In che modo l'analisi del sentimento del cliente può aiutare i marchi a capire i loro acquirenti

La comunicazione umana coinvolge una moltitudine di emozioni, idee, opinioni e sentimenti.

Che tu stia scrivendo un commento su un post di LinkedIn o un messaggio di testo ai tuoi amici, le tue parole trasmettono le tue opinioni e atteggiamenti su qualsiasi numero di argomenti.

Immagina di usare un programma per computer per scorrere i testi tra te e i tuoi amici. Invece di leggere ciascuno per scoprire cosa vogliono dirti, ti darebbe un breve riassunto:

Questo è un esempio semplificato di come i brand possono applicare l'analisi del sentiment per aiutarli a sbloccare il sentiment dei clienti quantificabile e misurabile su larga scala. In sostanza , l'analisi del sentimento può essere applicata a un'ampia gamma di applicazioni pratiche , dalla comprensione della chat di gruppo dei tuoi amici alla valutazione del sentimento pubblico nei confronti di un marchio o di un prodotto.

Spesso, la valutazione del sentimento pubblico viene effettuata esaminando le citazioni dei social media. Tuttavia, stiamo entrando in un mondo in cui il sentimento può essere espresso sul sito Web di un marchio, in cui i consumatori trascorrono sempre più tempo a fare acquisti.

Allo stesso modo, l'analisi del sentiment dei clienti è ora una pratica standard per i marchi. Con le giuste soluzioni di marketing per l'e-commerce, i marchi possono trasformare le recensioni scritte dei clienti, a volte lunghi paragrafi, in sentimenti misurabili dei consumatori con l'analisi del sentiment.

Che cos'è l'analisi del sentimento?

L'analisi del sentimento rientra nel più ampio processo di opinion mining. L' opinion mining utilizza una combinazione di tecniche di elaborazione e analisi dei dati per condurre l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La PNL esegue programmi per computer che utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per aiutare a interpretare la lingua scritta come lingua parlata .

In definitiva, l'opinion mining identifica una serie di opinioni su vari argomenti in determinati pool di testo. Queste opinioni vengono valutate su una scala da positivo a negativo utilizzando l'analisi del sentimento , risultando in rapporti sui dati dei consumatori che scompongono il sentimento dei clienti a un livello più granulare, rapidamente. L'applicazione di questo processo alle recensioni dei clienti può rendere più facile per le aziende determinare le tendenze nell'atteggiamento e nell'umore riguardo a qualsiasi numero di argomenti relativi alla loro attività .

Analisi del sentiment e recensioni dei clienti

La loro efficienza nell'estrarre le tendenze del sentiment da enormi quantità di testo, opinion mining e analisi del sentiment crea l'opportunità unica di analizzare le recensioni dei clienti su larga scala .

A differenza dei sondaggi, che tendono a influenzare le risposte con domande mirate e potenzialmente distorte, le recensioni forniscono alle aziende una fonte centralizzata di reazioni organiche che riflettono autenticamente le opinioni dei clienti. Le risposte aperte e le caselle di testo consentono agli acquirenti di descrivere le cose con parole proprie , consentendo loro di sollevare problemi imprevisti che i marchi potrebbero non aver considerato.

Ad esempio, un rivenditore di prodotti di bellezza che utilizza l'opinion mining per analizzare le sue recensioni potrebbe rapidamente apprendere che il loro ombretto più venduto ha una tendenza di sentimento negativo sull'argomento del profumo. Potrebbero anche approfondire per scoprire il problema specifico, come un profumo "troppo forte" o "troppo dolce".

Con l'aiuto dei dati derivati ​​dall'opinion mining e dall'analisi del sentiment , i rivenditori possono scoprire facilmente cosa amano o non apprezzano i loro clienti dei loro prodotti e dell'esperienza di acquisto complessiva, anche se ricevono diverse migliaia di recensioni ogni mese.

Come funzionano l'Opinion Mining e l'Analisi del Sentimento

L'analisi del sentimento e le recensioni dei clienti sono una coppia così naturale, il che significa che il sentimento dei clienti può essere facilmente derivato dalle recensioni dei clienti. E poiché l'impatto del sentimento dei clienti è un forte indicatore di clienti soddisfatti e crescita del marchio , era solo questione di tempo prima che il team di Data Science di Yotpo ricercasse le tendenze dei consumatori nelle recensioni online degli acquirenti.

Il team ha utilizzato la NLP per estrarre argomenti dalle recensioni, che hanno sfruttato la tecnologia di deep learning, una sottocategoria di machine learning e intelligenza artificiale, per addestrare il proprio modello di analisi del sentimento sulle opinioni espresse. Puoi dare un'occhiata ai risultati più specifici che hanno scoperto nel settore della moda qui.

Inoltre, il nostro team di Data Science ha identificato 1 milione di argomenti e 75 milioni di opinioni correlate solo nel nostro database di recensioni.

La semplice definizione di un "parere" richiedeva diverse iterazioni.

Il team di Data Science di Yotpo ha anche addestrato la tecnologia su oltre 30 milioni di recensioni per approfondire la sua capacità di identificare accuratamente opinioni e argomenti e di raggrupparli in base alla somiglianza di significato. Ad esempio, le parole "spedizione", "spedizione" e "consegna" formerebbero un unico argomento. Ciò consente di conteggiare più opinioni e campioni statisticamente più significativi per argomento.

