Analyse van klantentevredenheid: complete gids voor 2026
Doorbraaktechnologieën zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking hebben een aantal bijzonder indrukwekkende hulpmiddelen gecreëerd voor klantenservice, marketing en bedrijfsinformatie.
Een van deze hulpmiddelen, dat wordt gebruikt om de klantervaring te verbeteren, is sentimentanalyse van klanten, ook wel opiniemining genoemd. In wezen is het een vorm van datawetenschap die software gebruikt om de sentimenten in een tekst te ontcijferen: positief, negatief, neutraal of mogelijk een bron van nieuwe inzichten. De gegevens die je uit dit soort analyses verkrijgt, kunnen helpen bij tal van aspecten van bedrijfsvoering en marketing. Het is dus zeker een hulpmiddel dat het verkennen waard is.
De basisfunctie van sentimentanalyse van klanten is het beoordelen van de toon van de taal die klanten gebruiken en het toekennen van een sentimentscore, of polariteit, aan de gegevens. Je kunt gegevens uit allerlei bronnen halen:
Sign up to access the full article
Unlock more content to help you turn AI into leverage, design experiences that build trust, and drive business impact.
Have an account? Log In
- Webformulieraanvragen
- Socialemediaplatforms
- Enquêteantwoorden
- Enquêtes en portalen voor klantfeedback
- Klantbeoordelingen
- Nieuwsartikelen
- Interacties met chatbots
- en meer!
Sentimentanalyse van klanten is nog steeds een relatief nieuw deelgebied van gegevensanalyse, maar er valt veel over te leren. Laten we erin duiken.
Hoe werkt sentimentanalyse van klanten?
Nu je weet wat sentimentanalyse van klanten is, bekijken we een eenvoudig voorbeeld van hoe sentimentanalyse van klanten werkt. Kort gezegd gebruikt de technologie een categoriseringssysteem dat verschillende woorden in een bepaalde tekst classificeert om inzicht te krijgen in het algehele sentiment van klantfeedback.
Stel bijvoorbeeld dat het sentimentanalysesysteem is geprogrammeerd om te herkennen dat blij een positief woord is. Wanneer klanten een beoordeling achterlaten waarin ze zeggen dat ze blij zijn met een product, rangschikt de sentimentanalysetool voor klanten de uitspraak aan de hand van een polariteitsbeoordeling. Deze wordt weergegeven als een numerieke waarde tussen -1 (zeer negatief sentiment), 0 (neutraal sentiment) en +1 (zeer positief sentiment). Deze numerieke waarde wordt ook wel een sentimentscore genoemd. Omdat het een hulpmiddel is dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie, wordt sentimentanalysesoftware na verloop van tijd beter en nauwkeuriger naarmate het meer gegevens verzamelt.
Als de meeste reacties op een bericht op sociale media of op een productbeoordeling negatieve woorden bevatten, zoals boos of ontevreden, kan het bedrijf zo snel mogelijk corrigerende maatregelen nemen in plaats van af te wachten tot er een kwantitatieve spreadsheet verschijnt met een uitsplitsing van de geretourneerde producten.
Sentimentanalysetools voor klanten gebruiken ook tekstanalyse om vast te stellen wanneer sentiment wordt uitgedrukt. Bijwoorden houden bijvoorbeeld vaak verband met emoties, terwijl eigennamen betrekking hebben op mensen of plaatsen.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Hier wordt het wat complexer: het woord cool betekent letterlijk lage temperatuur. Maar wanneer het in klantfeedback wordt gebruikt of door een klant wordt ingezet om een product te beschrijven, is cool waarschijnlijk een positieve uitspraak die enthousiasme of klanttevredenheid aangeeft. De machinelearningmodellen voor sentimentanalyse van klanten zijn ontworpen om natuurlijke taal te begrijpen: de werkelijke emotie en intentie achter klantfeedback, los van de letterlijke betekenis. Een sentimentanalysetool die machine learning gebruikt, zou cool als positief classificeren.
