كيف يمكن لتحليل آراء العملاء أن يساعد العلامات التجارية على فهم المتسوقين

يتضمن التواصل البشري العديد من العواطف والأفكار والآراء والمشاعر.

سواء كنت تكتب تعليقًا على منشور على LinkedIn أو رسالة نصية إلى أصدقائك ، فإن كلماتك تنقل آرائك ومواقفك حول أي عدد من الموضوعات.

تخيل أنك تستخدم برنامج كمبيوتر لتصفح النصوص بينك وبين أصدقائك. بدلاً من قراءة كل واحد لمعرفة ما يريدون إخبارك به ، سيعطيك ملخصًا سريعًا:

هذا مثال مبسط لكيفية تطبيق العلامات التجارية لتحليل المشاعر لمساعدتهم على إطلاق العنان لمشاعر العملاء القابلة للقياس والقياس على نطاق واسع. يمكن تطبيق تحليل المشاعر بشكل أساسي على مجموعة واسعة من التطبيقات العملية ، من فهم الدردشة الجماعية لأصدقائك إلى تقييم المشاعر العامة تجاه علامة تجارية أو منتج.

في كثير من الأحيان ، يتم تقييم المشاعر العامة من خلال النظر إلى وسائل التواصل الاجتماعي المذكورة. ومع ذلك ، فإننا ندخل عالمًا يمكن فيه التعبير عن المشاعر على موقع الويب الخاص بالعلامة التجارية - حيث يقضي المستهلكون وقتهم في التسوق بشكل متزايد.

وبالمثل ، يعد تحليل آراء العملاء الآن ممارسة قياسية للعلامات التجارية. من خلال حلول تسويق التجارة الإلكترونية الصحيحة ، يمكن للعلامات التجارية تحويل مراجعات العملاء المكتوبة - أحيانًا فقرات طويلة - إلى شعور مستهلك قابل للقياس من خلال تحليل المشاعر.

ما هو تحليل المشاعر؟

يندرج تحليل المعنويات في إطار عملية التنقيب عن الرأي الأكبر. يستخدم التنقيب عن الرأي مجموعة من تقنيات معالجة البيانات وتحليل البيانات لإجراء معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يدير البرمجة اللغوية العصبية (NLP) برامج الكمبيوتر التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) للمساعدة في تفسير اللغة المكتوبة كلغة منطوقة .

في النهاية ، يحدد التنقيب عن الرأي مجموعة من الآراء حول مواضيع مختلفة في مجموعات نصية معينة. يتم تسجيل هذه الآراء على مقياس من الإيجابية إلى السلبية باستخدام تحليل المشاعر ، مما يؤدي إلى تقارير بيانات المستهلك التي تقسم معنويات العملاء على مستوى أكثر دقة - بسرعة. إن تطبيق هذه العملية على مراجعات العملاء يمكن أن يسهل على الشركات تحديد الاتجاهات في المواقف والمزاج فيما يتعلق بأي عدد من الموضوعات المتعلقة بأعمالهم .

تحليل المشاعر ومراجعات العملاء

إن كفاءتها في استخراج اتجاهات المشاعر من كميات هائلة من النصوص ، والتنقيب عن الآراء ، وتحليل المشاعر تخلق فرصة فريدة لتحليل آراء العملاء على نطاق واسع .

على عكس الاستطلاعات ، التي تميل إلى التأثير على الردود بأسئلة مستهدفة ، ومن المحتمل أن تكون متحيزة ، توفر المراجعات للشركات مصدرًا مركزيًا للتفاعلات العضوية التي تعكس آراء العملاء بشكل أصلي. تمكن الردود المفتوحة ومربعات النص المتسوقين من وصف الأشياء بكلماتهم الخاصة ، مما يمكنهم من طرح مشكلات غير متوقعة ربما لم تضعها العلامات التجارية في الاعتبار.

على سبيل المثال ، يمكن لمتاجر التجزئة المخصصة للجمال التي تستخدم التنقيب عن الآراء لتحليل مراجعاتها أن تتعلم بسرعة أن ظلال العيون الأكثر مبيعًا لديها اتجاه من المشاعر السلبية حول موضوع الرائحة. يمكنهم أيضًا البحث أكثر لاكتشاف المشكلة المحددة ، مثل الرائحة "القوية جدًا" أو "الحلوة جدًا".

