NLP
su Testi Aziendali

Smistamento email e ticket

• Classificazione per reparto e priorità
• Estrazione dati (ordine, cliente, problema)
• Routing su CRM/ticketing
• KPI su tempi e categorie

Sentiment e reclami

• Sentiment analysis e trend
• Topic principali e cause
• Alert su picchi negativi
• Report periodici

Estrazione entità

• Nomi, aziende, luoghi, prodotti
• Normalizzazione e deduplica
• Collegamento a record CRM
• Dataset pronto per BI

E-commerce e retail

Classifichiamo le email post-vendita (resi, spedizioni, garanzia) e estraiamo numero ordine, SKU e motivo. Le ticket Zendesk/Freshdesk si aprono già etichettate con priorità in base al sentiment.

Studi professionali

Smistamento richieste verso reparto (amministrazione, legale, commerciale) da form e PEC. Entità come partita IVA, ragione sociale e scadenze finiscono in campi strutturati del gestionale.

Industria e B2B

Analisi verbali di ticket manutenzione: estrazione codice impianto, sintomo e urgenza. Report mensile su topic ricorrenti per qualità e formazione del customer care.

Quale accuracy posso aspettarmi?

Partiamo da un campione reale (500–2000 messaggi) e fissiamo soglie per categoria. Con dizionari di dominio e feedback umano su casi dubbi si supera spesso il 90% F1 sulle classi principali.

Funziona solo in italiano?

No: gestiamo italiano, inglese e mix multilingua su ticket turistici o export. Per altre lingue valutiamo modello e costi per volume.

Come si integra con il mio stack?

API REST, webhook, code (RabbitMQ/SQS) o job schedulati su export CSV. I risultati arrivano come JSON con label, score, entità e testo evidenziato.

Dati sensibili e GDPR

Pseudonimizzazione opzionale, retention configurabile, hosting UE e DPA. I modelli possono restare on-prem o su VPC dedicata se richiesto dal cliente.