การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของลูกค้าสามารถช่วยให้แบรนด์เข้าใจผู้ซื้อได้อย่างไร

การสื่อสารของมนุษย์เกี่ยวข้องกับอารมณ์ ความคิด ความคิดเห็น และความรู้สึกต่างๆ มากมาย

ไม่ว่าคุณจะเขียนความคิดเห็นในโพสต์ LinkedIn หรือข้อความถึงเพื่อน คำพูดของคุณจะถ่ายทอดความคิดเห็นและทัศนคติของคุณเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ

ลองนึกภาพการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่ออ่านข้อความระหว่างคุณกับเพื่อน แทนที่จะอ่านแต่ละข้อเพื่อค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการบอกคุณ มันจะให้ข้อมูลสรุปสั้นๆ แก่คุณ:

นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการที่แบรนด์ต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อช่วยปลดล็อกความรู้สึกของลูกค้าในเชิงปริมาณและวัดผลได้ในวงกว้าง การวิเคราะห์ความรู้สึก โดยพื้นฐาน สามารถนำไปใช้กับการใช้งานจริง ได้ หลากหลาย ตั้งแต่การทำความเข้าใจแชทกลุ่มของเพื่อนคุณ ไปจนถึงการประเมินความรู้สึกสาธารณะที่มีต่อแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์

บ่อยครั้ง การประเมินความรู้สึกสาธารณะทำได้โดยการดูจากการกล่าวถึงสื่อสังคมออนไลน์ อย่างไรก็ตาม เรากำลังเข้าสู่โลกที่ความรู้สึกสามารถแสดงบนเว็บไซต์ของแบรนด์ได้ — ที่ซึ่งผู้บริโภคใช้เวลาในการซื้อของมากขึ้น

ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของลูกค้าได้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานสำหรับแบรนด์แล้ว ด้วยโซลูชันการตลาดอีคอมเมิร์ซที่เหมาะสม แบรนด์ต่างๆ สามารถเปลี่ยนบทวิจารณ์ที่เป็นลายลักษณ์อักษรของลูกค้า ซึ่งบางครั้งอาจมีความยาวย่อหน้า ให้เป็นความรู้สึกของผู้บริโภคที่วัดได้ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอยู่ภายใต้กระบวนการขุดความคิดเห็นที่ใหญ่ขึ้น การทำเหมืองความคิดเห็นใช้การผสมผสานระหว่างการประมวลผลข้อมูลและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดำเนินการ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) NLP เรียกใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อช่วยตีความภาษาเขียนเป็นภาษา พูด

ในท้ายที่สุด การทำเหมืองความคิดเห็นจะระบุความคิดเห็นต่างๆ เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ในกลุ่มข้อความที่กำหนด ความคิดเห็นเหล่านี้ ให้คะแนนตามระดับบวกถึงลบโดยใช้ การวิเคราะห์ความรู้สึก ส่งผลให้รายงานข้อมูลผู้บริโภคที่แจกแจงความคิดเห็นของลูกค้าในระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว การใช้กระบวนการนี้กับคำวิจารณ์ของลูกค้าจะช่วยให้ธุรกิจสามารถ ระบุแนวโน้มทัศนคติและอารมณ์เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของตน ได้ง่ายขึ้น

การวิเคราะห์ความรู้สึกและบทวิจารณ์ของลูกค้า

ประสิทธิภาพของพวกเขาในการดึงแนวโน้มความรู้สึกจากข้อความจำนวนมาก การขุดความคิดเห็น และ การวิเคราะห์ความรู้สึกสร้างโอกาสพิเศษในการวิเคราะห์ บทวิจารณ์ของลูกค้า ตามขนาด

ความเห็นต่างจากแบบสำรวจซึ่งมักจะมีอิทธิพลต่อคำตอบด้วยคำถามที่ตรงเป้าหมายและมีแนวโน้มว่าจะมีอคติ การรีวิวทำให้ธุรกิจมีแหล่งที่มาของปฏิกิริยาออร์แกนิกแบบรวมศูนย์ที่สะท้อนความคิดเห็นของลูกค้าอย่างแท้จริง การตอบกลับแบบเปิดและกล่องข้อความช่วยให้นักช็อปสามารถอธิบายสิ่งต่างๆ ด้วยคำพูดของตนเอง ทำให้สามารถแจ้งปัญหาที่ไม่คาดคิดซึ่งแบรนด์อาจไม่ได้พิจารณา

ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกด้านความงามที่ใช้การขุดความคิดเห็นเพื่อวิเคราะห์บทวิจารณ์สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วว่าอายแชโดว์ที่ขายดีที่สุดของพวกเขามีแนวโน้มด้านลบเกี่ยวกับหัวข้อของกลิ่น พวกเขายังสามารถค้นคว้าเพิ่มเติมเพื่อค้นหาปัญหาเฉพาะ เช่น กลิ่นที่ “แรงเกินไป” หรือ “หวานเกินไป”

