Quando parliamo di customer care, la soddisfazione del cliente è fondamentale. La Sentiment Analysis, o analisi del sentimento, è una tecnologia basata sull'Intelligenza Artificiale che sta rivoluzionando il modo in cui i call center interagiscono con gli utenti. In questo articolo, esploreremo come la Sentiment Analysis può migliorare l'efficienza e la qualità del servizio offerto dai servizi clienti.

Cos'è la Sentiment Analysis e come funziona?

La Sentiment Analysis, nota anche come analisi del sentiment, è una tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale che consente di identificare, estrarre e valutare le opinioni e le emozioni espresse in un testo scritto o in un'interazione registrata, come ad esempio un post sui social media, una recensione di un prodotto o un messaggio di supporto al cliente. Questa tecnologia si basa sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e utilizza algoritmi di machine learning per identificare le parole chiave, le espressioni e le frasi che indicano un'emozione positiva, negativa o neutra.

Applicazioni della Sentiment Analysis nella customer care

La Sentiment Analysis sta diventando sempre più utilizzata in ambito contact center, poiché consente di monitorare e analizzare il feedback dei clienti in tempo reale.
Elaborando i dati di testi o chiamate dei clienti, attraverso algoritmi di apprendimento automatico che ne identificano emozioni, tono e sentimento, si procede quindi ad identificare rapidamente i problemi e le insoddisfazioni dei clienti, migliorando la loro esperienza di customer journey complessiva.

La Sentiment Analysis può essere applicata in diversi ambiti della customer care, sia strettamente tecnici che di brand reputation tra cui:

Analisi del Sentiment per il Supporto al Cliente

Uno dei principali ambiti di applicazione della Sentiment Analysis è il supporto al cliente. Le aziende possono utilizzare questa tecnologia per monitorare i messaggi degli utenti sui social media, le recensioni dei prodotti e le email di supporto per capire come i clienti percepiscono il loro brand e i loro prodotti. In questo modo, le società possono rilevare rapidamente i problemi e le lamentele e intervenire tempestivamente per risolverli.

Monitoraggio della Reputazione Online

Un'altra importante applicazione della Sentiment Analysis è il monitoraggio della reputazione online. Tramite l'analisi del sentiment risulta particolarmente efficace verificare ciò che viene detto sui social media e sui siti di recensioni online riguardo ad un'azienda, il brand e i prodotti che commercializza. Il brand viene quindi monitorato e la brand reputation può essere facilmente migliorata con interventi ad hoc.

Analisi del Sentimento per la Personalizzazione dell'Offerta

La Sentiment Analysis può anche essere utilizzata per personalizzare l'offerta rispetto alle esigenze dei clienti. Le aziende possono utilizzare questa tecnologia per rilevare le necessità, i desideri e le preferenze degli utenti e offrire loro prodotti e servizi personalizzati.

Miglioramento delle prestazioni del contact center

La Sentiment Analysis può anche aiutare a migliorare le prestazioni dei contact center. Analizzando i dati raccolti attraverso questa tecnologia, i responsabili dei call center possono identificare i trend e le aree di miglioramento, consentendo loro di apportare le necessarie modifiche al processo di gestione delle chiamate. Ciò porta a una maggiore efficienza, riduzione dei costi e miglioramento delle prestazioni.

XCALLY Motion e gli strumenti di Sentiment Analysis

La suite di XCALLY, software omnichannel per la gestione dei contact center, prevede, a partire dalla versione 2.5.0, nuovi Strumenti di Intelligenza Artificiale che permettono di determinare il sentiment dei clienti anche attraverso una chiamata. Grazie all'integrazione con Amazon AWS, per ogni chiamata registrata in XCALLY sarà possibile ottenere il sentiment dei clienti.
Il supervisore di contact center potrà quindi utilizzare:

  • Amazon Transcribe per la creazione di una trascrizione del testo della chiamata registrata.
  • Amazon Comprehend per analizzare questa trascrizione e fornire il sentimento risultante (positivo, negativo, neutro e misto) nella GUI web di XCALLY Motion.

Il futuro della sentiment analysis: tendenze e prospettive

Nel prossimo futuro, è evidente come questa tecnologia si integrerà sempre maggiormente in ambiti tra loro molto diversi, quali ad esempio il marketing, la customer care e, banalmente, la vita quotidiana di ognuno di noi, attraverso l'integrazione della sentiment analysis in altri sistemi e piattaforme, come ad esempio i social network e i sistemi di chatbot.
Grazie a questa integrazione, sarà possibile migliorare l'esperienza dei clienti e offrire un supporto sempre più personalizzato e mirato.
Gli algoritmi di sentiment analysis diventeranno sempre più sofisticati e precisi, grazie all'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale, andando ad ampliare la propria capacità di riconoscere anche segnali e linguaggi non verbali, come immagini e video, oltre che a coprire una sempre maggiore varietà linguistica in maniera efficiente e credibile.

Ciò che saremo in grado di fare attraverso questa tecnologia, è solo da immaginare.