Wraz z cyfrową transformacją rozwiązań i procesów firmy są również zmuszone do zmiany sposobu interakcji z klientami, a zwłaszcza analizy ich potrzeb, by zachować konkurencyjność.
Ale chodzi o coś więcej niż tylko o przeprowadzanie prostych ankiet wśród klientów. Musisz aktywnie uczestniczyć w rozmowach na temat tego, co Twoi klienci myślą o Twojej marce. Kluczem do rozwiązania tego problemu jest analiza opinii.
Analiza opinii, znana również jako wyszukiwanie opinii lub emocjonalna sztuczna inteligencja, to technika przetwarzania języka naturalnego (NLP) służąca do określania, czy dana treść ma charakter pozytywny, negatywny czy neutralny. Analizując tekst i statystyki, narzędzie do analizy opinii może zrozumieć, co mówią klienci, w jaki sposób to mówią i co naprawdę mają na myśli — zarówno z perspektywy jednostki, jak i ogółu społeczeństwa.
W ramach wyszukiwania tekstu analiza opinii jest rutynowo stosowana w celu określenia głosu klienta w materiałach i kanałach przekazywania opinii, takich jak recenzje, ankiety, artykuły internetowe i media społecznościowe. W miarę rozwoju języka zrozumienie intencji przekazywanych za pośrednictwem tych kanałów może stawać się coraz trudniejsze, a opieranie się na definicjach słownikowych może prowadzić do błędnych interpretacji.
Dzięki opartemu na algorytmach narzędziu do analizy opinii dostosowanemu do głosu klientów możesz odkryć, czego dokładnie chcą klienci i czego oczekują od Twojego produktu, usługi lub rozwiązania, oraz określić trend ich opinii lub zachodzące w związku z nimi zmiany w czasie.
Wybrane typy analizy opinii:
Tradycyjnie przedsiębiorstwa opierały swoją działalność na kwestionariuszach i ankietach, aby poznać opinię klientów. Na przykład badanie Net Promoter Score (NPS) agregowało i oceniało informacje potrzebne do pomiaru gotowości klientów do polecenia danej firmy. Choć jest to cenne narzędzie, może nie być w stanie zapewnić głębszego wglądu w doświadczenia klientów, np. podczas dokonywania zakupów, w kanałach cyfrowych.
Analiza opinii pozwala uzupełnić te braki.
Analiza opinii monitoruje, identyfikuje i wydobywa opinie i nastroje klientów z tekstu, co pozwala na odkrycie znaczenia każdego komentarza, polubienia w mediach społecznościowych, pomysłu, skargi i zapytania. I pomóc Ci sprawnie reagować na stale zmieniające się potrzeby Twoich klientów.
Analizując zebrane dane, otrzymasz podsumowanie reakcji każdego klienta, a także wszelkie dodatkowe informacje zwrotne, które mogą pomóc w ukształtowaniu postrzegania Twojego produktu lub firmy przez opinię publiczną. Gdy dane te zostaną umieszczone na spektrum nastrojów pozytywnych, neutralnych lub negatywnych, można zobaczyć, co skłoniło klienta do wygłoszenia takiego stwierdzenia — ujawniając opinie opisujące nastroje i odczucia klienta w stosunku do określonego tematu.
Opinie te są następnie klasyfikowane jako bezpośrednie („Ten produkt jest najlepszy, jakiego kiedykolwiek używałem!”) lub porównawcze („Produkt A lepiej integruje się z moją organizacją niż Produkt B.”). Choć zazwyczaj są one łatwe do zinterpretowania, należy pamiętać, że niektóre z nich mogą wymagać dokładniejszej analizy. Klasyfikacje takie jak ukryte („Firma wie, co musi zrobić, aby ulepszyć ten produkt”) i jawne („Funkcja A jest łatwa w użyciu”), a także sekwencje słów, które są pozytywne, ale zawierają słowo negatywne, mogą być trudne do analizy i mogą wymagać ręcznego przeglądu lub korekt modeli opinii.
Ale gdy już odkryjesz te kluczowe słowa i frazy dotyczące tego, co inni o Tobie myślą, mogą one Ci pomóc w zaplanowaniu kolejnego ruchu Twojej organizacji. Najpierw jednak musisz zrozumieć, w jaki sposób analiza opinii może przynieść korzyści Twojej firmie.
Analiza opinii polega na wykorzystaniu kilku technologii w celu sprowadzenia wszystkich słów Twoich klientów do jednego elementu z możliwością podjęcia działania. Proces analizy opinii składa się z czterech następujących kroków:
Zapamiętując opisowe słowa i frazy, aby przypisać im wagę opinii, Ty i Twój zespół możecie zbudować bibliotekę opinii. Poprzez ręczną punktację Twój zespół decyduje, jak mocne lub słabe powinno być każde słowo i jaka powinna być polarność punktacji odpowiadającej mu frazy, zwracając uwagę, czy jest ona pozytywna, negatywna czy neutralna. Wielojęzyczne moduły analizy opinii muszą również utrzymywać unikalne biblioteki dla każdego obsługiwanego języka poprzez spójną punktację, nowe frazy i usuwanie nieistotnych terminów.
