Analizza il sentiment nel feedback dei clienti (anteprima)

[Questo articolo fa parte della documentazione non definitiva, pertanto è soggetto a modifiche.]

L'analisi del sentiment consente di sintetizzare il sentiment dei clienti e identificare gli aspetti aziendali come opportunità di miglioramento. Questa funzione ti aiuta a capire cosa funziona bene e cosa devi correggere. Può aiutarti a guidare le azioni aziendali che consentono esperienze che si traducono in un'elevata soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

Importante

Questa è una funzionalità di anteprima.
Le funzionalità di anteprima non sono destinate a essere utilizzate per la produzione e sono soggette a restrizioni. Queste funzionalità sono disponibili prima di una versione ufficiale di modo che i clienti possano ottenere un accesso prioritario e fornire dei commenti.

Panoramica sull'analisi del sentiment

La funzione di analisi del sentiment genera due informazioni derivate per ogni ID cliente. Un punteggio di valutazione (da -5 a 5) e un elenco di aspetti aziendali applicabili (aree di attività) aiutano a comprendere meglio il feedback dei clienti.

Questa analisi presenta diversi vantaggi:

Ottieni una panoramica delle valutazioni dei clienti per un marchio o un'organizzazione
Identifica i clienti con una valutazione negativa per concentrare le tue campagne e i tuoi impegni e ottimizzare per un maggiore ritorno
Identificare gli aspetti aziendali con i problemi segnalati dai clienti
Segmenta i clienti in base alla loro valutazione per eseguire campagne personalizzate con impegni mirati di vendita, marketing e supporto
Ottimizza le operazioni aziendali affrontando le aree di interesse o le opportunità menzionate dai clienti
Riconosci gli aspetti aziendali che stanno andando bene e premia i clienti soddisfatti attraverso programmi di fidelizzazione e promozione

Il modello fornisce un elenco di parole che hanno influenzato la decisione dei modelli di assegnare un particolare punteggio di valutazione o un aspetto aziendale ai commenti di feedback.

Usiamo due Modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP): il primo assegna a ciascun commento di feedback un punteggio di valutazione. Il secondo modello associa ogni feedback a tutti gli aspetti aziendali applicabili. I modelli sono formati su dati pubblici provenienti da fonti nei settori dei social media, della vendita al dettaglio, della ristorazione, dei prodotti di consumo e dell'auto.

Gli aspetti aziendali predefiniti per il modello da associare ai dati di feedback includono:

Gestione dell'account
Cassa e pagamento
Supporto tecnico
Prelievo presso il punto vendita
Spedizione e recupero imballaggi
Preordine
Prezzo
Privacy e sicurezza
Promozioni e premi
Ricevuta e garanzia
Resi, cambi e cancellazione
Accuratezza dell'evasione
Qualità app/sito Web

Nota

Attualmente, supportiamo solo l'analisi del sentiment del feedback dei clienti in lingua inglese. Verranno supportate altre lingue in futuro. Se viene caricato un feedback in altre lingue, il modello restituirà comunque i risultati. Tuttavia, questi risultati non saranno accurati.

Prerequisiti

Almeno autorizzazioni di collaboratore
Dati di feedback testuale unificati. Consigliamo vivamente di configurare le tue tabelle di dati di feedback come tabelle di attività di tipo semantico (tipo di feedback).
Unified Customer ID (UCID) derivato dall'unificazione dei dati per associare i record dei dati dei feedback testuali a un singolo cliente.
ID del feedback
Data e ora del feedback
Testo dei commenti

Dynamics 365 Contact Center può elaborare fino a 10 milioni di record di feedback per una singola esecuzione del modello. Il modello può analizzare i commenti di feedback fino a 128 parole. Se un commento di feedback è più lungo, l'analisi considera solo le prime 128 parole.

Nota

È possibile configurare solo una tabella di feedback. Se sono presenti più tabelle di feedback, uniscile in Power Query prima dell'inserimento dati.

Configura un'analisi del sentiment

Vai a Informazioni dettagliate>Previsioni.
Nella scheda Crea seleziona Usa modello nel riquadro Analisi della valutazione del cliente (anteprima).
Seleziona Inizia.
Assegna un nome all'analisi e fornisci il nome della tabella di output dell'aspetto aziendale e il nome della tabella di output del punteggio di sentiment.
Seleziona Avanti.
Seleziona Aggiungi dati per Feedback cliente.
Seleziona il tipo di attività semantica Feedback che contiene i dati di feedback. Se l'attività non è stata impostata, seleziona qui e creala.
Seleziona le attività da usare per questa analisi del sentiment, quindi seleziona Avanti.
Mappa gli attributi dei tuoi dati agli attributi del modello.
Seleziona Salva.
Seleziona Avanti. Il passaggio Rivedi ed esegui mostra un riepilogo della configurazione e offre la possibilità di apportare modifiche prima di creare l'analisi.
Seleziona Modifica per una qualsiasi delle fasi per rivedere e apportare modifiche.
Se tutti i valori sono configurati correttamente, selezionare Salva ed esegui per avviare l'esecuzione del modello. Seleziona Fatto. La scheda Previsioni personali viene visualizzata durante la creazione della previsione. Il completamento del processo potrebbe richiedere diverse ore a seconda della quantità di dati utilizzati nella previsione.

Suggerimento

Essitono stati per attività e processi. La maggior parte dei processi dipende da altri processi a monte, come le fonti di dati e gli aggiornamenti della profilazione dei dati.

Seleziona lo stato per aprire il riquadro Dettagli stato e visualizza lo stato delle attività. Per annullare il processo, seleziona Annulla processo nella parte inferiore del riquadro.

