Müşteri Duygu Analizi Markaların Müşterilerini Anlamasına Nasıl Yardımcı Olabilir?

İnsan iletişimi, çok sayıda duygu, fikir, görüş ve duyguyu içerir.

Bir LinkedIn gönderisine yorum yazarken veya arkadaşlarınıza kısa mesaj yazarken, sözleriniz herhangi bir sayıda konu hakkındaki görüşlerinizi ve tutumlarınızı iletir.

Arkadaşlarınızla aranızdaki metinleri gözden geçirmek için bir bilgisayar programı kullandığınızı hayal edin. Size ne söylemek istediklerini öğrenmek için her birini okumak yerine, size hızlı bir özet verir:

Bu, markaların geniş ölçekte ölçülebilir ve ölçülebilir müşteri duyarlılığını ortaya çıkarmalarına yardımcı olmak için duyarlılık analizini nasıl uygulayabileceğinin basitleştirilmiş bir örneğidir. Temel olarak duygu analizi , arkadaşlarınızın grup sohbetini anlamaktan bir marka veya ürüne yönelik genel duyarlılığı değerlendirmeye kadar çok çeşitli pratik uygulamalara uygulanabilir .

Çoğu zaman, halkın duyarlılığını değerlendirmek, sosyal medyadan bahsedenlere bakarak yapılır. Ancak, duyarlılığın bir markanın web sitesinde ifade edilebildiği, tüketicilerin giderek daha fazla alışveriş yaparak zaman geçirdiği bir dünyaya giriyoruz.

Aynı şekilde, müşteri duyarlılığı analizi artık markalar için standart bir uygulamadır. Doğru e-ticaret pazarlama çözümleriyle markalar, yazılı müşteri incelemelerini (bazen uzun paragraflar) duyarlılık analizi ile ölçülebilir tüketici duyarlılığına dönüştürebilir.

Duygu analizi nedir?

Duygu analizi, daha geniş fikir madenciliği sürecine girer. Fikir madenciliği, Doğal Dil İşleme'yi (NLP) yürütmek için veri işleme ve veri analizi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır . NLP, yazılı dili konuşulan dil olarak yorumlamaya yardımcı olmak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) kullanan bilgisayar programları çalıştırır .

Sonuç olarak, fikir madenciliği, verilen metin havuzlarındaki çeşitli konular hakkında bir dizi görüşü tanımlar. Bu görüşler, duyarlılık analizi kullanılarak olumludan olumsuza bir ölçekte puanlanır , bu da müşteri duyarlılığını daha ayrıntılı bir düzeyde - hızlı bir şekilde parçalayan tüketici veri raporlarıyla sonuçlanır. Bu süreci müşteri incelemelerine uygulamak, işletmelerin işleriyle ilgili herhangi bir sayıda konuyla ilgili tutum ve ruh halindeki eğilimleri belirlemesini kolaylaştırabilir .

Duygu analizi ve müşteri yorumları

Muazzam miktarda metinden duygu eğilimlerini çıkarmadaki verimlilikleri, fikir madenciliği ve duygu analizi, müşteri incelemelerini geniş ölçekte analiz etmek için eşsiz bir fırsat yaratır.

Hedefli ve potansiyel olarak önyargılı sorularla yanıtları etkileme eğiliminde olan anketlerin aksine, incelemeler işletmelere müşteri görüşlerini özgün bir şekilde yansıtan merkezi bir organik tepki kaynağı sağlar. Açık yanıtlar ve metin kutuları, alışveriş yapanların olayları kendi sözcükleriyle tanımlamalarını sağlayarak, markaların dikkate almamış olabileceği beklenmedik sorunları gündeme getirmelerini sağlar.

Örneğin, yorumlarını analiz etmek için fikir madenciliğini kullanan bir güzellik perakendecisi, en çok satan göz farlarının koku konusunda olumsuz bir eğilime sahip olduğunu çabucak öğrenebilir. Ayrıca, "çok güçlü" veya "çok tatlı" bir koku gibi belirli sorunu keşfetmek için daha derine inebilirler.

