Analisi delle Recensioni e del Sentiment

Obiettivo: Analizzare il Feedback dei Clienti

Le recensioni dei clienti sono sicuramente una fonte preziosa di informazioni per tutte le aziende. Analizzare manualmente un gran numero di recensioni può essere un compito arduo e dispendioso in termini di tempo. E’ necessario quindi adottare tecniche avanzate per estrarre, in tempi rapidi, insights utili che consentono di migliorare i prodotti o servizi in base al feedback dei clienti.

Soluzione: Analisi delle Recensioni con Scraping e NLP

Utilizzando tecniche di web scraping e Natural Language Processing (NLP), è possibile automatizzare l'analisi delle recensioni. Questa soluzione consente di raccogliere recensioni da piattaforme come Trustpilot e analizzarle per identificare i temi principali, le opinioni comuni e le aree di miglioramento.

Vantaggi dell'Utilizzo dell'Analisi delle Recensioni

 

Automazione del Processo

Raccoglie e analizza automaticamente grandi volumi di recensioni, risparmiando tempo e risorse

Identificazione dei Temi Principali

Utilizza tecniche di NLP per identificare i temi ricorrenti nelle recensioni, come prezzo, spedizione, qualità del prodotto, ecc

Comprensione del Sentiment

Analizza il sentiment delle recensioni per capire se le opinioni dei clienti sono generalmente positive, negative o neutre

Miglioramento dei Prodotti/Servizi

Fornisce insights utili per migliorare i prodotti o servizi offerti in base al feedback reale dei clienti

Supporto alle Decisioni di Marketing

Aiuta a prendere decisioni informate per le strategie di marketing e customer care

Esempio pratico

1. Scraping delle Recensioni: Utilizzando uno script di scraping (es. `scraping.py`), raccogliamo le recensioni dal sito Trustpilot. La tabella mostra una serie di recensioni con il nome dell'utente, il rating, il titolo, la recensione e la data dell'esperienza.

2. Analisi dei Testi: Le recensioni raccolte vengono analizzate utilizzando tecniche di NLP.

- Word Cloud: La prima word cloud mostra i termini più frequenti nelle recensioni, evidenziando parole come "spedizione," "prezzo," e "ottimo."
- Grafico a Barre: Il grafico a barre mostra i trigrammi (sequenze di tre parole) più frequenti, fornendo una visione più dettagliata delle frasi comuni nei feedback.
- Clustering dei Documenti: La visualizzazione dei cluster rappresenta gruppi di recensioni con temi simili. Ad esempio, il Cluster 1 potrebbe includere recensioni che menzionano la qualità della spedizione, mentre il Cluster 2 si concentra sul prezzo dei prodotti.

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