty che ti permettono di monitorare i test A/B direttamente su Contentsquare.
Puoi usare i risultati dell'analisi del sentimento nei testi per formulare un'ipotesi sul tipo di pagine di product listing o d'inviti all'azione (CTA) che porterebbero ai migliori risultati. A questo punto si possono creare varie versioni delle pagine ed eseguire i test A/B.
Suggerimenti per l'analisi del sentimento nei testi:
Con Session Replay e Heatmaps hai l'opportunità di capire come i clienti si comportano sul tuo sito. Puoi allora inserire i sondaggi nei touchpoint più strategici, come le pagine di prodotto o nella schermata di pagamento, per scoprire cosa manca alla pagina e come migliorare l'esperienza di acquisto.
Uno strumento come Dovetail ti permette di eseguire interviste con i clienti, trascriverne le registrazioni e analizzarle. Non dimenticare che la prima cosa a cui pensare è quali sono i segmenti a cui rivolgersi, a seconda dei tuoi obiettivi. Se per esempio lavori in un team per un prodotto SaaS e state pianificando il lancio di una nuova funzionalità, potresti intervistare i beta tester per ottenere un feedback e ottimizzare la funzionalità prima ancora di distribuirla a tutti.
Cataloga le e-mail ricevute dal servizio clienti
Monitora le recensioni online dei tuoi prodotti e di quelli della concorrenza: per esempio, un'azienda SaaS dovrebbe dare un'occhiata a G2, Capterra, ecc. Se invece gestisci un'azienda di e-commerce, le recensioni possono essere reperite su canali di distribuzione come Amazon. Gli strumenti come Luoma rendono questa operazione più semplice connettendosi con i siti di valutazione come TrustPilot.
Usando software come WordCloud puoi estrapolere tutte le parole o le frasi usate più frequentemente e con gli strumenti di analisi dei dati qualitativi puoi quindi passare all'organizzazione e all'analisi del testo.
Come scegliere il metodo giusto per l'analisi del sentimento per la tua azienda
Ci sono tante fonti da cui reperire il sentimento dei clienti, quanti i modi per analizzarlo. Ecco le domande da farsi per trovare il metodo giusto per l'analisi del sentimento per la tua azienda:
Chi sono i tuoi clienti? Quali sono i posti che frequentano? Se ti occupi di e-commerce e l'azienda vende alla generazione Z, è il caso di monitorare le occorrenze sui social. Se invece ti occupi del marketing per prodotti SaaS, dovresti monitorare piuttosto i siti di recensione per trovare le tue fonti di feedback degli utenti da analizzare.
Cosa vuoi ottenere? Puoi così determinare dove e come raccogliere gli insights più utili e quali sono le opinioni degli utenti che ti interessano. Se, ad esempio, stai provando a migliorare l'esperienza di prenotazione online di visite turistiche di gruppo, vale la pena raccogliere le informazioni di product experience reperibili dalla pagina di pagamento del sito.
Quali sono gli strumenti in grado di fornirti gli insights di cui hai bisogno? Oltre alla raccolta di dati, ti servono degli strumenti che ti consentano di unificare, organizzare e analizzare il tutto. La selezione del software dipende dalle fonti dei dati e dagli obiettivi perseguiti. Per saperne di più, puoi consultare il nostro articolo sui software di analisi del sentimento degli utenti.
Esempi di analisi del sentimento: come offrire un'esperienza indimenticabile ai clienti
Grazie all'analisi del sentimento le opinioni dei clienti diventano il fulcro di ogni tua decisione. Capire cosa i clienti pensano del prodotto e del marchio e cosa provano, ti aiuta a fare quei piccoli cambiamenti che hanno un grande impatto.
FAQs about user sentiment analysis examples
L'analisi del sentimento degli utenti è il processo di estrazione di informazioni oggettive concrete da fonti non strutturate come i testi digitati, le conversazioni telefoniche e i post sui social. Con l'uso di algoritmi e tecniche di apprendimento automatico si possono analizzare tutti questi dati e andare oltre la tradizionale analisi del comportamento, così da capire più a fondo cosa pensano i clienti e cosa provano nei confronti del marchio e del prodotto. Se si capisce tutto questo, è poi possibile passare al miglioramento dell'esperienze del cliente e al conseguente incremento del fatturato.