In che modo l'analisi del sentiment può essere utilizzata per migliorare l'esperienza del cliente?

20 novembre 2024

 

 

Autori

Teaganne Finn

Content Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

Cos'è l'analisi del sentiment nell'esperienza del cliente?

L'analisi del sentiment nell'esperienza del cliente si riferisce al processo di analisi dei dati per comprendere e misurare come un cliente si sente riguardo a un particolare prodotto, servizio o marchio. Questi dati potrebbero essere in forma scritta e raccolti dal linguaggio parlato. Un'azienda può utilizzare la metrica di analisi del sentiment per comprendere metriche dei clienti come i punteggi CSAT e NPS. Queste informazioni aiutano a reindirizzare le operazioni aziendali, il servizio clienti e i processi aziendali per migliorare l'esperienza del cliente.

L'analisi del sentiment è una forma di data science che utilizza l'intelligenza artificiale (AI), il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare il feedback e le recensioni dei clienti in tempo reale da tutta l'organizzazione. L'analisi del sentiment nell'esperienza del cliente attinge in modo specifico da tutti i tipi di interazioni, come ticket di supporto, sondaggi, recensioni di prodotti, telefonate, tra gli altri tipi.

Utilizzando queste interazioni come dati, un'azienda può capire i problemi chiave per i quali i clienti li contattano e fornire insight in tempo reale sul sentiment alla base di ogni problema. Inoltre, analizzando questi dati, un'organizzazione può individuare i driver negativi e positivi e avere una visione di eventuali fluttuazioni nel sentiment dei clienti.

L'obiettivo principale dell'analisi del sentiment nell'esperienza del cliente è comprendere i sentimenti e le emozioni dei clienti nei confronti del marchio. Il processo di analisi del sentiment può portare all'implementazione di strumenti, come chatbot o una strategia di marketing riconfigurata che introduce una campagna di marketing mirata. L'analisi del sentiment è solo una parte di una strategia di esperienza del cliente (CX) più ampia, che in genere coinvolge più componenti. Il tutto con l'obiettivo di fidelizzare i clienti attuali e stringere nuove relazioni durature.

Come funziona l'analisi del sentiment per migliorare l'esperienza del cliente?

La procedura dettagliata varia da un'organizzazione all'altra, ma lo schema generale del processo può essere applicato alla maggior parte delle organizzazioni che cercano di comprendere meglio i propri clienti e di apportare miglioramenti basati sui dati al proprio marchio.

Passaggio 1: Raccogliere i dati dei clienti

Il primo passo verso l'analisi del sentiment è la raccolta dei dati che supporteranno l'analisi da diverse fonti, a seconda dell'organizzazione.

  • Interviste ai clienti o focus group: questi insight possono essere ottenuti tramite sondaggi scritti sottoposti ai clienti online o per telefono o tramite focus group selezionati, appositamente creati per capire l'opinione dei clienti riguardo a un prodotto.

  • E-mail o recensioni online: gli strumenti di analisi del sentiment possono aiutare a raccogliere la corrispondenza via e-mail con i clienti e a classificarli in base al loro posizionamento corretto.

  • Monitoraggio dei social media: l'analisi del sentiment può essere utilizzata per comprendere e monitorare i commenti dei clienti effettuati sulle piattaforme di social media.

  • Feedback sui siti di recensioni: alcuni utenti possono visitare siti web specifici di recensioni di prodotti per fornire la propria esperienza e il proprio feedback.

  • Ticket di supporto clienti: l'analisi del sentiment può essere utilizzata per separare e analizzare i ticket di supporto clienti aperti dal personale del servizio clienti e capire se il problema è stato risolto o è ancora aperto.

  • Interazioni con i team a contatto con i clienti, come le vendite o l'assistenza: l'analisi del sentiment può anche distinguere se un cliente ha interagito direttamente con un membro del team dell'assistenza clienti o se è passato attraverso un canale automatizzato.

Con dati provenienti da più canali, l'analisi del sentiment può essere più completa e fornire all'organizzazione una comprensione più ampia di come si sente un cliente. I dati raccolti in questa fase sono molto importanti in quanto sono la base del processo di analisi del sentiment e saranno ciò su cui un'organizzazione baserà le decisioni quando arriverà il momento di farlo.

Passaggio 2: individuare i modelli di sentiment positivi e negativi

Una volta raccolti i dati, il passaggio successivo è identificare i sentiment positivi e negativi dei clienti nei confronti del prodotto o servizio. Questo può essere fatto in diversi modi. Il più comune è esaminare le risposte quantitative ai sondaggi, come i sondaggi Net Promoter Score (NPS) e Customer Satisfaction Score (CSAT ).

Le risposte qualitative sono un po' più difficili e richiedono alle organizzazioni di esaminare le risposte manualmente, ma i progressi nella tecnologia hanno contribuito ad automatizzare questo processo. Anche l'analisi del feedback basato su AI/con tecnologia AI in grado di raccogliere automaticamente il sentiment dei clienti sta guadagnando popolarità.

Passaggio 3: ottenere insight attuabili

Una volta che un'organizzazione ha identificato il sentiment positivo o negativo dei clienti, è il momento di raccogliere insight fruibili per migliorare l'esperienza del cliente. Un esempio potrebbe essere l'analisi del feedback dei clienti, che mostra che questi ultimi sono insoddisfatti della fase di onboarding, definendola "opprimente".

Il che significherebbe una revisione del processo di onboarding e un'analisi dettagliata del sistema attuale in vigore. Altre aree di analisi possono anche fornire insight preziosi sui problemi dei clienti e sulle esperienze negative.