بمساعدة البيانات المستمدة من التنقيب عن الآراء وتحليل المشاعر ، يمكن لتجار التجزئة بسهولة معرفة ما يحبه عملاؤهم أو يكرهونه في منتجاتهم وتجربة التسوق الشاملة ، حتى لو كانوا يتلقون عدة آلاف من المراجعات كل شهر.

كيف يعمل التنقيب عن الرأي وتحليل المشاعر

يعد تحليل المشاعر ومراجعات العملاء زوجًا طبيعيًا ، مما يعني أنه يمكن استخلاص شعور العميل بسهولة من مراجعات العملاء. ونظرًا لأن تأثير معنويات العملاء يعد مؤشرًا قويًا على رضا العملاء ونمو العلامة التجارية ، فقد كانت مسألة وقت فقط قبل أن يبحث فريق علوم البيانات في Yotpo عن اتجاهات المستهلكين في مراجعات المتسوقين عبر الإنترنت.

استخدم الفريق البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج موضوعات من المراجعات ، والتي استفادت من تقنية التعلم العميق - فئة فرعية من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي - لتدريب نموذج تحليل المشاعر الخاص به على الآراء المعبر عنها. يمكنك إلقاء نظرة على المزيد من النتائج المحددة التي تم الكشف عنها في صناعة الأزياء هنا.

علاوة على ذلك ، حدد فريق علوم البيانات لدينا مليون موضوع و 75 مليون رأي ذي صلة في قاعدة بيانات المراجعة الخاصة بنا وحدها.

يتطلب مجرد تعريف "رأي" عدة تكرارات.

قام فريق علوم البيانات في Yotpo أيضًا بتدريب التكنولوجيا على أكثر من 30 مليون مراجعة لتوضيح قدرتها على تحديد الآراء والمواضيع بدقة وتجميعها حسب تشابه المعنى. على سبيل المثال ، ستشكل الكلمات "الشحن" و "الشحن" و "التسليم" موضوعًا واحدًا. هذا يسمح بتحصيل المزيد من الآراء والمزيد من العينات ذات دلالة إحصائية لكل موضوع.

استخدم الفريق بعد ذلك عمليات تحليل المشاعر لتسجيل كل موضوع ورأي على مقياس من -100 (الأكثر سلبية) إلى +100 (الأكثر إيجابية).

تم تصميم تحليل المشاعر للتمييز بين المشاعر المتضاربة حول مواضيع مختلفة في نفس المراجعة. على سبيل المثال: "منتج رائع ، لكن الشحن بطيء."

بفضل القواعد المصممة بعناية والمضمنة في البرمجة ، يمكنها أيضًا الفرز من خلال أنماط الكتابة البشرية المعقدة والمتناقضة - وعلى الأخص ، السخرية.

على سبيل المثال ، يمكن معرفة أن هذه الجملة تعبر عن مشاعر سلبية:

وأن هذه لهجة إيجابية:

استخراج الموضوعات والمشاعر من المراجعات

وبغض النظر عن البيانات والتعلم العميق ، كانت النتائج المثيرة للإعجاب التي توصل إليها الفريق هي السرعة والدقة المطلقتين (92٪) التي يمكن من خلالها لخوارزمياتهم تحديد الاتجاهات في المشاعر المستمدة من مراجعات العملاء.

كما يعلم أي صاحب عمل مشغول ، هناك ما يقرب من مليون شيء يجب القيام به قبل أن تحلم بفحص آراء العملاء. المخاوف المتعلقة بالإنجاز والموظفين وتطوير المنتجات والموردين والميزنة وغير ذلك تجعل العثور على الوقت شبه مستحيل.

بعد الذهاب إلى فريق علوم البيانات لدينا لتقييم النموذج الذي قاموا ببنائه ، أدرك الفريق أنهم بحاجة إلى تقييم دقة نموذجنا. للقيام بذلك ، طلب الفريق من فريق الخدمات المهنية (الإشراف اليدوي) أخذ مجموعة من المراجعات والبدء في استخراج الآراء والمواضيع يدويًا.

