Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi çığır açan teknolojiler, müşteri hizmetleri, pazarlama ve iş zekâsı için gerçekten etkileyici bazı araçların oluşturulmasını sağladı.
Müşteri deneyimini geliştirmek için kullanılan bu araçlardan biri, fikir madenciliği olarak da bilinen müşteri duyarlılığı analizidir. Temel olarak bu, bir metinde aktarılan duyarlılıkları (olumlu, olumsuz, tarafsız veya yeni içgörüler için potansiyel bir kaynak) çözümlemek üzere yazılımdan yararlanan bir veri bilimi türüdür. Bu tür bir analizden elde edeceğiniz veriler, işletme ve pazarlamanın pek çok yönüne ışık tutmaya yardımcı olabilir; dolayısıyla kesinlikle keşfetmeye değer bir araçtır.
Müşteri duyarlılığı analizinin temel işlevi, müşterilerin kullandığı dilin tonunu değerlendirmek ve verilere bir duyarlılık puanı veya kutupluluk atamaktır. Verileri pek çok yerden çekebilirsiniz:
- Web formu sorguları
- Sosyal medya platformları
- Anket yanıtları
- Müşteri geri bildirim anketleri ve portalları
- Müşteri değerlendirmeleri
- Haber makaleleri
- Sohbet robotlarıyla etkileşimler
- ve daha fazlası!
Müşteri duyarlılığı analizi hâlâ görece yeni bir analiz alt alanı, ancak öğrenilecek çok şey var. Hadi inceleyelim.
Müşteri duyarlılığı analizi nasıl çalışır?
Artık müşteri duyarlılığı analizinin ne olduğunu bildiğinize göre, müşteri duyarlılığı analizinin nasıl çalıştığına dair basit bir örneğe bakalım. Kısaca bu teknoloji, müşteri geri bildirimlerinin genel duyarlılığını anlamak için belirli bir metindeki farklı kelimelere atfedilen bir sınıflandırma sistemi kullanır.
Örneğin, duyarlılık analizi sisteminin mutlu kelimesinin olumlu bir kelime olduğunu tanımak üzere programlandığını varsayalım. Müşteriler bir ürünle ilgili mutlu olduklarını belirten bir değerlendirme bıraktığında, müşteri duyarlılığı analizi aracı ifadeyi bir kutupluluk derecesi kullanarak sıralar. Bu derece, -1 (çok olumsuz duyarlılık), 0 (tarafsız duyarlılık) ve +1 (çok olumlu duyarlılık) arasındaki sayısal bir değerle ifade edilir. Bu sayısal değere duyarlılık puanı da denir. yapay zekâdan yararlanan bir araç olduğu için duyarlılık analizi yazılımı, daha fazla veri elde ettikçe zaman içinde gelişir ve daha doğru sonuçlar verir.
Bir sosyal medya gönderisindeki veya ürün değerlendirmesindeki yorumların çoğu kızgın ya da memnuniyetsiz gibi olumsuz kelimeler içeriyorsa, şirket ürün iadelerini ayrıntılı olarak açıklayan nicel bir hesap tablosunu beklemek yerine derhâl düzeltici önlemler alabilir.
Müşteri duyarlılığı analizi araçları, duyarlılığın ne zaman ifade edildiğini belirlemek için metin analizinden de yararlanır. Örneğin zarflar genellikle duygularla, özel isimler ise kişilerle veya yerlerle ilişkilidir.
Doğal Dil İşleme (NLP)
İşin karmaşıklaştığı yer burasıdır: cool kelimesi tam anlamıyla düşük sıcaklık anlamına gelir. Ancak müşteri geri bildirimlerinde veya bir müşterinin ürünü tanımlamak için kullandığı durumlarda cool, heyecanı ya da müşteri memnuniyetini belirten olumlu bir ifade olabilir. Müşteri duyarlılığı analizinin makine öğrenimi modelleri, doğal dili, yani müşteri geri bildirimlerinin kelimesi kelimesine anlamının ötesindeki gerçek duyguyu ve amacı anlamaya çalışır. Makine öğreniminden yararlanan bir duyarlılık analizi aracı, cool kelimesini olumlu olarak sınıflandırır.
