I sei passaggi per analizzare efficacemente il sentimento di utenti e clienti

Trovare degli insights utili in un mare di feedback degli utenti e messaggi al servizio clienti potrebbe sembrare come cercare un ago in un pagliaio. Con una montagna di dati a tua disposizione, devi solo capire come catalogarli e trovare ordine nel caos.

È a questo punto che entra in gioco l'analisi del sentimento. Se si usa la giusta procedura, non esistono dati che non possano essere trasformati in insights utili e capaci di migliorare l'esperienza del cliente. 

Questo articolo ti propone un quadro di riferimento in sei passaggi per eseguire il più efficacemente possibile la procedura di analisi del sentimento e scoprire cosa provano gli utenti quando interagiscono con il prodotto, per poi ottimizzarlo e apportare modifiche che favoriscano la crescita.

Un quadro di riferimento in sei passaggi per l'analisi del sentimento

Seguendo tale processo puoi conoscere meglio gli utenti e le attività che vorrebbero completare usando il tuo prodotto:

1. Raccolta di dati testuali

Per eseguire l'analisi del sentimento, bisogna innanzitutto disporre di una mole piuttosto importante di dati sui clienti. Per fortuna, la maggior parte di questi dati è già disponibile e si ricava da commenti sui social, recensioni online dei clienti e conversazioni con il servizio clienti.

È inoltre importante raccogliere insights direttamente dai clienti. Per raccogliere tali informazioni dai clienti durante la navigazione sul tuo sito o l'utilizzo del tuo prodotto, puoi usare i sondaggi e i feedback. 

Ad esempio, un sondaggio di Net Promoter Score® (NPS) fornisce insights quantitativi in merito alla percezione che gli utenti hanno del prodotto. Grazie all'analisi del sentimento delle spiegazioni fornite insieme ai punteggi, è poi possibile ottenere una comprensione più profonda delle opinioni degli utenti.

Non bisogna però mai dimenticare che tra le risposte che si ottengono con i feedback e i sondaggi, c'è sempre un certo bias di negatività. Le persone tendono a far prevalere i sentimenti negativi, che sono quelli che vengono anche più spesso comunicati. Questo rende spesso gli utenti insoddisfatti quelli più propensi a rispondere ai sondaggi. 

Per evitare questa discrepanza, è utile incentivare gli utenti che completano i sondaggi, ad esempio con uno sconto sul loro prossimo acquisto o abbonamento. Questo ti consente di raccogliere risposte di utenti con sentimenti diversi. 

Consiglio dell'esperto: i modelli di sondaggio di Contentsquare (integrati in Voice of Customer) ti aiutano a ottenere il massimo dalle ricerche effettuate. Usare un modello con domande già sperimentate consente di risparmiare tempo durante la fase di progettazione dei sondaggi e di sentire le opinioni degli utenti su quello che cercano nel tuo prodotto.

2. Organizzazione e pulizia dei dati

Prima di procedere all'analisi dei dati, è necessario fare una pulizia e un po' di ordine. Molti algoritmi d'analisi del sentimento non sono in grado d'interpretare le emoji e altri caratteri unicode e i dati di testo vanno quindi "normalizzati" e cioè standardizzati, per permettere all'intelligenza artificiale di comprenderli e analizzarli. 

Usare uno strumento di pulizia del testo e d'analisi del sentimento come Repustate, oppure in alternativa l'elaborazione del testo tramite codice Python, aiuta a pulire i dati e a rimuovere la punteggiatura, le emoji e le parole ad alta frequenze, le cosiddette stopword. 

Se inoltre hai a disposizione dati video o audio, avrai bisogno di ritrascriverli (manualmente o con l'aiuto di un tool specifico). Allo stesso modo, se lo strumento usato non prevede nessuna funzionalità multilingue, i contenuti dovranno essere tradotti. 

Non bisogna neppure dimenticare le complicazioni dovute alle risposte scritte in dialetto o in varianti regionali, che possono a loro volta creare difficoltà durante la catalogazione e l'analisi dei dati. Se ritieni che i tuoi utenti siano propensi all'uso di varianti non standard della lingua, considera l'uso di un software d'analisi del sentiment che sia in grado di apprendere nuovi vernacoli, in modo da ottenere risultati più accurati (continua a leggere per saperne di più).

3. Analisi del dataset

Una volta che i dati sono puliti e organizzati, è giunto il momento di analizzarli. L'approccio all'analisi varia a seconda della natura dei dati.

Un software di analisi del sentiment degli utenti può esserti d'aiuto se hai raccolto sondaggi con domande a risposta aperta, se stai analizzando le occorrenze sui social, le recensioni online dei prodotti o le conversazioni con il servizio clienti. Gli strumenti d'analisi del sentimento usano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), una branca dell'IA, per analizzare le emozioni nei testi. 

Ecco qualche strumenti utile: 

• Awario per monitorare e analizzare le recensioni

• Babel Street per l'analisi del testo multilingue

• Repustate per le video analytics

• Critical Mention per monitorare i media televisivi e digitali

• Qualtrics XM + Clarabridge per monitorare i social media e per l'analisi del servizio clienti

Durante l'analisi dei dati, è bene andare oltre il sentimento generale degli utenti . Usare strumenti in grado d'identificare e segmentare per argomento,  permette di scoprire cosaesattamente gli utenti non sopportano proprio nel prodotto e cosa invece li entusiasma.

4. Visualizzazione e condivisione degli insights

Gli insights ottenuti sono ancora più utili quando vengono condivisi con le persone giuste, ecco perché la collaborazione interfunzionale è una fase essenziale del processo di analisi del sentiment. Molti strumenti di analisi del sentimento consentono di creare utili rappresentazioni visive, ad esempio grafici e diagrammi, per presentare chiaramente i risultati al senior management e agli stakeholder. 

