Cos’è un file sentiment analysis tool?
Uno strumento di analisi del sentiment è un software che valuta l’intento, il tono e l’emozione dietro una stringa di testo.
In un contesto di marketing, gli strumenti di analisi del sentiment sono usati per valutare quanto positivamente o negativamente il vostro pubblico si sente riguardo al vostro marchio, prodotti o servizi. Gli strumenti aiutano ad analizzare i post sui social media, i messaggi di chat e le e-mail.
Sentiment Analysis tools sono alimentati dall’apprendimento automatico e dall’elaborazione del linguaggio naturale. Questi strumenti analizzano le stringhe di testo alla ricerca di parole con connotazioni positive o negative e poi assegnano un punteggio di sentimento al testo.
Gli strumenti di sentiment analysis più sofisticati sono in grado di differenziare i sentimenti positivi e negativi su diversi argomenti all’interno di una singola frase. Prendiamo il seguente esempio:
“Amo i loro prodotti ma non sono un fan delle loro recenti pubblicità”.
In questo contesto, uno strumento di analisi del sentiment sarebbe in grado di identificare che questa persona sente positivamente i vostri prodotti, ma negativamente la vostra recente campagna pubblicitaria. Nel complesso, probabilmente classificherebbe questa come una dichiarazione neutrale.
Perché la sentiment analysis è necessaria
Nell’ambiente odierno in cui soffriamo di un sovraccarico di dati (anche se questo non significa intuizioni migliori o più profonde), le aziende potrebbero avere montagne di feedback dei clienti raccolti. Eppure, per i semplici esseri umani, è ancora impossibile analizzarli manualmente senza alcun tipo di errore o pregiudizio.
Spesso, le aziende con le migliori intenzioni si trovano in un vuoto di insights. Sapete di aver bisogno di insights per informare il vostro processo decisionale. E sapete che vi mancano. Ma non sapete come ottenerli al meglio.
La sentiment analysis fornisce risposte su quali sono i problemi più importanti. Poiché la sentiment analysis può essere automatizzata, le decisioni possono essere prese sulla base di una quantità significativa di dati piuttosto che sulla semplice intuizione che non è sempre giusta.
Esempio di analisi del sentimento
La sentiment analysis studia le informazioni soggettive in un’espressione, cioè le opinioni, le valutazioni, le emozioni o gli atteggiamenti verso un argomento, una persona o un’entità. Le espressioni possono essere classificate come positive, negative o neutre. Per esempio:
“Mi piace molto il nuovo design del vostro sito web!” → Positivo
“Non sono sicuro che mi piaccia il nuovo design” → Neutro
“Il nuovo design è terribile! → Negativo
Due tecniche di sentiment analysis?
1. Analisi del sentimento basata su regole
La prima tecnica è basata su regole e usa un dizionario di parole etichettate in base al sentimento per determinare il sentimento di una frase. I punteggi di sentimento hanno tipicamente bisogno di essere combinati con regole aggiuntive per mitigare le frasi che contengono negazioni, sarcasmo o clausole dipendenti.
2. Analisi del sentimento basata sull’apprendimento automatico (ML)
Qui, addestriamo un modello di ML per riconoscere il sentimento basato sulle parole e sul loro ordine usando un set di allenamento etichettato come sentiment. Questo approccio dipende in gran parte dal tipo di algoritmo e dalla qualità dei dati di formazione utilizzati.
Guardiamo di nuovo l’esempio del trading azionario menzionato sopra. Prendiamo i titoli delle notizie e li restringiamo alle righe che menzionano la particolare azienda che ci interessa (spesso fatto da un’altra tecnica NLP, chiamata Named Entity Recognition) e poi misuriamo la polarità del sentiment nel testo.
Un modo per rendere questo approccio adatto ad altri tipi di problemi è quello di misurare la polarità attraverso altre dimensioni. Si potrebbe guardare a emozioni specifiche. Quanto era arrabbiata la persona mentre scriveva il testo? Quanta paura è trasmessa nel testo?
Perché dovreste usare un sentiment analysis tool?
