Analisi del Sentimento e Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Guida Introduttiva per il 2026

L’analisi del sentiment e la tecnologia NLP hanno importanti implicazioni—soprattutto per la comprensione delle esigenze dei clienti. Il feedback dei clienti oggi avviene in un numero di luoghi più ampio che mai, dai social media alle recensioni online fino alle chat sul sito. L’analisi del sentiment, alimentata dall’NLP, può aiutare a dare senso a tutte queste informazioni, così da poterti permettere di creare una migliore esperienza per i tuoi clienti.

In questa guida introduttiva all’analisi del sentiment e all’elaborazione del linguaggio naturale, ti accompagnerò tra i fondamenti dell’analisi del sentiment e dell’NLP. Ti spiegherò di cosa si tratta, illustrerò casi d’uso reali e ti consiglierò alcuni strumenti di analisi del sentiment che rendono la vita più facile ai team di customer success e customer experience.

Cos’è l’analisi del sentiment?

Ecco la domanda da un milione di dollari per i team CX e customer service:

Cosa stanno pensando i tuoi clienti?

Se riesci a rispondere a questa domanda, puoi evitare feedback negativi, ottenere un vantaggio competitivo e adattare i tuoi prodotti per soddisfare con precisione le esigenze dei clienti.

È qui che entra in gioco l’analisi del sentiment.

L’analisi del sentiment utilizza modelli NLP per analizzare grandi quantità di dati, dalle recensioni dei clienti alle chiamate di supporto fino ai tweet. Successivamente, assegna un punteggio a ciascun commento dei clienti in base al fatto che il sentiment sia negativo, neutro o positivo.

Non si tratta di un sistema perfetto. Anche quando sono gli esseri umani a catalogare le affermazioni come positive, negative o neutrali, non sempre sono d’accordo tra loro. Ma il vantaggio offerto dai modelli NLP è che possono utilizzare un framework di analisi testuale coerente—applicando gli stessi criteri a una quantità enorme di dati.

L’utilizzo dell’analisi del sentiment può aiutarti a:

• Misurare la soddisfazione del cliente in ogni fase del customer journey.
• Monitorare il sentiment verso il brand così da rilevare immediatamente eventuali clienti insoddisfatti.
• Confrontare l’evoluzione del sentiment nel tempo per capire se bisogna intervenire.
• Effettuare ricerche di mercato e progettare campagne di marketing.

3 Tipi di analisi del sentiment

Se non sei un data scientist, non è necessario conoscere nel dettaglio cosa avviene dietro le quinte dei tuoi strumenti di analisi del sentiment.

Ma quando valuti diversi strumenti, può essere utile avere una comprensione di base della tecnologia che li alimenta.

Ecco tre tipologie di analisi del sentiment:

1. Basata sulla conoscenza

Quando si utilizza un sistema di analisi del sentiment basato sulla conoscenza (o lessicale), si sta analizzando un testo in base a un insieme predeterminato di regole.

Pensa a questo come all’approccio "dizionario".

Il tuo dizionario conterrà una lunga lista di parole associate al loro sentiment—ad esempio, la parola “odiare” sarà classificata come sentimento negativo, “amare” come positivo e “ok” come neutro. È possibile creare questi dizionari manualmente, ma più spesso vengono realizzati con l’aiuto di algoritmi di machine learning.

L’approccio basato sulla conoscenza è utile per i settori dove viene utilizzato un linguaggio tecnico o molto specifico. Ad esempio, si può usare un dataset specializzato di termini medici per misurare la soddisfazione dei clienti nell’ambito sanitario. Questo approccio può essere utilizzato anche per classificare accuratamente linguaggi complessi come metafore, slang e sarcasmo.

Tuttavia, l’approccio basato sulla conoscenza risulta solitamente meno accurato rispetto all’analisi statistica del sentiment, in quanto attinge da un bacino di dati semantici molto più limitato.

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2. Statistica

Immagina di etichettare manualmente centinaia o migliaia di testi come "positivo", "negativo" o "neutro"—e poi addestrare un modello per creare dei classificatori basati su quei dati.

È così che funziona il metodo di analisi del sentiment statistica.

L'approccio statistico utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati e identificare schemi e relazioni. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato per analizzare qualsiasi testo—non solo testi simili al suo dataset. Questo lo rende più flessibile e preciso rispetto all'approccio basato sulla conoscenza.

