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Analisi delle opinioni dei clienti

Del: 21/04/2005

Negli ultimi anni le decisioni strategiche o di business di un’azienda si affidano sempre più alla tecnologia: nuovi strumenti di analisi dei dati consentono agli uffici marketing di far leva sulla conoscenza dei propri clienti, in un processo consolidato che prende il nome di CRM.

Per sondare però gli elementi qualitativi di una relazione, come quella tra cliente e azienda, non bastano solo strumenti di analisi di dati numerici: il feeling, le opinioni, i gusti, i comportamenti culturali, sono tematiche che oggi vengono esaminate con l’aiuto delle tecnologie di Text Mining.

Le aziende gestiscono un flusso continuo di dati testuali di valore strategico e diventano cruciali i processi di identificazione dei problemi relativi a prodotti e della rilevazione delle opinioni e dei trend.

Analisi dei feedback dei clienti in Renault

Qualche anno fa la casa automobilistica francese Renault lanciò un progetto con l’obiettivo di raccogliere, analizzare e utilizzare i feedback dei clienti in un modo veloce ed efficiente: schematizzare e inoltrare queste informazioni a tutti i dipartimenti, ma soprattutto alla produzione, avrebbe permesso di implementare velocemente le necessarie risposte a problemi sui nuovi modelli di automobile. Per la casa automobilistica, comprendere la natura di un problema e in quale parte della linea di produzione poter operare delle rettifiche è sempre stato determinante: da tempo infatti era già stato attivato un processo manuale di raccolta dei feedback degli utenti sui nuovi modelli di auto attraverso sondaggi telefonici su base periodica.

Il processo, che consentiva di memorizzare 100 registrazioni per uomo al giorno, si rivelava però decisamente dispendioso. Per mezzo delle tecnologie di Text Mining, è stato possibile in primis ampliare la base di conoscenza relativa all’identificazione dei prodotti e servizi: grazie ad applicazioni di clustering, in grado di raggruppare i testi già esistenti per tipo di contenuto, sono state ampliate le iniziali 88 categorie di problemi con nuove categorie. I nuovi documenti successivamente pervenuti sono stati inseriti nelle categorie relative.

Il software di Text Mining, prodotto dalla società Temis, è corredato di opportune Skill Cartridge, ovvero di moduli di conoscenza contenenti i modelli linguistici (dizionari e regole) relativi a un determinato processo: nel caso del CRM il modulo consente di identificare sia le informazioni fattuali, come i prodotti, i servizi, e i clienti, dall’altra le informazioni non fattuali, come il grado di soddisfazione o insoddisfazione, il feeling e le opinioni dei clienti.
Una volta che il documento è stato memorizzato, è sottoposto a un processo di estrazione di concetti chiave e, sulla base di questi,viene successivamente inserito nella categoria appropriata.
L’approccio è stato giudicato molto positivamente dal cliente: il clustering ha diminuito il costo per la costruzione del DB di conoscenza di un fattore di 3,5, mentre la qualità della classificazione (recall, precisione) supera il 90%.

                                                            Luc Grivel Paris 1
                                                           University (Sorbonne), France
                                                                         luc.grivel@free.fr 
                                                                  
                                                                         Stefano Bonacina
                                                             stefano.bonacina@intelligrate.it
Approfondisci tutto lo studio nell’allegato!


Allegati:
Analisi delle opioni dei clienti

 
 

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