Analisi del sentimento & dell’elaborazione del linguaggio naturale: guida per principianti per il 2026

Se hai mai usato Google Translate o lasciato che Gmail completasse automaticamente le tue frasi, hai già visto l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in azione. Anche gli assistenti intelligenti, come Alexa e Siri, dipendono dalla tecnologia NLP, così come l’analisi del sentiment, il processo che i marchi utilizzano per analizzare i social media e altre fonti di dati al fine di misurare ciò che i clienti pensano di loro.

I modelli di analisi del sentiment e di elaborazione del linguaggio naturale stanno migliorando rapidamente. I modelli più recenti sono stati addestrati su oltre 175 miliardi di parametri—dieci volte di più rispetto ai modelli precedenti—e sono in grado di sostenere conversazioni avanti e indietro, generare testo in base a prompt, effettuare traduzioni, rispondere a domande e svolgere analisi avanzate del sentiment.

Quindi, cosa significa tutto questo per i team del servizio clienti e dell’esperienza del cliente (CX)?

La tecnologia di analisi del sentiment e NLP ha importanti implicazioni, soprattutto per la comprensione delle esigenze dei clienti. Oggi il feedback dei clienti viene raccolto in più luoghi che mai: dai social media alle recensioni dei clienti fino alle chat online. L’analisi del sentiment, basata sull’NLP, può aiutarti a dare un senso a tutto questo, così da creare un’esperienza migliore per i tuoi clienti.

In questa guida per principianti all’analisi del sentiment e all’elaborazione del linguaggio naturale, ti illustrerò le basi dell’analisi del sentiment e dell’NLP. Spiegherò cosa sono, esaminerò alcuni casi d’uso reali e consiglierò strumenti di analisi del sentiment che semplificano il lavoro dei team dedicati al successo dei clienti e all’esperienza del cliente.

Che cos’è l’analisi del sentiment?

Ecco la domanda da un milione di dollari per i team CX e del servizio clienti:

A cosa stanno pensando i tuoi clienti?

Se sai rispondere a questa domanda, puoi evitare feedback negativi, ottenere un vantaggio competitivo e adattare il tuo prodotto per soddisfare precisamente le esigenze dei clienti.

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

L’analisi del sentiment utilizza modelli NLP per esaminare enormi quantità di dati, dalle recensioni dei clienti alle chiamate all’assistenza fino ai tweet. Quindi assegna un punteggio a ogni commento dei clienti in base al fatto che il sentiment sia negativo, neutro o positivo.

Non è un sistema perfetto. Anche quando sono gli esseri umani a classificare le dichiarazioni come positive, negative o neutre, non sempre sono d’accordo. Tuttavia, il vantaggio dei modelli NLP è che possono utilizzare un quadro coerente di analisi del testo, applicando gli stessi criteri a enormi quantità di dati.

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

• Misurare la soddisfazione dei clienti in ogni fase del percorso del cliente.
• Monitorare il sentiment verso il marchio, così da individuare immediatamente i clienti insoddisfatti.
• Confrontare il sentiment nel tempo per capire se è necessario intervenire.
• Condurre ricerche di mercato e progettare campagne di marketing.

3 tipi di analisi del sentiment

A meno che tu non sia uno scienziato dei dati, non hai bisogno di sapere troppo di ciò che accade dietro le quinte dei tuoi strumenti di analisi del sentiment.

Tuttavia, mentre valuti gli strumenti, può essere utile avere una conoscenza di base della tecnologia su cui si basano.

Ecco tre tipi di analisi del sentiment:

1. Basata sulla conoscenza

Quando utilizzi un sistema di analisi del sentiment basato sulla conoscenza (o sul lessico), analizzi il testo in base a un insieme prestabilito di regole.

Pensa a questo approccio come a un approccio basato sul “dizionario”.

Il tuo dizionario conterrà un lungo elenco di parole e dei sentimenti associati: ad esempio, la parola “odio” potrebbe essere classificata come sentiment negativo, “amore” come positivo e “va bene” come neutro. Puoi creare questi dizionari manualmente, ma più comunemente vengono creati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.

