Le informazioni contenute nelle recensioni dei clienti su particolari prodotti o servizi è di grande interesse sia per le aziende che per gli stessi consumatori. Le aziende e le organizzazioni investono da sempre una quantità enorme di denaro per acquisire le opinioni dei clienti, per indirizzare il loro marketing-mix ed influire sulla soddisfazione del consumatore. E’ dimostrato che ogni individuo è interessato alle esperienze altrui nel momento in cui acquista un prodotto o aderisce ad un servizio oltre al fatto che le opinioni espresse online influenzano ormai pesantemente la reputazione delle aziende. Per questo motivo, le informazioni sulle opinioni dei clienti sono destinate a diventare una componente chiave delle soluzioni di Customer Relationship Management (CRM).

Le opinioni dei consumatori forniscono informazioni preziose per le aziende:

  • in primo luogo, aiutano a capire come i loro prodotti e servizi sono percepiti, producendo indizi circa la soddisfazione e le aspettative utili per determinare le esigenze e le preferenze attuali e future dei clienti;
  • in secondo luogo, possono essere di aiuto nella comprensione di quali sono le dimensioni o gli attributi rilevanti dei prodotto per uno specifico segmento consumer, o per scoprire nuovi segmenti basati su gruppi di consumatori che hanno caratteristiche comuni;
  • in terzo luogo, le opinioni dei clienti sui prodotti offerti dai concorrenti forniscono informazioni essenziali per realizzare una reale analisi della concorrenza.

La raccolta delle opinioni dei consumatori è sempre stato un compito difficile e oneroso, di solito svolto da società di consulenza specializzate che conducono indagini su gruppi rappresentativi di clienti. I risultati di queste indagini sono limitate ad un campione ristretto di clienti e devono essere estrapolate per tutta la popolazione. Inoltre, le indagini sono valide solo per un breve periodo di tempo dal momento che oggi le opinioni dei clienti cambiano velocemente, spesso a causa di eventi indipendenti dalle aziende.

Con la crescita del Web e la divulgazione di siti di recensioni, forum, blog e gruppi di discussione, i pareri dei consumatori non si limitano al passaparola ma sono “densi” più o meno in forma esplicita nel Web, in quanto le attuali applicazioni consentono facilmente la condivisione delle esperienze e delle opinioni, positive o negative, riguardo ormai qualsiasi prodotto o servizio. In questo caso, nel contesto dell’analisi delle opinioni, il costo di raccolta di informazioni per un’azienda sarebbe decisamente più basso.

L’enorme quantità di recensioni online che vengono generate ogni giorno rende ogni tipo di trattamento manuale praticamente irrealizzabile. La sfida è quindi, lo sviluppo di nuove tecnologie per elaborare efficientemente queste informazioni e produrre conoscenze indispensabili per prendere le migliori strategie di marketing. L’informazione contenuta in recensioni online e forum è di solito presentata come non strutturata e a testo libero (user-generated content), l’estrazione automatica delle opinioni degli utenti richiede l’utilizzo avanzato di Natural Language Processing (NLP).

In particolare si vede emergere una disciplina all’interno del NLP denominata Sentiment Analysis (o Opinion Mining), relativa al trattamento computazionale di opinioni, sentimenti e soggettività nei testo. Dove termina il lavoro del Natural Language Processing e del Sentiment Analysis, inizia quello della Business Intelligence allo scopo di “trattare” la grossa mole di informazione sia per sintetizzare e generare conoscenza che per fornire gli strumenti ai business user (come il market analyst) a supporto delle decisioni strategiche.

La figura mostra quello che può essere un tipico processo decisionale e inferente di una strategia di marketing basata sui contenuti del web. Il processo è tipicamente ciclico in quanto ogni azione di marketing determina una reazione dei clienti. La giusta interpretazione della reazione dei clienti è la chiave per affinare la proposizione sul mercato del prodotto/servizio.

processo

 

Web Content: è la base informativa da trattare, costituita dai siti, blog e forum specializzati sul prodotto/famiglia di prodotti/servizi d’interesse.

Data Gathering: raccoglie i dati attraverso il download di documenti, li analizza per estrarre informazioni morfo-sintattiche e semantiche.

Information Extration: permette di individuare frasi che citano uno o più prodotti di riferimento, trova le frasi riferite al contesto anche se non esplicitamente menzionato.

Sentiment Analysis: determina pareri ed realizzata come una sequenza di passi di classificazione.

Data Warehouse Enrichment: acquisisce i dati di Sentiment Analysis strutturati e li integra all’interno del repository aziendale completo delle informazioni relative agli utenti, agli ordini ed alle caratteristiche dei prodotti.

Data Mining: attraverso specifici algoritmi consente di far emergere l’informazione nascosta, permette di organizzare in cluster i dati che si “somigliano”.

Business Intelligence: permette di disporre di un ambiente per l’analisi avanzata sui dati attraverso funzionalità interattive e modalità grafica di presentazione dei risultati.

Market Strategy: è la strategia di mercato applicata in funzione dei risultati dell’Opinion Mining, delle scelte aziendali e naturalmente dall’esperienza del market analyst.


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