Jak analiza nastrojów klientów może pomóc markom zrozumieć ich kupujących

Komunikacja między ludźmi obejmuje wiele emocji, pomysłów, opinii i sentymentów.

Niezależnie od tego, czy piszesz komentarz do posta na LinkedIn, czy wiadomość tekstową do znajomych, Twoje słowa przekazują Twoje opinie i postawy na dowolną liczbę tematów.

Wyobraź sobie, że używasz programu komputerowego do przeglądania tekstów między tobą a twoimi przyjaciółmi. Zamiast czytać każdy z nich, aby dowiedzieć się, co chcą ci powiedzieć, da ci krótkie podsumowanie:

Jest to uproszczony przykład tego, jak marki mogą stosować analizę sentymentu, aby pomóc im odblokować wymierne i mierzalne nastroje klientów na dużą skalę. Zasadniczo analizę nastrojów można zastosować w wielu praktycznych zastosowaniach , od zrozumienia czatu grupowego znajomych po ocenę nastrojów społecznych wobec marki lub produktu.

Często ocena nastrojów społecznych odbywa się na podstawie wzmianek w mediach społecznościowych. Wkraczamy jednak w świat, w którym sentyment można wyrazić na stronie internetowej marki — gdzie konsumenci coraz częściej spędzają czas na zakupach.

Podobnie analiza sentymentu klientów jest obecnie standardową praktyką dla marek. Dzięki odpowiednim rozwiązaniom marketingowym eCommerce marki mogą przekształcić pisemne recenzje klientów — czasami długie akapity — w mierzalne nastroje konsumentów dzięki analizie nastrojów.

Czym jest analiza sentymentu?

Analiza nastrojów wchodzi w zakres szerszego procesu eksploracji opinii. Eksploracja opinii wykorzystuje kombinację technik przetwarzania i analizy danych w celu przeprowadzenia przetwarzania języka naturalnego (NLP). NLP uruchamia programy komputerowe, które wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) , aby pomóc interpretować język pisany jako język mówiony .

Ostatecznie eksploracja opinii identyfikuje szereg opinii na różne tematy w danych pulach tekstu. Opinie te są oceniane w skali od pozytywnej do negatywnej przy użyciu analizy nastrojów , co skutkuje raportami danych konsumenckich, które szybko rozkładają nastroje klientów na bardziej szczegółowym poziomie. Zastosowanie tego procesu do opinii klientów może ułatwić firmom określanie trendów w postawie i nastroju w odniesieniu do dowolnej liczby tematów związanych z ich działalnością .

Analiza nastrojów i opinie klientów

Ich skuteczność w wydobywaniu trendów nastrojów z ogromnych ilości tekstu, eksploracja opinii i analiza nastrojów stwarza wyjątkową okazję do analizowania opinii klientów na dużą skalę .

W przeciwieństwie do ankiet, które mają tendencję do wpływania na odpowiedzi za pomocą ukierunkowanych i potencjalnie stronniczych pytań, recenzje zapewniają firmom scentralizowane źródło organicznych reakcji, które autentycznie odzwierciedlają opinie klientów. Otwarte odpowiedzi i pola tekstowe umożliwiają kupującym opisywanie rzeczy własnymi słowami , co pozwala im zgłaszać nieoczekiwane problemy, których marki mogły nie wziąć pod uwagę.

Na przykład sprzedawca kosmetyków, który wykorzystuje analizę opinii do analizy swoich recenzji, może szybko dowiedzieć się, że ich najlepiej sprzedający się cień do powiek ma tendencję do negatywnych opinii na temat zapachu. Mogą też dalej kopać, aby odkryć konkretny problem, na przykład zapach, który jest „zbyt silny” lub „zbyt słodki”.

Za pomocą danych pochodzących z eksploracji opinii i analizy sentymentu detaliści mogą łatwo dowiedzieć się, co ich klienci kochają lub czego nie lubią w ich produktach i ogólnych wrażeniach zakupowych, nawet jeśli każdego miesiąca otrzymują kilka tysięcy recenzji.

Jak działa eksploracja opinii i analiza sentymentu

Analiza nastrojów i recenzje klientów są tak naturalną parą, co oznacza, że ​​nastroje klientów można łatwo wyprowadzić z opinii klientów. A ponieważ wpływ nastrojów klientów jest silnym wskaźnikiem zadowolenia klientów i wzrostu marki , było tylko kwestią czasu, zanim zespół Data Science Yotpo zbadał trendy konsumenckie w recenzjach online kupujących.

Zespół wykorzystał NLP do wyodrębnienia tematów z recenzji, które wykorzystywały technologię głębokiego uczenia — podkategorię uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji — do trenowania własnego modelu analizy sentymentu na podstawie wyrażanych opinii. Tutaj możesz przyjrzeć się bardziej szczegółowym odkryciom, które odkryli w branży modowej.

Co więcej, nasz zespół Data Science zidentyfikował 1 milion tematów i 75 milionów powiązanych opinii w samej naszej bazie recenzji.

Samo zdefiniowanie „opinii” wymagało kilku iteracji.

Zespół Data Science Yotpo przeszkolił również technologię na podstawie ponad 30 milionów recenzji , aby poznać jej zdolność do dokładnego identyfikowania opinii i tematów oraz grupowania ich według podobieństwa znaczenia. Na przykład słowa „wysyłka”, „przesyłka” i „dostawa” tworzą jeden temat. Pozwala to zebrać więcej opinii i więcej statystycznie istotnych próbek na temat.

