Generative AI e sentiment analysis per il marketing



La sentiment analysis è una disciplina utilizzata dagli specialisti del marketing per comprendere al meglio le preferenze e le abitudini dei consumatori e tradurle in strategie più efficaci nell’aumentare le conversioni.

Un notevole impulso alla diffusione della sentiment analysis per il marketing è arrivato dall’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale e machine learning, come la Generative AI, particolarmente apprezzata per la sua capacità di interpretare le comunicazioni grazie ad una comprensione profonda del testo e della voce (voice-to-text). Rispetto alle tecniche tradizionali, la Gen AI consente di ottenere una visibilità in tempo reale delle interazioni dei clienti con i canali del brand, interpretando il loro stato d’animo in quel determinato frangente.

Il crescente impegno delle organizzazioni nell’analisi comportamentale dei propri clienti trova nella Generative AI un prezioso alleato, per creare campagne di marketing personalizzate e migliorare complessivamente il customer journey, rendendolo sempre più scalabile, efficiente ed economicamente sostenibile.

In particolare, grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) oltre al contributo puramente analitico, la Gen AI si rivela molto utile anche nella generazione automatica dei contenuti testuali e multimediali, risultando un preziosissimo alleato nelle attività di content marketing.

Vediamo come la sentiment analysis può avvalersi della Generative AI per sviluppare applicazioni in grado di avere un impatto determinante sul business, contribuendo in maniera decisiva al successo delle strategie commerciali.

Introduzione a Generative AI e Sentiment Analysis

Grazie all’introduzione dell’intelligenza artificiale e del machine learning, la sentiment analysis è riuscita ad allargare il proprio campo d’azione, coinvolgendo numeriche sempre più significative di dati testuali, migliorando in maniera sensibile la capacità di valutare il livello di soddisfazione dei consumatori.

In tal senso, la generative AI ha consentito di compiere un ulteriore salto di qualità, sia in termini di efficienza che di potenzialità creative per i marketer.

Che cos’è la Generative AI?

Secondo la definizione offerta da Wikipedia: “L’intelligenza artificiale generativa (generative AI) è un tipo di AI in grado di generare testo, immagini, video, musica o altri media in risposta a delle richieste, dette prompt”.

Per raggiungere questi risultati, la generative AI si avvale di una grande varietà di tecniche AI, tra cui il NLP (natural language processing), fondamentale per conversare attraverso il linguaggio naturale e interpretare le interazioni che i clienti effettuano ogni giorno con i canali aziendali. Grazie al NLP le persone possono interagire con i processi automatici basati sull’AI parlando la lingua che utilizzano normalmente.

Si tratta di un aspetto cruciale, unitamente alla nativa capacità di automatizzare i processi della AI, soprattutto se si considera che ormai la grande maggioranza delle attività di marketing si fonda su strategie omnichannel anche molto articolate. Si tratta di contesti che renderebbero arduo l’ottenimento di una visibilità in tempo reale ricorrendo alle metodologie di analisi tradizionali.

Che cos’è la Sentiment Analysis?

La sentiment analysis è un insieme di processi che prevede l’utilizzo di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di machine learning per analizzare e interpretare i dati testuali e identificare il sentimento espresso al loro interno. 

In altri termini, l’obiettivo principale della sentiment analysis consiste nel comprendere se ciò che il cliente ha trasmesso nel testo (o trascrizione vocale) equivale ad un feedback positivo, negativo o neutro.

Grazie a questa caratteristica distintiva, la sentiment analysis aiuta le organizzazioni a conoscere meglio i loro clienti, oltre ad acquisire una visione più concreta in merito alle tendenze del mercato e alle costanti ripercussioni sulla brand reputation.

Basandosi su dati oggettivi, la sentiment analysis consente agli specialisti del marketing di prendere decisioni informate in merito alla definizione delle strategie e delle attività di relazione con i clienti.

