Introduzione
Nell'era del commercio elettronico globale, piattaforme come Hipobuy che offrono servizi di shopping proxyNatural Language Processing
Metodologia di analisi
- Raccolta dei feedback: Importazione dei commenti degli utenti su Hipobuy in un foglio Google Spreadsheet o Excel
- Preprocessing del testo: Pulizia dei dati e standardizzazione del linguaggio
- Sentiment Analysis:
- Implementazione di script (App Script/Python) con modelli NLP preaddestrati
- Classificazione automatica in positivo/neutro/negativo
- Assegnazione di punteggi di sentiment (es: da -1 a +1)
- Visualizzazione dei dati: Creazione di dashboard con grafici a torta e istogrammi
Applicazione strategica dei risultati
| Tipo di feedback | Azioni raccomandate | Esempi pratici |
|---|---|---|
| Positivo (70-100%) | Amplificazione del viral marketing | Creazione di case study, testimonial selezionati |
| Neutro (40-69%) | Miglioramento dell'engagement | Sondaggi mirati, programmi loyalty |
| Negativo (0-39%) | Service recovery immediata | Protocolli di risposta rapida, follow-up personalizzati |
Tecniche avanzate di gestione
Per feedback negativi:
- Implementazione di un sistema di ticketing automatico
- Analisi delle tematiche ricorrenti con word clustering
- Formazione del personale sulle principali pain points emersi
Per componenti positive:
- Sviluppo di contenuti UGC (User Generated Content) per i social media
- Programmi di referral incentivati