İnsan dili oldukça karmaşıktır; dolayısıyla onu analiz etmek için kullandığımız teknolojinin de karmaşık olması şaşırtıcı değildir. Çoğu araç, metni yalnızca duyarlılığa göre değil, amaç veya bağlam gibi ek özelliklere göre sınıflandırmak için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme kullanır. Müşterilerini daha iyi anlamak isteyen şirketler için tüm bu veriler altın değerindedir. Örneğin bağlamsal anlamsal arama, fiyat kelimesi açıkça hiç geçmese bile, fiyat artışından şikâyet eden çok sayıda tweet'i fiyatla ilgili olarak sınıflandırabilir. Diyelim ki biri, “Bu araç paylaşım hizmetinin sadece bir blok için ne kadar ücret aldığına inanamıyorum! Aylarca beş parasız kalacağım!” şeklinde bir durum güncellemesi paylaşıyor. NLP kullanıldığında müşteri duyarlılığı analizi araçlarınız, beş parasız ifadesinin yaygın söz varlığında fiyatla ilişkili bir argo terim olduğunu öğrenmiş olur; bu nedenle ilgili verileri yine tanır.
Müşteri duyarlılığı analizi için kullanılan veriler
Genel bir kural olarak, duyarlılık analizi için yazılı veya sözlü her türlü müşteri geri bildirimini kullanabilirsiniz. Buna sosyal medyadaki ve forumlardaki yorumlar, işletmenin ürün sayfasında veya sektör bloglarında yer alan çevrimiçi değerlendirmeler, anketler ya da destek talebi sohbetleri dahildir. Müşteri duyarlılığı analizi veri kümelerini çevrimiçi olarak satın almanız bile mümkündür.
Proaktif bir yaklaşım benimsemek istiyorsanız, müşteri memnuniyeti anketleri göndererek veya açık uçlu soruların da yer aldığı puanlamalar isteyerek bu tür verileri toplayın.
İlgili yazı: En İyi Anket Analizi Yazılımları
Have an account? Log In
Sosyal Medya İzleme (veya Sosyal “Dinleme”)
Markalar, özellikle sosyal medyada büyük miktarda müşteri geri bildirimi biriktirebilir. Çoğu kişinin Twitter’a yalnızca bir şeyler ters gittiğinde başvurduğu doğru olsa da sosyal medya platformlarında veya inceleme sitelerinde gerçekleşen konuşmalar, müşteri duyarlılığı hakkında zengin bir kaynak sunabilir. Belirli kelime ve ifadelerin, hatta sosyal medya platformları ile web üzerindeki diğer konumlarda yer alan karmaşık sorguların takibine sosyal dinleme adı verilir. Sosyal dinleme, ürün ve hizmetlere yönelik duyarlılığı takip etmek için müşteri duyarlılığı analizi araçlarını kullanır. Örneğin sosyal dinleme, marka adı geçişi adı verilen bir yöntemle marka adınızın ne zaman anıldığını takip eder ve müşteri duyarlılığındaki eğilimleri belirlemek için duygu analizinden yararlanır.
Sosyal dinleme, temelindeki makine öğrenimi modeli derin öğrenme kapasitesini artırdıkça duygu analizinin çok daha kapsamlı olmasına yardımcı olur.
Duygu analizi kullanım alanları ve uygulamaları
Duygu analizini müşteri duyarlılığı hakkındaki verileri pasif bir şekilde toplamaktan çok daha fazlası için kullanabilirsiniz; bunu yalnızca başka bir büyük veri aracı olarak görmek hatalı olur. Pek çok duygu analizi aracının kullandığı makine öğrenimi, kullanıcıların nicel ölçütlerle birlikte işletme ve pazarlamanın sayısız alanında güçlü bir araç olarak kullanılabilecek nitel veriler toplamasını sağlar.
Müşteri hizmetlerini iyileştirmek için müşteri duyarlılığı analizini kullanma
Duygu analizinin yaygın uygulamalarından biri, müşterilere ve müşteri hizmetlerine destek olmaktır. Bir müşterinin yorumu olumsuz olarak işaretlendiğinde, sorunu etkili bir şekilde ele almak için otomasyonlar kurulabilir. Örneğin yorum, öfkeli müşterileri sakinleştirme konusunda uzmanlaşmış bir müşteri destek temsilcisinin sohbet kuyruğuna alınabilir.
