Ascolta e metti al centro il consumatore per pianificare giuste strategie di marketing e prendere decisioni di business in modo veloce ed efficace.
Uno sguardo ai dati: a cosa serve la Sentiment Analysis in un contesto cliente-centrico
La comprensione dei bisogni, dei gusti e del grado di soddisfazione del consumatore sono leve fondamentali per progettare nuove strategie, individuare eventuali aree di miglioramento e prendere decisioni di business sempre più efficaci.
Nel mondo della loyalty, ad esempio, secondo quanto emerso dai dati di Capgemini del 2021, il 90 % dei clienti iscritti ad un programma non è soddisfatto dai piani offerti.
Infatti, in media, un cliente aderisce a più di 14 programmi fedeltà, ma ne utilizza effettivamente solo 6 o 7 e da questo si evince che essere iscritti ad un programma, non significa essergli automaticamente fedeli.
Questa tendenza è comprensibile se consideriamo che, nel mondo della loyalty e non solo, i consumatori sono sempre più consapevoli della possibilità di poter usufruire di un’esperienza creata su misura, e di conseguenza si aspettano che i brand offrano loro questo servizio a 360°.
Ecco perché è fondamentale ascoltare e mettere al centro l’utente finale, creando programmi sempre più personalizzati, basati su un concreto rapporto di fiducia ed autenticità tra brand e consumatore.
Per raggiungere tale obiettivo, un valido supporto è offerto della Sentiment Analysis, vediamo nel dettaglio di cosa si tratta.
Il tool ideale per accontentare i clienti più esigenti: la Sentiment Analysis
Per conoscere i potenziali clienti, studiarne le abitudini di consumo, le preferenze e le idee, è possibile usufruire di una piattaforma che consenta di effettuare la Sentiment Analysis, ovvero lo studio delle reti sociali da un punto di vista non solo contenutistico, ma anche formale.
Nello specifico, attraverso tale servizio, sarà possibile raccogliere tutte le informazioni più importanti sugli utenti, che dopo essere state analizzate e selezionate, saranno pronte da consultare per analizzare il Data Lake, individuando così i rischi, gli eventuali attriti e le tendenze di mercato. In questo modo, si potranno trasformare rapidamente i feedback raccolti sul brand o sul prodotto considerato in innovazioni, Recovery Plan e, nel caso della loyalty, in leve per la fidelizzazione.
Come leggere i dati della Sentiment Analysis e quali sono i campi d’azione più comuni
La facilità che accompagna la raccolta dei dati non presuppone, però, l’automatica facilità di lettura degli stessi.
La Sentiment Analysis utilizza tool particolarmente raffinati, che devono essere in grado di leggere dati raccolti da piattaforme diverse (dai social network, come Facebook, Instagram e Linkedin, ai siti di notizie) ed in forma diversa (si intende commenti, recensioni, reaction ecc).
Non solo, ogni commento dell’utente, deve essere letto considerando diverse variabili, quali: il Tone of voice utilizzato da chi esprime l’opinione, l’intensità e l’emotività con cui vengono espressi i commenti, che possono essere più o meno forti. Non solo, ma anche il peso dell’opinione stessa va considerata: nei social capita di leggere commenti completamente fuori luogo e per nulla rilevanti. Ecco perché una buona Sentiment Analysis non può prescindere da una corretta valutazione della pertinenza dei dati rispetto al contesto.
In definitiva, si può facilmente evincere che attraverso tale servizio avremo la possibilità di agire facilmente ed in maniera efficace su più aree di business.
Tra i settori in cui viene utilizzata maggiormente troviamo: il settore GPC (beni di consumo confezionati), quello della tecnologia, della finanza, dei media e dell’intrattenimento, della moda e bellezza e della vendita al dettaglio.
Per ognuna di queste, analizzando le preferenze dei consumatori, potremo quindi ottenere risultati concreti, come: un incremento in termini di vendite, delle quote di mercato, della brand awareness, della customer experience e molto altro ancora.
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