Menselijke taal is behoorlijk ingewikkeld, dus het is geen verrassing dat de technologie die we gebruiken om taal te analyseren dat ook is. De meeste tools gebruiken geavanceerde machinelearningalgoritmen en diep leren om tekst te classificeren op basis van aanvullende kenmerken zoals intentie of context, en niet alleen sentiment. Voor bedrijven die hun klanten beter willen begrijpen, zijn al deze gegevens goud waard. Contextueel semantisch zoeken kan bijvoorbeeld een groot aantal tweets waarin wordt geklaagd over een prijsverhoging classificeren als relevant voor prijs, zelfs als het woord prijs nergens letterlijk wordt genoemd. Stel dat iemand een statusupdate plaatst met de tekst: “Ik kan niet geloven hoeveel deze ritdienst in rekening heeft gebracht voor slechts één blok! Ik zal maandenlang blut zijn!” Met behulp van NLP zouden je sentimentanalysetools voor klanten hebben geleerd dat blut een informele term in het gangbare lexicon is die verband houdt met prijs. Daarom zullen ze de relevante gegevens toch herkennen.
Gegevens die worden gebruikt voor sentimentanalyse van klanten
Als algemene regel kun je elke schriftelijke of mondelinge klantfeedback gebruiken voor sentimentanalyse. Daaronder vallen opmerkingen op sociale media, op forums, in onlinebeoordelingen op de productpagina van het bedrijf of op vakblogs, in enquêtes of in chats van supporttickets. Je kunt zelfs online gegevenssets voor sentimentanalyse van klanten kopen.
Als je een proactieve aanpak wilt hanteren, verzamel je dergelijke gegevens door tevredenheidsenquêtes naar klanten te sturen of om beoordelingen te vragen waaraan open vragen zijn toegevoegd.
Gerelateerd artikel: Beste software voor enquêteanalyse
Monitoring van sociale media (of sociale “luisteranalyse”)
Merken kunnen een grote hoeveelheid feedback van klanten verzamelen, vooral op sociale media. Hoewel het klopt dat de meeste mensen zich pas tot Twitter wenden wanneer er iets is misgegaan, kunnen gesprekken op socialemediaplatforms of beoordelingssites een schat aan informatie bieden over het sentiment van klanten. Het volgen van vermeldingen van bepaalde woorden en zinnen, of zelfs complexe zoekopdrachten op socialemediaplatforms en andere online locaties, wordt sociale luisteranalyse genoemd. Hierbij worden hulpmiddelen voor sentimentanalyse van klanten toegepast om het sentiment over producten en diensten te volgen. Met behulp van een methode die merkmelding wordt genoemd, volgt sociale luisteranalyse bijvoorbeeld elke vermelding van je merknaam en wordt sentimentanalyse gebruikt om trends in het sentiment van klanten te identificeren.
Sociale luisteranalyse helpt om sentimentanalyse nog robuuster te maken, doordat het machinelearningmodel dat eraan ten grondslag ligt zijn mogelijkheden voor diep leren uitbreidt.
Toepassingen en gebruiksscenario’s van sentimentanalyse
Je kunt sentimentanalyse voor veel meer gebruiken dan alleen het passief verzamelen van gegevens over het sentiment van klanten — het zou een vergissing zijn om het slechts als een hulpmiddel voor grote hoeveelheden gegevens te beschouwen. Het machinaal leren dat veel hulpmiddelen voor sentimentanalyse gebruiken, stelt gebruikers in staat om kwalitatieve gegevens te verzamelen die, in combinatie met kwantitatieve meetgegevens, kunnen worden gebruikt als een krachtig hulpmiddel voor talloze bedrijfs- en marketinggebieden.
Sentimentanalyse van klanten gebruiken om de klantenservice te verbeteren
Een veelvoorkomende toepassing van sentimentanalyse is het ondersteunen van klanten en de klantenservice. Wanneer een opmerking van een klant als negatief wordt gemarkeerd, kunnen automatiseringen worden ingesteld om het probleem efficiënt aan te pakken. De opmerking kan bijvoorbeeld in de chatwachtrij worden geplaatst van een medewerker van de klantenservice die gespecialiseerd is in het kalmeren van boze klanten.