Il team ha quindi utilizzato i processi di analisi del sentimento per assegnare un punteggio a ciascun argomento e opinione su una scala da -100 (il più negativo) a +100 (il più positivo).

L'analisi del sentiment è progettata per distinguere tra opinioni contrastanti su argomenti diversi all'interno della stessa recensione. Ad esempio: "Ottimo prodotto, ma spedizione lenta".

Grazie a regole meticolosamente elaborate incorporate nella programmazione, può anche ordinare stili di scrittura umani complessi e contraddittori, in particolare il sarcasmo.

Ad esempio, può dire che questa frase esprime un sentimento negativo:

E che questo ha un tono positivo:

Estrarre argomenti e sentimenti dalle recensioni

Dati e deep learning a parte, i risultati impressionanti del team sono stati la velocità e l'accuratezza assoluta (92%) con cui i loro algoritmi hanno potuto identificare le tendenze nel sentiment estratte dalle recensioni dei clienti.

Come ogni imprenditore impegnato sa, ci sono circa un milione di cose da fare prima che tu possa anche solo sognare di spulciare le recensioni dei clienti. Le preoccupazioni per la realizzazione, il personale, lo sviluppo del prodotto, i fornitori, il budget e altro rendono quasi impossibile trovare il tempo.

Dopo essere andato dal nostro team di Data Science per valutare il modello che hanno costruito, il team ha capito di dover valutare l'accuratezza del nostro modello. Per fare ciò, il team ha chiesto al nostro team dei servizi professionali (moderazione manuale) di raccogliere un gruppo di recensioni e iniziare a estrarre manualmente opinioni e argomenti.

Tuttavia, quando il team di Data Science ha fornito al nostro team di servizi professionali il proprio script di programmazione, ci sono volute solo poche ore per eseguire un'analisi del sentiment su tutte le recensioni.

Infine, il team di Yotpo Data Science ha identificato l'impatto positivo della NLP e dell'opinion mining sulla quantificazione del sentiment dei clienti attraverso l'analisi del testo scritto nelle recensioni. Ora diamo un'occhiata a come il sentimento dei clienti sui prodotti e le recensioni di un marchio nel suo insieme influenza il sentimento di un marchio.

In che modo il sentimento del cliente influisce sul sentimento del marchio

Non è un segreto che i clienti si rivolgano alle recensioni per prendere decisioni sull'acquisto dei prodotti. Indipendentemente dal fatto che stiano filtrando le recensioni per trovare maggiori informazioni su vestibilità, qualità, taglie, spedizione e così via, gli acquirenti autorizzati a esplorare e saperne di più sui prodotti tramite le recensioni hanno un tasso di conversione più elevato, quasi il 53% in più .

Facendo un ulteriore passo avanti, lo stesso concetto può essere applicato per sfruttare le recensioni per comprendere il sentimento del marchio. Con l'aiuto dell'analisi del sentiment dei clienti, le aziende possono migliorare il sentiment del marchio attraverso le seguenti strategie:

• Mostrare il sentimento positivo dalle recensioni esistenti sulla tua home page tramite un widget di recensioni in loco e utilizzare i contenuti visuali generati dagli utenti (VUGC) per rafforzare la fiducia tra i nuovi clienti e il tuo marchio.
• Rispondere alle recensioni negative , indipendentemente dalla loro valutazione in stelle, dimostra che tieni alle esperienze dei tuoi clienti, migliorando la connessione emotiva tra il tuo marchio e i clienti precedenti.
• L'estrazione di informazioni utili dalle recensioni e l'implementazione delle modifiche rilevate nelle informazioni sui clienti dimostra la crescita operativa e aziendale del tuo marchio, contribuendo a rafforzare il sentimento del marchio. Ad esempio, i marchi possono analizzare le informazioni sulle recensioni su vestibilità e taglie e migliorare le descrizioni dei prodotti o fornire tabelle delle taglie più approfondite.

Il sentimento aiuta i marchi a comprendere meglio i propri clienti

Le recensioni dei clienti sono direttamente legate al catalogo dei prodotti. Spesso includono feedback preziosi sul servizio clienti e provengono da clienti verificati che hanno esperienza diretta con il tuo marchio. Sono, in altre parole, il luogo perfetto per cercare un'ampia gamma di reazioni e sentimenti avviati dai clienti sui tuoi prodotti e sulla tua attività nel suo insieme.

Ma senza gli strumenti per esaminarli alla ricerca di tendenze su larga scala, è facile perdere i feedback importanti dei tuoi clienti. Anche se fare affidamento sulle valutazioni a stelle può sembrare una soluzione rapida per analizzare un mucchio di recensioni, non ti darà il quadro completo.

Le recensioni non sono in bianco e nero. Una recensione a cinque stelle può contenere richieste importanti per un miglioramento dei tempi di consegna, mentre una recensione a una stella può essere erroneamente cancellata come "negativa", ma può contenere molti dettagli utili che possono invogliare i clienti all'acquisto.

L'esperienza di un cliente è raramente del tutto positiva o del tutto negativa, quindi mentre le valutazioni a stelle ti danno un'idea della soddisfazione del cliente a colpo d'occhio, i marchi sarebbero negligenti non scavare più a fondo con l'aiuto dell'analisi del sentiment dei clienti.