Analisi delle recensioni dei prodotti dei clienti Utilizzando l'API di ChatGPT OpenAi: Una guida passo-passo per estrarre informazioni commerciali dall'analisi dei sentimenti Parte 1

Cosa devi sapere per usare ChatGPT

ChatGPT e ora GPT-4 sono un tipo di rete neurale di intelligenza artificiale chiamata modello di grande lingua (LLM) che eccelle nel processing del linguaggio naturale e in altre avanzate attività con una capacità simile a quella umana. GPT sta per "generative pre-trained transformer" indicando che può generare risposte di testo in base alle indicazioni di input e parole chiave (chiamate prompt) da parte dell'utente. È stato sviluppato da openai ed è disponibile tramite un'interfaccia chatbot, oppure come vedremo in questo tutorial, come un'API (Application Programming Interface) molto più potente. Anche se può suonare tecnico, utilizzare un'API non è difficile, è sufficiente ottenere una chiave API gratuita e fornire all'app i dati di input richiesti; tutta la magia dell'AI avverrà dietro le quinte, restituendo i risultati in pochi secondi.

Come funziona ChatGPT?

ChatGPT è una tecnologia conversazionale alimentata da intelligenza artificiale che consente agli utenti di conversare con un sistema di intelligenza artificiale. Funziona utilizzando algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere l'input dell'utente e quindi eseguire le relative attività. In questo tutorial, lo utilizzeremo per rilevare il sentimento delle recensioni dei clienti e riassumere le recensioni lunghe. ChatGPT è stato addestrato su una vasta quantità di conoscenze e dati, consentendogli di rispondere a una vasta gamma di interrogativi e domande. Più interazioni avvengono, più ChatGPT impara e migliora le sue risposte. Questo è noto come apprendimento automatico. La flessibilità del sistema consente a organizzazioni e individui di adattare la sua funzionalità alle proprie esigenze specifiche. In sintesi, ChatGPT fornisce un modo facile per i non programmatori di accedere a potenti tecniche di elaborazione del linguaggio naturale di AI attraverso la sua interfaccia di chatbot o API, il che cambia fondamentalmente i tipi di analisi dei dati che possono essere effettuati.

Come l'utilizzo di ChatGPT per analizzare i dati di feedback dei clienti può aiutare la tua azienda

Utilizzare ChatGPT per analizzare la feedback dei clienti e migliorare l'esperienza del cliente può sicuramente beneficiare la tua azienda. Utilizzando modelli di intelligenza artificiale, ChatGPT può aiutare la tua azienda a creare un'esperienza migliore per i tuoi clienti, facendo finalmente uso delle enormi quantità di dati che la tua azienda ha raccolto ma mai utilizzato adeguatamente. Sfruttando i dati esistenti dell'azienda e analizzandoli per ottenere informazioni, puoi aumentare la fedeltà del cliente, migliorare il tasso di ritenzione del cliente e aumentare il fatturato. L'API di ChatGPT rende possibile per la tua azienda analizzare la feedback dei clienti con precisione e velocità. Migliorando la qualità degli sforzi di data mining dell'azienda, puoi prendere decisioni basate sui dati più rapide ed efficaci.

ChatGPT eccelle nelle attività di generazione di lingua utilizzando l'intelligenza artificiale

ChatGPT è un notevole strumento di generazione del linguaggio che eccelle nella produzione di testo simile a quello umano, rendendolo ideale per le attività di creazione di contenuti e altri rapporti narrativi che richiedono logica e creatività. La sua capacità di produrre del testo simile a quello umano lo rende utile nella creazione di contenuti accattivanti e diversificati per blog, social media e siti web. La funzione di completamento del testo di ChatGPT consente agli utenti di inserire solo poche parole chiave e poi di far generare automaticamente dall'AI frasi o paragrafi completi basati su tali parole chiave. Ciò semplifica il processo di creazione dei contenuti e lo rende meno dispendioso in termini di tempo, consentendo alla tua azienda di generare contenuti in modo rapido ed efficiente. Dopo aver utilizzato per la prima volta l'API di ChatGPT per analizzare le nostre recensioni in questo tutorial, possiamo quindi sfruttare le capacità di generazione del testo di ChatGPT per creare una strategia di miglioramento del prodotto che consiste in un dettagliato elenco di pro e contro del prodotto e suggerimenti di miglioramento del prodotto classificati per importanza e facilità di implementazione nei tutorial successivi.

