Membuka Kunci Suara Pelanggan Anda: Bagaimana menganalisis umpan balik pelanggan mendorong kesuksesan bisnis

Tantangan data tidak terstruktur yang tersebar di berbagai platform, situs web, dan saluran – dan volumenya yang besar – mungkin menakutkan, tetapi memanfaatkan kekayaan wawasan ini menawarkan peluang besar bagi merek. Jika analisis sentimen Anda hanya memberi Anda pemahaman tentang apakah umpan balik itu positif atau negatif, saatnya menerapkan pendekatan yang lebih statistik untuk memaksimalkan upaya pengalaman pelanggan Anda. Ini dapat dilakukan dengan membuka kunci suara pelanggan Anda.

Saat ini, alat umpan balik pelanggan yang didukung AI dapat mengungkap wawasan berharga dari seluruh basis pelanggan dan bahkan menganalisis data yang tidak terstruktur. Kami menyebut peningkatan pemahaman tentang perjalanan end-to-end pelanggan Anda ini sebagai “Voice of the Customer (VoC).” Ini adalah pendekatan yang membuka setiap saluran dan memecah silo data untuk memberi merek pandangan yang transparan dari sudut pandang pelanggan tentang pengalaman mereka.

Bagaimana perusahaan Anda dapat mengungkap dan mengaktifkan wawasan yang terkubur dalam percakapan media sosial, email, log obrolan, catatan panggilan, dan respons survei? Dalam panduan ini, kami akan mengeksplorasi bagaimana analisis teks berkontribusi pada program pengalaman pelanggan (CX) yang sukses, mempelajari manfaat bisnis dari analisis teks statistik, dan berbagi tips untuk membantu Anda memulai.

Kekuatan umpan balik pelanggan yang tidak diminta

Meminta pelanggan untuk membagikan umpan balik mereka dalam ulasan dan survei itu penting, tetapi ada banyak wawasan untuk diperoleh dari umpan balik yang tidak diminta. Faktanya, Gartner memperkirakan bahwa hingga 80% aset informasi organisasi adalah konten yang tidak terstruktur.

Masalah pelanggan yang tidak Anda sadari bisa menjadi yang paling penting untuk ditangani, dan wawasan yang tidak terduga ini lebih mungkin muncul melalui pertanyaan terbuka atau komunikasi yang tidak diminta daripada survei dengan jawaban pilihan ganda.

Orang sering memberikan umpan balik pelanggan yang positif dan negatif ketika mereka memiliki pengalaman yang ekstrim. Misalnya, Anda mungkin melihat ulasan restoran di Yelp yang bagus atau kritis. Ini karena orang merasa dapat memperoleh modal sosial dengan berbagi pengalaman positif atau memperingatkan orang lain tentang pengalaman negatif.

Menjelajahi web untuk menyebutkan dan percakapan ini dimungkinkan oleh teknologi, tetapi apa yang Anda lakukan selanjutnyalah yang menentukan nilai umpan balik ini dari pelanggan.

Perangkat lunak kami membantu Anda memahami seluruh pengalaman pelanggan berkat kombinasi kepemilikan AI dan teknik NLP Manusia untuk mengatur, menyusun, dan mengkategorikan teks. Kami juga memberikan dukungan penuh dari analis kami untuk memastikan algoritme AI Anda selaras dengan tujuan bisnis Anda dan berkembang dengan perilaku dan preferensi pelanggan Anda.

Cara kerja analisis teks pengalaman pelanggan

Tidak ada sihir gelap di sini – hanya kekuatan AI dan pemrosesan bahasa alami (NLP) menggunakan algoritme eksklusif yang bekerja untuk bisnis Anda.

Katakanlah merek restoran Anda mengumpulkan 17.000 tanggapan survei pengunjung setiap bulan. Anda membuat survei singkat dan langsung untuk meningkatkan penyelesaian, sehingga meminta skor kepuasan pelanggan dan menyertakan satu pertanyaan terbuka: "Mengapa Anda menetapkan skor ini?"

Bidang teks terbuka ini akan berisi semua jenis umpan balik tentang suhu makanan, suasana dan kebersihan restoran, layanan meja, umpan balik aplikasi, ketepatan waktu pengiriman, pengemasan, waktu pemesanan, dan banyak lagi. Bagaimana Anda memahami semua umpan balik yang tidak terstruktur ini ketika dikumpulkan dalam skala besar?

