Analisi del sentimento su Slack: come funziona e perché ne ha bisogno

I sondaggi sul coinvolgimento dei dipendenti sono strumenti preziosi per capire l''umore del suo ambiente di lavoro, ma misurano solo un single momento. Utilizzando Slack, i leader di oggi possono tastare continuamente il polso della loro organizzazione e capire come il sentimento fluttua in tempo reale. L'analisi del sentiment di Slack è la nuova frontiera del coinvolgimento dei dipendenti, che aiuta i dirigenti a migliorare il morale e ad aumentare la fidelizzazione.

Che cos'è l'analisi del sentimento?

L'analisi del sentimento, o opinion mining, consiste nell'utilizzare l'AI dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per valutare l'emozione o il significato che si cela dietro un testo scritto. Nel contesto di Slack, ciò significa comprendere i sentimenti espressi nei messaggi per ottenere informazioni sul morale e sulla soddisfazione dei dipendenti. Gli usi aziendali dell'analisi del sentimento sono diversi e vanno ben oltre la comprensione delle comunicazioni dei dipendenti.

Casi d'uso dell'analisi del sentimento

L'analisi del sentimento ha un'ampia gamma di applicazioni sul posto di lavoro, tra cui:

• Capire il sentimento dei dipendenti: Analizzando le conversazioni su Slack, le aziende possono ottenere informazioni preziose sul morale, l'impegno e la soddisfazione dei dipendenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per identificare le aree di miglioramento, affrontare le preoccupazioni dei dipendenti e favorire un ambiente di lavoro più positivo e produttivo.
• Identificare le tendenze del luogo di lavoro: A livello aggregato, l'analisi delle tendenze del sentiment dall'ascolto passivo può aiutare i dirigenti a identificare le aree dell'azienda in cui il morale è basso, le frustrazioni sono elevate e la tossicità si acuisce. Identificando queste aree principali - e facendo emergere gli argomenti che generano un basso sentiment - le aziende possono adottare un approccio proattivo per proteggere la cultura aziendale, migliorare la reputazione del marchio e aumentare la fidelizzazione dei dipendenti.
• Misurare l'impatto dei cambiamenti: L'analisi di Slack può essere utilizzata per misurare l'impatto dei cambiamenti, come nuove politiche, procedure o iniziative, sul sentiment dei dipendenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per valutare l'efficacia di questi cambiamenti e apportare le modifiche necessarie.
• Risolvere i problemi in tempo reale: Ospita un'importante riunione aziendale ma non tutti possono partecipare alla chiamata? Sta lanciando un nuovo strumento e vuole assicurarsi che nessuno rimanga indietro durante la formazione? Le chat di Slack sono la prima risorsa per molti dipendenti che cercano aiuto e supporto tecnico, il che significa che l'analisi del sentimento in tempo reale può evidenziare i problemi sistemici nel momento in cui si verificano.

L'analisi del sentimento è utile?

L'analisi del sentimento può essere un modo estremamente potente per capire come funziona il luogo di lavoro e gli argomenti che hanno un maggiore impatto sui dipendenti in tempo reale. Senza l'analisi del sentimento, i leader devono affidarsi a sondaggi lenti che possono introdurre pregiudizi o aspettare che i dipendenti sollevino problemi e si facciano portavoce di loro stessi. A volte, la prima volta che i dirigenti sentono dei problemi che affliggono l'azienda è quando iniziano a perdere buoni dipendenti.

La comprensione del sentimento dei dipendenti consente alle aziende di affrontare in modo proattivo le sfide e di creare un ambiente di lavoro favorevole. Inoltre, il monitoraggio del sentiment segnala ai dipendenti che le loro opinioni sono importanti, favorendo una migliore produttività, comunicazione e trasparenza.

Come le aziende top sfruttano l'analisi del sentimento per creare valore aziendale

Le aziende leader possono sfruttare l'analisi del sentimento per ricavare un valore sostanziale in tutta l'azienda, utilizzando le intuizioni per migliorare il processo decisionale, il coinvolgimento dei dipendenti e la soddisfazione dei clienti.