In ogni attività puoi selezionare il collegamento Vedi dettagli per altre informazioni sullo stato, ad esempio tempo di elaborazione, data dell'ultima elaborazione ed eventuali errori e avvisi applicabili associati all'attività o al processo. Seleziona Visualizza stato del sistema nella parte inferiore del pannello per vedere altri processi nel sistema.

Visualizzare i risultati dell'analisi

Vai a Informazioni dettagliate>Previsioni.
Nella scheda Previsioni personali seleziona la previsione che vuoi visualizzare.

Esistono due schede di risultati.

Scheda di riepilogo

Ci sono quattro sezioni principali di dati all'interno della pagina dei risultati.

Punteggio medio di sentiment: I punteggi di sentiment aiutano a comprendere il sentiment complessivo di tutti i clienti.
- Negativo (-5 > 2)
- Neutro (-1 > 1)
- Positivo (2 > 5)
Distribuzione dei clienti per punteggio di valutazione: i clienti sono classificati in gruppi negativi, neutri e positivi in base ai loro punteggi di valutazione. Passa il mouse sopra le barre dell'istogramma per vedere il numero di clienti e il punteggio medio di valutazione in ciascun gruppo. Questi dati possono aiutarti a creare segmenti di clienti in base ai loro punteggi di valutazione.
Punteggio medio di valutazione nel tempo: la valutazione del cliente può cambiare nel tempo. Forniamo le tendenze di valutazione dei tuoi clienti per l'intervallo di tempo dei tuoi dati. Questa visualizzazione ti aiuta a valutare l'effetto di promozioni stagionali, lanci di prodotti o altri interventi a scadenza sulla valutazione dei clienti. Visualizza il grafico selezionando l'anno di interesse dal menu a discesa.
Valutazione degli aspetti aziendali : la valutazione media degli aspetti aziendali ti aiuta a valutare quali aspetti della tua attività soddisfano già i clienti o richiedono maggiore attenzione. I record di feedback che non si allineano a nessuno degli aspetti aziendali supportati sono classificati in Altro. Ordina i dati selezionando una colonna qualsiasi.

Seleziona il nome di un aspetto aziendale per visualizzare come questo viene identificato dal modello:
- Parole influenti: le parole principali che hanno influenzato l'identificazione del modello di intelligenza artificiale di un aspetto aziendale nel feedback dei clienti. Mostra parole offensive: consente di includere parole offensive nell'elenco dai dati di feedback dei clienti originali. Per impostazione predefinita, è disattivato. Il mascheramento delle parole offensive è alimentato da un modello di intelligenza artificiale e potrebbe non rilevare tutte le parole offensive. Se rilevi una parola offensiva che non è stata filtrata come previsto, faccelo sapere.
- Esempi di feedback: record di feedback effettivamente presenti nei tuoi dati. Le parole sono codificate a colori in base alla loro influenza sull'identificazione di un aspetto aziendale.

Scheda di analisi delle parole influenti

Ci sono tre sezioni con informazioni aggiuntive che spiegano come funziona il modello di sentiment.

Parole più significative che contribuiscono alla valutazione positiva:le parole principali che hanno influenzato l'identificazione della valutazione positiva del modello di intelligenza artificiale nel feedback dei clienti.
Parole più significative che contribuiscono alla valutazione negativa: le parole principali che hanno influenzato l'identificazione della valutazione negativa del modello di intelligenza artificiale nel feedback dei clienti.
Esempi di feedback: i record di feedback effettivi, uno con una valutazione negativa e uno con una valutazione positiva. Le parole nei record di feedback sono evidenziate in base al loro contributo al punteggio di sentiment assegnato. Le parole che contribuiscono a un punteggio di valutazione positivo sono evidenziate in verde. Le parole che contribuiscono a un punteggio negativo sono evidenziate in rosso. Seleziona Visualizza altro per caricare altri esempi di feedback.

Mostra parole offensive: consente di includere parole offensive nell'elenco dai dati di feedback dei clienti originali. Per impostazione predefinita, è disattivato. Il mascheramento delle parole offensive è alimentato da un modello di intelligenza artificiale e potrebbe non rilevare tutte le parole offensive. Se rilevi una parola offensiva che non è stata filtrata come previsto, faccelo sapere.

Intervieni in base ai risultati dell'analisi

Per creare nuovi segmenti di clienti a partire dai risultati dell'analisi del sentiment, seleziona Crea segmenti nella parte superiore della pagina dei risultati del modello.

Possibile distorsione nell'analisi del sentiment

Come per qualsiasi funzione che utilizza intelligenza artificiale predittiva, può esistere un potenziale bias nei dati che utilizzi per prevedere il sentimento dei clienti. Ad esempio, se raccogli feedback solo digitalmente, potresti perdere i feedback dei clienti che principalmente fanno affari con te di persona, il che influisce sul risultato della funzione.

Poiché questa funzionalità utilizza mezzi automatizzati per valutare i dati e fare previsioni sulla base di tali dati, ha quindi la capacità di essere utilizzata come metodo di profilatura, come definito dalle leggi e i regolamenti in materia di privacy. L'utilizzo di questa funzionalità per elaborare i dati può essere soggetto a tali leggi o regolamenti. Sei responsabile di garantire che il tuo utilizzo di Customer Insights - Dati, inclusa l'analisi valutazione, è conforme a tutte le leggi e ai regolamenti applicabili, comprese le leggi relative alla privacy, ai dati personali, ai dati biometrici, alla protezione dei dati e alla riservatezza delle comunicazioni.

Last updated on 2026-07-14