L’approccio basato sulla conoscenza è utile per i settori che utilizzano un linguaggio specialistico. Ad esempio, potresti utilizzare un set di dati specializzato di termini medici per misurare la soddisfazione dei clienti in ambito sanitario. Puoi anche usare questo approccio per classificare accuratamente linguaggi complessi come metafore, gergo e sarcasmo.

Tuttavia, l’utilizzo di un approccio basato sulla conoscenza è solitamente meno accurato rispetto all’analisi statistica del sentiment, perché attinge da un insieme molto più ristretto di dati semantici.

2. Statistico

Immagina di etichettare manualmente centinaia o migliaia di testi come «positivi», «negativi» o «neutri» e poi di addestrare un modello per creare classificatori basati su questi dati.

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

L’approccio statistico utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati e identificare schemi e relazioni. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per analizzare qualsiasi testo, non solo testi simili a quelli del suo set di dati. Questo lo rende più flessibile e accurato rispetto all’approccio basato sulla conoscenza.

Uno svantaggio del metodo statistico è che richiede una grande quantità di dati per l’addestramento. I modelli statistici possono inoltre avere difficoltà con linguaggi che utilizzano sarcasmo e ironia.

3. Ibrido

Un approccio ibrido combina i punti di forza dei metodi statistico e basato sulla conoscenza.

Partendo dal metodo statistico, si crea innanzitutto un modello flessibile di analisi del sentiment addestrato su grandi quantità di dati. Successivamente, si perfeziona e migliora il modello utilizzando il metodo basato sulla conoscenza.

In questo modo si ottengono la flessibilità e il grande set di dati del metodo statistico, insieme alla messa a punto e all’esperienza del settore proprie del metodo basato sulla conoscenza.

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Che cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?

L’elaborazione del linguaggio naturale è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di comprendere e generare il linguaggio umano. L’NLP alimenta l’analisi del sentiment. Probabilmente conosci anche alcune delle sue più ampie applicazioni pratiche, come:

• Contrassegnare le email come spam
• Chatbot e intelligenza artificiale conversazionale
• Conversione da parlato a testo e software di sintesi vocale
• Traduzione automatica come Google Traduttore
• Riconoscimento vocale, come quello di Siri, Alexa e altri assistenti virtuali

Ma come funziona l’NLP?

L’NLP parte da dati testuali che devono essere analizzati. Il testo viene quindi ripulito e formattato per facilitarne l’analisi. Successivamente, gli algoritmi di NLP vengono utilizzati per trovare il significato del testo. Questi algoritmi impiegano modelli statistici e metodi basati su regole per identificare schemi e connessioni.

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

Storicamente, però, l’esperienza di interazione con questi bot è stata alquanto frustrante.

La situazione sta cambiando rapidamente con i progressi dell’NLP, soprattutto con l’avvento degli LLM.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono reti neurali di apprendimento profondo addestrate su quantità enormi di dati. Ad esempio, il modello GPT-3 di OpenAI è stato pre-addestrato su centinaia di miliardi di parole provenienti da libri e fonti come Wikipedia.

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

Come funziona l’analisi del sentiment tramite NLP?

L’analisi del sentiment tramite NLP è una tecnica che identifica l’emozione espressa nel 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 complessivo del sentiment.

Ecco come funziona:

1. Addestramento: un modello NLP viene addestrato su un insieme di dati esistente per imparare a classificare il sentimento.
2. Ingresso: una grande quantità di riscontri dei clienti, come commenti sui social media, e-mail o recensioni di prodotti, viene fornita al modello per l'analisi delle opinioni o l'analisi del testo.
3. Semplificazione: il modello rimuove le parole vuote e le informazioni irrilevanti, come saluti o formule di commiato. Riduce ulteriormente le dimensioni dei dati attraverso lo stemming, il processo di rimozione del suffisso di una parola.
4. Identificazione: il modello analizza il testo rimanente alla ricerca di 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. Valutazione: infine, lo strumento combina i punteggi per produrre un punteggio complessivo del sentimento. Questo aiuta i marchi a identificare riscontri specifici dei clienti che richiedono attenzione o azioni e contribuisce anche a misurare i cambiamenti complessivi nel sentimento verso il marchio.

Ecco un semplice esempio di come funziona per i marchi.