Je kunt sentimentanalyse ook gebruiken om snel het algemene sentiment van een volledige demografische groep te verzamelen. Dankzij dit soort tekstmining kunnen bedrijven flexibeler reageren op de behoeften van klanten.
Als iemand een vernietigende beoordeling op sociale media achterlaat, kunnen sommige hulpmiddelen voor sentimentanalyse dit gebruiken om het socialemedia-team te waarschuwen. Vervolgens kan iemand snel contact opnemen met de klant via de berichtenapp van het platform, waardoor de klantenservice sneller en persoonlijker wordt. Dit type sentimentanalyse van sociale media biedt veel nieuwe perspectieven, omdat mensen doorgaans informeler en directer zijn in gesprekken via berichtenapps.
Sentimentanalyse gebruiken om merkbekendheid en communicatie te vergroten
De emoties die mensen bij een product of dienst hebben — en de taal die ze gebruiken om die gevoelens te uiten — kunnen een enorme impact hebben op dat bedrijf. Mensen luisteren doorgaans naar hun vrienden en familie als het om aanbevelingen gaat.
Sentimentanalyse kan ook helpen om contentcreatie en communicatie met klanten beter te richten door middel van emotiedetectie, waarmee de gevoelens van een klant over een product of situatie worden vastgesteld. Blogs, oproepen tot actie en andere technieken om mensen aan te zetten tot actie kunnen worden gericht en gebaseerd op wat je weet over de gemoedstoestand van je demografische groep. Als je weet welke emotie je communicatie bij klanten oproept, kun je bepalen wat de beste manier is om contact op te nemen, of dat nu via sociale media, een landingspagina op een website, een enquête of een e-mailcampagne gebeurt.
Deze hulpmiddelen kunnen ook helpen bepalen welke toon je moet gebruiken en waar je die moet inzetten. Mensen reageren mogelijk positiever op een informele toon op sociale media en in een nieuwsbrief, maar geven misschien de voorkeur aan formelere taal in een klantenservicesituatie. Sentimentanalyse van klanten kan je vertellen hoe je mensen die via allerlei communicatiekanalen met je merk in contact komen, het beste kunt aanspreken.
De marketingstrategie verfijnen met sentimentanalyse van klanten
De emotionele reactie van mensen op een marketingcampagne houdt rechtstreeks verband met het succes of falen ervan. Dit vergroot het inzicht in klanttevredenheid, zowel in wat daaraan bijdraagt als in wat dat niet doet.
Wanneer een bedrijf een nieuwe marketingcampagne lanceert, kan het sentimentanalyse van klanten gebruiken voor marktonderzoek en om de reacties van de doelgroep op de campagne te peilen. Vervolgens kan het bedrijf de marketingstrategie aanpassen of herzien op basis van de analyse. Het identificeren van veelvoorkomende sentimenten over een product of dienst kan de basis vormen voor een effectieve marketingcampagne die in realtime inspeelt op het sentiment van klanten.
Als een campagne een negatief sentiment oproept, is dat schadelijk voor zowel de merkreputatie als de verkoop of groei van het product of de dienst. Hier komt de geavanceerde verfijning van een hulpmiddel voor sentimentanalyse bijzonder goed van pas. Deze hulpmiddelen gaan verder dan alleen vaststellen dat een advertentie niet goed presteert — ze kunnen specifieke sentimenten ten opzichte van een campagne identificeren en de specifieke aspecten herkennen die deze sentimenten oproepen.
De emotionele reactie op communicatie kan ook richting geven aan directe campagnes. Sentimentanalyse kan een bedrijf laten zien dat jongere mensen een hekel hebben aan e-mail en dat een oudere demografische groep sociale media niet prettig vindt. Het bedrijf kan hierop reageren door een e-mailcontactmogelijkheid voor oudere klanten en een chatoptie voor de jongere demografische groep in te stellen.