I vantaggi di integrare Generative AI e Sentiment Analysis

L’introduzione della generative AI nelle applicazioni di sentiment analysis ha contribuito a rendere ancora più efficienti i processi di questa proficua disciplina, offrendo ai marketer una serie di vantaggi irrinunciabili sul piano della scalabilità, della flessibilità e dell’accuratezza previsionale dei modelli AI.

Scalabilità 

I modelli di AI generativa possono essere scalati per analizzare enormi quantità di informazioni testuali in maniera rapida ed efficiente, acquisendo dati da varie fonti e personalizzando la base di conoscenza grazie a varie tecniche, come la RAG e il fine tuning. Le organizzazioni possono pertanto aumentare il numero dei loro canali di interazione con i clienti e adattare in maniera molto rapida i processi di sentiment analysis.

Flessibilità 

Grazie ai modelli di AI generativa ogni organizzazione può personalizzare le applicazioni di sentiment analysis sulla base di esigenze molto specifiche. A partire da una base di conoscenza generalista molto ampia, i modelli AI possono essere infatti ulteriormente addestrati per comprendere al meglio il sentimento dei consumatori in base a moltissimi fattori, come i post sui social e altre interazioni con altri canali aziendali, online e offline.

Accuratezza 

I modelli di AI generative possono raggiungere una precisione molto elevata nella comprensione dei feedback degli utenti, grazie alla loro capacità di riconoscere pattern molto complessi, come associare significati differenti alle stesse parole a seconda del contesto e del tono a cui si riferiscono. Tali qualità consentono alla sentiment analysis di raggiungere un livello di accuratezza impensabile ricorrendo ai metodi di analisi tradizionali.

Come la Generative AI migliora la sentiment analysis per ottimizzare le attività di marketing aziendali

Oltre ai vantaggi in senso stretto, che derivano prevalentemente dall’automatizzazione e al maggior livello di comprensione delle interazioni con gli utenti, la Gen AI può migliorare molti aspetti operativi della sentiment analysis, introducendo nuove funzioni.

  1. In primo luogo, l’intelligenza artificiale generativa, grazie alla comprensione del linguaggio naturale (NLP), può garantire un’analisi più profonda dei contenuti di interazione dei clienti con i canali aziendali, riconoscendo sfumature linguistiche anche molto complesse. Tale aspetto offre ai marketer informazioni altamente granulari per l’ottimizzazione delle loro campagne.
  2. Un altro contributo fondamentale della generative AI per la sentiment analysis è riconducibile all’analisi di flussi continui di dati, considerando numeriche e volumi anche molto elevati. Tale funzione offre molti spunti per monitorare in tempo reale le potenziali variazioni nel sentiment, anticipando le tendenze di mercato sulla base dei feedback in tempo reale che provengono dai clienti stessi.
  3. Un ulteriore vantaggio è relativo alla straordinaria capacità di personalizzazione della Gen AI, derivante da un training del modello AI molto mirato, che può considerare le recensioni dei prodotti, i commenti rilasciati sui social media e le trascrizioni delle chiamate con i clienti.

I miglioramenti che l’impiego della generative AI consente di attivare nel contesto della sentiment analysis influenzano in maniera determinante i KPI delle campagne di marketing, contribuendo ad identificare le campagne più performanti e ad ottimizzare quelle meno redditizie, senza dover rimettere tutto in discussione. E soprattutto di farlo grazie a dati oggettivi, provenienti dall’analisi in tempo reale delle interazioni con i clienti.

Tali aspetti contribuiscono ovviamente ad elevare la reputazione del brand e a coinvolgere il cliente in maniera più profonda, facilitando la generazione di nuove lead e le conversioni che ne derivano. Le stesse tecniche consentono di recuperare con maggior facilità le situazioni negative che possono presentarsi, a seguito di eventuali incidenti di natura reputazionale.

Tra i principali KPI di marketing che possono essere migliorati grazie all’implementazione dell’intelligenza artificiale nella sentiment analysis possiamo certamente citare il tasso di clic (CTR), il tasso di conversione, il costo per acquisizione del cliente (CPA) e il net promoter score (NPS).