Senza uno strumento di analisi del sentiment, il feedback sincero dei vostri clienti si perde nell’etere. Utilizzando un sistema automatizzato, è possibile estrarre tutto ciò che viene detto sul vostro marchio online in un comodo cruscotto per tracciare il feedback dei clienti.
Senza utilizzare uno strumento di analisi del sentiment, può essere facile per il vostro team concentrarsi solo sui feedback negativi o positivi più memorabili.
Uno strumento automatizzato vi dà una visione a volo d’uccello del sentimento del pubblico nel tempo, permettendovi di tracciare direttamente i vostri sforzi per influenzare il sentimento del pubblico.
21 migliori tools per Sentiment Analysis
Ora che hai capito cosa rende un Sentiment Analysis tool così prezioso, esploriamo i migliori strumenti disponibili nel 2021.
1. Keyhole
Keyhole è una piattaforma completa di analisi e gestione dei social media che permette di tracciare l’analisi del sentiment in tempo reale.
Dalla dashboard del sentiment all’interno di Keyhole, puoi vedere il numero di post positivi, neutri e negativi che menzionano il tuo marchio, parola chiave o hashtag, filtrabile per piattaforma di social media.
Puoi vedere tutti i post durante un periodo di tempo, ordinati per sentimento, e una lista di parole chiave che sono più spesso usate nei post positivi o negativi. Inoltre, è possibile inserire le proprie parole chiave positive, negative o neutre per tracciare più accuratamente il sentiment del pubblico.
Oltre all’analisi del sentiment, Keyhole offre anche il monitoraggio degli influencer, l’ascolto sociale e la pubblicazione sociale.
Pro: Le sue capacità uniche di monitoraggio degli hashtag ti permettono di tracciare il sentimento intorno a un hashtag o una parola chiave.
Contro: Keyhole è uno strumento di monitoraggio sociale e del marchio focalizzato, quindi non offre alcune delle caratteristiche di text mining profondo delle soluzioni di livello enterprise, che non sono necessarie per la maggior parte dei marketer.
2. Awario
Con Awario è possibile tracciare il sentiment delle menzioni del marchio in tempo quasi reale. Include anche altri strumenti di ascolto sociale come il monitoraggio degli influencer.
Pro: Awario ha una funzione unica di social selling che ti permette di tracciare le persone che si lamentano dei tuoi concorrenti, o le persone che cercano raccomandazioni nella tua nicchia, permettendoti di identificare facilmente i lead.
Contro: Soprattutto rispetto alle alternative in questa lista, Awario ha una curva di apprendimento ripida.
3. Brand24
Brand24 è uno strumento di monitoraggio del marchio che permette il monitoraggio 24/7 delle menzioni attraverso il web.
Traccia automaticamente il sentiment attraverso i social, le notizie, i blog, i video, i forum e le recensioni, con la possibilità di cambiare manualmente il punteggio di sentiment.
Pro: La piattaforma vi mostra il peso dell’influencer di ogni menzione, in modo da sapere su quali menzioni del marchio concentrarsi maggiormente.
Contro: Per il prezzo, non si ricevono molte caratteristiche come molti dei concorrenti in questa lista, e molti utenti segnalano l’interfaccia come difficile da usare.
4. BrandMentions
BrandMentions, come suggerisce il nome, tiene traccia delle menzioni del vostro marchio. Oltre al monitoraggio di base dell’analisi del sentiment, offre anche funzioni di monitoraggio dei concorrenti e di gestione della reputazione.
Pro: Permette l’integrazione di analisi del sito web nel vostro rapporto.
Contro: Gli utenti segnalano che BrandMentions diventa difficile da usare quando si ha un gran numero di menzioni.
5. Brandwatch (and Hootsuite Insights)
Brandwatch è uno dei battitori più pesanti nello spazio di analisi dei social media. Con Brandwatch, è possibile monitorare le menzioni del marchio, le campagne, i concorrenti, le tendenze e gli autori principali, e il sentimento del pubblico.
È disponibile come parte della piattaforma Hootsuite Insights.