• Un'azienda farmaceutica globale con attività in Ucraina e Russia ha utilizzato l'ascolto dei dipendenti per sostenere i dipendenti durante lo scoppio delle ostilità.
• Un gigante delle telecomunicazioni si è affidato all'analisi del sentimento per ridurre il burnout dei dipendenti dei call center.
• Grazie all'analisi del sentimento, questo fornitore di servizi sanitari ha fornito un supporto migliore al suo personale durante la Covid.
• Questo grande rivenditore ha reso il suo programma di riconoscimento dei dipendenti più inclusivo, utilizzando l'analisi del sentimento per assicurarsi di considerare tutte le voci allo stesso modo.

Come funziona l'analisi del sentimento di Slack?

Il processo di analisi del sentiment di Slack prevede diverse fasi:

1. Estrazione di dati: Connessione alle API di Slack per estrarre i dati dalle conversazioni all'interno dei canali Slack.
2. Pulizia e preparazione dei dati: Le informazioni irrilevanti e di bassa qualità vengono eliminate, assicurando che i dati siano ottimizzati per l'analisi.
3. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Gli strumenti NLP consentono alle macchine di comprendere e analizzare il linguaggio umano.
4. Identificazione del sentimento: Utilizzando l'NLP, viene assegnato un punteggio al sentiment di ogni messaggio: se è positivo, negativo o neutro.
5. Visualizzazione e reportistica: I risultati dell'analisi del sentiment vengono aggregati e riportati, fornendo approfondimenti sul sentiment dei dipendenti.

L'analisi del sentimento ha dei limiti?

L'analisi del sentimento basata sulla PNL è uno strumento potente, ma non è infallibile. La percezione umana del sentimento all'interno di un testo scritto è di per sé aperta al dibattito: non è sempre possibile dire all'unanimità se un messaggio ha un sentimento positivo o negativo, soprattutto se si tratta di sarcasmo o umorismo.

Quando ci affidiamo solo alla nostra interpretazione del linguaggio scritto, gli esseri umani non sono d'accordo sul sentimento dei messaggi circa il 15% delle volte, secondo la ricerca degli scienziati dei dati Aware. Usiamo la punteggiatura, le emoji, i meme, lo slang e le frasi comuni per aiutarci a trasmettere il significato in Slack e in altri forum scritti, e questo significa che qualsiasi AI di elaborazione del linguaggio naturale utilizzata per analizzare il sentiment deve essere in grado di analizzare anche questi elementi del discorso scritto. In definitiva, qualsiasi modello di analisi del sentimento è buono solo quanto l'NLP che lo alimenta.

Anche il contesto in cui vengono scritti i messaggi è fondamentale da capire. Il gergo e le abbreviazioni del settore possono essere identificati o fraintesi dagli strumenti di analisi generici, causando lacune critiche nell'analisi. La normalizzazione dei modelli di AI, machine learning e NLP per i settori e i singoli luoghi di lavoro è essenziale per ottenere un feedback autentico sul sentiment dei dipendenti.

È anche importante aggiornare regolarmente i modelli NLP, poiché il linguaggio è in continua evoluzione. Senza la capacità di comprendere il gergo più recente o i riferimenti culturali, non ci si può fidare che l'analisi del sentimento sia completamente accurata. Ad esempio, l'emoji del pianto e della risata () è stata una delle emoji più utilizzate dall'inizio degli anni 2010. Tuttavia, le generazioni più giovani utilizzano sempre più spesso l'emoji del singhiozzo () o l'emoji del teschio () al suo posto.

FAQ sull'analisi del sentimento di Slack

Che cos'è l'analisi del sentimento nei canali Slack?

L'analisi del sentimento in Slack consiste nel valutare il tono emotivo dei messaggi per capire come i dipendenti si sentono in merito agli argomenti del loro posto di lavoro.

Come viene utilizzato Slack per l'analisi?

Slack fornisce alle aziende un enorme set di dati in tempo reale delle esperienze e del sentiment dei dipendenti, che possono essere utilizzati per capire come funziona l'azienda e apportare miglioramenti utilizzando strumenti come Aware.

Come posso analizzare i dati dell'app Slack?

Aware consente ai dirigenti di analizzare i dati di Slack ingerendo i dati e fornendo l'analisi del sentimento in tempo reale.

Le analisi di Slack includono i DM?

La portata dell'analisi di Slack dipende dagli strumenti utilizzati. All'interno di Aware, l'analisi del sentimento e i verbali sono tratti dai messaggi dei canali pubblici.

