Digital VoC analysis: migliorare l'identificazione delle determinanti latenti di qualità di un prodotto con strumenti di topic modeling semi-supervisionato. = Digital VoC analysis: improve the identification of latent determinants of product quality with semi-supervised topic modeling tools.

In un mondo in cui le recensioni fornite online dai clienti di un prodotto o servizio hanno sempre più rilevanza, è fondamentale per le aziende sfruttare queste risorse per comprendere le determinanti di qualità del proprio prodotto o servizio per ottenere un valore aggiunto. Gli algoritmi di topic modeling permettono di estrarre e comprendere queste informazioni dalla digital Voice of Customer, e ne esistono di diverse tipologie. Nella presente tesi ne vengono prese come riferimento due: una versione non supervisionata e un’altra, più innovativa, semi-supervisionata. Attraverso l’applicazione dei due differenti modelli e al calcolo di indicatori che consentono di stabilire la qualità degli output, è possibile verificare se l’utilizzo di strumenti di topic modeling semi-supervisionato permette di ottenere performance migliori rispetto a quelle ottenibili con strumenti di topic modeling non supervisionato, eseguendo la stessa metodologia di lavoro su due diversi casi di studio.