Come integrare la Generative AI e analisi del sentiment nel marketing

Generative AI e sentiment analysis costituiscono un binomio sempre più affidabile nel contesto del marketing, in quanto si integrano facilmente con le principali operazioni di questo reparto aziendale, offrendo un contributo fondamentale nella definizione delle strategie, nella creazione delle campagne, nell’analisi dei feedback e nella personalizzazione della customer experience.

Creazione dei contenuti per le attività di marketing 

L’intelligenza artificiale generativa è un assistente alla scrittura e alla creazione di contenuti multimediali dalle potenzialità uniche, grazie alla capacità di realizzare contenuti simili a quelli che creerebbe l’uomo, con la capacità di adattarsi a stili e approcci formali anche molto specifici.

Grazie alla Gen AI, i marketer possono risparmiare ore preziose, ottenendo automaticamente diverse proposte di contenuti tra cui scegliere. Il maggior volume di produzione viene preso in carico dai tool generativi come i LLM (large language model), lasciando agli specialisti del marketing il fondamentale ruolo della supervisione dei contenuti.

Miglioramento delle strategie di marketing 

La capacità di analizzare i dati in tempo reale e accrescere la base di conoscenza dello storico aziendale consente di conoscere sempre meglio i clienti e i trend di mercato, affinando progressivamente le strategie di marketing, e soprattutto di farlo grazie a una base dati oggettiva.

Creazione di campagne pubblicitarie mirate

L’analisi della soddisfazione dei clienti consente di conoscere in maniera lucida gli aspetti più favorevoli verso cui indirizzare le campagne pubblicitarie, scegliendo i contenuti, i canali e il target di riferimento con un livello di accuratezza molto elevato. Apposite applicazioni consentono di analizzare nel dettaglio i feedback dei clienti in merito alle campagne ed offrono insight preziosi per perfezionare le attività adv nel tempo, oltre a renderle più coerenti con l’identità del brand.

Analisi del feedback dei clienti per migliorare i prodotti 

La sentiment analysis consente di analizzare in maniera molto accurata i feedback dei clienti in merito alle qualità del prodotto, per comprendere quali sono i principali punti di gradimento e i fattori che necessiterebbero di una revisione più o meno significativa, anche nell’ottica di contenere il churn rate. Tali analisi vengono automaticamente sintetizzate in report da sottoporre ai progettisti, ai fini di intervenire sulla qualità del prodotto in funzione del livello di gradimento dei consumatori.

Interazioni personalizzate con i clienti 

Grazie all’analisi delle interazioni con i canali aziendali, i modelli di intelligenza artificiale generativa consentono di identificare i driver emozionali e personalizzare nella maniera più efficace le comunicazioni con i clienti. Tale approccio permette di incrementare in maniera decisiva la qualità della customer experience, il livello di coinvolgimento e la soddisfazione generale nei confronti del brand.

Le sfide della Generative AI per la sentiment analysis nel marketing

A fronte di evidenti vantaggi su tutti I fronti applicativi del marketing, le applicazioni della generative AI per la sentiment analysis comportano alcune evidenti criticità, che possono essere superate grazie a specifiche competenze in materia, come quelle che Moxoff mette quotidianamente a disposizione di tutti i propri clienti.

Problemi di privacy e sicurezza

I modelli generativi richiedono grandi quantità e varietà di dati per il training, il che rende indispensabile l’implementazione di una solida data strategy, capace di affrontare con successo gli aspetti tecnologici ed organizzativi. In caso contrario, ci si espone ad evidenti rischi per quanto concerne la privacy e la sicurezza dei dati stessi, ancor prima che entrino in gioco le applicazioni che li utilizzano.

Bias nei modelli di AI

I bias rappresentano una sfida costante per chi si occupa di modelli AI. Occorre infatti saper scegliere gli algoritmi più opportuni e i dati più coerenti con il contesto da conoscere. Soltanto comprovate competenze in materia ed esperienza sul campo possono garantire alle aziende di ottenere risultati affidabili e funzionali ai loro obiettivi analitici. Nel caso della generative AI, l’interpretazione stessa dei risultati rappresenta una sfida particolarmente significativa.

