Analisi della Digital Voice of Customer tramite Topic Modelling e Carte di Controllo a Media Mobile = Analysis of the Digital Voice of Customer through Topic Modeling and Moving Average Control Charts

Nell’ambito delle strategie aziendali moderne, la capacità di ascoltare, comprendere e rielaborare i feedback dei clienti è diventata un fattore chiave per raggiungere il successo competitivo aziendale. In particolare, in quest’era di trasformazione digitale, le aziende hanno a disposizione una grande quantità di dati provenienti dalla clientela sottoforma di opinioni, preferenze, reviews, rating rilasciati su numerosi canali digitali. Tale mole di informazioni rintracciabile sul web, nota come Digital Voice of Customers (VoC), rappresenta una risorsa inestimabile per migliorare prodotti, servizi e processi aziendali. In questo contesto, la tesi in questione propone un’analisi avanzata della Digital VoC attraverso l’impiego dell’algoritmo di topic modelling STM al fine di identificare gli argomenti principali discussi dai consumatori, con l’obiettivo di valutare come la discussione di quest’ultimi vari nel tempo. Nel dettaglio, l’indicatore IMTP (Interval Mean Topic Proportion) sarà utilizzato per valutare l’evoluzione nel tempo dell’intensità della discussione di ciascun topic e, tale analisi, sarà accompagnata dall’applicazione delle carte di controllo a media mobile (UWMA e EWMA) sull’IMTP al fine di monitorare l’andamento dei trends nel tempo e di identificare fluttuazioni significative nelle percezioni dei clienti. L’obiettivo della ricerca è quello di dimostrare come un’analisi combinata ben eseguita possa supportare le decisioni strategiche aziendali, fornendo una visione dettagliata della percezione dei clienti su prodotti e/o servizi; tale approccio consente di fornire insights sia qualitativi che quantitativi permettendo di migliorare l’efficacia delle azioni correttive e di ottimizzare i processi di customer experience management.