ด้วยความช่วยเหลือของ ข้อมูลที่ได้จากการขุดความคิดเห็นและการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ผู้ค้าปลีกสามารถค้นหา สิ่งที่ลูกค้าชื่นชอบหรือไม่ชอบ เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตนและประสบการณ์การช็อปปิ้งโดยรวมได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าพวกเขาจะได้รับรีวิวหลายพันครั้งในแต่ละเดือน

วิธีการทำงานของการขุดความคิดเห็นและการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความคิดเห็นและบทวิจารณ์ของลูกค้าเป็นคู่ที่เป็นธรรมชาติ หมายความว่าความคิดเห็นของลูกค้าจะได้มาจากคำวิจารณ์ของลูกค้าอย่างง่ายดาย และเนื่องจากผลกระทบของความเชื่อมั่นของลูกค้าเป็น ตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนถึงความพึงพอใจของลูกค้าและการเติบโตของแบรนด์ จึงเป็นเพียงเรื่องของเวลาก่อนที่ทีม Data Science ของ Yotpo จะศึกษาแนวโน้มของผู้บริโภคในการรีวิวออนไลน์ของนักช้อป

ทีมงานใช้ NLP เพื่อดึงหัวข้อจากการทบทวน ซึ่งใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นหมวดหมู่ย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เพื่อฝึกรูปแบบการวิเคราะห์ความรู้สึกของตนเองเกี่ยวกับความคิดเห็นที่แสดงออกมา คุณสามารถดู ข้อค้นพบเฉพาะเพิ่มเติมที่พวกเขาค้นพบใน อุตสาหกรรมแฟชั่นได้ที่นี่

นอกจากนี้ ทีม Data Science ของเราระบุ 1 ล้านหัวข้อและ 75 ล้านความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง ในฐานข้อมูลการตรวจสอบของเราเพียงอย่างเดียว

การกำหนด "ความคิดเห็น" จำเป็นต้องมีการทำซ้ำหลายครั้ง

ทีมงาน Data Science ของ Yotpo ยัง ฝึกอบรมเทคโนโลยีเกี่ยวกับบทวิจารณ์มากกว่า 30 ล้าน รายการ เพื่อให้สามารถระบุความคิดเห็นและหัวข้อได้อย่างถูกต้อง และจัดกลุ่มตามความหมายที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น คำว่า "การจัดส่ง" "การจัดส่ง" และ "การจัดส่ง" จะสร้างหัวข้อเดียว ซึ่งช่วยให้สามารถนับความคิดเห็นได้มากขึ้นและมีตัวอย่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติมากขึ้นต่อหัวข้อ

จากนั้นทีมจึงใช้กระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อให้คะแนนแต่ละหัวข้อและความคิดเห็นในระดับ -100 (เชิงลบมากที่สุด) ถึง +100 (แง่บวกมากที่สุด)

การวิเคราะห์ความคิดเห็นได้รับการออกแบบมาเพื่อแยกแยะระหว่างความรู้สึกที่ขัดแย้งกันเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ภายในบทวิจารณ์เดียวกัน ตัวอย่างเช่น: "ผลิตภัณฑ์ยอดเยี่ยม แต่จัดส่งช้า"

ต้องขอบคุณกฎที่สร้างขึ้นมาอย่างปราณีตที่ฝังอยู่ภายในโปรแกรม ทำให้สามารถจัดเรียงรูปแบบการเขียนของมนุษย์ที่ซับซ้อนและขัดแย้งกันได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเสียดสี

ตัวอย่างเช่น สามารถบอกได้ว่าประโยคนี้แสดงอารมณ์เชิงลบ:

และนี่คือน้ำเสียงที่เป็นบวก:

การแยกหัวข้อและความรู้สึกจากการวิจารณ์

นอกเหนือจากข้อมูลและการเรียนรู้เชิงลึกแล้ว สิ่งที่ค้นพบที่น่าประทับใจของทีมคือความเร็วและความแม่นยำที่แท้จริง (92%) ซึ่งอัลกอริทึมของพวกเขาสามารถระบุแนวโน้มในความเชื่อมั่นที่ดึงมาจากบทวิจารณ์ของลูกค้า

เจ้าของธุรกิจที่มีงานยุ่งรู้ดี มีหลายล้านสิ่งที่ต้องทำก่อนที่คุณจะฝันถึงการกลั่นกรองบทวิจารณ์ของลูกค้า ความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด บุคลากร การพัฒนาผลิตภัณฑ์ ซัพพลายเออร์ งบประมาณ และอื่นๆ ทำให้แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะหาเวลา

หลังจากไปที่ทีม Data Science ของเราเพื่อประเมินแบบจำลองที่พวกเขาสร้างขึ้น ทีมงานตระหนักว่าพวกเขาจำเป็นต้องประเมินความถูกต้องของแบบจำลองของเรา ในการดำเนินการนี้ ทีมงานได้ขอให้ทีมบริการระดับมืออาชีพของเรา (การตรวจสอบด้วยตนเอง) รวบรวมกลุ่มบทวิจารณ์และเริ่มแยกความคิดเห็นและหัวข้อด้วยตนเอง

อย่างไรก็ตาม เมื่อทีม Data Science มอบสคริปต์การเขียนโปรแกรมให้กับทีมบริการระดับมืออาชีพของเรา ใช้เวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมงในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในบทวิจารณ์ทั้งหมด