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

• "Adoro Luigi's: è la pizza migliore che abbia mai mangiato. Ogni volta che vado lì mi trattano come una persona di famiglia.”
• “La pizza qui è abbastanza buona. Ho mangiato pizze migliori altrove, ma quella di Luigi 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.

Quale modello NLP è migliore per l'analisi del sentimento?

Le macchine a vettori di supporto (SVM), le foreste casuali e il classificatore Bayes ingenuo sono tutti modelli che possono essere utilizzati per analizzare il testo e determinarne il sentimento.

Macchina a vettori di supporto (SVM)

Una macchina a vettori di supporto (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 il confine, la SVM può utilizzarlo per prevedere a quale gruppo appartengono i nuovi punti dati.

Vediamo un esempio.

Supponiamo di avere migliaia di foto di mele e arance e di voler classificare correttamente ciascuna di esse. Per iniziare, forniresti alla SVM un insieme di dati etichettati, come questo:

• Mele: forma, colore, dimensioni
• Arance: forma, colore, dimensioni

Quando inizi a fornire nuove immagini alla SVM, questa utilizzerà i dati etichettati per prevedere se ogni frutto è una mela o un'arancia.

Le macchine a vettori di supporto possono essere utilizzate nella classificazione del testo, quindi possono rappresentare una tecnica di apprendimento automatico utile per l'analisi del sentimento. Le SVM vengono utilizzate anche per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e il rilevamento delle frodi.

Foresta casuale

L'algoritmo della foresta casuale viene utilizzato per attività di classificazione e regressione. Funziona combinando più alberi decisionali per effettuare previsioni più accurate.

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

Gli alberi decisionali sono diagrammi di flusso che aiutano a prendere decisioni e fare previsioni. Rispondere a una domanda in ogni fase dell'albero conduce a domande più specifiche, fino a ottenere una risposta con un livello di affidabilità maggiore.

Ad esempio, supponiamo che tu voglia prevedere se a una persona piacerà un determinato alimento in base all'età, al genere e alla posizione. Un albero decisionale dividerebbe le persone in gruppi sempre più piccoli prima di prevedere che un bambino di 5 anni degli Stati Uniti adorerebbe i bocconcini di pollo, mentre una donna di 35 anni della Francia non li apprezzerebbe.

La foresta casuale è un algoritmo potente perché combina i risultati di molti alberi decisionali diversi. Questo riduce la probabilità di errore e produce previsioni più accurate.

Bayes ingenuo

Bayes ingenuo è un semplice algoritmo noto per la sua velocità e la sua efficienza. Viene chiamato “ingenuo” perché presume che ogni parola si verifichi isolatamente, cosa che, naturalmente, non corrisponde al funzionamento delle cose nel mondo reale.

Ad esempio, se Naive Bayes venisse utilizzato per identificare le e-mail contenenti link dannosi, potrebbe calcolare la probabilità che parole come “verifica” o “eFax” compaiano nell'oggetto di un'e-mail dannosa. Tuttavia, non sarebbe in grado di esaminare il contesto complessivo dell'e-mail.

Nel contesto dell'analisi del sentiment, Naive Bayes può essere utile per la sua velocità, quindi può rappresentare una buona opzione per un'analisi approssimativa di grandi set di dati. Tuttavia, poiché Naive Bayes non è in grado di comprendere il contesto, non è accurato quanto gli algoritmi più sofisticati.

Strumenti di analisi del sentiment con NLP

Gli strumenti di analisi del sentiment rientrano in un paio di categorie:

1. Strumenti per sviluppatori: i kit di strumenti NLP vengono utilizzati dagli sviluppatori e in genere richiedono competenze di programmazione. I kit di strumenti consentono di accedere a modelli pre-addestrati tramite API, permettendo di analizzare il testo senza addestrare un proprio modello. Ad esempio, Google e Amazon offrono entrambi kit di strumenti NLP come servizio di cloud computing. Un'altra opzione è la libreria Natural Language Toolkit (NLTK), un pacchetto Python open source. Sebbene NLTK e altri strumenti open source siano efficaci nell'analisi del sentiment, non sono intuitivi quanto gli strumenti destinati agli utenti finali.
2. Software B2B: i software di analisi del sentiment sono progettati per l'uso commerciale, con particolare attenzione all'interfaccia utente. Questi strumenti includono pannelli di controllo completi, potenti funzionalità di analisi del sentiment e la possibilità di monitorare il sentiment nel tempo.

