Le aziende moderne scelgono di ascoltare le persone: ecco perché la Sentiment Analysis è essenziale anche per le strategie in ambito HR.

È diventato un vero e proprio case study quello della Sentiment Analysis applicata ad Uber: conosciamo davvero il significato di Sentiment Analysis ed il suo ruolo strategico per le aziende?

Sentiment Analysis: di cosa parliamo?

La sentiment analysis è un’attività che serve a captare ed interpretare i segnali del “web” rispetto al proprio brand aziendale: in italiano si traduce con “analisi del sentimento”, locuzione che aiuta a comprendere meglio nella dimensione della brand reputation per cercare di conoscere quello che viene pubblicato in rete sulla propria azienda e sul proprio brand. Monitorare questi dati è un modo innovativo di proteggere il proprio brand, “ascoltare” l’opinione del pubblico rispetto all’immagine aziendale e guadagnare la fiducia delle persone, non solo in termini di sales revenue e customer service ma anche in ottica di talent acquisition.
Abbiamo già approfondito il tema del social recruiting: le imprese più all’avanguardia cercano i talenti sui canali social, e allo stesso tempo, potenziali talenti (o candidati passivi) navigano la rete cercando informazioni sulle imprese, sui loro valori, sulla loro cultura aziendale, facendosi un’opinione della loro Corporate Image.

Quali sono i benefici della Sentiment Analysis?

Una Sentiment Analysis ben strutturata ed efficace consente un monitoraggio capillare e costante di tutto quanto circoli in rete che faccia riferimento o menzioni in qualche modo il proprio brand: è fondamentale per un’organizzazione avere il polso costante della situazione ed intervenire tempestivamente in caso si ravvisassero rischi per la propria brand reputation.

Il primo beneficio infatti è proprio quello di proteggere la propria digital corporate image, in modo da intercettare immediatamente commenti negativi ed interloquire con gli autori, prima che la situazione possa aggravarsi e assumere dimensioni “virali”.

Nell’ottica HR di attrarre i migliori talenti sul mercato, è essenziale curare la propria digital reputation in maniera attenta ed efficace, assicurandosi che ad essere veicolati siano soprattutto messaggi positivi, che trasmettano i valori aziendali e diffondano la cultura d’impresa che un potenziale candidato si aspetta dall’azienda di cui sogna di essere parte. In questo modo è possibile anche misurare il “ritorno” delle proprie attività in ambito marketing e social, riuscendo a comprendere quali siano le tematiche più apprezzate ed i topic più sensibili oltre ad ottenere un riscontro concreto sul tono delle conversazioni online che coinvolgono il proprio brand.

Inoltre le opinioni delle persone e degli utenti in rete sono fonte preziosa di suggerimenti, oltre che di critiche costruttive: un’attenta analisi permetterà di ottenere consigli utili e di offrire un alto livello di customer service, oltre che contribuire a migliorare la propria immagine aziendale.

La Sentiment Analysis è applicabile anche alle attività dei competitors: immaginiamo quanto possa essere prezioso conoscere la reputazione digitale dei brand concorrenti per rimanere competitivi sul mercato e non rischiare di perdere clienti insieme alle preziosissime opportunità di ingaggiare talenti per la propria azienda.

Come fare Sentiment Analysis?

Leggere i commenti sotto ai propri post social o monitorare il numero di interazioni sono sicuramente attività utili, ma poco efficaci e troppo dispendiose in termini di tempo e risorse: le opinioni e le condivisioni possono essere centinaia in un giorno, ed è impensabile oggigiorno che questa attività sia svolta “a mano” impiegando persone dedicate unicamente a questo scopo.

La tecnologia e l’evoluzione digitale dei processi aziendali offrono soluzioni utili anche su questo fronte: basti pensare ai diversi software in commercio che analizzano in maniera automatica i testi e forniscono report su cui soffermarsi a trarre conclusioni strategiche. In genere il funzionamento di questi software determina, in ragione dell’analisi semantica del testo in oggetto e del rilevamento di keyword, una classificazione di quest’ultimo come positivo, negativo o neutrale.

Esistono poi anche metodi più sofisticati che si basano sull’affinità lessicale, che non rileva solo keyword emotive facilmente classificabili e disambigue, ma permette di affinare il dato associando una polarità positiva, negativa anche a parole utilizzate fuori contesto o più soggettive.

In ogni caso, l’uso dell’intelligenza artificiale, supportato dalla supervisione della mente umana che è in grado ad esempio anche di leggere commenti ironici o sarcastici classificandoli in maniera opportuna, offre la possibilità di analizzare grandi quantità di dati, anche in tempo reale, con una copertura totale dei canali media e con un’ottima accuratezza.

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