E se non ci sono dubbi che le informazioni ricavate dall'analisi vadano condivise con il proprio team, è anche vero che spesso bisogna comunicare i risultati a interlocutori di altri reparti dell'azienda. 

Un team di marketing può, ad esempio, trovare insights legati a una funzionalità del prodotto che vanno condivisi con i product designer e gli sviluppatori per risolvere il problema. 

Consiglio dell'esperto: usa l'integrazione di Contentsquare + Slack per tenere tutta l'azienda sempre informata. Puoi inviare i feedback e le risposte ai sondaggi nei canali adatti per assicurare l'allineamento del team.

Quanto più chiari sono i risultati, tanto più facile sarà convincere chi decide ad accettare le tue considerazioni. È importante mostrare i sentimenti che si celano dietro alle opinioni degli utenti. Inoltre, è necessario scoprire le cause di queste emozioni e identificare le modifiche necessarie per migliorare l'esperienza utente.

Ad esempio, puoi usare Session Replay per capire le ragioni dei sentimenti degli utenti. Con questo tool puoi guardare le registrazioni degli utenti che hanno lasciato un feedback negativo per capire a che punto sono incappati in un problema e trovare così una soluzione.

5. Applicazione pratica dei risultati

Il bello degli strumenti di analisi del sentiment è che spesso classificano gli aspetti o le caratteristiche specifiche del prodotto o del servizio che evocano sentimenti negativi, in modo da poter andare direttamente alla radice del problema e identificare le modifiche che possono avere l'impatto più notevole.

Se, ad esempio, si identificano diversi giudizi negativi sui tempi di risposta del servizio clienti, si potrebbe dare priorità alle modifiche volte a snellire le procedure di assistenza. 

Se invece scopri che c'è un bug che causa un'esperienza negativa agli utenti, potresti usare Session Replays di Contentsquare per identificare a che punto si verifica il  bug  in modo da correggerlo e migliorare l'esperienza cliente. 

6. Test delle modifiche, validazione dei concetti appressi e iterazione costante

L'analisi del sentiment degli utenti aiuta a identificare le parti del prodotto che hanno bisogno di essere modificate. L'unico modo, però, per determinare se le modifiche hanno un impatto positivo è quello di testarle. 

Ad esempio, puoi usare l'integrazione di Contentsquare + Optimizely per eseguire test A/B su varie versioni di una funzionalità o su diverse opzioni per un design. In seguito puoi passare a  Heatmaps per capire quale versione ha avuto più successo e perché.

E ricorda: l'analisi del sentiment non è un processo univoco e definitivo. Dovrebbe rappresentare una parte fondamentale nel tuo approccio generale al miglioramento del prodotto e all'incremento nella soddisfazione del cliente. Continua a monitorare il sentimento degli utenti nell'arco del tempo e a trovare nuovi modi per migliorarlo.

Le 5 sfide dell'analisi del sentiment (e come affrontarle)

Sebbene l'analisi del sentiment sia estremamente utile per i clienti e per la tua attività, questa presenta alcune sfide da affrontare, che si possono riassumere spesso nella difficoltà che si incontra quando si prova a rendere le emozioni umane comprensibili a un computer.

E alcune delle difficoltà che si incontrano durante l'analisi del sentimento:

• Errori correlati al contesto: il significato di una frase è spesso determinato dal contesto in cui si trova. La stessa frase può avere una connotazione positiva in un contesto e riflettere un sentimento negativo in un altro. Per esempio, gli utenti con una buona conoscenza dell'informatica potrebbero descrivere un prodotto come "molto tecnico", che nel caso di questa fascia demografica ha valenza positiva. I clienti più inesperti, invece, possono intendere il termine "molto tecnico" in maniera negativa. 

• Emoji: spesso le emoji cambiano il senso di un testo e non sempre gli strumenti di analisi del sentimento riescono a cogliere le sfumature. Questo è particolarmente vero quando si esamina il sentimento nei post pubblicati su piattaforme social come Twitter e Facebook, ad esempio: "Questo tool è 🔥" oppure "Questo tool è 👎".

• Negazioni: le doppie negazioni (ad esempio, una frase come "Il nuovo aggiornamento non mi dispiace affatto") può confondere un algoritmo d'analisi del sentimento, a meno che non sappia come identificarle e interpretarle. 

• Modi di dire: molti strumenti di analisi del sentiment riescono a capire solo il significato letterale del testo, quindi frasi come "non dorme sugli allori" o "costa un occhio della testa"  potrebbero confondere il software d'intelligenza artificiale.

• Ironia e sarcasmo: i complimenti a doppio senso e gli altri usi dell'ironia e del sarcasmo possono confondere gli algoritmi di analisi del sentiment, che potrebbero interpretarli letteralmente. 

È possibile migliorare i risultati dell'analisi del sentimento scegliendo degli strumenti in grado di comprendere il contesto e che è possibile addestrare al riconoscimento di espressioni idiomatiche ed emoji.

Crea un'esperienza cliente eccellente grazie all'analisi del sentiment

Dopo tutto il duro lavoro di raccolta dei dati e dei feedback dei clienti, ti serve un metodo efficiente per svelare il significato più profondo che si cela dietro tutte queste informazioni.

Seguire i passaggi per l'analisi del sentimento qui descritti ti permette di raccogliere insights, capire cosa provano gli utenti, condividere i risultati e prendere decisioni consapevoli, così da migliorare il prodotto e la customer experience (CX).

Domande frequenti sul processo di analisi del sentimento