In un uno scenario di mercato sempre più interconnesso e competitivo, la reputazione di aziende e brand rappresenta un asset strategico che ne determina il successo o il fallimento.
La reputazione di un’azienda non è solo legata alle attività che essa svolge direttamente ma anche ai rischi delle controparti con cui collabora.
Valutare i propri business partners, distributori, rivenditori, agenti etc. intercettando tempestivamente elementi di rischio tramite monitoraggio intelligente e sentiment analysis diventa una necessità per tutelare i risultati, i valori e la reputazione aziendale.
Oggi, però, le principali soluzioni sul mercato sono orientate a raccogliere solo dati dai social media per supportare soprattutto i team di marketing nel monitoraggio del percepito diretto dell’azienda e non delle sue “controparti”.
La possibilità di utilizzare nuove fonti di dati “alternativi” presenti in rete migliora la capacità di analizzare il rischio e di creare sinergie con il business.
A cosa serve la sentiment analysis, vantaggi e applicazioni
Attraverso l’ADI (Alternative Data Intelligence) è possibile raccogliere dati da diverse fonti online – news di settore, branded news, recensioni, pubblicazioni, commenti sui social media etc. – per rilevare il sentiment con finalità differenti a seconda dell’esigenza del cliente.
Tra le applicazioni principali di questa metodologia c’è la possibilità di:
- monitorare la concorrenza e seguire i trend di settore, al fine di mantenersi aggiornati e al passo con i competitor;
- minimizzare l’esposizione al rischio di controparte distributiva, una problematica tipica del mondo retail, di tutti quei grandi marchi che prevedono la distribuzione dei propri prodotti all’interno di negozi fisici o online multimarca;
- monitorare i rischi ESG delle società con finalità di investimento.
Sentiment analysis e risk monitoring AI-based: 3 casi di successo
Le tre applicazioni di cui abbiamo accennato al paragrafo precedente si sono concretizzate in altrettante success stories, trasversali per settore.
Natural Language Processing, l’AI per il rischio reputazionale dei brand
Nel primo caso, uno dei maggiori produttori e distributori di attrezzature per il trasporto a livello mondiale era interessato a mappare le notizie del settore per individuare le tendenze emergenti e il sentiment percepito da clienti e potenziali clienti in merito ai propri servizi.
In particolare, i desiderata erano monitorare la concorrenza, seguire le tendenze del settore e monitorare le condizioni generali del business attraverso la propria reputazione online.
A una fase di data collection è seguito l’intervento dell’Artificial Intelligence, per comprendere i topic, analizzare, segmentare e classificare le notizie, grazie ad algoritmi proprietari basati sul Natural Language Processing. L’output, ossia una “rassegna stampa ragionata”, è stato visualizzato attraverso un cruscotto interrogabile e una newsletter riepilogativa settimanale.
3rdEye, il nostro “terzo occhio” per vedere l’invisibile celato oltre i dati per il rischio di controparte distributiva
Nel secondo caso, invece, un top player dell’elettronica di consumo ha manifestato l’esigenza di minimizzare l’esposizione al rischio di controparte nella distribuzione, monitorando le notizie e recensioni relative ai propri distributori, per supportare i risk manager nel rilevare criticità legate a singoli partner e punti vendita.
Il nostro strumento 3rdEye, vero framework di Natural Language Processing per l’analisi di dati alternativi, attraverso un algoritmo proprietario, elabora elevati volumi di informazioni relative ai singoli punti vendita, in particolare news e recensioni dei clienti, per identificare segnali di rischio su base giornaliera.
I livelli di analisi si articolano in:
- filtro notizie in scope / not in scope
- classificazione contenuti in categorie di interesse
- analisi sentiment degli utenti che acquistano nei punti vendita per singola categoria di interesse
- calcolo score proprietari che classificano i singoli rivenditori indicando criticità ed opportunità specifiche ad essi associate
L’outcome è un ranking su base quotidiana del rischio legato a ogni rivenditore e negozio, con un sistema di alerting che informa sulla criticità rilevate in tempo reale.
Il tutto con la garanzia di totale trasparenza e sicurezza per gli utenti, per il committente dell’analisi e per noi come fornitore: infatti, per raccogliere ed analizzare dati provenienti dalla rete, 3rdEye è iscritta nell’albo previsto dal TULPS (Testo Unico delle Leggi di Pubblica Sicurezza).
Sentiment analysis e monitoraggio delle notizie ESG sugli investimenti per società quotate
Nel terzo caso, un’importante società italiana di asset manager e ricerca azionaria aveva la necessità di monitorare quotidianamente le informazioni relative ai rischi ESG relativi alle società in portafoglio, redigendo un report trimestrale di performance ESG delle stesse.
Sulla base di un framework ESG proprietario e della raccolta giornaliera di dati di notizie da diverse fonti web, è stata messo a punto un processo che:
- allerta i clienti su rischi ESG specifici relativi ai loro investimenti sulla base di un punteggio di sentiment
- fornisce ai clienti notizie con un maggiore impatto sulla reputazione
- effettua analisi ESG combinando dati interni e esterni
Il tutto ha avuto come output una dashboard di monitoraggio quotidiano su rischi ESG e criticità reputazionali delle imprese, unito a un report trimestrale di rendicontazione e dettaglio, che mette in relazione le performance ESG con i rischi derivanti dalle notizie.
