Le aziende hanno bisogno di affidabili sentiment analysis tool per perfezionare la customer experience. Le conversazioni del contact center rappresentano un ambito preferenziale di applicazione, ma certamente non l’unico: le opinioni, i sentiment dei clienti si celano anche nei commenti dei social network, nelle e-mail, nelle recensioni degli shop online e nei siti web. Partendo dalla text analysis, che nel contesto del contact center può essere anche “speech”, un sentiment analysis tool deve fornire all’impresa una visione unica dell’approccio emotivo del cliente nei confronti del brand.
Sentiment Analysis Tool e contact center, intesa perfetta
Nell’ambito del contact center, i sentiment analysis tool sono raramente adottati in modalità stand alone, come accade invece in molte agenzie marketing per l’ascolto dei social media. Essi rientrano nella macrocategoria dei tool di interaction analytics, il cui scopo – in piena era omnicanale – è proprio quello di fornire informazioni di valore a diverse divisioni aziendali (customer care, marketing, sales, operations…) attraverso l’analisi di ogni tipo di interazione tra l’azienda e i suoi clienti, ma in particolare di quelle testuali e vocali.
I sentiment analysis tool partono dalla trascrizione in tempo reale della conversazione (qualora vocale) e, attraverso un processo di tagging, riconoscono le keyword più importanti e le contestualizzano per comprendere l’intento dell’affermazione o della domanda. Questo avviene mediante il Natural Language Processing, una tecnologia afferente all’universo dell’Intelligenza Artificiale. I sentiment analysis tool applicano a questo punto un’attività di scoring per comprendere se il sentiment dell’interlocutore sia positivo, negativo o neutrale, attivando di conseguenza ulteriori processi. A titolo d’esempio, un sentiment negativo può determinare il passaggio della conversazione da un chatbot a un agente.
Sentiment Analysis Tool, le caratteristiche da valutare
Le aziende si interrogano su come scegliere il sentiment analysis tool più adatto alle proprie esigenze. Tutto sta a valutare correttamente una serie di fattori, primo fra tutti la capacità dello strumento di identificare il citato intent delle frasi pronunciate in linguaggio naturale. Questa è la vera complessità.
I migliori sentiment analysis tool sono addirittura in grado di cogliere il sarcasmo, quell’ironia pungente che manifesta una chiara (per gli esseri umani) insoddisfazione pur utilizzando termini ed espressioni connotate positivamente. Qui conta molto la qualità dello strumento e delle tecnologie su cui si basa, ma anche il canale di comunicazione: nelle conversazioni vocali il tono di voce può smascherare facilmente il reale sentiment del cliente, cosa che non accade in quelle testuali, a meno che la persona non utilizzi le emoticon.
Un ottimo sentiment analysis tool è quindi accurato ed è dotato di capacità di auto-apprendimento. Il machine learning è una caratteristica portante di questi strumenti: le aziende devono comprendere quanto il sistema sia in grado di migliorare nel tempo le proprie capacità di comprensione dell’approccio emotivo dell’interlocutore. Inoltre, le imprese devono valutare accuratamente le performance iniziali del sistema, poiché da esse dipende il percorso di integrazione (graduale) del sentiment analysis tool nei processi del contact center.
Tra le caratteristiche di un valido sentiment analysis tool c’è poi la capacità di interfacciarsi con diversi sistemi di business e sorgenti dati, poiché come si è visto il sentiment si ‘nasconde’ nelle chat, nelle telefonate, nei social e anche nell’e-mail.
Decisamente centrale, poi, la presenza di reportistica avanzata, che va coordinata con gli indicatori standard usati dai contact center. Quest’ultimo è un aspetto essenziale: i contact center, infatti, possono completare i propri KPI (come il Net Promoter Score, First Call Resolution, Average Handling Time, ecc.) usando un sentiment analysis tool per approfondire l’indicatore standard e comprenderne le cause. Tutto ciò può avere un impatto estremamente benefico non solo in relazione all’efficienza del contact center, con la riduzione dei tempi medi, delle chiamate ripetute e dei tempi di attesa (che i clienti tollerano sempre meno), ma anche dell’efficacia delle campagne marketing, delle politiche commerciali dell’azienda, della produzione e della logistica. Poiché, come anticipato, il sentiment è un concetto olistico e come tale va gestito.