Ayrıca duygu analizini, bir demografinin tamamına ilişkin genel duyarlılığı hızlıca bir araya getirmek için de kullanabilirsiniz. Bu tür metin madenciliği, şirketlerin müşteri ihtiyaçlarına yanıt verme konusunda daha çevik olmasını sağlar.
Bir kişi sosyal medyada sert bir inceleme bıraktığında, bazı duygu analizi araçları bunu sosyal medya ekibini uyarmak için kullanabilir. Ardından ekipten biri, müşteri hizmetlerine hız ve kişiselleştirme katacak şekilde platformun mesajlaşma uygulaması üzerinden müşteriyle hızla iletişime geçebilir. Bu tür sosyal medya duyarlılığı analizi, insanların mesajlaşma uygulamalarındaki konuşmalarda genellikle daha rahat ve doğrudan olması nedeniyle pek çok yeni bakış açısı sunar.
Marka bilinirliğini ve iletişimi artırmak için duygu analizini kullanma
İnsanların bir ürün veya hizmet hakkında sahip olduğu duygular ve bu duyguları ifade etmek için kullandıkları dil, söz konusu işletme üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. İnsanlar, öneriler söz konusu olduğunda arkadaşlarını ve ailelerini dinleme eğilimindedir.
Duygu analizi, bir müşterinin bir ürün veya durum hakkındaki duygularını belirleyen duygu tespiti sayesinde içerik oluşturmayı ve müşterilerle iletişimi daha iyi hedeflemeye de yardımcı olabilir. Bloglar, harekete geçirici mesajlar ve diğer yönlendirme teknikleri, demografinizin ruh hali hakkında bildiklerinize göre hedeflenebilir ve şekillendirilebilir. İletişiminizin müşterilerde uyandırdığı duyguyu bilmek, sosyal medya, web sitesi açılış sayfası, anket veya toplu e-posta aracılığıyla iletişim kuruyor olmanızdan bağımsız olarak onlara ulaşmanın en iyi yolunu belirlemenize yardımcı olabilir.
Bu araçlar ayrıca hangi tonu kullanacağınızı ve nerede kullanacağınızı daraltmanıza yardımcı olabilir. İnsanlar sosyal medyada ve bir bültende samimi bir tona daha olumlu yanıt verebilir, ancak müşteri hizmetleri ortamında daha resmi bir dili tercih edebilir. Müşteri duyarlılığı analizi, markanızla farklı iletişim kanalları üzerinden etkileşime giren kişilere en iyi şekilde nasıl hitap edeceğinizi gösterebilir.
Müşteri duyarlılığı analizini kullanarak pazarlama stratejisini geliştirme
İnsanların bir pazarlama kampanyasına duygusal olarak nasıl tepki verdiği, kampanyanın başarısı veya başarısızlığıyla doğrudan ilişkilidir. Müşteri memnuniyetini, hem buna neyin yol açtığını hem de neyin açmadığını daha iyi anlamayı sağlar.
Bir şirket yeni bir pazarlama kampanyası başlattığında, kampanya hakkında pazar araştırması yapmak ve hedef kitlenin tepkilerini ölçmek için müşteri duyarlılığı analizini kullanabilir. Ardından şirket, analizine dayanarak pazarlama stratejisini değiştirebilir veya yeniden düşünebilir. Bir ürün veya hizmet hakkındaki ortak duyarlılıkları belirlemek, müşteri duyarlılığına gerçek zamanlı olarak yanıt veren etkili bir pazarlama kampanyasının başlangıç noktası olabilir.
Bir kampanya olumsuz bir duyarlılık uyandırırsa bu, hem marka itibarına hem de ürün veya hizmetin satışlarına ya da büyümesine zarar verir. Duygu analizi aracının gelişmiş yetenekleri özellikle bu noktada kullanışlıdır. Bu araçlar, bir reklamın iyi performans göstermediğini belirlemenin ötesine geçer; bir kampanyaya yönelik belirli duyarlılıkları tespit edebilir ve bu duyarlılıkları uyandıran özel unsurları tanıyabilir.
Müşterilere yönelik iletişime verilen duygusal tepki, doğrudan yürütülen kampanyalara da yön verebilir. Duygu analizi, bir şirkete gençlerin e-postadan nefret ettiğini ve daha yaşlı bir demografinin sosyal medyadan hoşlanmadığını gösterebilir. Şirket de buna karşılık yaşlı müşteriler için bir e-posta iletişim kanalı, genç demografi içinse bir sohbet seçeneği oluşturabilir.
