In che modo le aziende possono sfruttare la sinergia tra Sentiment Analysis e AI a beneficio della customer experience e, di conseguenza, della crescita del proprio business?
Una fattispecie d’uso ricorrente è la voice of the customer (VoC), definita come processo con cui le imprese acquisiscono informazioni circa le esigenze, i bisogni, le aspettative e, in termini più generici, le esperienze dei clienti. In quanto elemento cardine della customer experience, la VoC è sempre stata centrale per le strategie e le attività di marketing, ma nel corso del tempo sono cambiate le modalità con cui essa viene rilevata.
Ancora una volta, tutto ciò dipende dall’aumento esponenziale dei dati a disposizione delle imprese: laddove un tempo era necessario organizzare focus group, interviste one-to-one o anche solo inoltrare survey ai clienti (cosa ancora molto diffusa, si pensi al Net Promoter Score), oggi la VoC può essere rilevata da tutte le forme di interazione tra i clienti e le imprese, indipendentemente dal canale e dalla modalità di comunicazione.
Cos’è la Sentiment Analysis AI e come funziona
La Sentiment Analysis AI è un processo automatizzato che utilizza l’Intelligenza Artificiale per identificare e classificare le emozioni espresse in una comunicazione scritta o parlata. Al cuore di questa tecnologia c’è il Natural Language Processing (NLP), che consente ai sistemi di “comprendere” il linguaggio naturale e attribuire significati a parole, frasi, espressioni e contesti.
Il funzionamento si basa su modelli di machine learning addestrati su grandi volumi di testo già etichettati come positivi, negativi o neutri. A partire da questi dati, l’AI è in grado di classificare nuovi contenuti secondo lo stesso schema. Nei casi più avanzati, si lavora con analisi a più livelli: ad esempio, un messaggio complessivamente positivo potrebbe contenere frasi critiche su aspetti specifici del servizio.
La classificazione del sentiment è utile in numerosi contesti aziendali: nel customer care per valutare la soddisfazione del cliente in tempo reale, nel marketing per analizzare la percezione di una campagna, nella gestione della reputazione online per monitorare i social.
L'importanza della Sentiment Analysis AI nei contact center moderni
Il contact center ha un ruolo essenziale nell’acquisizione della VoC, ma non è l’unica sorgente dati: come detto, le persone commentano ogni giorno l’attività dei brand sui social network, all’interno dei siti, fanno recensioni e danno valutazioni, anche in forma pubblica. La quantità di dati a disposizione delle imprese è immensa e la sua valorizzazione può condizionare concretamente il vantaggio competitivo.
Si capisce quindi perché Sentiment Analysis e AI siano sempre più utilizzate dalle aziende. Il loro successo è certificato dal mercato: gli analisti prevedono infatti un tasso di crescita annua (composta) del 14,3% fino al 2030.
Come il contesto influisce sull'accuratezza della Sentiment Analysis AI
L’Intelligenza Artificiale, che permea l’espressione Sentiment Analysis AI, riguarda le tecniche con cui l’analisi del sentiment viene effettuata. Al posto di basarsi su una ‘semplice’ indagine rule-based, che presuppone l’assegnazione di un determinato score sulla base delle singole parole usate, Sentiment Analysis AI va oltre e fornisce una valutazione che tiene conto del contesto. In questo modo è possibile contrassegnare come positiva o negativa la medesima espressione sulla base del resto della conversazione. Sentiment Analysis AI permette inoltre di rilevare il sarcasmo, l’ironia, determinati modi di dire ed espressioni dialettali.
L’Intelligenza Artificiale serve precisamente a questo: avvicinare il processo informatico di interpretazione del testo e/o del parlato agli schemi cognitivi degli esseri umani. L’adozione di tecniche di Machine Learning offre poi un ulteriore beneficio, ovvero quello del miglioramento progressivo delle performance interpretative. Nel caso in cui la valutazione venga fatta su una conversazione vocale, oltre alle parole e alle espressioni entrano il gioco anche il tono di voce, la concitazione, le ripetizioni e i silenzi.
Tipologie di Sentiment Analysis AI
Non esiste un solo tipo di Sentiment Analysis AI: negli anni si sono sviluppati approcci diversi, ognuno adatto a specifiche esigenze di analisi. Il modello più diffuso è quello fine-grained, che assegna un punteggio preciso (es. da 1 a 100) al grado di positività o negatività di un testo, utile ad esempio per classificare recensioni di prodotto o commenti social.
Un’altra tipologia è l’aspect-based sentiment analysis, che non valuta il contenuto in generale, ma lo collega a specifici aspetti: ad esempio, in una recensione che loda il servizio ma critica il prezzo, il sistema assegna sentiment positivo al primo e negativo al secondo. È particolarmente utile nei contact center per identificare le aree di miglioramento nei processi.
L’emotion detection, infine, è progettata per riconoscere emozioni specifiche – rabbia, gioia, frustrazione, entusiasmo – all’interno di una comunicazione. Questo approccio consente una lettura ancora più profonda del cliente e può aiutare a gestire meglio i momenti critici, anche in tempo reale.
Vantaggi dell’implementazione della Sentiment Analysis AI
Implementare la Sentiment Analysis AI consente alle aziende di ottenere vantaggi concreti su più livelli. Il primo è l’efficienza: analizzare in modo automatico grandi volumi di feedback consente di risparmiare tempo e risorse rispetto all’analisi manuale. Il secondo è la tempestività: i segnali critici emergono in tempo reale, permettendo interventi rapidi per gestire reclami, errori o esperienze negative.
Un ulteriore beneficio è il miglioramento della customer experience. Capire il sentiment dei clienti consente di anticiparne i bisogni, personalizzare le interazioni e creare relazioni più solide. Nei contact center, ad esempio, l’analisi del sentiment può diventare parte del monitoraggio della qualità, aiutando a identificare agenti particolarmente efficaci o conversazioni da rivedere.
Come integrare la Sentiment Analysis AI nei processi aziendali
Integrare la Sentiment Analysis AI richiede un approccio progressivo. Il primo passo è la scelta degli strumenti adeguati: esistono soluzioni SaaS specializzate, suite aziendali che integrano sentiment analysis nei moduli CRM o piattaforme AI personalizzabili. La selezione dipende dagli obiettivi, dalla mole di dati da analizzare e dal livello di personalizzazione richiesto.
È poi fondamentale formare il personale. Anche se l’analisi è automatizzata, serve che marketing, customer care e IT comprendano come leggere i risultati, quali insight ricavare e come usarli nei processi decisionali. La Sentiment Analysis non sostituisce il giudizio umano, ma lo supporta, e va interpretata correttamente.