Come faccio a sapere se Slack viene monitorato?

Le organizzazioni in genere comunicano le loro politiche di monitoraggio dello spazio di lavoro Slack, e strumenti come Aware operano in modo trasparente all'interno di queste linee guida per salvaguardare i dati dei dipendenti.

Come posso trovare il sentiment di un messaggio Slack?

Aware offre approfondimenti continui sul sentiment dei messaggi di Slack e di altri strumenti di collaborazione da una piattaforma di dati AI centralizzata.

Quali sono i vantaggi dell'analisi del sentimento per Slack?

L'analisi del sentimento in Slack fornisce approfondimenti in tempo reale sui sentimenti dei dipendenti, favorendo un ambiente di lavoro positivo, migliorando le politiche e i processi e migliorando le comunicazioni a tutti i livelli.

Come posso monitorare l'analisi del sentiment di Slack?

L'analisi del sentiment di Slack è disponibile attraverso strumenti come Aware, che utilizza la tecnologia NLP leader del settore per attribuire un punteggio ai messaggi Slack e fornire approfondimenti sul sentiment in tempo reale.

Analisi del sentiment di Slack da Aware

Aware fornisce alle aziende innovative l'analisi del sentiment per Slack in inglese e spagnolo, per supportare le strategie di ascolto dei dipendenti, migliorare i flussi di lavoro operativi e migliorare l'esperienza dei dipendenti. Collegandosi perfettamente a Slack tramite API e webhook, Aware acquisisce i dati di collaborazione in tempo reale senza impattare l'esperienza dell'utente finale. Poi, i modelli di elaborazione del linguaggio naturale proprietari di Aware analizzano ogni messaggio, assegnando un punteggio al sentimento e alla tossicità, oltre a eseguire controlli di sicurezza per proteggere i dati sensibili e preziosi dall'infiltrazione.

I modelli che Aware distribuisce sono stati costruiti appositamente per questo set di dati e addestrati su miliardi di messaggi di collaborazione reali, per fornire la più accurata analisi del sentiment disponibile. I modelli di Aware hanno abitualmente prestazioni vicine al benchmark umano e sono normalizzati e perfezionati per ogni singolo luogo di lavoro, in modo da fornire informazioni affidabili e attuabili.

Con Aware, i leader possono tastare il polso in tempo reale della loro organizzazione, o capire i cambiamenti del sentiment nel tempo. Questa visione dinamica consente un approccio proattivo per sostenere e guidare la cultura aziendale, facendo emergere i casi di bullismo, molestie e tossicità prima che diventino problemi diffusi, e migliorando la messaggistica dall'alto verso il basso e dalla sala riunioni al consiglio di amministrazione. Il risultato? Una forza lavoro più impegnata e produttiva, che si sente ascoltata e valorizzata dalla propria organizzazione.

Aware + Slack: Soluzione per il sentimento e la sicurezza

Aware è l'unico fornitore di Slack approvato per i casi d'uso della prevenzione della perdita di dati (DLP) e dell'eDiscovery. L'ingestione in tempo reale di Aware acquisisce un record completo dei messaggi di Slack, comprese le revisioni e le cancellazioni, e li archivia in un archivio pronto per la ricerca, arricchito da metadati infusi dall'AI. Ciò consente ai team di conformità di controllare i requisiti di conservazione dei dati, mentre i funzionari legali possono eseguire scoperte senza sforzo, dando un senso ai file JSON, accelerando la valutazione dei primi casi e supportando le indagini interne.

Grazie all'NLP più accurato del settore, Aware cattura un maggior numero di istanze di rischio dei dati con meno falsi positivi, identificando la condivisione non autorizzata di PII/PHI/PCI, IP e altri dati sensibili e proprietari e mitigandoli in tempo reale. La libreria di flussi di lavoro Aware migliora ulteriormente queste capacità, collegandosi ai flussi di lavoro esistenti per i funzionari legali, di conformità, di sicurezza, IT, HR e altri, per automatizzare le azioni basate su eventi scatenanti.

Dalla formazione dei dipendenti sulle politiche di utilizzo accettabile alla prevenzione proattiva della perdita di dati, Aware for Slack protegge e mette in sicurezza il luogo di lavoro digitale, elevando al contempo la voce del dipendente.