Pro: Brandwatch offre un’impressionante tracciamento delle menzioni del marchio dell’immagine, dove il loro AI identifica le immagini caricate con il logo del tuo marchio. Inoltre, offre una ricerca booleana di parole chiave per immergersi in profondità nelle vostre parole chiave di destinazione.
Contro: Sfortunatamente, è uno degli strumenti di analisi del sentiment più costosi là fuori.
6. Clarabridge
A differenza dei precedenti strumenti della lista, Clarabridge è una piattaforma di gestione dell’esperienza del cliente, che ti permette di tracciare il sentimento dei clienti sia sui social che nelle tue piattaforme di servizio al cliente.
Pro: Il motore di analisi del sentiment combina approcci lessicali e grammaticali per offrire una scala di sentiment a 11 punti che è più sfumata rispetto alla maggior parte degli strumenti in questa lista. In altre parole, vi permette di identificare l’intento, lo sforzo e le emozioni dei clienti.
Contro: Mentre Clarabridge è profondo, è più di una suite CX all-in-one e non è così facile da mettere in funzione come strumenti puri di monitoraggio dei social media.
7. Critical Mention
Critical Mention è uno strumento completo di monitoraggio dei media, che permette di tracciare le menzioni sulle piattaforme di notizie, i social media e anche la televisione. Tuttavia, i suoi strumenti di monitoraggio dei social media offrono dati di analisi del sentimento di base.
Pro: Questo è l’unico strumento su questa lista che ti permette di tracciare le menzioni televisive, che dovrebbe attirare il tuo interesse se il tuo marchio è spesso menzionato in onda.
Contro: La loro analisi del sentiment e i dati dei social media sono abbastanza basilari.
8. Digimind
Digimind è una piattaforma di social listening e intelligence che permette di tracciare la reputazione del marchio, gli influencer, le tendenze e le campagne.
Utilizza strumenti di sentimento del marchio che ti permettono di tracciare il sentimento generale del tuo marchio rispetto ai tuoi concorrenti.
Pro: Il suo modulo Top Reputation vi permette di vedere cosa stanno cercando i vostri clienti quando cercano il vostro marchio.
Contro: Secondo le recensioni degli utenti, lo strumento è difficile da navigare per i principianti.
9. Lexalytics
Lexalytics è una piattaforma di analisi del testo che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per tracciare il sentimento intorno al tuo marchio.
Pro: I loro strumenti di monitoraggio sociale alimentati da NLP sono stati addestrati su montagne di dati sociali, quindi possono anche capire gli hashtag, il gergo e la scarsa grammatica. Lexalytics cerca anche di identificare il motivo per cui i vostri clienti si sentono in modo positivo o negativo.
Contro: Lexalytics è profondo sui dati, ma è meno di una soluzione chiavi in mano rispetto agli altri in questa lista.
10. Mediatoolkit
Mediatoolkit è un altro strumento di monitoraggio sociale che tiene traccia delle menzioni su siti web, piattaforme di recensioni e siti sociali. Inoltre, offre l’analisi del sentimento come parte del suo cruscotto di analisi dei dati.
Pro: Con Mediatoolkit, si ha la possibilità di filtrare le menzioni per posizione e lingua.
Contro: Per uno strumento di monitoraggio abbastanza scarno, il prezzo è più alto rispetto ai concorrenti simili.
11. Mention
Mention è uno dei più popolari strumenti di monitoraggio e gestione dei social media. Inoltre, la sua funzione di analisi del sentiment permette di filtrare le menzioni per fonte, lingua, paese, parole chiave e punteggio di influenza.
Pro: È anche una piattaforma di pubblicazione sociale, in modo da poter gestire le analisi e il programma di pubblicazione in un unico luogo.
Contro: Mention ha delle restrizioni su quanti me
12. Mentionlytics
Da non confondere con Mention, Mentionlytics è un altro strumento di monitoraggio dei social media e della reputazione con funzioni di ascolto abbastanza standard.
Pro: Oltre alle funzioni basate sull’AI che permettono di identificare i fan e i troll, Mentionlytics permette di rispondere ai post direttamente dalla piattaforma. I suoi strumenti di analisi del sentiment funzionano anche in tutte le lingue.
