İşletmeler, çözümlerini ve süreçlerini dijital dönüşüm sürecinden geçirirken, başarılı olmak için müşterileriyle etkileşim kurma ve özellikle müşterilerini anlama biçimlerini dönüştürmeleri gerektiğini de fark ediyor.
Ancak bu, basit müşteri anketleri sunmaktan daha fazlasıdır. Müşteri tabanınızın markanız hakkında ne hissettiğiyle ilgili konuşmalara aktif olarak dahil olmanız gerekir. Duygu analizi de bunu anlamanın anahtarıdır.
Fikir madenciliği veya duygu yapay zekası olarak da bilinen duygu analizi, bir içerik parçasının olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirleyen bir doğal dil işleme (NLP) tekniğidir. Bir duygu analizi aracı, metin ve istatistikleri analiz ederek müşterilerin ne dediğini, nasıl dediğini ve gerçekten ne demek istediğini anlayabilir - hem bireyin hem de kamunun bakış açısından.
Metin madenciliği şemsiyesi altında duygu analizi, geri bildirim materyallerinde ve incelemeler, anketler, web makaleleri ve sosyal medya gibi kanallarda müşterinin sesini belirlemek için rutin olarak kullanılır. Dil geliştikçe, bu kanallar aracılığıyla niyeti anlamak giderek zorlaşabilir ve sözlük tanımlarına başvurmak yanlış okumalara yol açabilir.
Müşterilerinizin ifadelerine uyarlanmış algoritma tabanlı bir duygu analiziyle müşterilerinizin ürününüzden, hizmetinizden veya çözümünüzden ne istediğini ve neye ihtiyacı olduğunu, fikirlerinin zaman içinde hangi yönde eğilim gösterdiğini veya değiştiğini anlayabilirsiniz.
Bazı duygu analizi türleri şunlardır:
Geleneksel olarak, işletmeler müşteri görüşlerini ölçmek için anketlere ve anketlere güveniyordu. Örneğin, Net Promoter Score (NPS) anketi, müşterilerin bir işletmeyi tavsiye etme istekliliğini ölçmek için gereken bilgileri bir araya getirmiş ve değerlendirmiştir. Değerli olsa da, dijital kanallarınızdaki müşteri deneyimleri (örneğin satın alma işlemleri) hakkında daha derin içgörüler sağlama becerisinden ciddi ölçüde yoksun olabilir.
Ancak duygu analizi bu boşluğu doldurabilir.
Duygu analizi, müşterilerin görüşlerini ve duygularını metinden izleme, tanımlama ve çıkarmada, her yorumun, sosyal medya beğenisinin, fikrin, şikayetin ve sorgunun arkasındaki anlamı ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. Ayrıca müşterilerinizin sürekli gelişen ihtiyaçlarına kolayca yanıt vermenize yardımcı olur.
Toplanan verileri analiz ederek, her bir müşterinin tepkisinin yanı sıra ürününüz veya işletmenizle ilgili kamuoyu algısını şekillendirmeye yardımcı olabilecek diğer ek geri bildirimlerin bir özetini elde edeceksiniz. Bu veriler olumlu, nötr veya olumsuz bir duygu spektrumuna yerleştirildiğinde, müşteriyi bu beyanı yapmaya iten şeyin ne olduğunu görebilirsiniz - müşterinin belirli bir konuya yönelik duygularını ve hislerini tanımlayan görüşleri ortaya çıkarırsınız.
Bu görüşler daha sonra doğrudan (“Bu ürün şimdiye kadar kullandığım en iyi ürün!”) veya karşılaştırmalı (“Ürün A, kuruluşumla Ürün B'den daha iyi entegre oldu.”) olarak sınıflandırılır. Bunların yorumlanması genellikle kolay olsa da, bazılarının daha fazla incelenmesi gerekebileceğini de belirtmek önemlidir. Örtük (“İşletme bu ürünü geliştirmek için ne yapması gerektiğini biliyor.”) ve açık (“A özelliğinin kullanımı kolay.”) gibi sınıflandırmaların yanı sıra olumlu olan ancak olumsuz bir kelime içeren kelime dizilerinin analiz edilmesi zor olabilir ve duyarlılık modellerinizde bazı manuel inceleme veya ayarlamalar gerektirebilir.
Ancak başkalarının sizin hakkınızda ne hissettiğine ilişkin bu anahtar kelimeler ve ifadeler bir kez keşfedildiğinde, kurumunuzun bir sonraki hamlesini planlamanıza yardımcı olabilir. Ancak öncelikle, duygu analizinin işletmenize fayda sağlamak için nasıl çalıştığını anlamanız gerekir.
Duygu analizi, müşterilerinizin tüm sözlerini tek bir eyleme dönüştürülebilir öğeye damıtmak için çeşitli teknolojiler kullanır. Duygu analizi süreci bu dört adımı takip eder:
Açıklayıcı kelimeleri ve ifadeleri hatırlayarak bunlara bir duyarlılık ağırlığı atayabilir, siz ve ekibiniz bir duyarlılık kütüphanesi oluşturabilirsiniz. Manuel puanlama yoluyla, ekibiniz her bir kelimenin ne kadar güçlü veya zayıf olması gerektiğine ve karşılık gelen ifade puanının kutupsallığına, pozitif, negatif veya nötr olup olmadığına karar verir. Çok dilli duygu analizi motorları ayrıca tutarlı puanlama, yeni ifadeler ve alakasız terimlerin kaldırılması yoluyla destekledikleri her dil için benzersiz kütüphaneler sağlamalıdır.