A meno che tu non voglia sviluppare il tuo modello di analisi del sentiment, la soluzione più efficace consiste nell'utilizzare un software progettato appositamente per aiutare i marchi ad analizzare e monitorare il sentiment.

I principali strumenti di analisi del sentiment includono:

• Brand24: Brand24 è uno strumento di monitoraggio dei social media che aiuta le aziende a monitorare in tempo reale le menzioni online. Fornisce analisi del sentiment che classificano le informazioni in categorie positive, neutre e negative e offre un grafico del volume delle discussioni per monitorare le conversazioni sui social. Brand24 dispone di un'interfaccia utente semplice e orientata all'azione, con facile accesso alle menzioni del marchio e alle parole chiave pertinenti sui social media, negli articoli di notizie, nei blog, nei video, nei forum e nelle recensioni. Offre un flusso di menzioni, un punteggio di influenza, l'analisi del sentiment, avvisi personalizzati ed esportazioni dei dati.
• Diffbot: Diffbot è uno strumento di estrazione web basato sull'intelligenza artificiale che estrae dati da milioni di URL, li analizza per determinarne il sentiment utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e li converte in informazioni utili. Offre funzionalità come l'estrazione automatica dei contenuti dei siti web, la categorizzazione dei contenuti, l'elaborazione del linguaggio naturale e i grafi della conoscenza. Lo strumento consente di risparmiare tempo nella ricerca di informazioni sul web ed è altamente personalizzabile. Per sfruttare al meglio lo strumento sono richieste alcune conoscenze tecnologiche.
• Qualaroo: Qualaroo è un software per la raccolta di feedback che consente 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 tramite Slack. Qualaroo è uno strumento valido per raccogliere il feedback dei clienti, migliorare l'esperienza del cliente e aumentare le conversioni.
• NICE: per i team CX alla ricerca di una piattaforma CX cloud completa, NICE potrebbe essere la soluzione ideale. È un software per l'esperienza del cliente che utilizza l'intelligenza artificiale per creare modelli CX basati sulle interazioni con i clienti. I suoi strumenti di analisi del sentiment raccolgono informazioni strutturate e non strutturate e le trasformano in informazioni utili per l'azienda. Lo strumento può analizzare e interpretare tutte le interazioni con i clienti per valutare i cambiamenti in tempo reale della reputazione online. NICE include chatbot conversazionali e basati sull'intelligenza artificiale, automazione dei processi robotici, instradamento basato sull'intelligenza artificiale, analisi delle prestazioni e risposta vocale interattiva.
• Listen360: Listen360 è uno strumento di coinvolgimento dei clienti che aiuta a monitorare le esperienze e le risposte dei clienti su diversi canali online. Monitora i feedback positivi e negativi provenienti dai social media e dal web e avvisa rapidamente i marchi, consentendo loro di adottare misure correttive. Lo strumento si concentra sui detrattori e sui clienti "a rischio", permettendo di apportare miglioramenti in modo rapido e semplice. Le funzionalità di Listen360 includono l'analisi del testo, pannelli di controllo in tempo reale, analisi NPS e avvisi sui detrattori.

Una CX migliore grazie all'analisi del sentiment

Se hai letto fin qui, congratulazioni: ora possiedi una solida conoscenza introduttiva dell'analisi del sentiment e dell'NLP. Poiché la precisione di questi strumenti sta migliorando più rapidamente che mai, non c'è momento migliore per scegliere uno strumento di analisi del sentiment e iniziare.

Quando lo farai, ricorda il “perché” alla base dei tuoi sforzi:

Creare una migliore esperienza del cliente.

Raccogliendo in modo completo il feedback dei clienti e analizzandolo per determinarne il sentiment, puoi ottenere una visione straordinariamente aggiornata di ciò che i clienti pensano del tuo marchio e del tuo prodotto. Potrai inoltre comprendere più a fondo come adattare il tuo prodotto alle esigenze dei clienti.

Con l'analisi del sentiment basata sull'NLP, hai un accesso diretto ai pensieri dei tuoi clienti e non si può sottovalutare l'impatto che questo può avere sulla tua azienda.

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