Come determinare il punteggio del sentimento

Ora più che mai, le aziende devono essere più vicine ai propri clienti per capire come servirli meglio. In caso contrario, il concorrente si precipita e porta via i clienti insoddisfatti.

Esistono tecnologie che consentono ai clienti di esprimere le proprie opinioni su un marchio o un prodotto. Ad esempio, i clienti possono esprimersi attraverso le recensioni dei clienti, i contenuti generati dagli utenti, i registri dei call center e i sondaggi.

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La sfida con tale feedback è che, a volte, è opprimente per gli esseri umani rivedere ogni commento e trarne qualcosa. Questo è il motivo per cui il calcolo dei punteggi del sentiment dei clienti è fondamentale per le aziende.

Determinare il sentimento del cliente nei confronti di un marchio o di un prodotto è complicato. Implica molta intelligenza artificiale e tecnologia di apprendimento automatico. Pertanto, è necessario capire come funzionano queste tecnologie come imprenditore. Quindi approfondiamo come eseguire il punteggio del sentiment e come calcolarlo.

Che cos'è il punteggio del sentimento?

Il punteggio del sentiment utilizza strumenti di intelligenza artificiale per determinare i sentimenti dei clienti su un marchio o un prodotto. NLP (Natural Language Processing) e NER (Named Entity Recognition) sono due delle tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico più utilizzate durante il punteggio del sentiment.

Queste tecnologie analizzano il cliente in modo più completo calcolando la polarità del testo, effettuando il clustering semantico, quantificando le negazioni, la lemmatizzazione e contrassegnando parti del discorso.

Questo è importante perché mentre il punteggio del sentimento del cliente è dato in uno spettro rappresentato da numeri, il feedback del cliente è dato come affermazioni. E la portata di queste affermazioni può crescere in modo esponenziale. Man mano che diventi popolare il tuo marchio attraverso i social media, la SEO, il fornitore di servizi di citazioni e così via, più persone interagiranno con il tuo marchio. Ciò significa che ancora più persone avranno qualcosa da dire su di te.

Pertanto, questa tecnologia analizza queste affermazioni e quantifica le parole e le frasi utilizzate. Il modello di analisi del sentimento del cliente utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale, considera il contesto del feedback e l'emozione nel feedback e analizza i contenuti di lingue diverse. Solo dopo questa quantificazione possiamo ottenere un punteggio di sentiment positivo, un punteggio di sentiment negativo o un punteggio neutro.

Positivo, negativo o neutro

Inizialmente, c'erano modi più tradizionali per eseguire il punteggio del sentimento. Ad esempio, sui social media, le aziende farebbero affidamento solo su analisi che mostrano il numero di Mi piace, condivisioni e commenti. Anche se questo modo di segnare ha fornito alcune intuizioni, potrebbe anche essere fuorviante.

L'algoritmo doveva amare il contenuto perché funzionasse bene su una determinata piattaforma di social media. Pertanto, un contenuto può diventare virale sui social media non perché le persone amino la tua attività, ma perché il contenuto soddisfa le esigenze dell'algoritmo.

Con la tecnologia attuale, l'esecuzione del punteggio del sentiment dipinge un quadro migliore di ciò che il mercato pensa del tuo prodotto e del tuo marchio. Ottieni un quadro completo della tua attività analizzando ciò che le persone dicono.

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Il punteggio del sentiment può essere semplice come qualificare i risultati dell'analisi come positivi, negativi o neutri. Un punteggio positivo significherebbe che le persone dicono cose positive sulla tua attività. Ci sono molti di questi servizi e recensioni di prodotti online, ma ecco un esempio.

Un punteggio negativo significherebbe che ci sono molti reclami sulla tua attività, come quello qui sotto.

D'altra parte, il sentimento neutrale significherebbe che il cliente non ha mai elogiato la tua attività, né si è lamentato. Invece, forse hanno semplicemente affermato un fatto relativo alla tua attività. Questo tipo di recensione è raro in quanto le persone che tendono a recensire le aziende esistono alle estremità dello spettro. O davvero impressionato o davvero deluso.

Decifrare le emozioni

Il punteggio del sentimento diventa complicato se vuoi individuare le emozioni all'interno di un pezzo di testo. Ad esempio, la parola kill potrebbe significare cose diverse a seconda del contesto.

Se un cliente dice: "L'attesa mi sta uccidendo". Sarebbe una recensione negativa. Ma se dicono: "Il business lo sta uccidendo". Sarebbe un commento positivo. Per decifrare tali emozioni da un testo sono necessari complessi algoritmi di apprendimento automatico.

Con questi complessi algoritmi di analisi del sentimento, il punteggio del sentimento ti aiuta a sapere esattamente cosa nella tua attività sta attirando il sentimento positivo o negativo. Ad esempio, potresti trovare due sentimenti in un contesto. Il cliente potrebbe lodare una cosa e lamentarsi di qualcos'altro.

