I den här guiden kommer du att lära dig vad kundsentimentanalys är och hur det kan påverka ditt företag positivt och ta det till nästa nivå.
Den bästa katalysatorn för att driva ditt företags tillväxtansträngningar och öka din ROI är en analys av kundsentiment. Oavsett om du är ett B2B- eller B2C-företag är några av de bästa insikterna du kan få för att hjälpa dig att växa att förstå dina kunders sentiment.
Det är ett faktum att företag måste förlita sig på data för att säkerställa att de är på rätt väg för att uppnå sina finansiella mål och mål. De flesta företag betonar data som försäljningssiffror, totala intäkter, tillväxt från år till år, etc., men många förbiser insikter om konsumenternas sentiment som härrör från kundupplevelsedata.
AI-aktiverad kundupplevelse (CX) Analytics-bryggor detta gap. De ger dig en datastödd färdplan för att optimera marknadsförings- och försäljningsinsatser, bättre produkter och tjänster och generera mer intäkter.
Förstå kundernas känslor
Kundsentiment är vad konsumenter känner om sin upplevelse av ett varumärke eller en produkt. Människor uttrycker dessa åsikter och känslor på sociala medieforum, granskar webbplatser, undersökningar, användargenererade videor på YouTube, e-postmeddelanden från kundtjänst och andra sätt.
Maskininlärningsalgoritmer automatiserar analysen av denna data med hjälp av uppgifter som naturlig språkbehandling (NLP) och semantisk klustring. Dessa uppgifter hjälper till att extrahera aspekter, enheter och känslor från data och klassificera dem som positiva, negativa eller neutrala. De kombinerar också sentimentpoäng från olika aspekter och ger en övergripande känsla för ett varumärke eller produkt.
Marknadsavdelningar använder dessa detaljerade insikter för att förstå marknadstrender och vad som påverkar köpbeslut och köpbeteende. Genom en studie av dessa konsumentsentimentdata kan de fatta specifika beslut om varumärkesmedvetenhet, produktförbättringar, köparens engagemang, försäljningsprognoser och andra viktiga marknadsföringstaktiker.
Varför kundsentimentanalys är viktigt
AI-baserad kundsentimentanalys upptäcker automatiskt hur kunderna känner om ett specifikt företags varumärke, produkt och kundupplevelse. Det är därför det är ett ovärderligt verktyg som kan hjälpa företag att förstå marknadsbeteende för att förnya strategier och anpassa sig till förändrade marknadskrav.
Nedan är några viktiga sätt att analysera kundsentiment kan hjälpa ett företag.
- Förbättra produkter eller tjänster. Maskininlärningsalgoritmer analyserar sentiment i big data, oavsett källa. Med videoinnehållsanalys kan maskininlärningsplattformar dessutom analysera alla typer av data, inklusive videor och bilder. Detta är till stor hjälp vid marknadsföring på sociala medier, där du kanske vill använda Twitch för att ta reda på marknadssentimentet kring din produkt eller varumärke. Eller så kanske du vill analysera YouTube-videor för kommentarer eller kanske kundrecensioner på Google.
Genom att analysera denna data får du insikter i dina kunders åsikter och hur de verkligen känner om ditt varumärke eller specifika aspekter av ditt företag eller produkt. Du kan utnyttja dessa insikter för att förbättra dina produkter eller tjänster och anpassa dem till dina kunders behov och förväntningar. precis som American Airlines gjorde när de tillkännagav att de skulle skapa mer benutrymme för passagerare på alla plan i deras globala flotta. United Airlines följde snart efter och ville inte bli kvar på en konkurrensutsatt marknad. Du kan se hur konsumenternas sentiment är en drivkraft som påverkar affärsbeslut.
- Optimering av marknadsföringskampanjer.. Att känna till dina kunder, deras bakgrund, vad de gillar, vad de inte gillar och vad som påverkar deras beteende kan vara till stor hjälp för att utveckla segmenterade marknadsföringsstrategier. Med informationen du får från kundsentimentanalys kan du få dina produkter inför rätt personer vid rätt tidpunkt, med hjälp av rätt vägar.
