• analisi del sentiment
• artificial intelligence
• artificial intelligence software
• ciclo di deming
• continuous improvement
• customer focus
• customer satisfaction
• deming cycle
• expected quality
• focalizzazione sul cliente
• intelligenza artificiale
• miglioramento continuo
• perceived quality
• qualità attesa
• qualità percepita
• sentiment analysis
• social media
• social media
• soddisfazione del cliente
• software di intelligenza artificiale

Lo scopo principale è capire come migliorare la soddisfazione dei clienti con software di IA che svolgono l’analisi del sentiment; mediante il testo tratto da alcuni commenti o post fatti sui social media, consente di avere un riscontro sulle loro opinioni, riguardo l’azienda o su specifici prodotti o servizi, rispetto alle aspettative. Se positivo, consente all’azienda di capire che il cliente è soddisfatto e quindi la direzione da continuare a seguire. Sarà necessario standardizzare il processo e verranno subito posti nuovi traguardi avviando un circolo virtuoso; entrano così in gioco le azioni migliorative, realizzando il processo di miglioramento continuo. Se negativo invece, rileva ciò che non soddisfa i clienti in modo tale da reagire tempestivamente modificando la strategia dell’azienda e andando incontro a quelle che sono le loro esigenze; in questo caso è possibile parlare di azioni correttive o preventive in modo tale da migliorare continuamente il processo. Infine, sono state fatte tre interviste per capire meglio alcuni aspetti trattati; il riferimento principale è ad una azienda, dalla quale è stato possibile ricevere, oltre a delle risposte in merito allo sviluppo di questi software di IA e ai risultati che forniscono, una dimostrazione dello svolgimento dell’analisi del sentiment e del relativo aumento della soddisfazione del cliente. Le altre due aziende non sviluppano direttamente software di IA ma, collaborando con partner in grado di implementare soluzioni di IA, sono state comunque in grado di fornire delle informazioni importanti oltre che a delle opinioni personali sugli aspetti positivi e negativi dell’IA e sulle implicazioni che avrà in futuro vista la rapidità della sua evoluzione negli ultimi anni.

The primary goal of this dissertation is to understand how to enhance customer satisfaction using AI software for sentiment analysis. By analyzing text from comments or posts on social media, this software provides insights into customers' opinions about the company or specific products or services relative to their expectations. If the feedback is positive, the company can identify that customers are satisfied and continue following the current strategy. Standardizing the process and setting new goals will create a virtuous cycle, leading to continuous improvement actions. If the feedback is negative, the software identifies what dissatisfies customers, allowing the company to promptly adjust its strategy to meet their needs. In this case, corrective or preventive actions can be taken to continuously enhance the process. Finally, three interviews were conducted to gain a deeper understanding of some of the discussed aspects. The primary reference was a company that provided responses about the development of AI software and its results, along with a demonstration of sentiment analysis and its impact on customer satisfaction. The other two companies do not directly develop AI software but, through collaboration with partners capable of implementing AI solutions, were able to provide valuable information and personal opinions on the positive and negative aspects of AI, as well as its future implications given its rapid evolution in recent years.