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Percezione del Brand e sentiment analysis

Brand reputation e sentiment analysis: che cos'è e come funziona

 Comprendere la percezione di un brand e la sua reputazione è fondamentale per ogni azienda, di qualunque settore essa si occupi. Il modo più semplice per farlo è effettuare una sentiment analysis ovvero un’analisi dell’approccio dell’utente e della comunità al marchio.

Quando si parla di Sentiment Analysis spesso si associa a questo termine la parola “social” proprio perché questi canali sono diventati, negli anni, dei veri e propri strumenti di raccolta opinioni ove l’utente si trova a suo agio nel rilasciare commenti, reviews ed opinioni, siano esse positive o negative. Quando si parla di social sentiment analysis si intende dunque un’analisi effettuata utilizzando determinati strumenti volti all’estrazione di opinioni (opinion mining) da canali obbligatoriamente online ma non riguardanti unicamente quella sfera d’interazione.
Associando costantemente l’opinione ad un’esperienza (che sia essa tangibile o meno) la sentiment analysis registra in egual modo i risultati di un prodotto/servizio/individuo che esso operi offline come online.

A chi serve la sentiment analysis?

Come appena accennato il campo d’azione non funziona da filtro d’esclusione, tutt’altro. Avere sempre il polso dell’opinione del proprio pubblico è indispensabile per evitare crisi di reputation management e queste possono registrarsi sia nel campo del commercio, dei servizi, delle pubbliche amministrazioni. Le grandi aziende non a caso prevedono un dipartimento interno che si occupi proprio di questo aspetto, estremamente dannoso per l’immagine e per il business.

Detto ciò, per evitare di perdere il contatto con la realtà oggettiva, è consigliabile monitorare costantemente l’opinione dei propri utenti, individuare i punti deboli o i malumori ed attuare strategie interne per apportare migliorie e mantenere positiva la propria brand reputation.
Questa strategia è attuata con sempre più frequenza nei settori più disparati, dalla raccolta di feedback successiva ad una prestazione all’invio di survey generiche fino alle premialità. Insomma, il l’opinione del pubblico ha raggiunto un valore mai conosciuto prima, aziende e società sono disposte a pagare per averle ed il pubblico stesso si fa forte di questo potere.
Ci sono alcuni casi però in cui non è possibile riallacciare in maniera semplice il dialogo con il proprio pubblico ed avere in brevissimo tempo un quadro della propria reputazione, sono questi i casi in cui una sentiment analysis può essere indispensabile per evitare una crisi.

Come si fa una sentiment analysis: l’opinion mining.

Per capire in cosa consiste questa tipologia di indagine è importante soffermarsi sul significato che viene attribuito in questa sede al termine “opinioni” : si intendono quelle idee che si sviluppano, senza la pretesa di essere universali, nei confronti di un soggetto esterno e che possono essere rilasciate spontaneamente o su richiesta, sotto differente forma:

  • Commenti facebook  
  • Recensioni amazon
  • Post blog sull’argomento
  • Interventi all’interno di forum del settore
  • Compilazione di survey e questionari

Per estrarre le opinioni vengono utilizzati differenti tool scelti in base all’entità dell’estrazione: per piccole quantità di commenti è possibile utilizzare Screaming frog e procedere ad una categorizzazione manuale, per grandi volumi invece si possono sfruttare le innovazioni della machine learning tramite programmi come Python che procede all’estrazione ed analisi della polarità del commento.

Trattandosi di sentimenti umani, e quindi ricchi di sfumature sottili che possono sfuggire persino ad un individuo, è semplice capire che il lavoro ottenuto dall’estrazione ed analisi massiva, se mancante di una revisione umana, risulterà essere monco.
I sistemi informatici infatti non possono cogliere sfumature quali l’ironia o il sarcasmo e limitano la computazione unicamente in positivo, neutro e negativo lavorando sull’individuazione di determinate keywords quali bene, male, buono, bello, brutto, normale, insignificante etc. Al contrario un’analisi, o almeno un controllo, di tipo umano risulterà essere molto più vicino alla verità. Lavorando su grandi o grandissimi numeri però il sistema di machine learning impara a sua volta migliorandosi di volta in volta mentre per un’analisi umana i tempi richiesti sarebbero decisamente più lunghi.