Analisis teks mengkategorikan komentar-komentar ini ke dalam konsep-konsep dan menetapkan sentimen atau “penjelas”. Mengintegrasikan data ini ke dalam analisis CX lainnya memberikan tren kepuasan pelanggan merek restoran Anda (atau merek lainnya) dari bulan ke bulan melalui skor peringkat.

Itu juga memunculkan wawasan penting tentang alasan spesifik pelanggan puas atau tidak puas dan bidang bisnis, produk, dan layanan yang berkontribusi pada pengalaman itu. Tingkat wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang kaya ini memungkinkan Anda menentukan mana yang harus diprioritaskan dan apa yang harus dipertahankan.

Dan itulah yang dipilih pelanggan untuk dibagikan langsung dengan merek melalui survei. Sekarang, bayangkan semua umpan balik yang dibagikan pelanggan di saluran lain – melalui email, media sosial, situs ulasan lokal, dan forum pelanggan. Memanfaatkan wawasan yang kaya ini dapat menguntungkan bisnis dalam beberapa cara yang berdampak.

Analisis teks beraksi

Berikut adalah contoh dunia nyata dari restoran Meksiko fast-casual populer yang ingin menghilangkan hambatan dan hambatan umum dalam perjalanan pelanggannya. Menciptakan pengalaman lokal yang lebih baik di setiap lokasi berarti merek ini perlu mengidentifikasi tema umum dan masukan dalam ulasan online-nya.

Kami menggunakan solusi Genius Text Analytics yang kuat dari Rio SEO. Kami mulai dengan mengelompokkan sentimen ulasan positif ke dalam beberapa area utama sehingga merek dapat melihat keunggulan lokasinya. Sentimen negatif seputar proses pemesanan dan pengiriman membutuhkan analisis yang lebih dalam, dan merek tersebut mampu menunjukkan dengan tepat kekhawatiran pelanggan.

Menerapkan rencana tindakan dengan cepat untuk memperbaiki masalah tersebut menyebabkan peringkat bintang rata-rata Google secara keseluruhan meningkat hanya dalam dua bulan. Proporsi ulasan bintang 5 tumbuh secara eksponensial dalam jangka waktu yang sama.

Bagaimana menganalisis umpan balik pelanggan menguntungkan bisnis Anda

Membuka wawasan pelanggan menggunakan teknik analisis statistik canggih menawarkan keuntungan bisnis yang berharga. Berikut adalah beberapa contoh dampak kemampuan VoC.

Identifikasi masalah pengiriman baru lebih awal

Dengan memantau umpan balik dalam ulasan pelanggan, media sosial, dan interaksi dukungan pelanggan, bisnis dapat dengan cepat mengidentifikasi dan mengatasi masalah pengiriman yang muncul, daripada menunggu berkembangnya masalah yang lebih signifikan.

Misalnya, sebuah bisnis melihat banyak pelanggan melaporkan keterlambatan atau pengiriman yang terlewat. Dalam hal ini, mereka dapat menyelidiki akar penyebab dan mengambil tindakan korektif sebelum masalah tersebut memengaruhi lebih banyak pelanggan. Demikian pula, bisnis dapat meningkatkan proses pengemasan dan kontrol kualitas jika pelanggan melaporkan masalah dengan barang yang rusak atau salah.

Menganalisis umpan balik pelanggan juga membantu bisnis untuk memahami harapan dan preferensi pelanggan, yang dapat menginformasikan perbaikan di masa mendatang untuk proses pengiriman mereka. Umpan balik pemantauan secara teratur memungkinkan bisnis untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan dan menyesuaikan proses pengiriman mereka untuk memenuhinya.

Kenali dan manfaatkan tren yang muncul

Analisis statistik tingkat lanjut dapat membantu bisnis mengenali dan memanfaatkan pola dan tren yang muncul untuk tetap berada di depan kurva. Perusahaan dapat mengidentifikasi peluang baru dan segmen pasar potensial, mengembangkan produk atau layanan baru untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dan mempertahankan keunggulan kompetitif dalam industri mereka. Dengan memanfaatkan wawasan pelanggan, bisnis dapat mengembangkan produk dan strategi yang sesuai dengan audiens target mereka dan mendorong pertumbuhan dalam jangka panjang.