Un limite del metodo statistico è che richiede una grande quantità di dati per l'addestramento. I modelli statistici possono anche avere difficoltà con linguaggi come il sarcasmo e l'ironia.

3. Ibrido

Un approccio ibrido combina i punti di forza dei metodi statistici e di quelli basati sulla conoscenza.

Partendo dal metodo statistico, prima crei un modello di analisi del sentiment flessibile addestrato su grandi quantità di dati. Poi, affini e migliori il modello utilizzando il metodo basato sulla conoscenza.

Questo ti offre la flessibilità e il grande dataset del metodo statistico e la personalizzazione e competenza settoriale del metodo basato sulla conoscenza.

Approfondimento correlato: I migliori software per l’analisi dei sondaggi

Cos’è il Natural Language Processing?

Il Natural Language Processing è un tipo di intelligenza artificiale che permette ai computer di comprendere e generare linguaggio umano. L’NLP è alla base dell’analisi del sentiment. Probabilmente conosci anche alcune applicazioni pratiche più diffuse come:

• Segnalazione di email come spam
• Chatbot e intelligenza artificiale conversazionale
• Software di riconoscimento vocale e text-to-speech
• Traduzione automatica come Google Translate
• Riconoscimento vocale, come Siri, Alexa e altri assistenti virtuali

Ma come funziona l’NLP?

L’NLP parte dai dati testuali che devono essere analizzati. Il testo viene quindi ripulito e formattato per renderlo più facile da analizzare. Gli algoritmi NLP vengono utilizzati per trovare significato nel testo. Questi algoritmi si servono di modelli statistici e metodi basati su regole per identificare schemi e connessioni.

I chatbot di intelligenza artificiale per il servizio clienti e i voicebot sono tra le applicazioni più visibili dell’NLP nell'esperienza del cliente. Gestiscono una quantità significativa di interazioni, utilizzando tecniche NLP per comprendere ciò che i clienti dicono, rispondere in modo appropriato e fornire assistenza.

Tuttavia, storicamente, l’esperienza di interazione con questi bot è stata piuttosto frustrante.

Ora però le cose stanno cambiando rapidamente grazie ai progressi dell’NLP—soprattutto con l’avvento dei LLM.

I Large Language Model (LLM) sono reti neurali di deep learning addestrate su enormi quantità di dati. Ad esempio, il modello GPT-3 di OpenAI è stato preaddestrato su centinaia di miliardi di parole provenienti da libri e fonti come Wikipedia.

Questi grandi dataset forniscono agli LLM un’enorme base di conoscenza, la capacità di generare testi sofisticati e simili a quelli prodotti dagli esseri umani, nonché un livello aggiuntivo di contesto e sfumature nell’analisi del sentiment, rendendo l’intelligenza artificiale nell’analisi del sentiment dei clienti molto utile.

Come funziona l’analisi del sentiment NLP?

L’analisi del sentiment NLP è una tecnica che identifica le emozioni espresse in un testo utilizzando modelli che classificano parole e frasi come negative, positive o neutre.

Gli strumenti di analisi del sentiment esaminano e classificano grandi quantità di feedback dei clienti per fornire un punteggio di sentiment complessivo.

Ecco come funziona:

1. Addestramento: Un modello NLP viene addestrato su un dataset esistente per imparare a classificare il sentimento.
2. Input: Un grande volume di feedback dei clienti, come commenti sui social media, email o recensioni di prodotti, viene inserito nel modello per l'analisi delle opinioni o l'estrazione di informazioni dal testo.
3. Semplificazione: Il modello rimuove le stopword e le informazioni irrilevanti, come saluti o formule di chiusura. Riduce ulteriormente la quantità di dati attraverso lo stemming, ovvero il processo di rimozione dei suffissi dalle parole.
4. Identificazione: Il modello analizza il testo rimanente per cercare verbi, sostantivi e altre parti del discorso importanti.
5. Classificazione: Il modello assegna un punteggio positivo, negativo o neutro a ogni parola o frase. Ad esempio, la parola "eccellente" potrebbe ricevere un punteggio positivo, mentre la parola "terribile" potrebbe ricevere un punteggio negativo.
6. Attribuzione del punteggio: Infine, lo strumento combina i diversi punteggi per produrre un punteggio di sentimento complessivo. Questo aiuta i brand a individuare feedback specifici dei clienti che richiedono attenzione o interventi, e aiuta anche a misurare le variazioni globali del sentimento verso il brand.

Ecco un semplice esempio di come questo funziona per i brand.

