Przełomowe technologie, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, stworzyły niezwykle imponujące narzędzia do obsługi klienta, marketingu i analizy biznesowej.
Jednym z tych narzędzi, wykorzystywanym do poprawy jakości obsługi klienta, jest analiza nastrojów klientów, znana również jako eksploracja opinii. Zasadniczo jest to rodzaj analityki danych, która wykorzystuje oprogramowanie do odczytywania nastrojów przekazywanych w tekście — niezależnie od tego, czy są one pozytywne, negatywne, neutralne, czy stanowią potencjalne źródło nowych spostrzeżeń. Dane uzyskane dzięki tego rodzaju analizie mogą pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących wielu aspektów działalności i marketingu, dlatego zdecydowanie warto zainteresować się tym narzędziem.
Podstawową funkcją analizy nastrojów klientów jest ocena tonu języka używanego przez klientów i przypisanie danym wyniku nastroju, czyli biegunowości. Dane można pobierać z wielu źródeł:
- Zapytania z formularzy internetowych
- Platformy mediów społecznościowych
- Odpowiedzi na ankiety
- Ankiety i portale z opiniami klientów
- Opinie klientów
- Artykuły prasowe
- Interakcje z chatbotami
- i nie tylko!
Analiza nastrojów klientów jest wciąż stosunkowo nową dziedziną analityki, ale można się o niej wiele dowiedzieć. Przyjrzyjmy się jej.
Jak działa analiza nastrojów klientów?
Skoro wiesz już, czym jest analiza nastrojów klientów, przyjrzyjmy się prostemu przykładowi jej działania. W skrócie technologia wykorzystuje system kategoryzowania przypisany do różnych słów w danym tekście, aby określić ogólny nastrój opinii klienta.
Załóżmy na przykład, że system analizy nastrojów jest zaprogramowany tak, aby rozpoznawać, że słowo szczęśliwy ma pozytywne znaczenie. Gdy klienci wystawiają opinię, w której stwierdzają, że są zadowoleni z produktu, narzędzie do analizy nastrojów klientów ocenia wypowiedź za pomocą skali biegunowości reprezentowanej przez wartość liczbową od -1 (bardzo negatywny nastrój), przez 0 (neutralny nastrój), do +1 (bardzo pozytywny nastrój). Ta wartość liczbowa jest również nazywana wynikiem nastroju. Ponieważ jest to narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję, oprogramowanie do analizy nastrojów z czasem staje się coraz lepsze i dokładniejsze, ponieważ zyskuje dostęp do większej ilości danych.
Jeśli większość komentarzy pod postem w mediach społecznościowych lub opinią o produkcie zawiera negatywne słowa, takie jak zły lub niezadowolony, firma może natychmiast podjąć działania naprawcze, zamiast czekać na arkusz kalkulacyjny przedstawiający ilościowe zestawienie zwrotów produktów.
Narzędzia do analizy nastrojów klientów wykorzystują również analizę tekstu do określania, kiedy wyrażany jest określony nastrój. Na przykład przysłówki często odnoszą się do emocji, podczas gdy nazwy własne odnoszą się do osób lub miejsc.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
W tym miejscu sprawa staje się bardziej złożona — słowo cool dosłownie oznacza niską temperaturę. Jednak użyte w opinii klienta lub przez klienta do opisania produktu słowo cool prawdopodobnie jest pozytywnym stwierdzeniem wskazującym na entuzjazm lub zadowolenie klienta. Modele uczenia maszynowego wykorzystywane w analizie nastrojów klientów służą do rozumienia języka naturalnego, czyli rzeczywistych emocji i intencji kryjących się za opinią klienta, niezależnie od jej dosłownego znaczenia. Narzędzie do analizy nastrojów wykorzystujące uczenie maszynowe oceni słowo cool jako pozytywne.
