Twitter vanta 330 milioni di utenti attivi al mese, che consente alle aziende di raggiungere un vasto pubblico e connettersi con i clienti senza intermediari. Al ribasso, ci sono così tante informazioni che è difficile per i marchi rilevare rapidamente menzioni sociali negative che potrebbero danneggiare la loro attività.

Ecco perché sentiment analysis, che prevede il monitoraggio delle emozioni nelle conversazioni sulle piattaforme di social media, è diventata una strategia chiave nel social media marketing.

Analizza i sentimenti su Twitter in tempo reale

Ascoltare come si sentono i clienti su Twitter consente alle aziende di capire il loro pubblico, tenere il passo con ciò che viene detto sul loro marchio e sui loro concorrenti e scoprire nuove tendenze nel settore.

In questa guida, scopri come utilizzare gli strumenti di sentiment analysis per ascoltare i tuoi clienti su Twitter e segui il nostro tutorial su come eseguire l’analisi del sentiment in pochi semplici passaggi.

  • Che cos’è l’analisi del sentiment?
  • Come fare Twitter Sentiment Analysis: Tutorial
  • Casi d’uso di Twitter Sentiment Analysis

Che cos’è l’analisi del sentiment?

Sentiment analysis è il processo automatizzato di identificazione e classificazione delle informazioni soggettive nei dati di testo. Questo potrebbe essere un parere, un giudizio, o un sentimento su un particolare argomento o caratteristica del prodotto.

Il tipo più comune di sentiment analysis è il “rilevamento della polarità” e comporta la classificazione delle dichiarazioni come positive, negative o neutre. Un modello di polarità sentiment analysis, ad esempio, tagga automaticamente questo tweet come positivo:

 Esempio di commento su Twitter che mostra il sentimento: "Adoro la nuova funzione di sicurezza".

Prova con il vostro testo

Risultati

TagConfidence
Positive98.9%

l’analisi del Sentiment utilizza l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per rendere il senso del linguaggio umano, e di machine learning automaticamente ottenere risultati accurati.

Collega gli strumenti di sentiment analysis direttamente alle tue piattaforme social, in modo da poter monitorare i tuoi tweet come e quando arrivano, 24/7, e ottenere informazioni aggiornate dalle tue menzioni sociali.

Come eseguire l’analisi del sentiment sui dati di Twitter

Eseguire l’analisi del sentiment sui dati di Twitter comporta cinque passaggi:

  1. Raccogliere importanti dati del Twitter
  2. Pulire i dati mediante l’uso di tecniche di elaborazione
  3. Creare un sentimento macchina di analisi il modello di apprendimento
  4. Analizzare i dati utilizzando Twitter il suo sentimento modello di analisi
  5. Visualizzare i risultati della tua Twitter sentiment analysis

In questa sezione, vi spiego ciascuna di queste fasi, e di fornire strumenti per programmatori e non sviluppatori, in modo che si può iniziare con l’analisi del sentiment subito.

Raccogliere i Dati del Twitter

È importante che il vostro Twitter dati sono rappresentativi di ciò che si sta cercando di scoprire perché la userete per:

  • Addestrare il vostro sentimento modello di analisi
  • Test come il modello esegue su Twitter dati

Si dovrebbe anche prendere in considerazione il tipo di tweet che si desidera analizzare:

  • Corrente Tweet: utile per tenere traccia delle parole chiave o hashtag in tempo reale.

  • Tweet storici: utile per confrontare i sentimenti in periodi diversi.

Ora, probabilmente ti starai chiedendo come estrarre i dati da Twitter se non li hai già salvati nel tuo help desk o in un file Excel. Ci sono diversi modi per farlo. Diamo un’occhiata più da vicino ad alcune delle opzioni:

Crea uno Zap in Zapier

Zapier è una piattaforma che consente a diversi team (marketing, HR, assistenza clienti, prodotto, ecc.) di connettere le app che usano in modo che possano lavorare insieme. È eccellente per gli utenti non tecnici poiché non è necessario scrivere una singola riga di codice per raccogliere tweet.