Następnie zespół wykorzystał procesy analizy sentymentu, aby ocenić każdy temat i opinię w skali od -100 (najbardziej negatywna) do +100 (najbardziej pozytywna).

Analiza nastrojów ma na celu rozróżnienie sprzecznych nastrojów dotyczących różnych tematów w ramach tej samej recenzji. Na przykład: „Świetny produkt, ale powolna wysyłka”.

Dzięki skrupulatnie opracowanym regułom osadzonym w programowaniu może również sortować złożone i sprzeczne ludzkie style pisania — w szczególności sarkazm.

Na przykład może powiedzieć, że to zdanie wyraża negatywne nastawienie:

I że ten jest w pozytywnym tonie:

Wydobywanie tematów i sentymentów z recenzji

Poza danymi i głębokim uczeniem, imponującymi odkryciami zespołu były sama szybkość i dokładność (92%) , z jaką ich algorytmy mogły identyfikować trendy w nastrojach wydobytych z opinii klientów.

Jak wie każdy zapracowany właściciel firmy, jest około miliona rzeczy do zrobienia, zanim będziesz mógł nawet marzyć o przeglądaniu opinii klientów. Obawy związane z realizacją, personelem, rozwojem produktów, dostawcami, budżetowaniem i nie tylko sprawiają, że znalezienie czasu jest prawie niemożliwe.

Po udaniu się do naszego zespołu Data Science w celu oceny zbudowanego modelu, zespół zdał sobie sprawę, że musi ocenić dokładność naszego modelu. W tym celu zespół poprosił nasz zespół usług profesjonalnych (moderacja ręczna) o zebranie grupy recenzji i rozpoczęcie ręcznego wydobywania opinii i tematów.

Jednak gdy zespół Data Science przekazał naszemu zespołowi usług profesjonalnych skrypt programistyczny, przeprowadzenie analizy sentymentu we wszystkich recenzjach zajęło tylko kilka godzin.

Ostatecznie zespół Yotpo Data Science zidentyfikował pozytywny wpływ NLP i eksploracji opinii na ilościowe określenie nastrojów klientów poprzez analizę tekstu pisanego w recenzjach. Przyjrzyjmy się teraz, jak nastroje klientów dotyczące produktów marki i opinii jako całości wpływają na nastroje marki.

Jak nastroje klientów wpływają na nastroje marki

Nie jest tajemnicą, że klienci zwracają się do recenzji, aby pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących zakupu produktów. Niezależnie od tego, czy filtrują opinie, aby znaleźć więcej informacji o dopasowaniu, jakości, rozmiarze, dostawie itp., kupujący, którzy mają możliwość odkrywania i zdobywania informacji o produktach za pomocą opinii, mają wyższy współczynnik konwersji — prawie o 53% wyższy .

Idąc o krok dalej, tę samą koncepcję można zastosować do wykorzystania recenzji w celu zrozumienia sentymentu do marki. Za pomocą analizy nastrojów klientów firmy mogą poprawić nastroje marki za pomocą następujących strategii:

• Prezentowanie pozytywnych opinii z istniejących recenzji na swojej stronie głównej za pomocą widżetu recenzji na stronie i używanie wizualnych treści generowanych przez użytkowników (VUGC) , aby wzmocnić zaufanie między nowymi klientami a Twoją marką.
• Odpowiadanie na negatywne opinie na temat opinii , niezależnie od ich liczby gwiazdek, pokazuje, że zależy Ci na doświadczeniach klientów — poprawiając emocjonalne połączenie między Twoją marką a poprzednimi klientami.
• Wyodrębnianie przydatnych statystyk z recenzji i wdrażanie zmian znalezionych w statystykach klientów pokazuje wzrost operacyjny i biznesowy Twojej marki, pomagając zwiększyć sentyment do marki. Na przykład marki mogą analizować spostrzeżenia dotyczące dopasowania i rozmiaru oraz ulepszać opisy produktów lub dostarczać bardziej szczegółowe tabele rozmiarów.

Sentyment pomaga markom lepiej zrozumieć ich klientów

Opinie klientów są bezpośrednio powiązane z Twoim katalogiem produktów. Często zawierają cenne informacje zwrotne na temat obsługi klienta i pochodzą od zweryfikowanych klientów, którzy mają doświadczenie z Twoją marką z pierwszej ręki. Innymi słowy, są one idealnym miejscem do szukania szerokiej gamy reakcji i odczuć klientów na temat Twoich produktów i całej firmy.

Ale bez narzędzi do przeczesywania ich w poszukiwaniu trendów na dużą skalę, łatwo przeoczyć ważne informacje zwrotne od klientów. Chociaż poleganie na ocenach w postaci gwiazdek może wydawać się szybkim rozwiązaniem do analizy stosów recenzji, nie daje pełnego obrazu.

Recenzje nie są czarno-białe. Pięciogwiazdkowa recenzja może zawierać ważne prośby o skrócenie czasu dostawy, podczas gdy jednogwiazdkowa recenzja może zostać błędnie odpisana jako „negatywna”, ale może zawierać wiele przydatnych informacji, które mogą zachęcić klientów do zakupu.

Doświadczenie klienta rzadko jest całkowicie pozytywne lub całkowicie negatywne, więc chociaż oceny w postaci gwiazdek dają wyobrażenie o zadowoleniu klienta na pierwszy rzut oka, marki nie powinny zagłębiać się w badania za pomocą analizy nastrojów klientów.