Język ludzki jest dość skomplikowany, więc nic dziwnego, że technologia używana do jego analizowania również taka jest. Większość narzędzi wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i uczenie głębokie do klasyfikowania tekstu na podstawie dodatkowych cech, takich jak intencja lub kontekst, a nie tylko nastrój. Dla firm, które chcą lepiej rozumieć swoich klientów, wszystkie te dane są niezwykle cenne. Na przykład kontekstowe wyszukiwanie semantyczne może sklasyfikować dużą liczbę tweetów skarżących się na podwyżkę cen jako powiązane z ceną, nawet jeśli słowo cena nigdy nie pojawia się wprost. Załóżmy więc, że ktoś publikuje aktualizację statusu o treści: „Nie mogę uwierzyć, ile ta przejażdżka kosztowała za przejechanie zaledwie jednej przecznicy! Przez wiele miesięcy będę bez pieniędzy!”. Korzystając z NLP, narzędzia do analizy nastrojów klientów nauczyłyby się, że słowo bez pieniędzy jest potocznym określeniem obecnym w powszechnym słowniku i związanym z ceną, dlatego nadal rozpoznałyby odpowiednie dane.
Dane wykorzystywane do analizy nastrojów klientów
Zgodnie z ogólną zasadą do analizy nastrojów można wykorzystać dowolne pisemne lub ustne opinie klientów. Obejmuje to komentarze w mediach społecznościowych, na forach, w internetowych opiniach na stronie produktu firmy lub blogach branżowych, w ankietach oraz na czatach dotyczących zgłoszeń do pomocy technicznej. Zestawy danych do analizy nastrojów klientów można nawet kupić w internecie.
Jeśli chcesz przyjąć proaktywne podejście, zbieraj takie dane, wysyłając ankiety satysfakcji klientów lub prosząc o oceny uzupełnione o pytania otwarte.
Powiązany artykuł: Najlepsze oprogramowanie do analizy ankiet
Have an account? Log In
Monitorowanie mediów społecznościowych (lub „nasłuchiwanie” społecznościowe)
Marki mogą gromadzić dużą ilość opinii klientów, zwłaszcza w mediach społecznościowych. Choć prawdą jest, że większość osób korzysta z Twittera dopiero wtedy, gdy coś pójdzie nie tak, rozmowy prowadzone na platformach społecznościowych lub stronach z recenzjami mogą dostarczać bogatych informacji na temat opinii klientów. Śledzenie wzmianek o określonych słowach i frazach, a nawet złożonych zapytań w mediach społecznościowych i innych miejscach w internecie, nazywa się nasłuchiwaniem społecznościowym. Wykorzystuje ono narzędzia do analizy opinii klientów, aby śledzić ich nastawienie do produktów i usług. Na przykład za pomocą metody zwanej wzmianką o marce nasłuchiwanie społecznościowe śledzi każdorazowe wspomnienie nazwy marki i wykorzystuje analizę sentymentu do identyfikowania trendów w opiniach klientów.
Nasłuchiwanie społecznościowe pomaga uczynić analizę sentymentu znacznie bardziej kompleksową, ponieważ leżący u jej podstaw model uczenia maszynowego zwiększa swoje możliwości głębokiego uczenia.
Przypadki użycia i zastosowania analizy sentymentu
Analizę sentymentu można wykorzystywać do znacznie większej liczby celów niż bierne gromadzenie danych na temat opinii klientów — błędem byłoby postrzeganie jej wyłącznie jako kolejnego narzędzia do obsługi dużych zbiorów danych. Wykorzystywane przez wiele narzędzi do analizy sentymentu uczenie maszynowe umożliwia użytkownikom gromadzenie danych jakościowych, które w połączeniu ze wskaźnikami ilościowymi mogą służyć jako potężne narzędzie w niezliczonych obszarach działalności biznesowej i marketingu.
Wykorzystanie analizy opinii klientów do poprawy obsługi klienta
Jednym z typowych zastosowań analizy sentymentu jest pomoc w obsłudze klientów. Gdy komentarz klienta zostanie oznaczony jako negatywny, można skonfigurować automatyzacje, aby skutecznie rozwiązać problem. Na przykład komentarz może trafić do kolejki czatu przedstawiciela działu obsługi klienta, który specjalizuje się w uspokajaniu zdenerwowanych klientów.
