Analisi del sentiment

L'analisi del sentiment, detta anche opinion mining, attribuisce un atteggiamento a un testo. La versione più semplice etichetta un messaggio come positivo, negativo o neutro. Le versioni più dettagliate misurano l'intensità, riconoscono emozioni come rabbia o confusione oppure valutano il sentiment per argomento, per esempio positivo sul prodotto ma negativo sulla consegna. Quest'ultima variante si chiama analisi del sentiment basata sugli aspetti.

I primi strumenti contavano parole positive e negative da un dizionario. Poi sono arrivati modelli di machine learning addestrati su esempi etichettati. Oggi i modelli linguistici valutano il tono nel contesto, comprese le negazioni come «niente male», anche se sarcasmo, ironia e sentimenti misti restano difficili.

Il risultato è una probabilità, non un fatto. È più affidabile se aggregato su molte conversazioni che letto messaggio per messaggio.

Una cliente scrive: «È la terza volta che chiedo. Dov'è il mio rimborso?» Un modello di sentiment lo classifica come decisamente negativo. In un team di assistenza questa etichetta potrebbe far salire la conversazione nella coda, avvisare un collega o cambiare il tono della risposta. Su molte chat, un'alta quota di messaggi negativi su un tema può segnalare un problema ricorrente.

I dati sul sentiment aiutano i team a dare priorità ai clienti scontenti e a capire quali temi creano frustrazione. Sono un segnale, non un verdetto: anche un messaggio breve e apparentemente neutro può arrivare da un cliente irritato. Molti team li combinano con feedback diretti, come i sondaggi CSAT, e con la lettura delle conversazioni reali.

intoCHAT non include analisi del sentiment né punteggi di sentiment. Le statistiche mostrano conversazioni, messaggi e lead nel tempo, e i log delle chat offrono ricerca e trascrizioni complete. Leggendole vedi come i visitatori formulano le domande e dove le risposte non bastano, così puoi aggiungere o dare priorità ai contenuti e migliorare l'agente.