Passaggio 4: prendi spunto e apporta miglioramenti

Ora è il momento di implementare strategie per affrontare queste aree di miglioramento. Prendiamo come esempio un processo di onboarding "opprimente". L'organizzazione inizierà analizzando il comportamento degli utenti e l'analisi dei ticket di assistenza per arrivare alla causa principale della confusione.

Uno scenario potenziale è che molti utenti non completano la lista di controllo dell'onboarding. Ma, con l'aiuto dell'analisi del sentiment, un'organizzazione può scoprire che i clienti abbandonano in una fase particolare. Un modo per migliorare il processo è creare un percorso interattivo che guidi gli utenti attraverso il compito. Un'altra opzione è un video tutorial con una guida dettagliata che offre migliori interazioni di supporto.

Passaggio 5: analizzare e misurare l'impatto

In questa fase finale, le organizzazioni esaminano se le strategie implementate stanno avendo l'impatto desiderato sui loro clienti. Il modo migliore per farlo è misurare le prestazioni e continuare ad analizzare gli insight sul sentiment. Le organizzazioni dovranno probabilmente abbinare le analisi del sentiment ad altre analytics dei dati per ottenere accuratezza.

Una volta misurate queste strategie, le organizzazioni possono valutarne l'impatto monitorando gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e continuando a monitorare l'analisi del sentiment dei clienti.

Benefici dell'utilizzo dell'analisi del sentiment per migliorare l'esperienza del cliente

L'analisi del sentiment aiuta l'esperienza del cliente in vari modi. I benefici dell'analisi del sentiment sono tra i più importanti e noti.

Esperienza del cliente personalizzata

Effettuando un'analisi del sentiment, un'azienda può comprendere meglio le aspettative dei clienti e produrre un punteggio di sentiment praticabile. L'analisi del sentiment consente alle aziende di comprendere le emozioni e i clienti, e di creare un'esperienza più personalizzata. Le organizzazioni possono effettuare analisi e creare esperienze personalizzate che risuonino tra i singoli utenti, migliorando la reputazione del brand e la fidelizzazione dei clienti.

Migliore soddisfazione del cliente

Partendo da una esperienza del cliente più personalizzata, un altro beneficio dell'analisi del sentiment è una maggiore soddisfazione del cliente. Analizzando i sentimenti dei clienti, le organizzazioni possono creare esperienze personalizzate in linea con le loro esigenze specifiche. La soddisfazione di queste esigenze può portare a una migliore fedeltà al marchio e a opinioni più positive da parte dei clienti.

Riduzione al minimo del tasso di abbandono dei clienti

Con l'aiuto di KPI come l'analisi del sentiment, un'organizzazione può monitorare la customer retention o i clienti a rischio di abbandono. L'analisi può inoltre rivelare perché i clienti potrebbero essere inclini a passare a un prodotto o servizio diverso, permettendo alle aziende di cambiare direzione per creare nuove strategie di marketing, come post sui social media o modifiche dei prezzi.

Miglioramento dello sviluppo del prodotto

Una parte dell'esperienza del cliente da non dimenticare è l'effettivo funzionamento del prodotto o del servizio offerto. L'analisi del sentiment può migliorare i prodotti di un'organizzazione aiutandola a riconoscere le funzioni desiderate dai clienti e quelle che hanno meno successo o presentano difetti.

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Problematiche legate all'utilizzo dell'analisi del sentiment per migliorare l'esperienza del cliente

Un'analisi del sentiment può essere estremamente utile per un'azienda che cerca di comprendere gli insight sui clienti, anche se l'analisi del testo può essere difficile. Pertanto, un processo di analisi dei dati non può rilevare sarcasmo, tono emotivo o parole errate, perché non è una scienza perfetta.

Una parola usata da un cliente può avere una connotazione diversa a seconda del contesto, generando confusione e ambiguità. Un modo per superare questo problema è trovare strumenti di analisi del sentiment basati sull'AI e che possano essere addestrati a cogliere queste sfumature. È importante che il software venga aggiornato regolarmente e addestrato dagli esseri umani e non solo dagli algoritmi.

Casi d'uso per l'analisi del sentiment utilizzati che migliorano l'esperienza del cliente 

L'analisi del sentiment, nota anche come intelligenza artificiale emotiva o opinion mining, viene implementata per aiutare un'azienda a capire dove è possibile apportare miglioramenti nel percorso del cliente per offrire un'esperienza migliore.

Di seguito è riportato un elenco di alcuni casi d'uso dell'analisi del sentiment:

  • Migliora l'usabilità del prodotto: prendi l'analisi dei dati dall'analisi del sentiment per semplificare le funzioni complesse del prodotto o del servizio fornito.

  • Personalizza il coinvolgimento degli utenti: offri esperienze più pertinenti attraverso contenuti personalizzati su vari canali che si basano sul sentiment del singolo utente.

  • Migliora il processo di onboarding: individua i punti di attrito per i nuovi utenti in difficoltà e implementa liste di controllo o tour dei prodotti, rendendo più semplice l'esperienza iniziale.

  • Guida lo sviluppo del prodotto: tieni conto dei sentimenti positivi e delle preferenze dei clienti quando si sviluppano nuovi prodotti e funzionalità.

  • Migliore formazione al supporto clienti: aiuta i team di assistenza clienti utilizzando i dati sul sentiment per addestrarli sulla gestione dei feedback negativi e sul miglioramento delle interazioni con i clienti.

  • Rileva gli attriti nel percorso del cliente: utilizza i dati sul sentiment per identificare quelli negativi nel feedback per affinare i problemi ricorrenti e i punti di attrito.

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