Misurare le emozioni: perché la Sentiment Analysis è importante per i brand

Ascoltare e monitorare attraverso tool digitali le reazioni del pubblico (espresse sui social e più in generale sul web) permette ai brand di entrare in connessione emotiva con il proprio pubblico di riferimento.

Le parole in rete hanno un valore e un’importanza da non sottovalutare: il web è indiscutibilmente il mezzo di comunicazione più potente e diretto attraverso cui le persone veicolano le loro reazioni ed emozioni nei confronti di ciò che le circonda.

Una dimostrazione tangibile di questo potere comunicativo si è avuta durante l’emergenza sanitaria. Da febbraio 2020, con il cambiamento di stile di vita imposto dalla pandemia, abbiamo osservato una netta variazione nel registro dei commenti e delle opinioni espresse online.

Questa ricerca condotta da Human Highway mette in evidenza il modo in cui è cambiata la percezione degli spazi digitali di comunicazione proprio nel periodo del lockdown:

FONTE: ENGAGE.IT

Il mondo del marketing e della comunicazione hanno imparato una lezione importante da quei momenti drammatici: per un brand non è sufficiente essere presente e promuoversi online, per creare relazioni stabili e durature è necessario comprendere il sentiment del proprio pubblico, rispettare i suoi valori e le sue aspettative.

Le persone non scelgono più semplicemente un prodotto, ma desiderano esperienze, sicurezza e identità valoriale. In poche parole, vogliono riconoscersi e rispecchiarsi in un brand. Spesso i consumatori preferiscono spendere di più, compiere un percorso più lungo o aspettare un maggior numero di giorni per avere un determinato prodotto o servizio, se questo riesce a incarnare i suoi valori.

Limitarsi a un’analisi superficiale del target, relativa agli aspetti facilmente classificabili (sesso, età, luogo di residenza, lavoro, istruzione), può non essere sufficiente quando dobbiamo costruire strategie efficaci. Per questo, saper interpretare il termometro di opinioni e sentimenti rappresentato dai social e dalle altre piattaforme digitali può fare la differenza nel condurre un brand al successo.

Hootsuite e Talkwalker, nel loro report Love Brands 2022 hanno stilato la classifica dei marchi più amati globalmente nel 2022, dimostrando che il sentimento d’amore verso un brand è una vera e propria metrica di marketing. Il “brand love index”, infatti, ha come KPI la passione, la soddisfazione e la fiducia: sentimenti che il consumatore mette in gioco nell’instaurare una ‘love story’ con i suoi brand preferiti.

FONTE: BRAND LOVE INDEX REPORT 2022 | HOOTSUITE E TALKWALKER

Entrare in connessione emotiva con il target e posizionare un prodotto nella percezione di un individuo attraverso le tecniche di neuromarketing e neurobranding è quindi una chiave strategica fondamentale per i brand che aspirano ad affermarsi sul mercato.

Una volta instaurato il legame con il brand, i consumatori mettono in moto un meccanismo di condivisione delle proprie opinioni, alimentando il sentiment nei confronti del brand in questione. Ma comprendere tutti i fattori comunicativi che gravitano attorno al semplice contenuto scritto e condiviso in rete (i modi di esprimere il concetto, la percezione, i toni, le emozioni...) non è così semplice. Proprio in questo contesto nasce la Sentiment Analysis.

SENTIMENT ANALYSIS: COME APPLICARLA AI BRAND E I MIGLIORI TOOL SUL MERCATO

L’obiettivo principale della Sentiment Analysis è cogliere i punti di forza e di debolezza di un’azienda, di un prodotto/servizio o di un brand in generale. È un’attività fondamentale se si vuole essere competitivi nel proprio mercato ed evitare ‘crisi di reputation’.

Analizzare la grande mole di reazioni che gravitano intorno a brand e prodotti è un processo fondamentale per capire quale sia il grado di apprezzamento di un’azienda. Questi dati, correttamente analizzati e classificati come mostreremo più avanti, permettono di pianificare le strategie di marketing e perfezionare il proprio posizionamento conoscendo più a fondo il proprio pubblico di riferimento.

