Riassunto analitico
Molte imprese hanno implementato i social media nei loro sistemi di gestione delle relazioni con i clienti. In tale contesto, la cortesia contribuisce a ottenere un’interazione online soddisfacente tra clienti e aziende, soprattutto quando sono presenti lamentele da parte dei primi. Partendo da questi presupposti, l’obiettivo del nostro lavoro è quello di fornire una maggiore comprensione dell’utilizzo della cortesia nella gestione delle lamentele dei clienti sui social media. Nello specifico, abbiamo realizzato un’analisi quantitativa delle strategie di cortesia e degli atti linguistici che rappresentano una minaccia per gli interlocutori usati rispettivamente dai clienti e dalle imprese. Alla luce di ciò, abbiamo raccolto 300 conversazioni in inglese tra consumatori e brand dagli account Instagram di Bershka, Pull&Bear e Stradivarius. Tutte le conversazioni sono avvenute prima del 31 dicembre 2020 e tutte si sono sviluppate a partire da lamentele dei clienti riguardanti gli ordini, i prodotti, il servizio clienti e/o il brand stesso. Ci siamo focalizzati sul primo scambio di ogni conversazione e, attenendoci alla teoria della cortesia di Brown e Levinson (1987), abbiamo identificato tutte le strategie e gli atti linguistici minacciosi usati nel nostro data set. Per fare ciò, ci siamo serviti di UAM CorpusTool, uno strumento per l’annotazione dei corpora testuali. Analizzati i dati, abbiamo estrapolato dei risultati interessanti. Essi mostrano che i consumatori hanno principalmente usato lamentele e richieste come atti linguistici minacciosi, mentre le strategie di cortesia più utilizzate sono state i saluti informali come indicatori di appartenenza a un gruppo, la spersonalizzazione e la resa indiretta degli atti. Per quanto riguarda i brand, gli atti linguistici minacciosi più frequenti sono stati gli ordini e i ringraziamenti, ridimensionati grazie a strategie di cortesia quali i saluti informali (come per i consumatori), le promesse, la minimizzazione degli atti espliciti e la cooperazione. In generale, abbiamo visto che i consumatori hanno realizzato più atti linguistici minacciosi rispetto ai brand, mentre questi hanno usato quasi il doppio delle strategie di cortesia rispetto ai primi. Con l'intenzione di raffinare i nostri risultati, li abbiamo corretti e reinterpretati sulla base di un ulteriore presupposto: gli atti linguistici che rappresentano una minaccia per chi parla (ad esempio, i ringraziamenti e le scuse) non hanno lo stesso effetto negativo sull’ascoltatore, quindi non intaccano la cooperazione che sta alla base dell’interazione. Inoltre, tali atti rendono chi parla più umile e innalzano l’ascoltatore, che potrebbe addirittura diventare più collaborativo. Per questo motivo, abbiamo unito gli atti linguistici minacciosi sopra citati alle strategie di cortesia e la differenza tra consumatori e brand è diventata ancora più evidente. Di fatto, i consumatori hanno realizzato il doppio degli atti linguistici minacciosi verso l’altro interlocutore, mentre i brand hanno utilizzato il triplo delle strategie di cortesia, insieme agli atti diretti a chi parla. In conclusione, il nostro lavoro fornisce un valido punto di partenza per analizzare l’utilizzo che le imprese fanno della cortesia e per individuare il modo migliore per sfruttarla.
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Abstract
Many firms have implemented social media in their customer relationship management systems. Within this framework, politeness contributes to a satisfactory online customer-firm interaction, especially when it involves customer complaints. Starting from these assumptions, our work aims at providing more insights into the use of politeness for customer complaint management on social media. More specifically, we carried out a quantitative analysis of the Face-Threatening Acts (FTAs henceforth) and the politeness strategies performed by customers and firms, respectively. In light of this, we gathered a set of 300 consumer-brand conversations in English from the Instagram accounts of Bershka, Pull&Bear, and Stradivarius. All interactions were carried out before December 31st, 2020 and they all started from a consumer complaining about orders, products, customer service, and/or the brand itself. We focused on the very first exchange in each conversation and, following Brown & Levinson’s (1987) politeness theory, we identified all the FTAs and the politeness strategies used in our data set. In order to do so, we relied on UAM CorpusTool for the annotation of text corpora. Once the data were analyzed, we derived some interesting findings. Our results show that, on the one hand, consumers mainly performed complaints and requests as FTAs. As for politeness strategies, they opted mostly for informal greetings as in-group identity markers, impersonalization, and conventional indirectness. On the other hand, orders and thanking were the most frequent FTAs carried out by brands. Nonetheless, they mitigated their ‘threats’ mainly through informal greetings (as consumers), promises, a minimization when doing FTAs baldly, and cooperation. In general, we found that consumers did more FTAs than brands, while brands did almost double the number of politeness strategies with respect to consumers. In order to refine our results, we corrected and reinterpreted our findings on the basis of a further assumption: FTAs that threaten the speaker’s faces (e.g., thanking and apologizing) do not harm the hearer, which means that they do not impact the cooperation between the interactants negatively. They rather humble the speaker in order to elevate the hearer, who may become even more cooperative. For this reason, we considered these acts together with politeness strategies and the difference between consumers and brands became more evident. For instance, consumers did more than double the number of FTAs directed to the hearer with respect to brands. For their part, brands did almost triple the amount of politeness strategies, together with FTAs directed to the speaker, in comparison with consumers. In conclusion, our work provides a valid starting point for analyzing how firms use politeness and for identifying the best way to exploit it.
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