Cum poate analiza sentimentele clienților să ajute mărcile să-și înțeleagă cumpărătorii

Comunicarea umană implică o multitudine de emoții, idei, opinii și sentimente.

Indiferent dacă scrieți un comentariu la o postare pe LinkedIn sau un mesaj text către prietenii dvs., cuvintele voastre vă transmit opiniile și atitudinile despre orice număr de subiecte.

Imaginați-vă că utilizați un program de calculator pentru a trece cu ușurință textele dintre tine și prietenii tăi. În loc să le citești pe fiecare pentru a afla ce vor să-ți spună, ți-ar oferi un rezumat rapid:

Acesta este un exemplu simplificat al modului în care mărcile pot aplica analiza sentimentelor pentru a le ajuta să deblocheze sentimentul cuantificabil și măsurabil al clienților la scară. În esență , analiza sentimentelor poate fi aplicată la o gamă largă de aplicații practice , de la înțelegerea chat-ului de grup al prietenilor tăi până la evaluarea sentimentului public față de o marcă sau un produs.

Adesea, evaluarea sentimentului public se face analizând mențiunile din rețelele sociale. Cu toate acestea, intrăm într-o lume în care sentimentele pot fi exprimate pe site-ul unui brand – în care consumatorii își petrec din ce în ce mai mult timpul la cumpărături.

De asemenea, analiza sentimentului clienților este acum o practică standard pentru mărci. Cu soluțiile potrivite de marketing pentru comerțul electronic, mărcile pot transforma recenziile scrise ale clienților - uneori paragrafe lungi - într-un sentiment măsurabil al consumatorilor cu analiza sentimentelor.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor se încadrează în procesul mai larg de extragere a opiniilor. Miningul de opinie folosește o combinație de tehnici de procesare și analiză a datelor pentru a efectua procesarea limbajului natural (NLP). NLP rulează programe de calculator care utilizează inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) pentru a ajuta la interpretarea limbajului scris ca limbaj vorbit .

În cele din urmă, analiza de opinii identifică o serie de opinii despre diverse subiecte în anumite grupuri de text. Aceste opinii sunt evaluate pe o scară de la pozitiv la negativ folosind analiza sentimentelor , rezultând rapoarte de date ale consumatorilor care descompun rapid sentimentul clienților la un nivel mai granular. Aplicarea acestui proces la recenziile clienților poate face mai ușor pentru companii să determine tendințe de atitudine și dispoziție cu privire la orice număr de subiecte legate de afacerea lor .

Analiza sentimentelor și recenziile clienților

Eficiența lor în extragerea tendințelor de sentiment din cantități masive de text, analizarea opiniilor și analiza sentimentelor creează oportunitatea unică de a analiza recenziile clienților la scară .

Spre deosebire de sondaje, care tind să influențeze răspunsurile cu întrebări direcționate și potențial părtinitoare, recenziile oferă companiilor o sursă centralizată de reacții organice care reflectă în mod autentic opiniile clienților. Răspunsurile deschise și casetele de text permit cumpărătorilor să descrie lucrurile cu propriile cuvinte , permițându-le să ridice probleme neașteptate pe care brandurile ar putea să nu le fi luat în considerare.

De exemplu, un comerciant cu amănuntul de frumusețe care utilizează analiza de opinii pentru a-și analiza recenziile ar putea afla rapid că cel mai bine vândut fard de ochi are o tendință de sentiment negativ în jurul subiectului parfumului. De asemenea, ar putea săpa mai departe pentru a descoperi problema specifică, cum ar fi un miros „prea puternic” sau „prea dulce”.

Cu ajutorul datelor derivate din analiza opiniilor și analizei sentimentelor , comercianții cu amănuntul pot afla cu ușurință ce le place sau nu le place clienților lor la produsele lor și experiența generală de cumpărături, chiar dacă primesc câteva mii de recenzii în fiecare lună.

Cum funcționează analiza de opinii și analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor și recenziile clienților sunt o pereche atât de naturală, ceea ce înseamnă că sentimentul clienților poate fi derivat cu ușurință din recenziile clienților. Și, deoarece impactul sentimentului clienților este un indicator puternic al clienților mulțumiți și al creșterii mărcii , a fost doar o chestiune de timp până când echipa Yotpo Data Science a cercetat tendințele consumatorilor în recenziile online ale cumpărătorilor.

Echipa a folosit NLP pentru a extrage subiecte din recenzii, care a folosit tehnologia de învățare profundă - o subcategorie a învățării automate și AI - pentru a-și antrena propriul model de analiză a sentimentelor cu privire la opiniile exprimate. Puteți arunca o privire la descoperirile mai specifice pe care le-au descoperit în industria modei aici.

În plus, echipa noastră Data Science a identificat 1 milion de subiecte și 75 de milioane de opinii conexe doar în baza noastră de date de recenzii.

Doar definirea unei „opinii” a necesitat mai multe iterații.

Echipa Yotpo Data Science a instruit, de asemenea, tehnologia pe mai mult de 30 de milioane de recenzii, pentru a identifica capacitatea sa de a identifica cu acuratețe opiniile și subiectele și de a le grupa după asemănarea sensului. De exemplu, cuvintele „livrare”, „expediere” și „livrare” ar forma un singur subiect. Acest lucru permite numărarea mai multor opinii și eșantioane mai semnificative statistic pe subiect.