Contro: Le recensioni degli utenti sostengono che il software di Mentionlytics ha un design dell’interfaccia utente obsoleto, ma secondo le loro risposte, hanno una nuova interfaccia beta nelle opere a partire dalla fine del 2020.
13. MonkeyLearn
MonkeyLearn è una suite per l’analisi del testo e la visualizzazione dei dati che fornisce modelli di analisi del sentimento personalizzati per diverse piattaforme, che si tratti di social media, recensioni o sondaggi.
Pro: Utilizza modelli di analisi del sentimento pre-addestrati, ma permette anche di addestrare il proprio modello con dati specifici del settore (senza dover sapere come codificare).
Contro: MoneyLearn è un po’ più manuale, poiché devi caricare i tuoi dati in Google Sheets o collegare la loro piattaforma al tuo database attraverso le loro API. È anche molto più costoso di uno strumento di monitoraggio dei social media.
14. OpenText
OpenText offre molte soluzioni di gestione delle informazioni e dei dati, una delle quali include il text mining e l’analisi dei contenuti.
Inoltre, OpenText va oltre un tipico strumento di monitoraggio e permette di analizzare il contenuto del testo da documenti interni, e-mail, social media, pagine web e altro ancora.
Pro: Se avete bisogno di un data mining estremamente robusto, non c’è niente di più dettagliato di questo.
Contro: Questo è uno strumento di livello enterprise che non sarà accessibile per la maggior parte dei marketer.
15. Rapidminer
RapidMiner è un altro strumento di text mining che ti permette di tracciare il sentiment da dati non strutturati, comprese le menzioni dei social media, le recensioni online, le trascrizioni dei call center, i depositi dei brevetti e altro ancora.
Pro: La piattaforma offre il rilevamento delle frodi cercando irregolarità nel testo parlato e scritto.
Contro: Mentre RapidMiner è profondo negli strumenti di dati, è molto meno intuitivo e conveniente per il tipico monitoraggio del sentiment dei social media.
16. Repustate
Repustate è un robusto strumento di analisi del sentiment, che offre un’analisi del sentiment per argomento, un’analisi del sentiment basata sugli aspetti e dashboard di dati.
Inoltre, la piattaforma può estrarre il sentiment dai dati dei clienti, dai dati dei dipendenti o da qualsiasi altra piattaforma se la si collega alle loro API.
Pro: Ha capacità multilingue e offre la possibilità di programmare slang o significati alternativi nell’IA.
Contro: Poiché Repustate è un puro strumento di analisi del sentiment, non offre molte delle capacità di monitoraggio dei social media di altri strumenti in questa lista.
17. Social Searcher
Social Searcher è uno strumento di monitoraggio sociale molto semplice, che offre il monitoraggio delle menzioni, il riconoscimento della lingua, l’analisi e l’analisi del sentimento.
Pro: È estremamente conveniente rispetto ad altri strumenti.
Contro: È conveniente per una ragione, dato che le sue caratteristiche sono abbastanza minime al di là del monitoraggio di base
18. Socialbakers
Socialbakers è una potente piattaforma all-in-one di social media marketing che include strumenti di gestione dei social media, misurazione, ricerca, reporting, customer case, influencer marketing e ascolto. Inoltre, offre l’analisi del sentiment su più canali online.
Pro: Hanno capacità di collaborazione e di flusso di approvazione piuttosto impressionanti.
Contro: Poiché Socialbakers è uno strumento all-in-one, è costoso se stai cercando solo l’analisi del sentimento o le capacità di ascolto sociale.
19. Statusbrew
Statusbrew è un altro strumento all-in-one per l’intero viaggio sociale, compresa la gestione dei social media, il monitoraggio, l’analisi e l’assistenza clienti
Pro: La piattaforma ha molte caratteristiche utili per i team di marketing, tra cui la gestione del flusso di lavoro, l’assegnazione automatica delle conversazioni e la gestione delle campagne.
Contro: Le sue caratteristiche di analisi del sentiment sono disponibili solo per i piani Professional ed Enterprise.