Kurangi biaya operasional dengan menangani masalah umum dukungan pelanggan

Memantau saluran umpan balik seperti tiket dukungan pelanggan dapat mengungkap wawasan tentang pertanyaan dan keluhan umum. Ini dapat menginformasikan peningkatan produk atau layanan yang mengurangi jumlah permintaan dukungan. Bisnis juga dapat memilih untuk mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif. Kedua tindakan ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan.

Ketika merek memanfaatkan wawasan VoC dan fokus untuk memberikan produk atau layanan berkualitas tinggi kepada pelanggan, kepuasan dan loyalitas pelanggan meningkat. Pelanggan yang dapat menyelesaikan masalah dengan cepat dan efisien lebih mungkin untuk terus menggunakan produk atau layanan dan merekomendasikannya kepada orang lain. Ini dapat membantu bisnis meningkatkan pendapatan dan profitabilitas mereka dalam jangka panjang, sekaligus mengurangi sumber daya dukungan pelanggan mereka.

Mengembangkan produk inovatif dan fitur baru berdasarkan ide pelanggan

Melibatkan pelanggan dalam proses pengembangan produk dapat membantu memastikan bahwa produk dan fitur baru selaras dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan. Dengan meminta umpan balik dan memasukkannya ke dalam proses desain, bisnis dapat mengembangkan produk yang lebih mungkin diterima dengan baik oleh pelanggan dan mencapai kesuksesan komersial.

Tetap up to date dengan umpan balik pelanggan membantu merek mengidentifikasi peluang pertumbuhan baru dan membedakan diri mereka dari pesaing.

Memahami akar penyebab skor kepuasan pelanggan

Bahkan umpan balik pelanggan yang tidak terstruktur dapat memberikan wawasan yang luar biasa tentang pengalaman dan harapan pelanggan, dengan teknologi yang tepat dan dukungan ahli yang tersedia. Mendengarkan secara aktif dan analisis teks dapat membantu bisnis mengidentifikasi faktor spesifik yang mendorong kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan.

Misalnya, bisnis dengan skor kepuasan pelanggan yang tinggi mungkin melihat dalam analisis teksnya bahwa kualitas produk, dukungan pelanggan, atau kemudahan penggunaan adalah yang paling penting bagi pelanggan. Mengidentifikasi akar penyebab kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan memungkinkan perusahaan untuk memprioritaskan, fokus pada area yang berdampak tinggi, dan mengambil tindakan korektif untuk mengatasi masalah dan meningkatkan kepuasan pelanggan dari waktu ke waktu.

Text Analytics beraksi

Memulai program Suara Pelanggan Anda

Di Rio SEO dan Forsta, Anda akan menemukan semua teknologi dan dukungan ahli yang Anda perlukan untuk program Voice of Customer (VoC) yang berhasil. Apakah Anda sedang melakukan survei sederhana atau kompleks – atau wawancara online, telepon, atau tatap muka – antarmuka intuitif platform kami membuat pekerjaan analisis teks tingkat lanjut menjadi cepat dan mudah.

Dasbor kami menawarkan kemampuan multibahasa, kompatibel dengan perangkat apa pun, dan mudah dikonfigurasi sehingga Anda dapat menampilkan data sesuai dengan preferensi Anda. Urutkan dan filter berdasarkan lini bisnis, produk, wilayah, atau kriteria lain untuk mendapatkan wawasan yang Anda butuhkan. Anda dapat dengan mudah menjadwalkan semua proyek Anda di kalender Forsta Anda dan juga melihat semua opsi dan biaya Anda untuk penyedia audiens sampel instan.

Wawasan pelanggan tersebar di mana-mana – di media sosial, email, log obrolan, catatan panggilan, dan respons survei. Analitik teks membantu Anda memahami dan menyusun semua data itu dan mengubah semua teks kaya itu menjadi wawasan yang dapat diukur, dipahami, dan dapat ditindaklanjuti yang mendorong loyalitas pelanggan, meningkatkan penjualan, dan umpan balik yang lebih positif di masa mendatang. Ingin mempelajari lebih lanjut? Hubungi untuk demo.