Mira — Skill AI per analisi di testo e sentimenti

Cosa ottieni

• → Analisi del sentiment con esempi — valutazione complessiva del sentiment positivo, negativo, neutro e misto, sentiment per argomento e tema all'interno di un documento, valutazione dell'intensità (fortemente negativo vs lievemente negativo), identificazione del tono emotivo (rabbia, soddisfazione, frustrazione, piacere), e sentiment delle recensioni clienti suddiviso per prodotto, servizio o attributo
• → Analisi tematica — temi ricorrenti identificati e codificati sistematicamente utilizzando la metodologia di Braun & Clarke, costruzione di gerarchie tematiche (temi e sotto-temi), valutazione di rilevanza e frequenza, e applicazione di codifica a priori o emergente a seconda che il quadro analitico sia preesistente o generato dai dati
• → Analisi dei dati di ricerca qualitativa — analisi di trascrizioni di interviste e focus group, codifica tematica su più interviste, identificazione di schemi, sintesi dei risultati chiave in formato scritto strutturato e presentazione dei risultati di ricerca qualitativa come analisi di qualità pubblicabile con evidenze citate
• → Analisi di feedback di clienti e dipendenti — analisi dei commenti aperti NPS, suddivisione verbatim CSAT, analisi delle risposte aperte nei sondaggi dipendenti, sentiment dei commenti sui social media e identificazione dei temi nelle recensioni clienti con citazioni specifiche a supporto di ogni risultato
• → Analisi del contenuto e del discorso — analisi della frequenza di termini e frasi chiave, identificazione dell’inquadramento tematico (come un argomento è presentato, non solo cosa viene detto), identificazione di tecniche persuasive e retoriche, analisi del linguaggio e del tono del brand, e cosa manca in un testo oltre a ciò che è presente
• → Analisi testuale applicata in vari settori — analisi della copertura mediatica e stampa, analisi del linguaggio politico e delle politiche, revisione del linguaggio contrattuale e legale, analisi delle comunicazioni competitive e progettazione di quadro analitico e strategia di campionamento per dataset di grandi dimensioni che superano ciò che può essere elaborato direttamente in una singola sessione

Come installare

Scarica il file .md → apri Claude → incolla il contenuto del file nel prompt di sistema o nelle istruzioni del progetto → incolla il testo, le recensioni, le trascrizioni o i feedback che desideri analizzare → Mira identifica i temi, valuta il sentiment e produce risultati con evidenze citate all’istante. Incolla direttamente il contenuto — per dataset molto grandi progetta il quadro analitico e l’approccio di campionamento.