Analiza opinii pozwala wyznaczyć trzy kategorie stanowisk:
Połączenie statystyki, przetwarzania języka naturalnego i algorytmów uczenia maszynowego w celu identyfikacji opinii. System jest szkolony w zakresie kojarzenia danych wejściowych z odpowiednimi danymi wyjściowymi, tzn. tekstu klienta z polaryzacją. Maszyny są klasyfikowane na podstawie danych wejściowych i po przeszkoleniu mogą z czasem dostosowywać się do zmian. Można to sprawdzić, wykorzystując dodatkowe dane, aby uzyskać lepsze prognozy.
Najprostsza analiza opinii polega na wykorzystaniu słowników lub leksykonów w celu odkrywania słów i fraz oraz określenia powiązanych z nimi opinii. Ten typ podejścia sprawdza się w przypadku opinii bezpośrednich i jednoznacznych. Chociaż system ten jest szybki i łatwy w użyciu, rzadko bierze pod uwagę sposób łączenia wyrazów w sekwencję. Zespoły muszą dodać reguły dotyczące opinii porównawczych, ponieważ takie podejście nie pozwala na łatwe zrozumienie opinii ukrytych.
Połączenie systemów opartych na regułach i tych zautomatyzowanych oznacza, że możesz zyskać dokładność i precyzję potrzebną do prawdziwego zrozumienia swoich klientów. Jest to najskuteczniejszy system, ponieważ zawiera informacje o emocjach zebrane z leksykonów, które można z czasem dostosowywać.
Podczas gdy media społecznościowe dają jedynie powierzchowny obraz tego, jak ludzie mówią o Twojej marce w sieci, analiza opinii pozwala natychmiast dowiedzieć się, jak opinia publiczna postrzega Twoją markę i produkt. Wiele ponownie udostępnianych wpisów w serwisie X (dawniej Twitter) może wydawać się pozytywnych, ale jeśli zauważysz, że liczba polubień jest zdecydowanie mniejsza niż liczba negatywnych komentarzy, możesz wywnioskować, że nie jest to zbyt pozytywna interakcja.
Analiza opinii może również umożliwić Twojej firmie pozyskanie cennych informacji od klientów z wewnętrznych źródeł danych. Przykładowo, monitorując transkrypcje rozmów klientów na czacie online z przedstawicielami obsługi i wsparcia, Twoja firma może szybciej dowiedzieć się o jakości produktu, jego bezpieczeństwie i kwestiach gwarancyjnych. Inne korzyści płynące z analizy opinii obejmują:
Wszystkie te korzyści dają Twojemu zespołowi kompleksowy obraz tego, co myślą klienci i jak odpowiednio na to zareagować. Dzięki tym szczegółowym informacjom możesz doradzić wewnętrznym zespołom, takim jak dział obsługi klienta, jak udoskonalić doświadczenia użytkowników, a zespołom marketingu i obsługi klienta, jak angażować segmenty klientów na podstawie opinii, poprzez ukierunkowane działania sprzedażowe, marketingowe i wsparcia.
Najlepsze jest to, że analiza opinii nie sprawdza się tylko w przypadku jednego zespołu. Każdy zespół może wykorzystać te dane, aby odpowiednio zaplanować wszystko, od kampanii marketingowych po strategie cenowe, realizację zamówień lub obsługę klienta. W miarę jak poszczególne zespoły dowiadują się więcej na temat tego, co klienci sądzą o produkcie, marce i firmie, mogą wykorzystać tę wiedzę, aby określić reakcje i zoptymalizować operacje biznesowe. Mogą również dokonać ponownej oceny celów firmy i jej klienta oraz określić działania, które należy podjąć, aby osiągnąć ten cel.
Oto wybrane przykłady analizy opinii w różnych zespołach:
Posiadanie narzędzia, które potrafi zrozumieć złożone ludzkie emocje, jest kluczowe dla otrzymania potrzebnych opinii od klientów. W przeszłości analiza opinii wymagała specjalistycznej wiedzy z zakresu kilku technologii, ale obecnie istnieje wiele narzędzi programowych, które umożliwiają przeprowadzenie analizy opinii przy niewielkiej lub żadnej wiedzy.
Wybór platformy danych klientów (CDP) ze zintegrowanym, inteligentnym narzędziem do analizy opinii powinien być dla Twojej firmy najwyższym priorytetem. Aby tworzyć udane wielokanałowe doświadczenia klientów, Twój zespół, a także Twoja organizacja, potrzebuje platformy CDP wyposażonej we wszystkie funkcje niezbędne do generowania całościowych profili klientów w czasie rzeczywistym. Obejmuje to narzędzie do analizy nastrojów, które może dostarczyć nowych informacji przydatnych do optymalizacji zarządzania relacjami z klientami oraz innych zebranych danych.
Poszukaj platformy CDP, która wykorzystuje modele NLP w celu dokładnej i efektywnej analizy opinii i emocji klientów. Modele te, trenowane na różnorodnych danych pochodzących ze źródeł publicznych, powinny być w stanie generować wyniki opinii klientów i identyfikować obszary działalności, w których można wprowadzić ulepszenia.
Obserwuj usługę Dynamics 365