Genom att ha rätt kulturella sammanhang i din annonsering, vilka erbjudanden och kampanjer som är mest produktiva, vilken typ av annonsering som är mest effektiv (tv-annonser, sociala medier, banner- eller tryckta annonser), kan du extrahera denna intelligens med mera med en CX-plattform. När du väl tränar AI-plattformen för ditt specifika företag och varumärke för analys av kundsentiment, fortsätter modellen att lära sig under hela sin livslängd och blir därmed smartare och mer intuitiv.
- Större räckvidd på marknaden. Konkurrensutsatt marknad eller inte, du bör alltid ge dina kunder rätt kundupplevelse. Problemet är att du inte alltid vet om du är så bra som du uppfattar dig själv eller varför kunder som betygsätter dig positivt fortsätter att köpa av dina konkurrenter. Konsumentsentimentanalys ger dig detaljerad, aspektbaserad information som kan berätta exakt var du presterar bra och var du behöver vara uppmärksam för att öka marknadsandelen.
Det är därför många företag går utöver sitt typiska företagsvarumärke för att bygga en större personlighet på marknaden. Ta till exempel Paloma. Varumärket inledde sin resa för att nå kvinnor för att acceptera sig själva med sin Real Beauty-kampanj efter en omfattande forsknings- och omvärderingsplan som reklambyrån Ogilvy & Mather satt ihop, och blev i processen mer större än livet.
- Övervaka varumärkets rykte. Genom att analysera kundernas känslor kan du identifiera känslor kring ditt varumärke. Ett sentimentanalys-API ger dig handlingsorienterade insikter så att du vet exakt hur du kan minska en negativ varumärkesimage, oavsett orsak. Det ligger också före varumärkesomnämnanden på sociala medier med varningar och aviseringar om eventuella ökningar av omnämnanden eller sökord som kan utlösa ett problem. Du kan identifiera eventuella problem innan de blir katastrofer.
På den positiva sidan får du också information som gör att du kan identifiera andra varumärken som är intresserade av dig för en partner varumärkeskampanj, eller sociala medier influencers som kan vara ambassadörer för ditt varumärke som en del av din influencer marknadsföringsstrategi. Du kan till och med utveckla rätt personlighet för ditt deltagande i sociala medier. som Wendys och Dennys gjorde och övervinna barriärer i kunddemografi som drivs av ålder eller teknik.
- Spårning av sentiment över tid. En annan viktig fördel med kundsentimentanalys är att den låter dig spåra konsumenternas sentiment över tid. Som ett resultat kommer du att kunna spåra hur sentimentet mot ditt varumärke förändras över tid och vilken effekt de strategier du implementerar har.
Hur utförs kundsentimentanalys?
För att förstå hur maskininlärningsbaserad emotion mining fungerar, låt oss ta en titt bakom kulisserna och se hur ett sentimentanalys-API bearbetar data.
Steg 1: Datainsamling
Ett av de viktigaste stegen i sentimentanalysprocessen är datainsamling. Detta beror på att kvaliteten på resultaten du får beror på kvaliteten på den data du använder och hur den har märkts eller kommenterats. Som sådan utgör den grunden för en framgångsrik analys av kundsentiment.
När du samlar in data har du två alternativ:
- API. Först kan du använda Live API:er för att ladda data till Sentiment Analysis API. Detta görs vanligtvis för innehåll i sociala medier och videor när. Du kan också använda API:er för andra källor, till exempel nyhetsinnehåll. Det finns flera arkiv med öppen källkod som låter dig göra detta, såsom Kaggle, Amazon, Yelp, etc.
- För hand. Om det inte finns något tillgängligt API kan du också ladda upp konsumentsentimentdata manuellt. Det kommer till exempel att vara fallet när du vill använda data från ditt företags CRM-plattform. I det här fallet måste du kompilera data som en .csv-fil som du sedan laddar upp till CX-plattformen.