Rakip analizi gerçekleştirme
Yalnızca kendi müşterilerinizin duygularını incelemekle sınırlı değilsiniz—rakiplerinizin duygularını da analiz edebilirsiniz! Bu, sektörünüzdeki diğer güçlü rakiplerle karşılaştırıldığında nasıl bir performans sergilediğinizi görmek açısından son derece faydalı olabilir. En iyi itibara kim sahip? Yorum dizilerinde en fazla memnuniyetsiz müşteriye kim sahip? Diğer şirketlerin başarılarını ve başarısızlıklarını değerlendirmekten elde edilebilecek çok fazla içgörü var!
Ürünleri veya hizmetleri iyileştirme
İnsanlar belirli bir ürün veya hizmetle ilgili yaygın sorunlar ve olumsuz temalar hakkında sürekli paylaşım yaptığında, neyin değişmesi gerektiğini görmek için verileri değerlendirebilirsiniz. Müşterilerinizin gerçekten ne istediğini öğrenmek çok değerlidir—daha da iyi bir teklif oluşturmanıza yardımcı olabilir!
Boylamsal duygu araştırması
Daha önce belirttiğim gibi, müşteri duygu analizinde yapay zekâ, zaman içinde daha fazla bilgi edindikçe daha akıllı hâle gelir. Sürekli ve uzun vadeli veri analizinin en önemli faydalarından biri, zaman içindeki değişiklikleri izleyebilme olanağıdır. Marka itibarınız beş yıl önceki durumuyla karşılaştırıldığında nasıl? Nelerin ve neden değiştiğini değerlendirmek için eğilimleri analiz edin.
More Articles
Duygu analizi gerçekleştirme araçları
Müşteri duygu analizi gerçekleştirmek için kullanılabilecek birçok araç vardır, ancak bunların hepsi aynı değildir.
Bazıları sosyal medya yönetimi yazılımlarına zaten entegre edilmiştir. Diğerleri ses tabanlıdır ve bir çağrı merkezi veya müşteri hizmetleri telefon hattı ortamındaki tonu tespit etmek için kullanılabilir. Bazıları ise özellikle, Doğal Dil Araç Seti (NLTK) gibi API aracılığıyla birden fazla ortama dağıtılabilen veya entegre edilebilen duygu analizi platformları olarak çalışır; NLTK, İngilizce doğal dil işleme için Python tabanlı bir araç paketidir. Müşteri zekâsı platformları da tüketici davranışlarını ve tutumlarını değerlendirmek amacıyla müşteri verilerini derlemek ve analiz etmek üzere tasarlandıkları için duygu analizi gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Duygu analizi araçlarında nelere dikkat edilmeli
Duygu analizi araçları için mevcut tüm seçenekleri incelemek bunaltıcı hâle gelebilir. Kesinlikle göz önünde bulundurmak isteyeceğiniz bazı özellikler vardır.
Özellikle sosyal dinlemeyle ilgileniyorsanız, sosyal medya platformlarıyla kolay entegrasyon sağlandığından emin olmalı ve sosyal medya duygu analizine ilişkin içgörüler sunan raporları aramalısınız.
Şirketinizin yetkinlikleri önemlidir. Bazı araçlar tak çalıştır özelliğine sahipken, diğerleri önemli düzeyde kodlama bilgisi gerektirir.
Hangi verileri toplamaya çalıştığınızı net bir şekilde belirleyerek ve bu verileri nasıl kullanmak istediğinize dair bir fikre sahip olarak doğru duygu analizi aracını bulun.
Müşteri duygu analizi için en popüler araçlar
Müşterilerinizin duygularını değerlendirmek için kullanılabilecek akıl almaz araçların sayısı hiç de az değil! Müşteri deneyimi stratejilerini bir sonraki seviyeye taşımak isteyen işletmeler için mevcut bazı dikkate değer duygu analizi araçlarını burada bulabilirsiniz.
Duygu analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Öğrendiklerinizi geliştirmek için yararlanabileceğiniz bazı mükemmel devam okumaları şunlardır:
Yeni ortaya çıkan müşteri deneyimi trendleri hakkında daha fazla içerik için bültenimize abone olmayı unutmayın.
