Как анализ настроений клиентов может помочь брендам понять своих покупателей

Человеческое общение включает в себя множество эмоций, идей, мнений и чувств.

Пишете ли вы комментарий к сообщению LinkedIn или текстовое сообщение своим друзьям, ваши слова передают ваше мнение и отношение к любому количеству тем.

Представьте, что вы используете компьютерную программу для просмотра сообщений между вами и вашими друзьями. Вместо того, чтобы читать каждого, чтобы узнать, что они хотят вам сказать, вы получите краткий обзор:

Это упрощенный пример того, как бренды могут применять анализ настроений, чтобы помочь им раскрыть количественные и измеримые настроения клиентов в масштабе. По сути , анализ настроений может применяться в широком диапазоне практических приложений , от понимания группового чата ваших друзей до оценки общественного мнения по отношению к бренду или продукту.

Часто оценка общественных настроений осуществляется путем просмотра упоминаний в социальных сетях. Однако мы вступаем в мир, в котором чувства можно выразить на веб-сайте бренда, где потребители все больше времени проводят за покупками.

Точно так же анализ настроений клиентов теперь является стандартной практикой для брендов. С помощью правильных маркетинговых решений для электронной коммерции бренды могут преобразовать письменные отзывы клиентов — иногда длиной в несколько абзацев — в измеримые потребительские настроения с помощью анализа настроений.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений подпадает под более широкий процесс изучения мнений. Интеллектуальный анализ мнений использует комбинацию методов обработки и анализа данных для проведения обработки естественного языка (NLP). НЛП запускает компьютерные программы, использующие искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) , чтобы интерпретировать письменный язык как разговорный .

В конечном счете, интеллектуальный анализ мнений выявляет ряд мнений по различным темам в заданных наборах текстов. Эти мнения оцениваются по шкале от положительных до отрицательных с помощью анализа настроений , в результате чего создаются отчеты с данными о потребителях, которые быстро анализируют настроения клиентов на более детальном уровне. Применение этого процесса к отзывам клиентов может облегчить компаниям определение тенденций в отношении и настроении по любому количеству тем, связанных с их бизнесом .

Анализ настроений и отзывы клиентов

Их эффективность в извлечении тенденций настроений из огромных объемов текста, сборе мнений и анализе настроений создает уникальную возможность для масштабного анализа отзывов клиентов .

В отличие от опросов, которые, как правило, влияют на ответы с помощью целенаправленных и потенциально предвзятых вопросов, обзоры предоставляют предприятиям централизованный источник органических реакций, которые достоверно отражают мнения клиентов. Открытые ответы и текстовые поля позволяют покупателям описывать вещи своими словами , что позволяет им поднимать неожиданные вопросы, которые бренды могли не учитывать.

Например, розничный продавец косметики, использующий интеллектуальный анализ мнений для анализа своих отзывов, может быстро узнать, что их самые продаваемые тени для век имеют тенденцию негативного отношения к теме аромата. Они также могут копнуть глубже, чтобы обнаружить конкретную проблему, например, запах, который является «слишком сильным» или «слишком сладким».

С помощью данных, полученных в результате сбора мнений и анализа настроений , розничные продавцы могут легко узнать, что их покупателям нравится или не нравится в их продуктах и ​​общем опыте покупок, даже если они получают несколько тысяч отзывов каждый месяц.

Как работает интеллектуальный анализ мнений и анализ настроений

Анализ настроений и отзывы клиентов являются такой естественной парой, что означает, что настроение клиентов может быть легко получено из отзывов клиентов. А поскольку влияние настроений клиентов является сильным показателем удовлетворенности клиентов и роста бренда , это был лишь вопрос времени, когда команда Yotpo Data Science исследовала потребительские тенденции в онлайн-отзывах покупателей.

Команда использовала NLP для извлечения тем из обзоров, в которых использовалась технология глубокого обучения — подкатегория машинного обучения и ИИ — для обучения собственной модели анализа настроений на основе высказанных мнений. Вы можете ознакомиться с более конкретными выводами, которые они обнаружили в индустрии моды, здесь.

Более того, только в нашей базе данных обзоров наша команда Data Science выявила 1 миллион тем и 75 миллионов связанных мнений .

Простое определение «мнения» требовало нескольких итераций.

Команда Yotpo Data Science также обучила технологию на более чем 30 миллионах отзывов , чтобы убедиться в ее способности точно определять мнения и темы и группировать их по сходству смысла. Например, слова «доставка», «отгрузка» и «доставка» образуют одну тему. Это позволяет учитывать больше мнений и собирать больше статистически значимых выборок по каждой теме.