20. Quick Search by Talkwalker
Quick Search di Talkwalker è un robusto motore di ricerca sui social media che permette di tracciare KPI come il coinvolgimento, il volume delle menzioni, il sentimento, i dati demografici e le aree geografiche.
Inoltre, come parte della più ampia suite Talkwalker, offre una serie di analisi dei social media.
Pro: Quick Search ha funzioni di ideazione del contenuto che consentono di identificare i temi di tendenza, gli argomenti e le emoji che sono popolari con il vostro pubblico. Come Brandwatch, offre anche l’immagine del marchio e il riconoscimento dei video.
Contro: Il robusto set di funzionalità di Talkwalker ha un prezzo elevato.
21. Union Metrics
Union Metrics è uno strumento di analisi dei social media che offre il monitoraggio delle menzioni in tempo reale, l’analisi del sentimento e intuizioni utili come il momento migliore per pubblicare i tuoi contenuti.
Pro: Come suggerisce il nome, Union Metrics ha un’enorme ricchezza di utili metriche di social media e dashboard attraenti.
Contro: L’analisi del sentiment non è disponibile sulla piattaforma fino al loro livello di prezzo superiore.
Come funziona effettivamente la sentiment analysis
La sentiment analysis tradizionale prevede l’utilizzo di dizionari di riferimento su quanto siano positive certe parole e poi il calcolo della media di questi punteggi come sentiment di quel testo.
Poi si usa un semplice modello ML per fare la classificazione. Questo viene fatto generando “caratteristiche” dal testo e poi usando queste caratteristiche per predire una “etichetta”. Un esempio di generazione di caratteristiche è dividere il testo in parole e poi usare queste parole e le loro frequenze nel testo come caratteristiche.
Usare ML per valutare quanto siano positive o negative le parole
L'”etichetta” sarà una misura di quanto positivo o negativo sia il sentiment. Una volta che il problema è stato impostato, vengono utilizzate tecniche di ottimizzazione matematica per creare un modello. La differenza chiave è il ML per assegnare quanto sono positive o negative le caratteristiche o le parole, piuttosto che cercare queste informazioni nei dizionari.
Le tecniche di ML tradizionali sono in grado di ottenere risultati ragionevoli, ma soffrono di problemi come la necessità di un lavoro manuale nella creazione delle caratteristiche. Inoltre non hanno una buona soluzione per considerare l’ordine delle parole. Questi problemi sono stati affrontati da una famiglia di tecniche di ML conosciuta come “Deep Learning”.
Diversi tipi di tecniche di Deep Learning
Le tecniche di Deep Learning sono anche conosciute come Reti Neurali Artificiali. Queste tecniche hanno dato grandi progressi nel Natural Language Processing negli ultimi anni.
Un modello particolare conosciuto come LSTM (Long Short-Term Memory) ha dominato la maggior parte dei compiti NLP negli ultimi anni raggiungendo risultati allo stato dell’arte. Un approccio LSTM legge il testo in modo sequenziale e memorizza le informazioni rilevanti per il compito da svolgere.
Vantaggi dell’utilizzo dell’ Sentiment Analysis
Usando l’analisi del sentimento, puoi misurare come i clienti si sentono su diverse aree della tua azienda senza dover leggere migliaia di commenti dei clienti in una volta sola.
Se avete migliaia di feedback al mese, è impossibile per una persona leggere tutte queste risposte. Usando l’analisi del sentiment e automatizzando questo processo, potete facilmente scavare nei diversi segmenti di clienti della vostra azienda e ottenere una migliore comprensione del sentiment in questi segmenti.
Svantaggi dell’utilizzo dell’ Sentiment Analysis
Anche se la sentiment analysis è utile, non è un sostituto completo per la lettura delle risposte ai sondaggi. Spesso, ci sono sfumature utili nei commenti stessi. Dove la sentiment analysis può aiutarti ulteriormente è identificando quali di questi commenti dovresti leggere.
Controlla anche le nostre fantastiche guide
Di seguito è riportato l’elenco delle nostre guide dettagliate più apprezzate dai professionisti del marketing e dai proprietari di negozi di e-commerce per far crescere la loro attività. Da non perdere per verificarli