Echipa a folosit apoi procese de analiză a sentimentelor pentru a nota fiecare subiect și opinie pe o scară de la -100 (cel mai negativ) la +100 (cel mai pozitiv).

Analiza sentimentelor este concepută pentru a distinge sentimentele conflictuale despre diferite subiecte din cadrul aceleiași recenzii. De exemplu: „Produs grozav, dar livrare lentă”.

Datorită regulilor elaborate minuțios încorporate în programare, poate, de asemenea, să trimită prin stiluri umane complexe și contradictorii de scriere - în special, sarcasmul.

De exemplu, poate spune că această propoziție exprimă un sentiment negativ:

Și că acesta are un ton pozitiv:

Extragerea subiectelor și a sentimentelor din recenzii

Lăsând deoparte datele și învățarea profundă, descoperirile impresionante ale echipei au fost viteza și acuratețea (92%) cu care algoritmii lor au putut identifica tendințele de sentiment extrase din recenziile clienților.

După cum știe orice proprietar de afaceri ocupat, există aproximativ un milion de lucruri de făcut înainte de a putea chiar să visezi să verifici recenziile clienților. Preocupările privind îndeplinirea, personalul, dezvoltarea produselor, furnizorii, bugetul și multe altele, fac aproape imposibil să găsești timp.

După ce a mers la echipa noastră Data Science pentru a evalua modelul pe care l-au construit, echipa și-a dat seama că trebuie să evalueze acuratețea modelului nostru. Pentru a face acest lucru, echipa a cerut echipei noastre de servicii profesionale (moderare manuală) să ia un grup de recenzii și să înceapă să extragă manual opinii și subiecte.

Cu toate acestea, când echipa Data Science a oferit echipei noastre de servicii profesionale scriptul lor de programare, a durat doar câteva ore pentru a rula o analiză a sentimentelor asupra tuturor recenziilor.

În cele din urmă, echipa Yotpo Data Science a identificat impactul pozitiv pe care NLP-ul și analiza opiniei îl are asupra cuantificării sentimentului clienților prin analiza textului scris în recenzii. Acum să aruncăm o privire la modul în care sentimentul clienților față de produsele și recenziile unei mărci în ansamblu influențează sentimentul unei mărci.

Cum afectează sentimentul clienților sentimentul mărcii

Nu este un secret clienții apelează la recenzii pentru a ajuta la luarea deciziilor privind achiziționarea produselor. Fie că filtrează prin recenzii pentru a găsi mai multe informații despre potrivire, calitate, mărime, livrare etc., cumpărătorii împuterniciți să exploreze și să afle mai multe despre produse prin recenzii au o rată de conversie mai mare – cu aproape 53% mai mare .

Făcând acest pas mai departe, același concept poate fi aplicat pentru a valorifica recenziile pentru a înțelege sentimentul mărcii. Cu ajutorul analizei sentimentului clienților, companiile pot îmbunătăți sentimentul mărcii prin următoarele strategii:

• Prezentarea sentimentelor pozitive din recenziile existente pe pagina dvs. de pornire prin intermediul unui widget de recenzii pe site și utilizarea conținutului vizual generat de utilizatori (VUGC) pentru a consolida încrederea între clienții noi și marca dvs.
• Răspunsul la recenziile negative , indiferent de ratingul lor cu stele, arată că îți pasă de experiențele clienților tăi — îmbunătățind legătura emoțională dintre marca ta și clienții anteriori.
• Extragerea statisticilor acționabile din recenzii și implementarea modificărilor găsite în statisticile clienților demonstrează creșterea operațională și a afacerii mărcii dvs., contribuind la creșterea sentimentului de brand. De exemplu, mărcile pot analiza informații despre potrivirea și mărimea și pot îmbunătăți descrierile produselor sau pot oferi diagrame de mărime mai aprofundate.

Sentiment ajută mărcile să-și înțeleagă mai bine clienții

Recenziile clienților sunt direct legate de catalogul dvs. de produse. Acestea includ adesea feedback valoros despre serviciul pentru clienți și provin de la clienți verificați care au experiență de primă mână cu marca dvs. Ele sunt, cu alte cuvinte, locul perfect pentru a căuta o gamă largă de reacții și sentimente inițiate de clienți cu privire la produsele și afacerea dvs. în ansamblu.

Dar fără instrumentele necesare pentru a le căuta tendințe la scară, este ușor să pierdeți feedback important de la clienți. Deși te bazezi pe evaluările cu stele poate părea o soluție rapidă pentru a analiza grămezi de recenzii, nu îți va oferi o imagine completă.

Recenziile nu sunt alb-negru. O recenzie de cinci stele poate conține solicitări importante pentru un timp de livrare îmbunătățit, în timp ce o recenzie de o stea poate fi scrisă din greșeală drept „negativă”, dar poate conține o mulțime de detalii utile care pot atrage clienții să cumpere.

Experiența unui client este rareori complet pozitivă sau complet negativă, așa că, în timp ce evaluările cu stele vă oferă o idee despre satisfacția clienților dintr-o privire, mărcile ar fi neglijentă să nu cerceteze mai profund cu ajutorul analizei sentimentului clienților.