Fikir madenciliği ve duyarlılık analizinden elde edilen verilerin yardımıyla , perakendeciler, her ay birkaç bin yorum alsalar bile, müşterilerinin ürünleri ve genel alışveriş deneyimleri hakkında neyi sevip neyi sevmediğini kolayca öğrenebilirler .

Fikir madenciliği ve duygu analizi nasıl çalışır?

Duyarlılık analizi ve müşteri incelemeleri çok doğal bir çifttir, yani müşteri duyarlılığı müşteri incelemelerinden kolayca türetilebilir. Müşteri duyarlılığının etkisi, memnun müşterilerin ve marka büyümesinin güçlü bir göstergesi olduğundan , Yotpo'nun Veri Bilimi ekibinin alışveriş yapanların çevrimiçi incelemelerinde tüketici eğilimlerini araştırması an meselesiydi.

Ekip, NLP'yi, ifade edilen görüşler üzerinde kendi duygu analizi modelini eğitmek için derin öğrenme teknolojisinden (makine öğrenimi ve yapay zekanın bir alt kategorisi) yararlanan incelemelerden konu çıkarmak için kullandı. Moda endüstrisinde ortaya çıkardıkları daha spesifik bulgulara buradan göz atabilirsiniz .

Ayrıca, Veri Bilimi ekibimiz yalnızca inceleme veri tabanımızda 1 milyon konu ve 75 milyon ilgili görüş belirledi.

Sadece bir "görüş" tanımlamak için birkaç yineleme gerekiyordu.

Yotpo'nun Veri Bilimi ekibi ayrıca , fikirleri ve konuları doğru bir şekilde belirleme ve bunları anlam benzerliğine göre gruplandırma becerisine sahip olmak için 30 milyondan fazla inceleme üzerinde teknolojiyi eğitti . Örneğin, “kargo”, “sevkiyat” ve “teslimat” kelimeleri tek bir konu oluşturacaktır. Bu, konu başına daha fazla görüşün sayılmasına ve istatistiksel olarak daha anlamlı örneklere izin verir.

Ekip daha sonra her bir konuyu ve görüşü -100 (en olumsuz) ile +100 (en olumlu) arasında puanlamak için duygu analizi süreçlerini kullandı.

Duyarlılık analizi, aynı inceleme içindeki farklı konular hakkında çatışan duyguları ayırt etmek için tasarlanmıştır. Örneğin: "Harika ürün, ancak kargo yavaş."

Programlamanın içine yerleştirilmiş özenle hazırlanmış kurallar sayesinde, aynı zamanda karmaşık ve çelişkili insan yazı stillerini de – en önemlisi, alaycılık – ayıklayabilir.

Örneğin, bu cümlenin olumsuz bir duygu ifade ettiğini söyleyebilir:

Ve bunun tonda olumlu olduğunu:

İncelemelerden konu ve duygu çıkarma

Veri ve derin öğrenme bir yana, ekibin etkileyici bulguları, algoritmalarının müşteri incelemelerinden elde edilen duyarlılıktaki eğilimleri belirleyebildiği saf hız ve doğruluk (%92) idi.

Herhangi bir meşgul işletme sahibinin bildiği gibi, müşteri incelemelerini gözden geçirmeyi hayal bile etmeden önce yapmanız gereken yaklaşık bir milyon şey var. Yerine getirme, personel, ürün geliştirme, tedarikçiler, bütçeleme ve daha fazlasıyla ilgili endişeler, zaman bulmayı neredeyse imkansız hale getiriyor.

Oluşturdukları modeli değerlendirmek için Veri Bilimi ekibimize gittikten sonra ekip, modelimizin doğruluğunu değerlendirmeleri gerektiğini fark etti. Bunu yapmak için ekip, profesyonel hizmetler (manuel moderasyon) ekibimizden bir grup inceleme almasını ve görüşleri ve konuları manuel olarak çıkarmaya başlamasını istedi.

Ancak, Veri Bilimi ekibi profesyonel hizmetler ekibimize programlama komut dosyasını verdiğinde, tüm incelemelerde bir duyarlılık analizi yürütmek yalnızca birkaç saat sürdü.