Immagina di vedere le seguenti recensioni online su Yelp per una pizzeria:

• "Adoro Luigi’s—la migliore pizza che abbia mai mangiato. Mi trattano come una di famiglia ogni volta che vado.”
• “La pizza qui è piuttosto buona. Ho mangiato pizze migliori altrove, ma da Luigi’s è affidabile.”
• “La mia pizza è arrivata fredda e la crosta sapeva di cartone. Non la consiglio.”

Uno strumento di analisi del sentimento classificherebbe la prima recensione come positiva, la seconda come neutra e la terza come negativa. Successivamente, fornirebbe una metrica complessiva del sentimento dei clienti.

I modelli NLP possono anche rilevare emozioni specifiche come gioia, tristezza o rabbia, aggiungendo ulteriore contesto all’analisi del sentimento.

Qual è il modello NLP migliore per l’analisi del sentimento?

Support Vector Machines (SVM), Random Forest e Naive Bayes sono tutti modelli che possono essere utilizzati per analizzare il testo dal punto di vista del sentimento.

Support Vector Machine (SVM)

Una support vector machine (SVM) è un modello che aiuta a classificare i dati in gruppi. Funziona creando una linea, o confine, che separa un gruppo di dati da un altro. Una volta creato questo confine, la SVM può usarlo per prevedere a quale gruppo appartengono nuovi dati.

Vediamo un esempio.

Supponiamo di avere migliaia di foto di mele e arance e di volerle classificare correttamente. Si inizierebbe fornendo alla SVM un insieme di dati etichettati, come questo:

• Mele: forma, colore, dimensione
• Arance: forma, colore, dimensione

Quando si iniziano a fornire alla SVM nuove immagini, essa utilizzerà i dati etichettati per prevedere se ogni frutto è una mela o un’arancia.

Le support vector machine possono essere utilizzate nella classificazione di testi, quindi rappresentano una tecnica utile di apprendimento automatico per l’analisi del sentimento. Le SVM sono impiegate anche in applicazioni come il riconoscimento delle immagini e il rilevamento delle frodi.

Random Forest

L’algoritmo random forest viene usato per compiti di classificazione e regressione. Funziona combinando diversi alberi decisionali per produrre previsioni più accurate.

Ma che cos’è, esattamente, un albero decisionale?

Gli alberi decisionali sono schemi a blocchi che aiutano a prendere decisioni e fare previsioni. Rispondere a una domanda a ogni passaggio dell’albero porta a domande più specifiche, arrivando alla fine a una risposta con maggiore certezza.

Ad esempio, supponiamo di voler prevedere se a qualcuno piacerà un certo cibo in base a età, genere e posizione. Un albero decisionale suddividerebbe le persone in gruppi sempre più piccoli fino a prevedere che un bambino di 5 anni degli Stati Uniti amerà i chicken nuggets mentre una donna di 35 anni proveniente dalla Francia no.

Il random forest è un algoritmo potente perché combina i risultati di molti diversi alberi decisionali. Questo riduce il rischio di errore e crea previsioni più accurate.

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Naive Bayes

Naive Bayes è un algoritmo semplice, conosciuto per la sua velocità ed efficienza. Si chiama “naive” (ingenuo) perché suppone che ogni parola si presenti isolatamente—che, ovviamente, non corrisponde alla realtà.

Ad esempio, se Naive Bayes venisse utilizzato per individuare email con link dannosi, potrebbe calcolare la probabilità che parole come “verifica” o “eFax” compaiano nell’oggetto di un’email malevola. Tuttavia, non sarebbe in grado di analizzare il contesto generale dell’email.

In un contesto di analisi del sentiment, il Naive Bayes può essere utile per la sua velocità, quindi può essere una buona opzione per l’analisi preliminare di grandi set di dati. Tuttavia, poiché il Naive Bayes non riesce a comprendere il contesto, non è preciso quanto algoritmi più sofisticati.

Strumenti di analisi del sentiment con NLP

Gli strumenti per l’analisi del sentiment si suddividono in due categorie:

1. Strumenti per sviluppatori: Gli strumenti NLP sono utilizzati dagli sviluppatori e solitamente richiedono competenze di programmazione. I toolkit danno accesso a modelli pre-addestrati tramite API, consentendo di analizzare il testo senza addestrare un proprio modello. Ad esempio, Google e Amazon offrono toolkit NLP come servizio di cloud computing. Un’altra opzione è la libreria Natural Language Toolkit (NLTK), un pacchetto open-source per Python. Sebbene NTLK e altri strumenti open source siano efficaci per l’analisi del sentiment, non sono così intuitivi come gli strumenti per il grande pubblico.
2. Software B2B: I software di sentiment analysis sono progettati per l’uso commerciale, con particolare attenzione all’interfaccia utente. Questi strumenti offrono dashboard complete, potenti funzionalità di analisi del sentiment e la possibilità di monitorare il sentiment nel tempo.

