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.
Sentiment Analysis AI, nel contact center e oltre
Il contact center ha un ruolo essenziale nell’acquisizione della VoC, ma non è l’unica sorgente dati: 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.
Entrano in campo Sentiment Analysis e AI. Le due espressioni sono fortemente connesse, e il punto di contatto si chiama Natural Language Processing (NLP), ovvero la capacità della macchina di elaborare e comprendere il linguaggio naturale (l’intento della richiesta) senza vincolarlo a schemi ed espressioni predefinite. Il fine della Sentiment Analysis AI è rilevare l’approccio emotivo del cliente nei confronti del brand ed eventualmente le cause. In linea di massima, l’analisi del sentiment porta ad un KPI di sintesi: positivo/neutrale/negativo. Questo vale per qualsiasi forma di comunicazione: un post sui social network, una conversazione telefonica (speech analysis), una chat con un bot, una recensione online o un’e-mail inviata al customer service.
Il ruolo cardine del contesto nella 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.
Sentiment Analysis per il marketing e il customer care
Come sfruttare, dunque, il potenziale di Sentiment Analysis e AI? Di fatto, conoscere il proprio cliente fornisce all’azienda un potenziale competitivo enorme. L’analisi del sentiment permette al marketing di valutare l’efficacia delle sue campagne e di personalizzare il rapporto col cliente creando fidelizzazione, mentre chi si occupa di customer care riesce a valutare in modo rapido ed efficace le reali performance della struttura. Incrociando gli indicatori di sentiment con altri KPI è poi possibile comprendere le cause di eventuali inefficienze nei processi o punti deboli degli agenti, così da migliorare costantemente il servizio offerto e, di conseguenza, l’esperienza del cliente.