Затем команда использовала процессы анализа настроений, чтобы оценить каждую тему и мнение по шкале от -100 (самое негативное) до +100 (самое положительное).

Анализ настроений предназначен для различения противоречивых мнений по разным темам в одном и том же обзоре. Например: «Отличный продукт, но медленная доставка».

Благодаря кропотливо разработанным правилам, заложенным в программу, он также может сортировать сложные и противоречивые человеческие стили письма, в первую очередь сарказм.

Например, он может сказать, что это предложение выражает негативное настроение:

И что этот положительный по тону:

Извлечение тем и настроений из отзывов

Помимо данных и глубокого обучения, впечатляющими результатами команды стали скорость и точность (92%) , с которой их алгоритмы могли определять тенденции настроений, извлеченные из отзывов клиентов.

Как известно любому занятому владельцу бизнеса, нужно сделать около миллиона вещей, прежде чем вы сможете даже мечтать о просмотре отзывов клиентов. Заботы о выполнении, персонале, разработке продукта, поставщиках, составлении бюджета и многом другом делают практически невозможным найти время.

Обратившись к нашей команде Data Science для оценки построенной ими модели, команда поняла, что им необходимо оценить точность нашей модели. Для этого команда попросила нашу команду профессиональных услуг (ручная модерация) взять группу отзывов и начать вручную извлекать мнения и темы.

Однако, когда команда Data Science передала нашей команде профессиональных услуг свой программный скрипт, анализ настроений по всем отзывам занял всего несколько часов.

В конечном итоге команда Yotpo Data Science определила положительное влияние НЛП и анализа мнений на количественную оценку настроений клиентов посредством анализа письменного текста в отзывах. Теперь давайте посмотрим, как отношение клиентов к продуктам и отзывам бренда в целом влияет на отношение к бренду.

Как настроение клиентов влияет на отношение к бренду

Ни для кого не секрет, что клиенты обращаются к отзывам, чтобы помочь принять решение о покупке продуктов. Независимо от того, фильтруют ли они обзоры, чтобы найти больше информации о подгонке, качестве, размерах, доставке и т. д., покупатели, имеющие возможность изучить и узнать больше о продуктах с помощью обзоров, имеют более высокий коэффициент конверсии — почти на 53% выше .

Сделав еще один шаг вперед, ту же концепцию можно применить к отзывам, чтобы понять отношение к бренду. С помощью анализа настроений клиентов компании могут улучшить отношение к бренду с помощью следующих стратегий:

• Демонстрация положительных отзывов на основе существующих отзывов на вашей домашней странице с помощью виджета отзывов на сайте и использование визуального пользовательского контента (VUGC) для укрепления доверия между новыми клиентами и вашим брендом.
• Отвечая на негативные отзывы , независимо от их звездного рейтинга, вы показываете, что вам небезразличен опыт ваших клиентов, что улучшает эмоциональную связь между вашим брендом и предыдущими клиентами.
• Извлечение полезной информации из отзывов и внедрение изменений, обнаруженных в информации о клиентах, демонстрирует операционный и коммерческий рост вашего бренда, помогая повысить доверие к бренду. Например, бренды могут анализировать отзывы о подгонке и размерах, а также улучшать описания своих продуктов или предоставлять более подробные таблицы размеров.

Настроение помогает брендам лучше понимать своих клиентов

Отзывы клиентов напрямую связаны с вашим каталогом товаров. Они часто содержат ценные отзывы об обслуживании клиентов и исходят от проверенных клиентов, которые имеют непосредственный опыт работы с вашим брендом. Другими словами, это идеальное место для поиска огромного количества реакций и чувств, инициированных клиентами, о ваших продуктах и ​​бизнесе в целом.

Но без инструментов для поиска трендов в масштабе легко упустить важную обратную связь от ваших клиентов. Хотя полагаться на звездные рейтинги может показаться быстрым решением для анализа кучи отзывов, это не даст вам полной картины.

Обзоры не черно-белые. Отзыв с пятью звездами может содержать важные просьбы об улучшении времени доставки, в то время как отзыв с одной звездой может быть ошибочно списан как «отрицательный», но может содержать множество полезных деталей, которые могут побудить клиентов совершить покупку.

Впечатления клиентов редко бывают полностью положительными или полностью отрицательными, поэтому, хотя звездные рейтинги дают вам представление об удовлетворенности клиентов с первого взгляда, бренды были бы упущением не копнуть глубже с помощью анализа настроений клиентов.