L'analisi del sentiment dà un’indicazione su quale sia l’umore del cliente durante o al termine di una specifica interazione. Il crescente interesse verso la sentiment analysis è una diretta conseguenza della sempre maggiore centralità dei programmi voice of the customer, che oggi vengono visti dalle aziende come grandi opportunità di acquisizione e – soprattutto – di fidelizzazione dei clienti.

La sentiment analysis è un tassello fondamentale all'interno di ogni percorso volto a raccogliere e comprendere le esperienze dei clienti andando al di là dei KPI standard e delle survey, che – pur essendo impiegate di frequente e dotate di buona efficacia – si limitano a cogliere esigenze e necessità di una piccola porzione della clientela. Consiste nell’analisi automatizzata – potenziata dalle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, machine learning e analisi del parlato e dei testi – di un insieme estremamente ampio di conversazioni vocali o testuali per identificare le emozioni espresse dai clienti durante le interazioni con l’azienda. Le fonti possono essere le più disparate: dalle registrazioni delle chiamate al contact center, ai testi delle chat o dei post sui social.

Il tipico risultato di un’analisi del sentiment è una delle tre faccine che esprimono l’umore positivo, negativo o neutro, ma applicazioni più sofisticate riescono ad assegnare indicazioni di umore più sfumate. I programmi VoC utilizzano questi risultati per acquisire una comprensione precoce delle prestazioni CX e per modificare i propri programmi di conseguenza. L'analisi del sentiment può essere correlata con il comportamento storico del cliente per prevedere gli impatti futuri in base al sentiment prevalente. Oppure può essere utilizzata in tempo reale durante l'interazione con un operatore, sia vocale che testuale, per rilevare l’umore del cliente e dare indicazioni all'operatore su quale sia l'atteggiamento più opportuno e le azioni da mettere in pratica, proponendo anche attraverso la dashboard di gestione del canale gli script da utilizzare per gestire nel modo migliore la situazione.

Autorizzo L'Ippocastano srl, titolare del trattamento dei dati, a utilizzare i miei dati per comunicazioni inerenti le attività di CMI Customer Management Insights.
L'autorizzazione è obbligatoria per poter processare la tua azione. Leggi la Privacy Policy

VOCI CORRELATE

Che differenza c’è tra dati, informazioni e insight?

I dati sono i fatti grezzi e non organizzati che sono generalmente sotto forma di testo e numeri.

Leggi

Quali sono i passaggi da seguire per la sentiment analysis?

Per utilizzare nel modo migliore la sentiment analysis nella tua azienda puoi farti queste sette domande: • cosa vuoi ascoltare?

Leggi

Cosa sono i dati semi-strutturati?

I dati semi-strutturati sono informazioni che non risiedono in un database relazionale o in qualsiasi altra tabella di dati…

Leggi

Analisi dei dati nella sanità

Per creare valore partendo dai dati non strutturati è necessario adottare una metodologia di gestione della governance aziendale data driven.

Leggi

Analisi dei dati negli e-commerce

Proprio per la sua natura totalmente digitale, nel mondo degli e-commerce è indispensabile monitorare o tracciare i dati di traffico del sito web per migliorare il processo di vendita online.

Leggi

Analisi dei dati nelle utility

L’industria dell’energia si sta trasformando:

Leggi

Perché dovrei utilizzare i dati?

Sono diversi i motivi per cui non si può più fare a meno di avviare un programma di analisi e utilizzo dei dati provenienti da tutte le interazioni con i clienti.

Leggi

Analisi dei dati nel retail

Anche i negozi fisici, soprattutto di certe dimensioni, possono attivare una raccolta di dati per ottenere informazioni sui percorsi che compiono i clienti…

Leggi

Quali sono le competenze necessarie per l’analisi dei dati?

Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:

Leggi