Per creare un flusso di lavoro automatizzato su Zapier (uno Zap), basta scegliere un’app come Trigger(questa sarà l’app da cui estrarrai i dati) e un’altra app (o app) come Azione (dove verranno inviati i dati).

Supponiamo che tu voglia estrarre i tweet che menzionano il tuo marchio in tempo reale. È possibile utilizzare Zapier per collegare Twitter con fogli Google e raccogliere tweet non appena lo Zap rileva il nome del marchio nei tweet:

Passaggi per impostare Twitter come app di attivazione durante la creazione di uno Zap.

Fai un ulteriore passo avanti e connetti Zapier con MonkeyLearn per eseguire automaticamente l’analisi del sentiment sui tuoi dati Twitter in arrivo. Scopri come creare uno Zap per l’analisi del sentiment con MonkeyLearn.

Collega i dati di Twitter con IFTTT

IFTTT significa “se questo, allora quello”. Come Zapier, questo strumento ti consente di connetterti a diverse app in modo da poter impostare un’azione quando determinati criteri sono soddisfatti. Usalo per ottenere i dati di Twitter con zero righe di codice.

Traccia i dati di Twitter con Export Tweet

Export Tweet consente di tenere traccia di una parola chiave, hashtag o account in tempo reale, o la ricerca di dati storici. Tuttavia, la versione gratuita ha limitazioni e si consiglia l’aggiornamento per sfruttare appieno la piattaforma.

Scarica i tuoi dati con Tweet Download

Tweet Download ti consente di scaricare i tweet dal tuo account, insieme alle risposte e alle menzioni. Ciò è particolarmente utile per i marchi che vogliono tenere traccia dei contenuti che funzionano meglio con gli utenti, quali sono le cose principali che gli utenti affermano sul loro prodotto, ecc.

Utilizzare l’API di Twitter

L’API di Twitter consente di accedere e interagire con i dati pubblici di Twitter.

Utilizza l’API di streaming di Twitter per connetterti ai flussi di dati di Twitter e raccogliere tweet contenenti parole chiave, menzioni di marchi e hashtag o raccogliere tweet da utenti specifici.

Utilizza l’API di ricerca standard per ottenere tweet storici pubblicati fino a 7 giorni fa. Le alternative includono API di ricerca storica (come PowerTrack storico e Full-Archive Search), in grado di raccogliere tweet fin dal 2006.

Connettiti con Tweepy

Tweepyè una libreria Python facile da usare per accedere all’API di Twitter. Iniziare con Tweepy con questo tutorial o scoprire altre biblioteche popolari che è possibile utilizzare con le API di Twitter:

  • Python: Twython, Python Twitter Strumenti, python-twitter,
  • Ruby: Twitter Rubino
  • Nodo: twit
  • PHP: twitter-api-php

Prepara i tuoi dati

Una volta raccolti i tweet necessari per la tua sentiment analysis, dovrai preparare i tuoi dati. I dati dei social media non sono strutturati e devono essere puliti prima di utilizzarli per formare un modello di analisi del sentiment: dati di buona qualità porteranno a risultati più accurati.

La pre-elaborazione di un set di dati di Twitter comporta una serie di attività come la rimozione di tutti i tipi di informazioni irrilevanti come emoji, caratteri speciali e spazi vuoti aggiuntivi. Può anche comportare miglioramenti del formato, eliminare tweet duplicati o tweet più brevi di tre caratteri.

Controlla questa guida su come preparare i tuoi dati.

Crea un modello di analisi del sentiment di Twitter

MonkeyLearn è una piattaforma di apprendimento automatico che semplifica la creazione e l’implementazione dell’analisi del sentiment. Puoi iniziare subito con uno dei modelli di sentiment analysis pre-addestrati o puoi addestrare i tuoi utilizzando i tuoi dati di Twitter.

