Topics: come l’Intelligenza Artificiale può trasformare le recensioni in un asset strategico per il business
In questo articolo:
L'AI di Topics per l'analisi delle recensioni: come funziona?
La Sfida dell'Affidabilità: Uomo vs. Intelligenza Artificiale
Le recensioni online sono diventate uno degli elementi più rilevanti nelle decisioni d’acquisto dei consumatori e nel successo dei brand e degli e-commerce. Studi recenti rivelano che il 90% dei consumatori legge le recensioni online prima di effettuare un acquisto, e il 64% si fida delle opinioni di altri clienti. Questo rende le recensioni non solo un indice di qualità percepita, ma un vero asset strategico per ogni azienda.
Oggi, con l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), non solo possiamo raccogliere queste recensioni in modo strutturato, ma possiamo anche analizzarle su larga scala, individuando pattern e tendenze che sarebbe impossibile rilevare manualmente.
Cos'è Feedaty Topics
Feedaty Topics utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare il sentiment espresso dai clienti nelle recensioni. Ciò che rende unica l'AI è la sua capacità di interpretare il contenuto delle recensioni e redistribuirlo in base agli argomenti trattati dai clienti nelle loro opinioni. Questo processo si basa su un'interpretazione avanzata delle frasi, paragonabile a quella effettuata da un professionista della gestione delle recensioni dei clienti finali.
L'AI di Topics per l'analisi delle recensioni: come funziona?
Il processo di analisi delle recensioni attraverso l’intelligenza artificiale può essere scomposto in cinque fasi essenziali.
1. Raccolta delle Recensioni
La raccolta delle recensioni è il primo passo. È fondamentale incoraggiare i clienti a lasciare il proprio feedback subito dopo l’acquisto, quando l’esperienza è ancora fresca. Personalizzare la richiesta di recensione e mostrare gratitudine per il contributo dei clienti possono incentivare una maggiore partecipazione. Inoltre, dare visibilità alle recensioni positive può contribuire a costruire una solida reputazione. Clicca qui per sapere come migliorare la tua raccolta di recensioni con Feedaty.
2. Determinazione delle Tematiche Rilevanti
A questo punto, si identificano le tematiche chiave su cui basare l’analisi. Questo processo può avvenire in due modi:
- Top-down: la determinazione delle tematiche viene impostata in modo gerarchico e pianificato dall’alto, partendo dagli obiettivi strategici dell’azienda e dalle priorità specifiche. In questo caso, i responsabili scelgono preventivamente le tematiche che ritengono più rilevanti per il business, basandosi su una conoscenza consolidata delle dinamiche di settore e sui fattori che influenzano maggiormente la soddisfazione del cliente.
- Bottom-up: si basa sulle informazioni che emergono direttamente dalle recensioni dei clienti, senza predefinire le tematiche in modo rigido. In questo caso, è l’intelligenza artificiale stessa, tramite analisi iniziali di clustering e di text mining, a identificare le tematiche principali che si ripetono nelle recensioni. Il sistema esplora il contenuto del feedback lasciato dai clienti, individuando ricorrenze e argomenti che possono risultare importanti e informativi per l'azienda.
L’analisi del sentiment delle recensioni può quindi essere effettuato sia per l’e-commerce tradizionale, nel quale il cliente finale acquista online uno o più oggetti che gli vengono consegnati a casa, sia per settori differenti come, ad esempio, i servizi assicurativi o bancari, i viaggi, i servizi alla persona e all'impresa, dove l'azienda non spedisce prodotti tangibili.
3. Analisi del Sentiment e Attribuzione delle Tematiche
Una volta determinate le tematiche su cui basare l'analisi, l’AI esamina le recensioni ed individua il sentiment dei clienti rispetto a ciascuna tematica (positivo, negativo o neutro). Le recensioni quindi vengono attribuite alle tematiche espresse.
4. Sintesi dei Risultati e Azione
In seguito all’analisi, l’AI genera una sintesi che include la percentuale di recensioni positive, negative e neutre per ciascuna tematica. Questo rende immediatamente visibili i punti di forza e le aree da migliorare.
Con questi dati, l’azienda può quindi mettere a punto azioni correttive mirate e migliorare la soddisfazione del cliente e la qualità dei servizi offerti.
5. Monitoraggio Continuativo
Infine, il monitoraggio continuo permette di osservare nel tempo come le azioni correttive implementate abbiano avuto effetto sui giudizi dei clienti. Ad esempio, se inizialmente il servizio clienti era percepito negativamente e, dopo un miglioramento, il sentiment diventa più positivo, si può confermare l’efficacia delle azioni intraprese. Allo stesso modo, monitorare gli aspetti positivi, come il rapporto qualità-prezzo, aiuta a mantenere alto il livello di servizio.
La Sfida dell'Affidabilità: Uomo vs. Intelligenza Artificiale
Uno dei dubbi principali quando si parla di analisi con AI riguarda l'affidabilità. I modelli di AI sui quali si basa l'analisi di Feedaty Topics riescono a identificare il sentiment e a distinguere sfumature del linguaggio umano, raggiungendo percentuali di affidabilità elevatissime e con un margine di errore estremamente basso.
Il confronto tra i risultati dell'AI e quelli dell'analisi effettuata dal nostro Team di Moderazione ha mostrato un margine di errore minimo, e in alcuni casi l'AI ha addirittura identificato spunti che erano sfuggiti all’analisi umana.
Come Viene Valutata l’Aderenza tra IA e Analisi Umana?
Per stabilire il livello di affidabilità dell'AI, abbiamo condotto una fase di “training” e test dell’intelligenza artificiale, comparando i risultati generati dalla macchina con quelli del nostro Team di Moderazione. Questo processo di verifica dell’aderenza permette di:
- Identificare e ridurre le discrepanze tra le interpretazioni dell’AI e quelle umane;
- Calibrare i modelli di AI, adattando l’analisi automatica alle specificità del linguaggio usato dai clienti;
- Creare una base dati “gold standard” che l’AI utilizza per apprendere ed evolvere in termini di accuratezza e precisione.
A valle del processo di training, l’analisi umana e quella dell’AI hanno raggiunto una corrispondenza del 97%, il che significa che le valutazioni dell'AI concordavano quasi totalmente con quelle degli analisti. Questo livello di aderenza è considerato estremamente alto, tale da rendere l’AI non solo affidabile per l’uso quotidiano, ma persino capace di offrire nuove prospettive.