Analizę sentymentu można również wykorzystać do szybkiego agregowania ogólnych opinii całej grupy demograficznej. Ten rodzaj eksploracji tekstu zwiększa zdolność firm do sprawnego reagowania na potrzeby klientów.
Jeśli ktoś opublikuje w mediach społecznościowych pełną złości recenzję, niektóre narzędzia do analizy sentymentu mogą wykorzystać tę informację do powiadomienia zespołu ds. mediów społecznościowych. Następnie pracownik może szybko skontaktować się z klientem za pośrednictwem aplikacji do przesyłania wiadomości na danej platformie, dodając do obsługi klienta element szybkości i personalizacji. Ten rodzaj analizy sentymentu w mediach społecznościowych zapewnia wiele nowych perspektyw, ponieważ ludzie zazwyczaj prowadzą bardziej swobodne i bezpośrednie rozmowy w aplikacjach do przesyłania wiadomości.
Wykorzystanie analizy sentymentu do zwiększania świadomości marki i usprawniania komunikacji
Emocje, jakie ludzie żywią wobec produktu lub usługi — oraz język, którego używają do wyrażania tych uczuć — mogą mieć ogromny wpływ na daną firmę. Jeśli chodzi o rekomendacje, ludzie zwykle słuchają swoich przyjaciół i rodziny.
Analiza sentymentu może również pomóc w lepszym ukierunkowaniu tworzenia treści i komunikacji z klientami dzięki wykrywaniu emocji, które identyfikuje odczucia klienta dotyczące produktu lub sytuacji. Blogi, wezwania do działania i inne techniki nakłaniania można kierować do odbiorców na podstawie wiedzy o stanie emocjonalnym danej grupy demograficznej. Wiedza o tym, jakie emocje wywołuje komunikacja u klientów, może pomóc w wyborze najlepszego sposobu kontaktu — niezależnie od tego, czy odbywa się on za pośrednictwem mediów społecznościowych, strony docelowej witryny, ankiety czy masowej wiadomości e-mail.
Narzędzia te mogą również pomóc zawęzić wybór tonu komunikacji i określić, gdzie go stosować. Ludzie mogą pozytywniej reagować na swobodny ton w mediach społecznościowych i biuletynie, ale w sytuacji związanej z obsługą klienta mogą preferować bardziej formalny język. Analiza opinii klientów może wskazać, jak najlepiej zwracać się do osób kontaktujących się z marką za pośrednictwem różnego rodzaju kanałów komunikacji.
Udoskonalanie strategii marketingowej za pomocą analizy opinii klientów
To, jak ludzie reagują emocjonalnie na kampanię marketingową, jest bezpośrednio związane z jej sukcesem lub porażką. Zwiększa to zrozumienie satysfakcji klienta — zarówno tego, co do niej prowadzi, jak i tego, co jej nie sprzyja.
Gdy firma uruchamia nową kampanię marketingową, może wykorzystać analizę opinii klientów do przeprowadzenia badań rynku i oceny reakcji grupy docelowej na kampanię. Następnie może dostosować lub przemyśleć strategię marketingową na podstawie przeprowadzonej analizy. Identyfikowanie typowych opinii na temat produktu lub usługi może stać się zalążkiem skutecznej kampanii marketingowej, która reaguje na opinie klientów w czasie rzeczywistym.
Jeśli kampania wywołuje negatywne odczucia, zaszkodzi zarówno reputacji marki, jak i sprzedaży lub rozwojowi produktu czy usługi. Właśnie tutaj szczególnie przydatne są zaawansowane możliwości narzędzia do analizy sentymentu. Narzędzia te wykraczają poza samo stwierdzenie, że reklama nie przynosi dobrych rezultatów — mogą identyfikować konkretne opinie dotyczące kampanii i rozpoznawać poszczególne elementy, które je wywołują.
Reakcje emocjonalne na działania informacyjne mogą również kierować kampaniami bezpośrednimi. Analiza sentymentu może wskazać firmie, że młodsi ludzie nie lubią poczty elektronicznej, a starsza grupa demograficzna nie przepada za mediami społecznościowymi. Firma może wówczas zareagować, konfigurując kontakt e-mailowy dla starszych klientów oraz opcję czatu dla młodszej grupy demograficznej.