Steg 2: databehandling
När du har samlat in data kommer API att bearbeta den. Hur du gör detta beror på vilken typ av data du använder. Till exempel kommer textdata att kräva textanalys, medan videoinnehåll kommer att kräva ytterligare steg för att extrahera konsumenternas sentiment.
För att illustrera hur den här processen fungerar, låt oss titta på stegen som API:et tar för att bearbeta videodata:
- Ljudtranskription. API:et kommer att transkribera ljudströmmen av videoinnehållet med hjälp av programvara för tal-till-text. Detta säkerställer att all data extraheras från videoinnehållet.
- Undertextöverlägg. Om videoinnehållet innehåller undertexter kommer Sentiment Analysis API att extrahera dem och analysera dem för enheter, aspekter eller teman som den har identifierat.
- Bildöverlägg. Precis som överlagringar kommer API:et att identifiera alla bilder i videoinnehållet eller textdata med hjälp av optisk teckenigenkänning.
- Logotypigenkänning. API:et för sentimentanalys analyserar sedan videon för att identifiera alla logotyper som visas i videon, oavsett hur små eller oansenliga de är. För att göra detta kommer API:et att dela upp videoinnehållet i en serie bilder som det sedan analyserar.
- Textextraktion. Slutligen kommer sentiment analys API att extrahera och analysera all text i videon. Detta inkluderar kommentarer på videorna. API:er som Repustate IQ kan också känna igen emojis och hashtags.
Steg 3: Dataanalys
Nästa steg i processen för analys av kundsentiment är dataanalys. Precis som databehandling är detta steg också baserat på flera deluppgifter:
- Modellutbildning. Det första steget i dataanalysprocessen är att träna modellen. För att göra detta är det nödvändigt att använda en förbearbetad och manuellt märkt datamängd. Dessa märkta uppgifter kommer att användas för att jämföra korrekt sekretessbelagda uppgifter med felaktigt sekretessbelagda uppgifter. Detta förbättrar i sin tur den skräddarsydda modellen som skapats för alla märken eller produkter.
- Flerspråkig data. För analys av kundsentiment på flerspråkig data kommer API:et att använda en individuellt kommenterad datauppsättning för varje språk separat. Detta beror på att API:et inte förlitar sig på översättningar som kan förvränga informationen.
- Anpassade etiketter. Under denna del av processen kommer anpassade taggar att skapas för de aspekter och ämnen som förekommer i innehållet. När modellen har tränats kommer API:et att separera texten baserat på dessa anpassade taggar.
- Ämnesklassificering. För nästa steg kommer API-ämnesklassificeraren att bifoga specifika ämnen till texten.
- Analys av känslor. Med varje aspekt och ämne identifierad och isolerad, kommer Sentiment Analysis API att analysera dem för sentiment. Här kommer sentimentpoäng att ges på en skala mellan -1 och +1 och neutralt sentiment kommer att uttryckas som noll. Baserat på dessa siffror kommer API:et att beräkna en sammanlagd poäng som indikerar den övergripande känslan som kunderna har mot varumärket.
Steg 4: Datavisualisering
När data har analyserats och konsumentsentiment extraherats kommer API:et att visa resultaten i sin instrumentpanel för sentimentanalys i form av grafer och tabeller. Du kommer då att kunna få den information du behöver från dem eftersom de visar dig detaljerade resultat baserade på aspekter.
Datan kommer att berätta var ditt företag går bra och var du bör förbättra dig. Detta ger dig den djupare information du behöver för att bestämma vilka handelsstrategier du ska implementera.
Slutsats
Maskininlärning har förändrat hur företag brukade arbeta genom att göra verksamheten mer effektiv, flitig och proaktiv. Om du vill ha fler försäljningskonverteringar och generera mer intäkter bör du göra en analys av kundsentiment för att bättre förstå din kunds upplevelse av ditt varumärke. Det kommer att ge dig en heltäckande bild av konsumenternas sentiment, från vilken du kan fatta bättre beslut om hur du ska forma dina erbjudanden för att växa ditt företag och utöka din marknadsandel.
