La Sentiment Analysis è uno specifico ambito della elaborazione del linguaggio naturale che si pone come obiettivo quello di valutare l’umore di un soggetto esclusivamente in base ad uno o più suoi testi scritti.
Prendiamo l’esempio di un utente che sta dialogando con un operatore nella live chat del sito di un brand: all’operatore sarà facile farsi un’idea di quale sia l’umore del suo interlocutore, specie se in chat costui lamenta un disservizio o al contrario si complimenta per la buona qualità delle offerte.
Ad ogni modo, per l’operatore in live chat comprendere il mood del proprio interlocutore apre a numerose opportunità di marketing: un utente soddisfatto è probabilmente più aperto a ricevere nuove offerte commerciali, così come l’utente insoddisfatto rappresenta un elemento di criticità che va affrontato con un’attenzione particolare con l’obiettivo di evitare eventuali feedback negativi o altre ricadute sulla brand reputation.
Nella marketing automation, contesto dove tipicamente le procedure operano nell’assenza totale di alcun presidio umano, gli algoritmi di Sentiment Analysis offrono opportunità mai viste prima.
Consideriamo le attività di assistenza online basate su strumenti Conversazionali; è il caso di Laila®, operatrice virtuale in grado di dialogare con gli utenti online e di fornire loro assistenza. Laila® in quanto operatrice di customer care ha l’obiettivo di trovare una soluzione ad ogni problema, ma la sua dotazione tecnologica le consente pure di esaminare il mood del proprio interlocutore e stabilire se esistono margini per l’inserimento nel dialogo di elementi di marketing.
Avere una valutazione affidabile dell’umore dell’utente è indispensabile in quanto fare proposte all’utente sbagliato può andare a peggiorare una situazione già complicata. Laila® può contare su un sistema di valutazione del mood dell’utente molto affidabile, che le permette di proporre azioni di marketing solo agli utenti ben disposti al dialogo ed al confronto.
Ad oggi nei suoi casi di successo Laila® ha moltiplicato il numero dei lead raccolti online e senza che fosse necessario aumentare il traffico del sito in cui opera.