Duygu analizi bu yaklaşımları üç farklı kategoriye ayırabilir:
Duyguları belirlemek için istatistik, NLP ve makine öğrenimi algoritmalarının bir karışımı. Sistem, girdileri karşılık gelen çıktılarla, yani müşteri metnini kutuplulukla ilişkilendirmek üzere eğitilmiştir. Makineler girdi verileriyle sınıflandırılır ve eğitildikten sonra zaman içinde uyum sağlayabilir. Bu, daha iyi tahminler sağlamak için ek verilerle test edilebilir.
En basit duygu analizi, sözcükleri ve ifadeleri keşfetmek ve ilişkili duyguları belirlemek için sözlükleri veya sözlükleri kullanır. Bu tür bir yaklaşım, doğrudan ve açık görüşlerle iyi sonuç verir. Bu sistem hızlı ve kullanımı kolay olsa da, kelimelerin bir dizide nasıl birleştirildiğini nadiren dikkate alır. Bu yaklaşım örtük görüşleri kolayca anlayamadığından, ekiplerin karşılaştırmalı görüşler için kurallar eklemesi gerekir.
Hem kural tabanlı hem de otomatik sistemleri birleştirmek, müşterilerinizi gerçekten anlamak için ihtiyaç duyduğunuz doğruluk ve hassasiyeti elde edebileceğiniz anlamına gelir. Bu, zaman içinde uyarlanabilen sözlüklerden toplanan duygusal bilgileri içerdiği için en güçlü sistemdir.
Sosyal medya, insanların markanız hakkında çevrimiçi ortamda nasıl konuştuğuna dair yalnızca bir fikir verirken, duygu analizi, halkın hem markanızı hem de ürününüzü nasıl algıladığına dair anında bilgi sağlar. Twitter'daki birçok retweet olumlu görünebilir, ancak beğenilerin olumsuz yorumlardan çok daha ağır bastığını fark ederseniz, bunun olumlu olmayan bir etkileşim olduğu sonucuna varabilirsiniz.
Duygu analizi, şirketinizin iç veri kaynaklarından çok değerli müşteri girdileri elde etmesini de sağlayabilir. Örneğin, müşterilerin servis ve destek temsilcileriyle çevrimiçi sohbetlerinin dökümlerini izleyerek, şirketiniz ürün kalitesi, güvenliği ve garanti sorunlarından daha hızlı haberdar olabilir. Duygu analizinin diğer avantajları şunlardır:
Tüm bu avantajlar, ekibinize müşterilerin ne düşündüğü ve buna göre nasıl yanıt verileceği konusunda kapsamlı bir görüş sunar. Bu içgörülerden, kullanıcı deneyimini geliştirmeye yardımcı olmak için müşteri hizmetleri gibi dahili ekiplere veya hedeflenen satış, pazarlama ve destek çabalarıyla duyarlılığa dayalı müşteri segmentleriyle etkileşim kurmak için pazarlama ve müşteriye dönük ekiplere rehberlik edebilirsiniz.
İşin en iyi yanı, duyarlılık analizinin yalnızca tek bir ekip için işe yaramamasıdır. Her ekip bu verileri pazarlama kampanyalarından fiyatlandırma stratejilerine, sipariş karşılama veya müşteri desteğine kadar her şeyi planlamak için kullanabilir. Farklı ekipler müşterilerin ürün, marka ve işletme hakkında ne düşündüğü hakkında daha fazla bilgi edindikçe, yanıtları belirlemek ve iş operasyonlarını optimize etmek için bilgilerini kullanabilirler. Ayrıca hem işletmenin hem de müşterilerinin hedeflerini yeniden değerlendirebilir ve bu hedefe ulaşmak için hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini tanımlayabilirler.
Takımların duygu analizini nasıl kullandığına ilişkin bazı örnekler aşağıda verilmiştir:
Karmaşık insan duygularını anlayabilen bir araca sahip olmak, müşteri tabanınızdan ihtiyaç duyduğunuz geri bildirimi almak için kritik öneme sahiptir. Geçmişte, duygu analizi çeşitli teknolojilerde uzmanlık gerektiriyordu, ancak bugün, çeşitli yazılım araçları çok az bilgi ile veya hiç bilgi olmadan duygu analizini mümkün kılmaktadır.
Entegre, akıllı bir duygu analizi aracına sahip bir müşteri veri platformu (CDP) seçmek, işletmeniz için en önemli öncelik olmalıdır. Başarılı çok kanallı müşteri deneyimleri oluşturmak için, ekibinizin yanı sıra kurumunuzun da bütünsel, gerçek zamanlı müşteri profilleri oluşturmak için gereken tüm yeteneklerle donatılmış bir CDP'ye ihtiyacı vardır. Bu, müşteri ilişkileri yönetimini ve topladığınız diğer verileri iyileştirmek için yeni içgörüler sağlayabilecek bir duygu analizi aracı içerir.
Müşteri görüşlerini ve duygularını doğru ve verimli bir şekilde analiz etmek için NLP modellerini kullanan bir CDP arayın. Kamu kaynaklarından alınan çeşitli veriler üzerinde eğitilen modeller, müşteri duyarlılık puanları oluşturabilmeli ve hedeflenen iyileştirmeler için uygulanabilir iş alanlarını belirleyebilmelidir.
Dynamics 365’i takip edin