ในท้ายที่สุด ทีม Yotpo Data Science ระบุผลกระทบเชิงบวกของ NLP และการขุดความคิดเห็นที่มีต่อการประเมินความรู้สึกของลูกค้าในเชิงปริมาณผ่านการวิเคราะห์ข้อความที่เขียนในบทวิจารณ์ ตอนนี้ เรามาดูกันว่าความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบทวิจารณ์ของแบรนด์โดยรวมมีอิทธิพลต่อความเชื่อมั่นของแบรนด์อย่างไร

ความรู้สึกของลูกค้าส่งผลต่อความเชื่อมั่นของแบรนด์อย่างไร

ไม่เป็นความลับที่ลูกค้าต้องเขียนรีวิวเพื่อช่วยในการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ ไม่ว่าพวกเขาจะกรองรีวิวเพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความพอดี คุณภาพ ขนาด การจัดส่ง ฯลฯ ผู้เลือกซื้อที่ได้รับสิทธิ์ในการสำรวจและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ผ่านรีวิวจะมีอัตราการแปลงที่สูงกว่า — สูงขึ้น เกือบ 53%

เมื่อก้าวไปอีกขั้นหนึ่ง แนวคิดเดียวกันนี้สามารถนำไปใช้กับการใช้ประโยชน์จากบทวิจารณ์เพื่อทำความเข้าใจความรู้สึกของแบรนด์ ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของลูกค้า ธุรกิจสามารถปรับปรุงความเชื่อมั่นของแบรนด์ผ่านกลยุทธ์ต่อไปนี้:

• แสดงความรู้สึกเชิงบวกจากรีวิวที่มีอยู่บนหน้าแรกของคุณ ผ่าน วิดเจ็ตบทวิจารณ์บนเว็บไซต์ และใช้เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นด้วยภาพ (VUGC) เพื่อเสริมสร้างความไว้วางใจระหว่างลูกค้าใหม่และแบรนด์ของคุณ
• การตอบสนองต่อความคิดเห็นเชิงลบ โดยไม่คำนึงถึงระดับดาวของพวกเขา แสดงให้เห็นว่าคุณใส่ใจเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า — ปรับปรุงการเชื่อมต่อทางอารมณ์ระหว่างแบรนด์ของคุณกับลูกค้าเดิม
• การแยกข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากรีวิว และ การนำการเปลี่ยนแปลงที่พบในข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าไปใช้จะ แสดงให้เห็นถึงการเติบโตในการดำเนินงานและธุรกิจของคุณของแบรนด์ ซึ่งช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นของแบรนด์ ตัวอย่างเช่น แบรนด์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของรีวิวเกี่ยวกับความพอดีและขนาด และปรับปรุงรายละเอียดผลิตภัณฑ์ของตน หรือจัดทำแผนภูมิการปรับขนาดที่เจาะลึกยิ่งขึ้น

ความรู้สึกช่วยให้แบรนด์เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น

บทวิจารณ์ของลูกค้าจะเชื่อมโยงโดยตรงกับแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ของคุณ พวกเขามักจะรวมข้อเสนอแนะอันมีค่าเกี่ยวกับการบริการลูกค้าและมาจากลูกค้าที่ผ่านการตรวจสอบแล้วซึ่งมีประสบการณ์ตรงกับแบรนด์ของคุณโดยตรง กล่าวอีกนัยหนึ่งคือเป็นสถานที่ที่สมบูรณ์แบบในการมองหาปฏิกิริยาและความรู้สึกที่ริเริ่มโดยลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และธุรกิจของคุณในภาพรวม

แต่หากไม่มีเครื่องมือในการรวมเข้ากับแนวโน้มในวงกว้าง คุณก็จะพลาดความคิดเห็นที่สำคัญจากลูกค้าได้ง่าย แม้ว่าการพึ่งพาการให้ดาวอาจดูเหมือนเป็นวิธีแก้ปัญหาที่รวดเร็วในการวิเคราะห์บทวิจารณ์จำนวนมาก แต่ก็ไม่ได้ให้ภาพรวมทั้งหมดแก่คุณ

บทวิจารณ์ไม่ใช่ขาวดำ บทวิจารณ์ระดับห้าดาวอาจมีคำขอที่สำคัญสำหรับเวลาการส่งมอบที่ดีขึ้น ในขณะที่บทวิจารณ์ระดับหนึ่งดาวอาจเขียนผิดพลาดว่าเป็น "เชิงลบ" แต่อาจมีรายละเอียดที่เป็นประโยชน์มากมายที่สามารถดึงดูดให้ลูกค้าซื้อได้

ประสบการณ์ของลูกค้ามักไม่ค่อยเป็นไปในเชิงบวกทั้งหมดหรือเชิงลบทั้งหมด ดังนั้นในขณะที่การให้คะแนนด้วยดาวทำให้คุณทราบถึงความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว แต่แบรนด์ต่างๆ ก็มักจะไม่ใส่ใจที่จะไม่เจาะลึกลงไปอีกด้วยความช่วยเหลือจากการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า