L’emotività e le reazioni del target diventano il principale veicolo per valutare la giustezza delle proprie strategie, soprattutto di quelle orientate al marketing emozionale. La Sentiment Analysis, spiega Francesco Colace, professore presso l’Università degli studi di Salerno, consente di «estrarre da documenti testuali, grazie a tecniche di data mining e di Natural Language Processing, le emozioni che l’utente ha provato in determinati contesti» al fine di determinare - per poi classificare - un concetto (documento, espressione, frase) secondo una polarità positiva, negativa o neutrale.

Gli approcci più comunemente individuati rispetto alla Sentiment Analysis possono suddividersi in tre macro-categorie: rilevamento delle keyword, affinità lessicale e metodi statistici.

• Il rilevamento delle keyword consente di classificare il testo tramite categorie emotive facilmente riconoscibili, individuate in base alla presenza di parole emotive non ambigue (come felice, triste, e annoiato).

• L’affinità lessicale, invece, non rileva solo le keyword emotive, ma assegna anche a certe parole “un’affinità” con emozioni particolari. Rispetto alla prima metodologia descritta, l’affinità lessicale consente di affinare la selezione e l’attribuzione della polarità.

• Infine troviamo i metodi statistici che si basano su elementi di apprendimento automatico le relazioni di dipendenza grammaticale sono ottenute attraverso la scansione approfondita del testo. Il processo di apprendimento da parte della macchina (anche detto machine learning) non è immediato.

Un errore che può essere commesso dalle aziende nel momento in cui si approcciano alla Sentiment Analysis è quello di affidarsi esclusivamente ai dati quantitativi (come il numero di follower su Facebook, la quantità di mention relative al brand, il numero di like su un post di Instagram o il numero di videorecensioni dedicate a un prodotto).

La sola analisi quantitativa non è sufficiente: per cogliere pienamente il sentiment degli utenti è necessario individuare il significato del linguaggio e dei contenuti presenti in rete.

Scopriamo quali tool digitali supportano i marketers in questa complessa attività:

• Una delle piattaforme più utilizzate è TalkWalker, che aiuta i grandi brand a sfruttare il potenziale dai dati dei consumatori in tempo reale, offrendo un’esperienza profonda di listening dei social media, e non solo. Come funziona? Tiene sotto controllo le diverse sorgenti da cui provengono feedback e commenti (i social network e tutto il resto del web) per acquisire i segnali dal pubblico. I brand possono quindi creare delle proiezioni affidabili dei loro clienti e prendere decisioni di business più valide, perché basate sull’opinione diretta dei consumatori (affezionati e non).

  

• Un altro utilissimo tool è Mention, strumento di social listening capace di monitorare il proprio brand e i concorrenti. Mention è anche capace di individuare gli influencer più attivi nel settore di riferimento e suggerire gli account social da tenere sotto controllo.

  

• Brandwatch, invece, è utile per monitorare la brand reputation di un brand. Scandaglia il web alla ricerca di articoli, conversazioni, commenti e review che contengono la parola chiave interessata. Poi segmenta, organizza i contenuti per facilitare l’analisi.

  

Tra i casi studio più noti quando si parla di strategia basata sulla Sentiment Analysis non si può non citare Samsung. Il colosso giapponese, nel periodo dell’aspra battaglia legale con Apple (durata sette anni, dal 2011 al 2018), monitorò costantemente l’attività social dei possessori di iPhone, con l’obiettivo di rilevare le principali insoddisfazioni espresse nei confronti del concorrente. Lo fece attraverso un tool specifico: Crimson Hexagon (oggi acquisito da Brandwatch).

La campagna di lancio di Galaxy Note 8 “Upgrade to Galaxy”, con approccio narrativo, faceva leva proprio sui principali commenti negativi a iPhone (troppo piccolo, fragile e via dicendo) per ingaggiare e convertire quel particolare segmento di pubblico. Qui sotto lo spot della campagna, per chi non la ricordasse.

Dunque, utilizzando tool specifici, che facilitano l’ascolto, l’organizzazione e la comprensione delle opinioni espresse dal proprio target di riferimento (anche in relazione ai concorrenti), per un brand diventa più semplice ottimizzare le campagne di marketing e farsi amare dal proprio pubblico.

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Our sources:

https://www.insidemarketing.it/glossario/definizione/sentiment-analysis/
https://www.engage.it/blog/le-emozioni-veicolate-dal-digitale.aspx
Diotto, M. (2020). Neurobranding: Il neuromarketing nell'advertising e nelle strategie di brand per i marketer. HOEPLI EDITORE.

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