Analisi AI-powered in azione: Estrarre insights dalle recensioni dei prodotti dei clienti utilizzando l'analisi del sentiment con l'API openAI ChatGPT

Perché l'analisi dei sentimenti?

L'analisi dei sentimenti sta diventando sempre più importante nel mondo di oggi, dove le persone esprimono liberamente e facilmente le loro opinioni online. L'analisi dei sentimenti prevede l'analisi del testo scritto e la successiva categorizzazione in tono positivo, negativo o neutro. Questa tecnica può fornire a un marketer preziosi informazioni sul comportamento e le preferenze dei consumatori, che possono poi essere utilizzate dalle aziende per migliorare i prodotti e i servizi, migliorare l'esperienza del cliente o fornire un migliore supporto clienti. In passato, si sarebbe dovuto condurre sondaggi o gruppi di focus dei clienti per cercare di capire cosa pensavano i clienti, sperando che il processo di raccolta di tali dati non influisse in modo unilaterale sull'opinione delle persone. Ora, puoi sfruttare ciò che le persone hanno scritto online per capire rapidamente come viene percepito il tuo prodotto. L'analisi dei sentimenti può essere utilizzata anche per monitorare le piattaforme di social media per conoscere l'opinione pubblica su determinati argomenti, eventi, prodotti o anche concorrenti per l'uso aziendale.

Perché usare l'API di OpenAI invece dell'interfaccia del chatbot di ChatGPT?

Utilizzando l'API di openAI, è possibile automatizzare il tedioso compito di tagliare e incollare ciascuna recensione in ChatGPT. Con un singolo comando in Python, è possibile istruire ChatGPT per analizzare le recensioni dei clienti e determinare il sentimento di ognuna. Una volta fatto ciò, possiamo usare ChatGPT per generare i risultati sullo schermo e anche salvarli in Excel e Word per conservarli in modo sicuro e discutere ulteriormente con il tuo team. Il codice ti fornirà anche una percentuale di quanti sono stati i feedback positivi, negativi o neutri. L'API ci consente anche di prendere l'output di una parte della nostra analisi (cioè Parte 1 in questo tutorial) e usarlo come input nel passaggio successivo (cioè Parte 2, 3 e 4 nei prossimi tutorial), creando infine un'analisi di miglioramento del prodotto in inglese semplice e illuminante che sarebbe difficile, se non impossibile, da fare solo con l'interfaccia del chatbot.

Analisi del Sentimento mediante Machine Learning Passo dopo Passo

Presupposti

1. Per utilizzare l'API di OpenAI è necessario avere una chiave di accesso all'API. Se non ne hai già una, segui questi passaggi per creare un account gratuito per 3 mesi
2. Hai un account gratuito Google Colab

Passaggio 1: Installare le librerie Python richieste in Google Colab

Utilizzato per accedere all'API di OpenAI ed inviare richieste ad essa
!pip install pandas openai requests Utilizzato per creare un tracker del progresso delle chiamate API
!pip install tqdm Utilizzato per produrre i risultati in formato Word
!pip install python-docx

Passaggio 2: Prepara l'ambiente API di openAI in Colab

1. Sostituire la sezione che dice <SOSTITUIRE QUESTO TESTO CON LA PROPRIA CHIAVE DI ACCESSO ALLA API DI OPENAI> con la tua chiama di accesso privata alla API di OpenAI. Assicurati di lasciare le " " attorno alla tua chiave di accesso API.
2. Utilizzeremo l'endpoint API di chat/completions anziché i vecchi endpoint GPT-3 per assicurarci di utilizzare la versione più recente di chatGPT del software, che è anche meno costosa della vecchia API di GPT-3.