Przeprowadzanie analizy konkurencji
Nie jesteś ograniczony wyłącznie do badania opinii własnych klientów — możesz również analizować opinie klientów konkurencji! Może to być niezwykle przydatne, aby zobaczyć, jak wypadasz na tle innych ważnych graczy w swojej branży. Kto ma najlepszą reputację? Kto ma najbardziej niezadowolonych klientów w sekcjach komentarzy? Ocena sukcesów i porażek innych firm dostarcza niezwykle wielu cennych informacji!
Udoskonalanie produktów lub usług
Gdy ludzie regularnie publikują informacje o typowych problemach i negatywnych kwestiach dotyczących konkretnego produktu lub usługi, możesz przeanalizować dane, aby sprawdzić, co wymaga zmiany. Wiedza o tym, czego naprawdę chcą Twoi klienci, jest niezwykle cenna — może pomóc Ci stworzyć jeszcze lepszą ofertę!
Badania opinii w ujęciu podłużnym
Jak wspomniano wcześniej, AI w analizie opinii klientów staje się coraz skuteczniejsza wraz z gromadzeniem większej ilości informacji. Jedną z głównych korzyści płynących z ciągłej, długoterminowej analizy danych jest możliwość monitorowania zmian w czasie. Jak reputacja Twojej marki wypada w porównaniu z jej stanem sprzed pięciu lat? Przeanalizuj trendy, aby ocenić, co się zmieniło i dlaczego.
More Articles
Narzędzia do przeprowadzania analizy opinii
Dostępnych jest wiele narzędzi do przeprowadzania analizy opinii klientów, ale nie wszystkie działają tak samo.
Niektóre są już zintegrowane z oprogramowaniem do zarządzania mediami społecznościowymi. Inne bazują na głosie i mogą służyć do wykrywania tonu wypowiedzi w centrum telefonicznym lub podczas obsługi klienta przez telefon. Jeszcze inne działają konkretnie jako platformy do analizy opinii, które można wdrażać lub integrować z wieloma środowiskami za pośrednictwem API, tak jak w przypadku zestawu narzędzi języka naturalnego (NLTK), bazującego na Pythonie pakietu narzędzi do przetwarzania języka naturalnego w języku angielskim. Platformy analityki klientów również mogą być wykorzystywane do przeprowadzania analizy opinii, ponieważ są przeznaczone do gromadzenia i analizowania danych klientów w celu oceny zachowań i postaw konsumentów.
Na co zwrócić uwagę w narzędziach do analizy opinii
Przeglądanie wszystkich dostępnych opcji narzędzi do analizy opinii może być przytłaczające. Należy pamiętać o kilku funkcjach, których zdecydowanie warto szukać.
Jeśli szczególnie interesuje Cię monitoring mediów społecznościowych, upewnij się, że narzędzie łatwo integruje się z platformami mediów społecznościowych, i szukaj raportów zapewniających wgląd w analizę opinii w mediach społecznościowych.
Możliwości Twojej firmy mają znaczenie. Podczas gdy niektóre narzędzia są gotowe do użycia, inne wymagają znacznej wiedzy z zakresu programowania.
Wybierz odpowiednie narzędzie do analizy opinii, dokładnie określając, jakie dane chcesz gromadzić, oraz zastanawiając się, jak chcesz je wykorzystywać.
Najpopularniejsze narzędzia do analizy opinii klientów
Nie brakuje niesamowitych narzędzi do oceny opinii klientów! Oto kilka godnych uwagi narzędzi do analizy opinii dostępnych dla firm, które chcą przenieść swoje strategie dotyczące obsługi klienta na wyższy poziom.
Chcesz dowiedzieć się więcej o analizie opinii? Oto kilka doskonałych materiałów uzupełniających, które pomogą Ci rozwinąć zdobytą wiedzę:
- Czy analiza opinii jest uczeniem maszynowym?
- Jak przeprowadzać analizę opinii w mediach społecznościowych
Aby znaleźć więcej treści na temat najnowszych trendów w obszarze CX, zapisz się do naszego newslettera.
