Ti interessa sapere cosa si dice del tuo brand, in modo da sfruttare quelle informazioni per rendere migliore il servizio ai clienti? Abbiamo lo strumento che fa per te, per scoprire argomenti, dubbi, feedback positivi, e molto di più, in modo che il tuo team possa offrire esattamente quel che chiede il cliente. Questo strumento, è lla topic analysis con approccio topic modelling.
Secondo una statistica a cura di IBM, un’azienda produce più o meno 2,5 quintilioni di byte di data al giorno. E un quintilione, per chi non fosse del settore, è un numero con 18 zeri!
Va da sé che non tutti quei dati hanno valore per l’azienda. Che potrebbe essere interessata, per esempio, soltanto alle email che riceve da certi partner. O ai risultati dei questionari online. O ancora, alle interazioni sui canali social con gli utenti.
Dati che possono essere sfruttati per ottimizzare non solo prodotti e servizi, ma le esperienze stesse dei clienti, a contatto con prodotti e servizi.
La domanda è: da dove iniziare, in questo mare di dati?
La risposta è: dal topic modelling.
Cos’è il TOPIC MODELLING
In ambito di Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP), il topic modelling è un metodo statistico cosiddetto “non sorvegliato”, che permette di identificare topic (argomenti) astratti all’interno di un corpus di testi. Un metodo che scansiona i testi alla ricerca delle parole o frasi usate con più frequenza, e le raggruppa, così da fornire un sunto che rappresenti al meglio le informazioni contenute nei documenti.
Anche la parola “corpus” è importante, nell’ambito del topic modelling: si tratta di una raccolta di testi scritti od orali, usati con vari scopi, come la compilazione di dizionari, o per fini di ricerca, per esempio sugli usi del linguaggio umano.
Facciamo un esempio concreto di analisi topic modelling: un testo che contiene le parole “palla”, “goal”, “segnare”, “calciatore”, “Juventus”, ha come “topic model” il calcio.
Il topic modelling è anche in grado di individuare statistiche, dentro un corpus di testi. Per esempio, riesce a calcolare la percentuale di riferimento a un certo topic: in un testo sul cibo in cui il 60% riguarda la pizza e il 40% la pasta, la probabilità di trovare parole riferite alla pizza è sei volte superiore rispetto a quelle riferite alla pasta.
In sostanza, possiamo dire questo, del topic modelling:
- raggruppa topic in un’unica struttura, di immediata e facile comprensione;
- raggruppa topic in concetti più ampi, significativi per un certo business.
Cos’è la TOPIC CLASSIFICATION
Oltre al topic modelling, esiste un altro modello, detto topic classification, basato su un tipo di algoritmo “sorvegliato”. È un sistema che viene istruito manualmente tramite informazioni e topic definiti in precedenza, per permettergli poi di classificare, da solo e in maniera accurata, testi mai visti prima, in base al topic.
Sul piano dell’efficacia, insegnare a una macchina a identificare parole ad alta frequenza tramite l’analisi testuale, è una strategia che possiede una visione più a lungo termine rispetto al topic modelling.
I benefici del TOPIC MODELLING
Cosa può fare, concretamente, il topic modelling, per la tua azienda? Intanto, ti permette di fare questo, dentro i testi che decidi di analizzare:
- raccogliere e scandagliare molteplici topic;
- scoprire pattern di topic nascosti;
- organizzare i topic, capirli e sintetizzarli su larga scala;
- a seconda dei risultati, prendere decisioni di business “mirate”.
Facciamo un esempio: vuoi sapere cosa dicono gli utenti di un tuo prodotto sui social network.
In questo caso, è possibile combinare tecniche di topic modelling con quelle di analisi del sentiment per identificare gli argomenti più discussi dagli utenti. L’analisi del sentiment ti permette di conoscere l’esperienza del cliente con il tuo prodotto: positiva, negativa, neutra.
Un altro esempio: vuoi analizzare le email del tuo Customer Care, per individuare le sfide principali per i tuoi clienti.
Ecco che puoi esportare quei dati non strutturati e servirti di strumenti di topic modelling per evidenziare i topic maggiormente discussi dai consumatori. Così da permettere al tuo reparto Marketing, dati alla mano, di pianificare una strategia ad hoc.
Dunque, l’analisi dei topic ha ricadute significative per la tua impresa.
Il team di AiKnowYou conosce il valore di queste tecnologie. Sa come possono fare la differenza, dentro un Customer Care – raccogliendo e analizzando gli argomenti più discussi, siano le difficoltà o le percezioni dei clienti – o dentro l’azienda stessa – identificando, tramite questionari di gradimento, il sentiment dei tuoi dipendenti.
Anche per questo è stato creato AiKnowYou, un sistema basato proprio su IA e ML, altamente sofisticato e all’avanguardia, che contempla, tra le sue funzionalità, proprio l’analisi dei topic.
Vuoi capire come funziona nel concreto il nostro software, e quali vantaggi può avere per la tua azienda? Nel sito abbiamo una sezione dedicata proprio a questo: ai casi che hanno utilizzato il nostro sistema, con successo. Allora, prima di arrivare al tuo, di successo, puoi leggerti le storie che il successo lo hanno già raggiunto, grazie ad AiKnowYou!