Analizzando questi commenti, puoi individuare quali parti dell'attività sono impressionanti e quali sono deludenti. Ad esempio, un cliente potrebbe dire: "Il cibo è ottimo, ma il servizio è patetico". È necessario uno strumento di analisi dei sentimenti complesso e accurato per decifrare i sentimenti trovati in quella semplice recensione.

Il punteggio del sentiment è un po' contorto, ma con i giusti strumenti di analisi del sentiment otterrai preziose informazioni necessarie per la crescita della tua attività.

Come calcoliamo il punteggio del sentimento

Abbiamo discusso del punteggio del sentiment e di quanta tecnologia e variazione entrano nel punteggio. Ma come si fa esattamente? Come vengono convertiti i testi qualitativi in ​​dati quantitativi? Ci sono tre metodi per farlo.

Ma prima ancora che i calcoli inizino, i dati devono essere elaborati. Ci sono molti dati nei commenti grezzi che non servono a nulla per l'algoritmo. Dobbiamo servire all'algoritmo solo le parole che fanno la differenza. Se il sentimento è positivo, negativo o neutro e se le parole mostrano emozione.

Ci sono alcuni processi che i dati grezzi devono attraversare prima dell'analisi. Utilizzeremo l'esempio riportato di seguito da una recensione di Yelp per comprendere l'elaborazione dei dati.

Quando un tale commento viene inserito nel sistema, la prima cosa che fa il sistema è chiamata tokenizzazione. La tokenizzazione è il modo in cui il sistema separa ogni parola nei suoi token per l'analisi.

Normalizzazione del testo

Dopo che le parole sono state tokenizzate, il sistema esegue la normalizzazione del testo. La normalizzazione del testo è il sistema che rimuove gli elementi non testuali nel commento. Ad esempio, il sistema rimuove virgole, punti, punti esclamativi e altri segni di punteggiatura durante questa fase.

Dopo che tutti gli elementi non testuali dei commenti sono stati rimossi, il sistema scompone tutte le parole nelle loro parole staminali. Ad esempio, nell'esempio sopra, la parola "breaks" viene letta come "break". Allo stesso modo, la parola "correzioni" viene letta come "correzione".

L'ultimo passaggio della pre-elaborazione dei dati nell'analisi del punteggio del sentiment dei clienti è la rimozione delle parole superflue. L'esempio precedente include parole come "molto", "ogni" e "non posso dire abbastanza".

Infine, il testo che finirebbe per essere valutato nell'analisi del sentimento sarebbe simile a questo. “Incredibile veloce affidabile onesto corretto amore correggi 'subito' 'ottimo servizio' 'ama questo business'” So che non è congruente per il linguaggio umano. Tuttavia, ha tutte le informazioni vitali necessarie per segnare un sentimento.

Utilizzando la dichiarazione finale, come calcoliamo quindi il punteggio del sentiment del cliente utilizzando i tre metodi?

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Metodo di conteggio delle parole

Il metodo di conteggio delle parole è il metodo più semplice per calcolare il sentimento. Mentre usi questo metodo, usi il lessico delle parole. Quindi, aggiungi il numero di parole positive e sottrai il numero di parole negative.

Il numero che ottieni, se positivo, il sentimento del commento è positivo, ma se il numero è negativo, il sentimento del commento è negativo. Tuttavia, se il numero è zero, il commento è neutro.

L'esempio sopra ha solo parole positive, rendendo l'esempio un punteggio di sentimento positivo di dieci.

Lunghezza del metodo della frase

Questo metodo è ottimale per lunghi blocchi di testo. Questo metodo incorpora il metodo di conteggio delle parole, ma il risultato è diviso per il numero totale di parole nella frase.

Usando l'esempio sopra, sarebbe dieci diviso per dieci, rendendolo uno. Un punteggio di uno è il massimo che puoi ottenere. È il punteggio perfetto.

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Rapporto tra +Ve e -Ve conteggi di parole

In questo metodo, il numero di parole positive viene diviso per il numero di parole negative più uno. Quindi, dall'esempio sopra, sarebbe 10/0+1. Il "+1" diventa utile qui per eliminare l'errore di divisione zero.

Usando questa formula, qualsiasi risultato che restituisce uno è il risultato neutro e qualsiasi risultato superiore a uno è positivo e viceversa.

In chiusura

Determinare il punteggio del sentiment della tua azienda è fondamentale per capire cosa pensano i tuoi clienti della tua attività. Puoi raccogliere il feedback dei clienti da varie piattaforme come i social media, il tuo sito Web e persino i siti di recensioni.

C'è un'immensa tecnologia che va nel punteggio del sentimento. Usando la tecnologia, non puoi solo dire se il sentimento è positivo o meno, ma puoi anche esprimere l'emozione a seconda del contesto del feedback.

Puoi quindi utilizzare le informazioni che ottieni per modificare le strategie aziendali imparando quali parti della tua attività devono essere migliorate e quali prosperano.

Devi assicurarti di mantenere un clima aziendale favorevole in ogni momento.

Daryl Bush è il Business Development Manager di Authority.Builders. L'azienda aiuta le aziende ad acquisire più clienti grazie a migliori classifiche di ricerca online. Ha una vasta conoscenza di SEO e sviluppo del business.