ومع ذلك ، عندما قدم فريق Data Science لفريق الخدمات المهنية نص برمجته ، استغرق الأمر بضع ساعات فقط لتشغيل تحليل المشاعر على جميع المراجعات.

في النهاية ، حدد فريق Yotpo Data Science التأثير الإيجابي في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتنقيب عن الرأي على قياس معنويات العملاء من خلال تحليل النص المكتوب في المراجعات. الآن دعنا نلقي نظرة على كيفية تأثير مشاعر العملاء حول منتجات ومراجعات العلامة التجارية ككل على شعور العلامة التجارية.

كيف تؤثر معنويات العملاء على معنويات العلامة التجارية

ليس سراً أن يلجأ العملاء إلى المراجعات للمساعدة في اتخاذ قرارات بشأن شراء المنتجات. سواء كانوا يقومون بالتصفية من خلال المراجعات للعثور على مزيد من المعلومات حول الملاءمة والجودة والحجم والشحن وما إلى ذلك ، فإن المتسوقين المخولين لاستكشاف ومعرفة المزيد عن المنتجات من خلال المراجعات لديهم معدل تحويل أعلى - ما يقرب من 53٪ أعلى .

بأخذ هذه الخطوة إلى الأمام ، يمكن تطبيق نفس المفهوم على الاستفادة من المراجعات لفهم شعور العلامة التجارية. بمساعدة تحليل معنويات العملاء ، يمكن للشركات تحسين معنويات العلامة التجارية من خلال الاستراتيجيات التالية:

• إظهار المشاعر الإيجابية من المراجعات الحالية على صفحتك الرئيسية عبر أداة المراجعات في الموقع ، واستخدام المحتوى المرئي الذي ينشئه المستخدم (VUGC) لتعزيز الثقة بين العملاء الجدد وعلامتك التجارية.
• تظهر الاستجابة لتعليقات المشاعر السلبية ، بغض النظر عن تصنيفها بالنجوم ، أنك تهتم بتجارب عملائك - مما يؤدي إلى تحسين الاتصال العاطفي بين علامتك التجارية والعملاء السابقين.
• يوضح استخلاص الرؤى القابلة للتنفيذ من المراجعات وتنفيذ التغييرات الموجودة في رؤى العملاء النمو التشغيلي والتجاري لعلامتك التجارية ، مما يساعد على تعزيز الشعور بالعلامة التجارية. على سبيل المثال ، يمكن للعلامات التجارية تحليل رؤى المراجعة المحيطة بالملاءمة والحجم ، وتحسين أوصاف منتجاتها أو تقديم مخططات تحجيم أكثر تعمقًا.

المشاعر تساعد العلامات التجارية على فهم عملائها بشكل أفضل

مراجعات العملاء مرتبطة مباشرة بكتالوج المنتج الخاص بك. غالبًا ما تتضمن تعليقات قيمة حول خدمة العملاء وتأتي من عملاء تم التحقق منهم ولديهم تجربة مباشرة مع علامتك التجارية. بعبارة أخرى ، إنها المكان المثالي للبحث عن مجموعة كبيرة من ردود الفعل والمشاعر التي يبدأها العملاء حول منتجاتك وعملك ككل.

ولكن بدون الأدوات اللازمة لتمشيطها بحثًا عن الاتجاهات على نطاق واسع ، من السهل أن تفوتك التعليقات المهمة من عملائك. في حين أن الاعتماد على تصنيفات النجوم قد يبدو وكأنه حل سريع لتحليل أكوام المراجعات ، إلا أنه لن يمنحك الصورة الكاملة.

التعليقات ليست بالأبيض والأسود. يمكن أن تحتوي المراجعة ذات الخمس نجوم على طلبات مهمة لتحسين وقت التسليم ، في حين يمكن شطب المراجعة ذات النجمة الواحدة عن طريق الخطأ على أنها "سلبية" ، ولكنها قد تحتوي على الكثير من التفاصيل المفيدة التي يمكن أن تغري العملاء بالشراء.

نادرًا ما تكون تجربة العميل إيجابية تمامًا أو سلبية تمامًا ، لذلك بينما تمنحك التقييمات النجمية فكرة عن إرضاء العملاء في لمح البصر ، فإن العلامات التجارية ستكون مقصرة في عدم التعمق أكثر بمساعدة تحليل آراء العملاء.