Considerazioni legali ed etiche 

Nel caso della sentiment analysis valgono tutte le considerazioni in merito al trattamento dei dati sensibili e non sensibili degli utenti che li generano attraverso le loro interazioni con i canali aziendali. Occorre dunque una notevole attenzione per quanto riguarda le normative sui dati (es. GDPR) e le specifiche di settore. L’arrivo dell’ AI Act, il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, obbliga ad un ulteriore livello di attenzione, anche nel contesto delle applicazioni a rischio moderato, per cui viene in ogni caso richiesto un dimostrabile requisito di trasparenza. Le applicazioni AI devono inoltre essere utilizzate in maniera eticamente responsabile, senza che gli aspetti puramente speculativi prevalgano rispetto ai diritti fondamentali dell’uomo e all’interesse della collettività.

Trend futuri per la Generative AI e la sentiment analysis nel marketing

La sentiment analysis è ormai da ritenersi decisamente matura nel contesto del marketing aziendale, ma le continue integrazioni tecnologiche contribuiscono a spingere sempre oltre il suo fondamentale contributo. L’implementazione della generative AI apre nuovi fronti applicativi nell’ambito dei sistemi CRM e dell’organizzazione del customer service.

Integrazione con CRM

Le tecnologie NLP su cui si basa l’intelligenza artificiale generativa contribuiscono a valorizzare i dati archiviati nei CRM in maniera molto più efficace rispetto alle tecniche di analisi tradizionale. È dunque da attendersi che le principali piattaforme CRM sviluppino funzioni sempre più specifiche per la sentiment analysis.

Software dedicati 

Secondo i principali analisti, i tool di sentiment analysis rappresentano un settore di sviluppo del software in netta crescita, soprattutto grazie alle funzioni introdotte dall’intelligenza artificiale. Tra le feature più apprezzate figura il supporto multilingua, indispensabile per automatizzare le operazioni di marketing dei brand attivi a livello internazionale. I software di sentiment analysis si stanno diffondendo in vari settori, che spaziano dall’e-commerce alla finanza, rendendo sempre più florido anche il mercato dei tool verticali e della personalizzazione del software per il marketing.

AI per il customer service

Uno dei settori applicativi della generative AI per la sentiment analysis atteso ad una grande crescita è relativo ai servizi per il post vendita. I chatbot AI, sempre più utilizzati nell’ambito del customer service, sono infatti strumenti sempre più efficaci per stabilire relazioni efficaci e credibili con i clienti, acquisendo automaticamente dati molto mirati per gli obiettivi della sentiment analysis.

Moxoff e la Generative AI per la sentiment analysis nel marketing

Il potenziale della generative AI per la sentiment analysis non è mai stato così significativo. Le sue applicazioni stanno diventando un fattore irrinunciabile nell’attività degli specialisti del marketing.

Grazie al supporto di un player come Moxoff, dotato di esperienza nello sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale generativa, le aziende di qualsiasi dimensione e settore di attività possono raggiungere livelli di performance e accuratezza molto elevata nelle applicazioni di sentiment analysis per il marketing. Ciò consente di soddisfare qualsiasi esigenza di business, con la certezza di ottenere applicazioni flessibili e scalabili nel tempo, valorizzando pienamente gli investimenti effettuati.

Grazie al supporto di Moxoff, le aziende possono investire sull’intelligenza artificiale generative nella maniera più sicura ed affidabile, personalizzando le loro applicazioni con la certezza di essere sempre conformi alle normative vigenti sui dati, in qualsiasi contesto operativo. 

Moxoff è in grado di affiancare end-to-end le organizzazioni nella loro AI adoption, dall’analisi iniziale, utile per comprendere quale tipo di infrastruttura implementare, alla consulenza continuativa, necessaria per far crescere i modelli nel tempo e renderli sempre più efficaci nelle applicazioni per il marketing.

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