A meno che tu non voglia sviluppare un tuo modello di sentiment analysis, la strada più efficace è utilizzare un software creato appositamente per aiutare i brand ad analizzare e monitorare il sentiment.

I principali strumenti di sentiment analysis includono:

• Brand24: Brand24 è uno strumento di monitoraggio dei social media che aiuta le aziende a monitorare le menzioni online in tempo reale. Fornisce analisi del sentiment che classificano le informazioni in categorie positive, neutre e negative e offre un grafico sul volume delle discussioni per monitorare le conversazioni online. Brand24 ha un’interfaccia utente semplice e funzionale con accesso facilitato alle menzioni del brand e alle parole chiave rilevanti su siti social, articoli di notizie, blog, video, forum e recensioni. Offre una feed delle menzioni, punteggio di influenza, analisi del sentiment, avvisi personalizzati ed esportazione dei dati.
• Diffbot: Diffbot è uno strumento di estrazione web con intelligenza artificiale che estrae dati da milioni di URL, li analizza per il sentiment utilizzando il natural language processing e li trasforma in insight operativi. Offre funzionalità come estrazione automatica dei contenuti web, categorizzazione dei contenuti, elaborazione del linguaggio naturale e knowledge graph. Lo strumento fa risparmiare tempo nella ricerca di informazioni online ed è altamente personalizzabile. È richiesta una certa conoscenza tecnologica per sfruttarlo al meglio.
• Qualaroo: Qualaroo è un software per la raccolta di feedback che permette alle aziende di porre domande direttamente sul proprio sito web per ottenere informazioni dai clienti. Qualaroo offre modelli di sondaggi, analisi del sentiment, identificazione delle parole chiave e informazioni sulle emozioni. Il software fornisce risultati in tempo reale da NPS e notifiche via Slack. Qualaroo è un ottimo strumento per raccogliere feedback dai clienti, migliorare l’esperienza utente e aumentare le conversioni.
• NICE: Per i team CX che cercano una piattaforma CX cloud completa, NICE può essere la scelta giusta. È un software per l’esperienza cliente che utilizza l’intelligenza artificiale per costruire modelli CX basati sulle interazioni dei clienti. Gli strumenti di analisi del sentiment raccolgono informazioni strutturate e non strutturate e le trasformano in insight aziendali. Lo strumento può analizzare e interpretare tutte le interazioni con i clienti per valutare in tempo reale i cambiamenti nella reputazione online. NICE include chatbot conversazionali e AI, automazione dei processi robotici, instradamento AI, analytics delle performance e risposta vocale interattiva.
• Listen360: Listen360 è uno strumento di customer engagement che ti aiuta a monitorare le esperienze e le risposte dei clienti su diversi canali online. Tiene traccia dei feedback positivi e negativi provenienti dai social media e dal web e avverte rapidamente i brand, così che possano agire correttivamente. Lo strumento si focalizza sui detrattori e i clienti "a rischio" per facilitare rapidi miglioramenti. Le funzionalità di Listen360 includono text analytics, dashboard in tempo reale, analisi NPS e avvisi sui detrattori.

Migliorare la CX tramite l’analisi del sentiment

Se sei arrivato fin qui, complimenti: hai acquisito una solida conoscenza introduttiva sull’analisi del sentiment e sull’NLP. Con l’accuratezza di questi strumenti in costante miglioramento, non c’è momento migliore per scegliere uno strumento di sentiment analysis e iniziare.

Quando lo fai, ricorda il motivo alla base dei tuoi sforzi:

Creare una migliore esperienza cliente.

Raccogliendo in modo approfondito i feedback dei clienti e analizzandoli per sentiment, puoi avere una panoramica davvero in tempo reale su come i clienti percepiscono il tuo brand e il tuo prodotto. Potrai inoltre comprendere più a fondo come adattare i tuoi prodotti alle esigenze del cliente.

Con l’analisi del sentiment tramite NLP, hai una linea diretta verso i pensieri dei tuoi clienti—e non si può sottovalutare l’impatto che questo può avere sul tuo business.

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