Step 3: Carica il tuo dataset di recensioni

Qui assumiamo che le recensioni siano contenute in un file CSV chiamato "recensioni.csv". Le recensioni sono contenute in una singola colonna chiamata "Recensione_prodotto" con una recensione per riga.

In questo esempio, stiamo utilizzando recensioni di prodotto campione da un'azienda, presumibilmente la nostra. Tuttavia, potresti anche utilizzare recensioni di prodotto per prodotti o servizi concorrenti per capire come i prodotti dei tuoi concorrenti siano percepiti dagli utenti.

Stamperemo il dataframe per assicurarci che sia stato caricato correttamente.

Passo 4: Determinare il sentimento di ogni recensione del prodotto utilizzando ChatGPT, e stampare i risultati su Excel e Word

Nota: Se stai utilizzando un account di prova gratuito con openAI, limitano il numero di volte in cui puoi inviare dati all'API al minuto. Per aggirare questa limitazione, introduciamo un ritardo di alcuni secondi nel codice tra ogni richiesta. Se stai utilizzando un account openAI a pagamento, puoi rimuovere questo timer di ritardo dal codice qui sotto, time.sleep(4)

A volte l'API di OpenAI incontra degli errori o viene sopraffatta dalle richieste di altri utenti. Per evitare che il codice sia interrotto in caso di questo tipo di situazione, inseriamo nel codice una clausola "while" che tenta di richiamare l'API per 3 volte, di solito è sufficiente.

Puoi vedere che stiamo utilizzando gpt-3.5-turbo, che è quello che openAI consiglia attualmente in quanto è il modello più veloce, economico e capace per questo tipo di analisi.

Questa è la richiesta (anche detta comando) che stiamo dando a chatGPT per istruirlo a fungere da analizzatore di sentimenti del prodotto e determinare se una recensione è positiva, negativa o neutra.

Sei un modello di linguaggio AI addestrato per analizzare e rilevare il sentimento delle recensioni dei prodotti. Analizza la seguente recensione del prodotto e determina se il sentimento è: positivo, negativo o neutro. Restituisci solo una parola, POSITIVO, NEGATIVO o NEUTRO. "Sei un modello di linguaggio AI addestrato per analizzare e rilevare il sentimento delle recensioni dei prodotti."

Passo 5: Riassumere ogni recensione utilizzando ChatGPT, esportando i risultati in Excel e Word

Nota: Come nel codice precedente, introduciamo un ritardo di 4 secondi tra le chiamate API per evitare di superare i limiti dell'account di prova gratuito per le chiamate API. Puoi rimuovere la linea time.sleep(4) se hai un account openAI a pagamento.

Questo è il prompt che stiamo utilizzando per dire a chatGPT di riassumere le recensioni del prodotto per noi.

Sei un modello di lingua AI addestrato per analizzare e riassumere le recensioni dei prodotti. Riassumi la seguente recensione del prodotto, evidenziando i pro e i contro.

Passaggio 6: Continua alla Parte 2 dove genereremo automaticamente una lista di pro e contro del prodotto dalle recensioni degli utenti

Ecco il link alla Parte 2 dove approfondiamo la creazione della lista dei pro e dei contro e deriviamo un elenco di suggerimenti prioritari per migliorare il prodotto.

Conclusione

Spero che tu abbia trovato utile questo tutorial e sono felice di rispondere a qualsiasi domanda.

Spero che tu abbia trovato questo tutorial utile e sarò felice di rispondere a qualsiasi domanda.

Assicurati di seguirmi su Medium per la prossima Parte 2, in cui continueremo questo tutorial creando una strategia di miglioramento del prodotto suggerita con ChatGPT.

Se hai commenti, domande o se desideri una spiegazione più dettagliata di alcune parti del codice sopra riportato, per favore fammelo sapere nella sezione commenti.

Inoltre, se ci sono altri casi d'uso aziendali per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che desideri che io scriva nel prossimo articolo, ti prego di farlo sapere nei commenti o tramite messaggio diretto. Grazie!