In entrambi i casi, iscriviti a MonkeyLearn per accedere ai modelli pre-addestrati e al model builder.

Quindi segui questo tutorial per eseguire l’analisi del sentiment sui tuoi dati di Twitter.

Twitter Sentiment Analysis Tutorial

1. Scegli un tipo di modello

Vai alla dashboard di MonkeyLearn, quindi fai clic sul pulsante nell’angolo destro: ‘Crea un modello’, quindi scegli ‘Classificatore’:

Generatore di analisi del sentiment di MonkeyLearn: scegli un modello

2. Decidi quale tipo di classificazione vuoi fare

Dall’elenco del tipo di classificatore; fai clic su ‘Sentiment Analysis’:

Generatore di modelli di MonkeyLearn: scegli una tra sentiment analysis, topic classification e intent classification

3. Importa i tuoi dati Twitter

I dati importati saranno i tuoi dati di allenamento, utilizzati per addestrare il tuo modello di apprendimento automatico. Carica i dati di Twitter da un file CSV o Excel, quindi seleziona le colonne che desideri utilizzare:

Costruttore del modello: il passaggio per importare i dati di Twitter caricando un file Excel o CSV

Model builder: il passaggio per selezionare la colonna dei dati di Twitter che si desidera analizzare

5. Tagga i dati per addestrare il tuo classificatore

Ora, è il momento di addestrare il tuo modello di analisi del sentimento, taggando manualmente ciascuno dei tweet come Positivo, Negativo o Neutro, in base alla polarità dell’opinione. Dopo aver taggato i primi tweet, il modello inizierà a fare le proprie previsioni. Puoi correggerli se la risposta non è corretta:

 come taggare e addestrare il tuo modello di analisi del sentiment per rilevare le emozioni nei tweet

6. Prova il tuo classificatore

Una volta che hai addestrato il tuo modello con alcuni esempi, puoi incollare i tuoi testi per vedere come il modello di sentiment analysis lo classifica:

testare l'analizzatore di sentiment per vedere se categorizza correttamente i tweet

MonkeyLearn fornisce statistiche diverse per misurare le prestazioni del classificatore di sentiment analysis. Questi sono precisione, punteggio F1, precisione e richiamo. Puoi anche trovare una nuvola di parole chiave di Twitter con i termini più frequenti per ogni sentimento.

Se non sei in grado di vedere tutte le statistiche, potrebbe significare che devi taggare più dati. In questo caso, ad esempio, il modello richiede più dati di allenamento per la categoria Negativa:

punteggi e risultati di sentiment per mostrarti come sta eseguendo il tuo classificatore di sentiment

Tieni presente che più dati di allenamento taggati, più accurato diventa il tuo classificatore. Un altro modo per migliorare la precisione del tuo modello è controllare tutti i falsi positivi e i falsi negativi e ri-taggare quelli errati. Ecco come:

un elenco di tweet e i loro tag di polarità corrispondenti

Analizza i tuoi dati di Twitter per il Sentiment

Ora hai un modello di analisi del sentiment pronto per analizzare tonnellate di tweet! Il passo successivo è quello di integrare i dati di Twitter che si desidera analizzare con il modello di sentiment analysis appena creato. Ci sono tre modi per farlo con MonkeyLearn:

  • Analisi batch: Vai a ‘Batch’ e carica un file CSV o Excel con nuovi tweet invisibili. Il classificatore elaborerà tutti i tweet e fornirà un nuovo file con i risultati dell’analisi del sentiment.
  • Integrazioni: sono disponibili diverse integrazioni che puoi utilizzare per analizzare nuovi dati con il tuo modello di sentiment analysis. Ad esempio, puoi utilizzare Google Sheets come input per i tuoi dati o Zapier per connettere i dati di Twitter a MonkeyLearn.

per maggiori informazioni clicca qui

  • L’API di MonkeyLearn: se sai come codificare, puoi chiamare gli strumenti di analisi del sentiment di MonkeyLearn in Python (e altri linguaggi di programmazione) per analizzare nuovi tweet.

