La Sentiment Analysis è un’attività finalizzata ad estrarre dalle interazioni del contact center l’opinione che i clienti hanno del brand. Un sentiment positivo o negativo può essere causato da molteplici fattori: dalla capacità del contact center di rispondere adeguatamente alle loro aspettative, ma anche dalla qualità del prodotto, del servizio, dall’efficienza logistica e da molti altri fattori.
Sentiment Analysis in un mondo data-driven
Il punto di partenza è l’immensa quantità di dati che ogni giorno transitano in un Contact Center: dati delle interazioni con i clienti, che nell’era dell’omnicanalità derivano soprattutto da conversazioni vocali e da fonti testuali come le chat, il messaging e le e-mail. Nei dati delle interazioni si nasconde un tesoro di valore inestimabile: la loro valorizzazione permette all’impresa di comprendere l’efficienza dei suoi processi, la capacità del Contact Center di rispondere bene e tempestivamente alle esigenze degli interlocutori, le cause di eventuali cali nelle vendite, l’efficacia delle campagne di marketing e molto altro. Il Contact Center è il principale centro di relazione dell’azienda con il suo target di riferimento: nei suoi dati ci sono straordinarie opportunità di ottimizzazione che si traducono in fidelizzazione e crescita.
Sentiment Analysis nel contesto del Contact Center
In questo contesto si inserisce la Sentiment Analysis, che è finalizzata a identificare e tradurre in un indicatore sintetico (positivo / neutrale / negativo) l’approccio emotivo del cliente. L’attività può essere eseguita su tutte le tipologie di interazione: sui dialoghi telefonici, laddove si basa sull’interpretazione delle parole, delle espressioni, dei silenzi, del tono di voce e delle ripetizioni (che denotano una certa insofferenza); sulle fonti testuali come le chat e le e-mail, laddove è ancor più complesso giungere ad un sentiment affidabile senza i contenuti peculiari della relazione vocale. La Sentiment Analysis rientra nel macrocosmo delle tecniche di Intelligenza Artificiale e fa uso di tecnologie come Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning.
I benefici e alcune possibili applicazioni
In termini pratici, quali sono i benefici della Sentiment Analysis nel contesto del Contact Center? Innanzitutto, essa serve a conoscere meglio i clienti e l’opinione che hanno del brand. Si rientra quindi nel macrocosmo della Voice of the Customer (VoC), per la quale molte imprese si affidano a KPI standard come NPS (Net Promoter Score) che vengono rilevati tramite survey successive all’interazione, con il limite di una bassa percentuale di partecipazione. La Sentiment Analysis può rilevare l’approccio emotivo del cliente durante l’interazione e quindi completare o arricchire il quadro fornito dagli indicatori tradizionali. Il tutto, senza richiedere alcun input da parte dell’interlocutore.
La Sentiment Analysis si presta a un’infinità di applicazioni pratiche. A titolo d’esempio, si pensi alla variazione di sentiment rispetto a specifiche linee di prodotto. In questo caso, l’azienda potrebbe facilmente identificare una tendenza alla negatività quando i clienti si riferiscono a certi prodotti o a determinati aggiornamenti: l’esame approfondito delle interazioni permetterà poi di comprenderne le cause, tra cui un’eccessiva difettosità, bug o performance sottotono. La conseguenza è l’intervento tempestivo, che previene o limita l’impatto sulle vendite e la reputation del brand. Lo stesso vale per l’efficacia delle campagne marketing: un sentiment positivo in interazioni che fanno riferimento a una certa promozione o che sono contestuali al suo lancio è indice di efficacia che si traduce in fidelizzazione.
Il sentiment serve anche – e in taluni casi, soprattutto – per migliorare la qualità delle interazioni con il contact center e renderlo progressivamente più efficace ed efficiente. Sotto questo profilo, le possibilità di applicazione sono molteplici: si potrebbero, per esempio, identificare gli operatori in grado di garantire costanza di sentiment positivo, e da questo dato risalire a quale sia la durata “giusta” di un’interazione, quali script siano più efficaci e molto altro. Inoltre, oggi parte delle conversazioni è automatizzata e affidata ai chatbot: la sentiment analysis dei dati testuali o vocali (voicebot) permette di capire il momento esatto in cui affidare la conversazione a un operatore per evitare di perdere il cliente. Infine, ma l’elenco potrebbe estendersi ulteriormente, un’analisi dinamica del sentiment potrebbe indicare l’efficacia di certe attività di formazione degli operatori.