Een concurrentieanalyse uitvoeren
Je bent niet alleen beperkt tot het bestuderen van de sentimenten van je eigen klanten—you kunt ook de sentimenten van je concurrenten analyseren! Dit kan ongelooflijk nuttig zijn om te zien hoe je het doet ten opzichte van de andere zwaargewichten in jouw branche. Wie heeft de beste reputatie? Wie heeft de meest ontevreden klanten in zijn reactieketens? Er valt zoveel inzicht te halen uit het beoordelen van de successen en mislukkingen van andere bedrijven!
Producten of diensten verbeteren
Wanneer mensen consequent berichten plaatsen over veelvoorkomende problemen en negatieve thema’s met betrekking tot een specifiek product of een specifieke dienst, kun je de gegevens beoordelen om te zien wat er moet veranderen. Inzicht in wat je klanten echt willen is ontzettend waardevol—het kan je helpen een nog beter aanbod te creëren!
Longitudinaal sentimentonderzoek
Zoals ik eerder al zei, wordt AI bij sentimentanalyse van klanten slimmer naarmate het in de loop der tijd meer informatie verzamelt. Een van de belangrijkste voordelen van voortdurende, langdurige gegevensanalyse is de mogelijkheid om veranderingen in de loop der tijd te volgen. Hoe verhoudt de reputatie van je merk zich tot de situatie vijf jaar geleden? Analyseer de trends om te beoordelen wat er is veranderd en waarom.
Hulpmiddelen voor sentimentanalyse
Er zijn veel hulpmiddelen beschikbaar voor sentimentanalyse van klanten, maar ze zijn niet allemaal hetzelfde.
Sommige zijn al geïntegreerd in software voor beheer van sociale media. Andere zijn gebaseerd op stemgeluid en kunnen worden gebruikt om de toon te detecteren in een callcenter of klantenserviceomgeving via de telefoon. Weer andere functioneren specifiek als platforms voor sentimentanalyse die via een API in meerdere omgevingen kunnen worden geïmplementeerd of geïntegreerd, zoals het geval is met de Natural Language Toolkit (NLTK), een op Python gebaseerde suite met hulpmiddelen voor natuurlijke taalverwerking in het Engels. Platforms voor klantinzichten kunnen ook worden gebruikt om sentimentanalyse uit te voeren, omdat ze zijn ontworpen om klantgegevens te verzamelen en te analyseren om consumentengedrag en -attitudes te beoordelen.
Waar je op moet letten bij hulpmiddelen voor sentimentanalyse
Het doornemen van alle beschikbare opties voor hulpmiddelen voor sentimentanalyse kan overweldigend worden. Er zijn enkele functies die je zeker in gedachten wilt houden.
Als je vooral geïnteresseerd bent in het monitoren van sociale media, moet je zorgen voor eenvoudige integratie met socialemediaplatforms en zoeken naar rapporten die inzicht geven in sentimentanalyse van sociale media.
De mogelijkheden van je bedrijf zijn belangrijk. Sommige hulpmiddelen werken direct uit de doos, terwijl andere aanzienlijke programmeerkennis vereisen.
Vind het juiste hulpmiddel voor sentimentanalyse door heel duidelijk te bepalen welke gegevens je probeert te verzamelen en een idee te hebben van hoe je deze wilt gebruiken.
De populairste hulpmiddelen voor sentimentanalyse van klanten
Er is geen gebrek aan verbluffende hulpmiddelen om de sentimenten van je klanten te beoordelen! Hier zijn enkele opmerkelijke hulpmiddelen voor sentimentanalyse die beschikbaar zijn voor bedrijven die hun strategieën voor klantervaring naar een hoger niveau willen tillen.
Wil je meer leren over sentimentanalyse? Hier zijn enkele uitstekende vervolgartikelen om voort te bouwen op wat je hebt geleerd:
Voor meer inhoud over opkomende CX-trends kun je je abonneren op onze nieuwsbrief.