L’analisi dei dati e la riprova sociale

Dopo aver raccolto i dati si passa all’analisi vera e propria: in primo luogo si potrà avere una percentuale generale di apprezzamento in base alla quantità di opinioni positive collettate. Andando più a fondo si identificheranno i topic ricorrenti all’interno delle opinioni, siano essi positivi che negativi. L’importanza dei topic non è trascurabile, avere la certezza dei propri punti di forza e di debolezza direttamente dagli utenti da la possibilità di confrontare il dato con quelli raccolti internamente e poter disporre strategie di marketing e comunicazione.

Prima di procedere con azioni correttive e modificare le proprie strategie, soprattutto in casi di incertezza o neutralità dei numeri, è possibile effettuare una riprova sociale dei topic individuati attraverso più canali.

Survey e sondaggi  

L’opinion mining ha raccolto delle opinioni spontanee degli utenti, in questi casi è possibile però stimolare il rilascio di un’opinione attraverso l’uso di survey e sondaggi. Questi saranno studiati in modo tale da non far intuire al lettore il fine ultimo del sondaggio stesso e non precluderne la compilazione. All’interno delle survey si potranno inserire domande dirette basate su quelli che erano i topic individuati, in modo tale da avere una risposta facilmente interpretabile, in seguito i dati potranno essere sommati in maniera ponderata agli altri ottenuti .

Studio delle keywords

Un metodo semplice per avere un’idea di massima di un brand è quello della ricerca delle keyword correlate. I volumi delle keyword riguardano la quantità di volte in cui gli utenti hanno cercato una determinata parola sul motore di ricerca di Google ed in base alle keywords correlate più frequenti possiamo dedurre quale sia in trend del momento o il topic più frequente.

 In questo caso sarà utile un esempio: analizzando la Keyword di un noto marchio di abbigliamento ed accessori troviamo come prima keyword correlata la parola “scarpe” e solo in quattordicesima posizione la prima keyword di abbigliamento “pantaloni”, in questo caso si confermeranno ad esempio i dati sulla notorietà del brand oltre la sua linea di scarpe.

Studio dei trend

Se si vogliono monitorare avvenimenti su breve periodo è invece utile lo strumento Google Trends: digitando la stessa keyword del caso precedente troviamo come risultati in grandissima crescita (definita dal tool “impennata”) il nome di un prodotto che è stato oggetto di scandalo in un breve lasso di tempo (dal 10 al 16 febbraio 2019) ma che ha mosso un così grande volume di traffico da restare in cima ai trend anche dopo 7 mesi. Questo dato è utile ad operare manovre migliorative sul breve e lungo periodo.

Il caso studio di Alyssa Ashley

Il nostro ufficio di digital marketing ha svolto per il noto brand del settore della profumeria una sentiment analysis volta a misurare l’attuale percezione dello storico marchio, a quasi 50 anni dal suo lancio sul mercato.
L’analisi ha portato alla luce dati decisamente positivi offrendo spunti di riflessione e di azione. L’idea iniziale era cercare di capire perché una percentuale di clientela avesse abbandonato il brand, mentre alcune idee sono state confermate altre sono state presentate per la prima volta ed elaborate come aspetti da migliorare.
Dalla sentiment analysis svolta è stata poi sviluppata una strategia di marketing che ha riguardato tanto l’attività online quanto quella offline, proponendo innovazioni radicali a livello di comunicazione.

Concludendo, se non è possibile tenere sotto controllo l’andamento del proprio brand o se si è consapevoli di una situazione sfavorevole ma risulta difficile identificare l’origine, una sentiment analysis può offrire una soluzione a tutto questo, rappresentata da una base più che solida di dati da cui ripartire.

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