Big Data e Sentiment Analysis

Quante volte vi è capitato di chiedervi come stanno andando le vendite di un nuovo prodotto o servizio che avete lanciato con entusiasmo?

Dopo tutto avete fatto di tutto per pubblicizzarlo. Nell’era digitale in cui molti acquisti avvengono sul web, anche il feedback è espresso sul web. I clienti sono abituati a leggere le recensioni prima di avventurarsi ad acquistare un nuovo prodotto. Dal cellulare al film, dall’automobile alle vacanze, su tutto esiste una recensione. Una piccola ricerca sul vostro prodotto mostra l’opinione degli utenti. Tra le recensioni positive, ne basta magari qualcuna negativa per incrinare la fiducia degli utenti. Come azienda vorreste avere un’idea di cosa è stato scritto sul proprio brand. Così iniziate a raccogliere dati in vari formati da fonti differenti.

Questa enorme collezione di dati viene chiamata Big Data.

I Big Data sono una collezione di informazioni complesse e non strutturate provenienti da tutte le fonti che si riferiscono a all’azienda o ai suoi prodotti. E’ una raccolta di informazioni proveniente da email, presentazioni, siti web, social media, spettacoli TV ecc. La stessa quantità di dati va al di là delle capacità dei software comunemente utilizzati per raccogliere, gestire ed elaborare i dati in tempo ragionevole, per questo ci vogliono dei software sviluppati ad hoc.

Vediamo adesso quali sono i principali vantaggi e campi di applicazione dei Big Data.

 

 Utilizzi tipici dei Big Data:

  • Aiutare a trovare, visualizzare e comprendere le criticità da affrontare e migliorare il processo decisionale.
  • Reperire uno spettro completo delle opinioni dei clienti sui propri servizi o prodotti.
  • Aiutare a scoprire nuovi mercati in cui espandersi.

 

I Big Data sono inoltre una preziosa fonte per la raccolta di dati necessari per l’elaborazione dell’analisi del sentiment. La Sentiment Analysis consente in sintesi di comprendere come viene percepito il proprio brand in rete, suddividendo le conversazioni raccolte in opinioni positive, negative o neutre.

 

Vantaggi della Sentiment Analysis:

  • Percezione del prodotto: acquisire insight sui sentimenti dei clienti e monitorare i cambi di trend nel tempo.
  • Individuazione dei flame: valutare le procedure e i processi che hanno fatto nascere sentimenti negativi.
  • Espansione sul mercato: identificare le fonti delle risposte per definire nuovi target di marketing ed amplificare la visibilità dei prodotti.
  • Reputation management: aiutare il brand a migliorare l’esperienza dei clienti offrendo soluzioni su misura e a guadagnare un vantaggio competitivo sul mercato.
  • Innovazione: fornire spunti preziosi per la progettazione dei prossimi prodotti e servizi.

 

 Applicazioni della Sentiment Analysis:

  • Approfondire i giudizi negativi e identificare le fonti di questi contenuti.
  • Determinare la portata con cui questo sentiment si è diffuso.
  • Analizzare quanti potenziali clienti potrebbero essere stati influenzati.

 

Estraendo i Big Data dalle piattaforme social come Facebook e Twitter si possono fornire quindi informazioni importantissime per l’analisi del sentiment e tutelare il proprio brand.:

 

Per tutelare la reputazione:

  • Analizzare il profilo dei partecipanti ai social media per verificare l’indice medio del sentiment
    (ad esempio se chi scrive critica sempre tutto o se ha una motivazione genuina)
  • Negoziare le opinioni esponendo i fatti con gentilezza. Se c’è una criticità, impegnarsi proattivamente per risolverla.

 

Le aziende possono analizzare questi dati per avere una panoramica completa delle opinioni dei clienti sui prodotti o il brand aziendale in generale. Con queste informazioni si possono identificare le aree con margine di miglioramento e dove innovare per fornire un servizio migliore ai propri clienti, amplificare la propria presenza sul mercato e il valore del proprio brand.

Costruiamo qualcosa di grande insieme