Snippet di codice API

Per informazioni su come analizzare i dati di Twitter in Python utilizzando l’API di MonkeyLearn, consulta questa guida sull’esecuzione dell’analisi del sentiment in Python

Visualizza i risultati

Gli strumenti di visualizzazione dei dati aiutano a spiegare i risultati dell’analisi del sentiment in modo semplice ed efficace.

Dai un’occhiata a come MonkeyLearn Studio visualizza i risultati di un’analisi del sentiment basata su aspetti sui dati di Twitter. MonkeyLearn Studio è una suite di analisi del testo e visualizzazione dei dati all-in-one, con modelli di business già pronti.

Esegui subito l’analisi del sentiment sui tuoi dati di Twitter e filtra i risultati nella dashboard di MonkeyLearn in modo da poter affinare i commenti negativi o positivi e prendere decisioni basate sui dati in movimento.

 dasboard analytics di MonkeyLearn Studio che mostra i risultati di un'analisi del sentiment di Twitter basata su aspetti.

Altri popolari strumenti di visualizzazione dei dati includono:

  • Google Data Studio

Puoi utilizzare questa piattaforma Google gratuita e semplice per creare report interattivi. Ci sono più di 100 fonti disponibili per importare i dati, tra cui fogli CSV, Excel e Google. Dopo aver progettato il report visivo, puoi condividerlo con altri team o individui.

  • Looker

Si tratta di una piattaforma di analisi dei dati aziendali, creata per gestire tutti i tipi di dati all’interno delle diverse aree di un’azienda. È possibile connettersi con diversi database e creare grafici e tabelle di dati. Scopri come iniziare.

  • Tableau

Definito come software di business intelligence e analisi, Tableau consente di lavorare con un gran numero di origini dati per creare dashboard dinamici e visualizzazioni di dati accattivanti. Una delle cose migliori di Tableau è che è molto facile da usare e non richiede alcuna abilità di codifica. Tuttavia, offre diversi tipi di prodotti e alcuni di essi sono destinati agli sviluppatori.

Casi d’uso di Twitter Sentiment Analysis

Twitter sentiment analysis offre molte opportunità interessanti. Essere in grado di analizzare i tweet in tempo reale e determinare il sentimento che sta alla base di ogni messaggio, aggiunge una nuova dimensione al monitoraggio dei social media.

Ecco alcune delle applicazioni aziendali più comuni di Twitter sentiment analysis.

Monitoraggio dei social media

La reputazione online è uno dei beni più preziosi per i marchi. Una recensione negativa sui social media può essere costosa per un’azienda se non viene gestita in modo efficace e rapido.

Twitter sentiment analysis ti consente di tenere traccia di ciò che viene detto sul tuo prodotto o servizio sui social media e può aiutarti a rilevare clienti arrabbiati o menzioni negative prima che si trasformino in una grave crisi.

Allo stesso tempo, Twitter sentiment analysis può fornire spunti interessanti. Cosa amano i clienti del tuo marchio? Quali aspetti ottengono le menzioni più negative? Questo tweet, ad esempio, indica che la spedizione veloce è uno degli aspetti più apprezzati per questo cliente Amazon:

 Tweet positivo su Amazon Prime

L’analisi del sentiment basata sugli aspetti con Twitter può mostrarti quali aspetti della tua attività devono essere migliorati e cosa ti fa risaltare tra i tuoi concorrenti.

Servizio clienti

Twitter è diventato un canale essenziale per il servizio clienti. In effetti, un numero crescente di aziende ha team specifici incaricati di fornire assistenza clienti tramite questa piattaforma di social media. Le risposte rapide sono fondamentali poiché il 60% dei clienti che si lamentano sui social media si aspetta una risposta entro un’ora.