Sonuç olarak, Yotpo Veri Bilimi ekibi, incelemelerdeki yazılı metinleri analiz ederek NLP ve fikir madenciliğinin müşteri duyarlılığını ölçme üzerindeki olumlu etkisini belirledi. Şimdi, bir markanın ürünleri hakkındaki müşteri duyarlılığının ve bir bütün olarak incelemelerin bir markanın duyarlılığını nasıl etkilediğine bir göz atalım.

Müşteri duyarlılığı marka duyarlılığını nasıl etkiler?

Müşterilerin ürün satın alma konusunda karar vermelerine yardımcı olması için incelemelere başvurması sır değil. Uygunluk, kalite, beden, nakliye vb. hakkında daha fazla bilgi bulmak için incelemeleri filtreliyor olsalar da, incelemeler aracılığıyla ürünleri keşfetme ve bunlar hakkında daha fazla bilgi edinme yetkisine sahip müşteriler daha yüksek bir dönüşüm oranına sahiptir - yaklaşık %53 daha yüksek .

Bunu bir adım daha ileri götürerek, marka duyarlılığını anlamak için incelemelerden yararlanmak için aynı konsept uygulanabilir. Müşteri duyarlılığı analizinin yardımıyla işletmeler, aşağıdaki stratejiler aracılığıyla marka duyarlılığını iyileştirebilir:

• Bir yerinde inceleme widget'ı aracılığıyla ana sayfanızda mevcut incelemelerden gelen olumlu görüşleri sergilemek ve yeni müşteriler ile markanız arasındaki güveni güçlendirmek için görsel kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (VUGC) kullanmak.
• Yıldız derecelendirmelerine bakılmaksızın olumsuz düşünce incelemelerine yanıt vermek , müşterilerinizin deneyimlerini önemsediğinizi gösterir ve markanız ile önceki müşteriler arasındaki duygusal bağı geliştirir.
• İncelemelerden eyleme geçirilebilir içgörüler çıkarmak ve müşteri içgörülerinde bulunan değişiklikleri uygulamak , markanızın operasyonel ve ticari büyümesini göstererek marka duyarlılığını artırmaya yardımcı olur. Örneğin, markalar, uyum ve boyutlandırmayla ilgili inceleme bilgilerini analiz edebilir ve ürün açıklamalarını geliştirebilir veya daha ayrıntılı boyutlandırma çizelgeleri sağlayabilir.

Duyarlılık, markaların müşterilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur

Müşteri incelemeleri doğrudan ürün kataloğunuza bağlıdır. Genellikle müşteri hizmetleri hakkında değerli geri bildirimler içerirler ve markanızla ilk elden deneyime sahip doğrulanmış müşterilerden gelirler. Başka bir deyişle, ürünleriniz ve bir bütün olarak işiniz hakkında müşteri tarafından başlatılan çok çeşitli tepkileri ve duyguları aramak için mükemmel yerlerdir.

Ancak, geniş ölçekte trendler için bunları tarayacak araçlar olmadan, müşterilerinizden gelen önemli geri bildirimleri gözden kaçırmak kolaydır. Yıldız derecelendirmelerine güvenmek, yığınla incelemeyi analiz etmek için hızlı bir çözüm gibi görünse de, size resmin tamamını vermez.

Yorumlar siyah beyaz değildir. Beş yıldızlı bir inceleme, daha iyi bir teslimat süresi için önemli talepler içerebilirken, bir yıldızlı bir inceleme yanlışlıkla "olumsuz" olarak yazılabilir, ancak müşterileri satın almaya ikna edebilecek birçok yararlı ayrıntı içerebilir.

Bir müşterinin deneyimi nadiren tamamen olumlu veya tamamen olumsuzdur, bu nedenle yıldız derecelendirmeleri size bir bakışta müşteri memnuniyeti hakkında bir fikir verirken, markalar müşteri duyarlılığı analizinin yardımıyla daha derine inmemeyi ihmal eder.