Ma come puoi valutare le prestazioni del tuo servizio clienti su Twitter? Twitter sentiment analysis ti consente di monitorare e analizzare tutte le interazioni tra il tuo marchio e i tuoi clienti. Questo può essere molto utile per analizzare la soddisfazione del cliente in base al tipo di feedback che ricevi.

Questo tweet, ad esempio, mostra un cliente deluso dopo un’interazione con il team di assistenza clienti di Southwest Airlines:

Tweet negativo su SouthWest Airlines

Ricerche di mercato

Twitter è una delle principali fonti di intuizione dei consumatori. Infatti, le persone lo usano per esprimere tutti i tipi di sentimenti, osservazioni, credenze e opinioni su una varietà di argomenti.

Puoi utilizzare Twitter sentiment analysis per tenere traccia di parole chiave e argomenti specifici per rilevare le tendenze e gli interessi dei clienti. Capire che cosa le cose potenziali clienti come, quali sono i loro comportamenti sono, e come questo cambia nel tempo è essenziale se si prevede di lanciare un nuovo prodotto.

Ecco un esempio di come Twitter sentiment analysis è stata utilizzata per monitorare 4.000 tweet che menzionavano il cibo halal. Queste informazioni hanno permesso ai ricercatori di identificare diverse motivazioni per il consumo di cibo halal e segmentare il loro mercato in diversi tipi di consumatori.

Twitter sentiment analysis può anche aiutare a rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza. Identificando i punti dolenti dei concorrenti, puoi concentrarti su queste aree quando promuovi la tua attività.

Brand Monitoring

Se stai lanciando una nuova funzionalità sulla tua piattaforma, una riprogettazione del sito o una nuova campagna di marketing, potresti voler tenere traccia delle reazioni dei clienti su Twitter. Agire e apportare modifiche o miglioramenti in tempo reale contribuirà a mantenere la fedeltà dei clienti.

Tweet sul nuovo branding di MailChimp

Campagne politiche

Una parte enorme della conversazione su Twitter ruota attorno alle notizie e alla politica. Ciò lo rende un luogo eccellente per misurare l’opinione pubblica, specialmente durante le campagne elettorali. Twitter Sentiment Analysis può fornire spunti interessanti su come le persone si sentono su un candidato specifico (e si potrebbe anche tenere traccia sentimento nel tempo per vedere come si evolve).

Durante le elezioni statunitensi del 2016, abbiamo eseguito Twitter sentiment analysis utilizzando MonkeyLearn per analizzare la polarità delle menzioni di Twitter relative a Donald Trump e Hillary Clinton. In primo luogo, siamo stati in grado di contare il numero di menzioni positive e negative per ogni candidato durante un periodo di tempo. Questo grafico mostra i tweet di Trump in base al sentimento:

Trump tweet count by sentiment

Al contrario, il seguente grafico mostra il numero di menzioni positive, negative e neutre per Hillary Clinton:

Clinton tweet count by sentiment

Un’altra intuizione rilevante consisteva nell’analizzare i tweet in date specifiche, ad esempio il giorno del dibattito presidenziale e nell’osservare reazioni negative o positive, nonché le principali parole chiave menzionate durante quel giorno.

Inizia con Twitter Sentiment Analysis

Sentiment Analysis ti aiuta a monitorare le emozioni dei tuoi clienti su Twitter e capire come si sentono. Aggiunge un ulteriore livello alle metriche tradizionali utilizzate per analizzare le prestazioni dei marchi sui social media e offre alle aziende potenti opportunità.

Sì, è possibile ordinare manualmente i dati in base al sentiment, ma cosa succede quando i dati iniziano a crescere? L’analisi del sentiment con l’apprendimento automatico è semplice, veloce e scalabile e può fornire risultati coerenti con un elevato livello di precisione.

Con una piattaforma di apprendimento automatico come MonkeyLearn, è semplice iniziare con l’analisi del sentiment di Twitter. Contattaci oggi e richiedi una demo personalizzata da uno dei nostri esperti

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