Çarşı Sesi

Duyarlılık analizi olmadan, ürünlerinizi bir tuğla duvara pazarlıyor olabilirsiniz. Müşterilerinizin ne düşündüğünü veya ne söylediğini bilmiyorsanız, sadık müşterileri elde tutmayı nasıl bileceksiniz? Veya mutsuz müşterileri kazanmak mı?

Bu kılavuz, müşteri duyarlılığı analizinin (görüş madenciliği) ne olduğunu, müşteri geri bildirimi ve odaklanılacak duyarlılık türlerini ve ürünleri ve müşteri deneyimini iyileştirmek için içgörülere dayalı olarak hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini açıklar.

Bölümler:

1. Duygu analizi nedir?
2. Gerçekleştirebileceğiniz duygu analizi türleri
3. Duygu analizi sürecinin dört adımı
4. Müşteri duyarlılığı türlerine nasıl yanıt verilir?
5. Duyarlılık analizi başarısına ilişkin 3 marka örneği
6. Öngörüler ve raporlarla anlamlı bir değişiklik sağlayın

Oda arkadaşınıza şunu sorduğunuzu hayal edin bir günde üç kez çöpü dışarı atmaktan çekinmezler. "Üzüldüm" demedin ama 24 saat içinde bu çöp isteğini defalarca yapman, sinirlendiğinin oldukça açık bir işareti.

Bu durum kısaca duygu analizidir. Markalar, müşterilerin şirketiniz hakkında ne hissettiklerini tahmin etmek için kullandıkları dili inceler. Müşteri sorunlarını ortaya çıkarmak ve çözmek, marka sadakatini artırmak ve gelecekteki müşterileri kazanmak için güçlü bir araçtır.

Duygu analizi nedir?

Duygu analizi veya görüş madenciliği, bir marka ve ürünleri hakkında müşteri duyarlılığını ve görüşlerini ölçmek ve anlamak için verileri kullanır. Bu analizi yapmak için markalar, metni doğal dil işleme (NLP) algoritmalarıyla inceleyen araçlar kullanır.

Teknoloji, müşteri iletişimindeki olumsuz ve olumlu kelimeleri tanımlar ve genel bir duyarlılık puanı atar.

Duyarlılık analizinin amacı, müşterilerin markanızı nasıl algıladıklarını anlamak ve bu bilgileri müşteri deneyiminizi geliştirmek için kullanmaktır. Çevrimiçi incelemelerinizdeki metni analiz ederek, müşterilerin az önce eklediğiniz yeni bir dudak parlatıcısını sevdiğini öğrenirseniz, benzer renk ve kokulara sahip başka dudak parlatıcısı yaratabilirsiniz. Duyarlılık analizi modellerini şu amaçlarla da kullanabilirsiniz:

• Pazar araştırması konusunda yardım
• Ürünleriniz için yeni kullanım durumları bulun
• Marka itibarınız için bir fikir edinin

Aklınızda bulundurun, duyarlılık analizi bazı zorluklarla birlikte gelir. NLP araçlarının bir mesajdaki iğnelemeyi algılaması ve argo sözcükleri yorumlaması zordur. Bir duygu analizi aracı, tersten yapılan bir iltifatı olumlu bir mesaj olarak tanımlayabilir. Çok dilli mesajlar, tipik olarak tek bir birincil dilde eğitilen ve bir mesaj çevrilirse bazı nüansları yakalayamayan bir NLP aracı için de sorun olabilir.

Gerçekleştirebileceğiniz duygu analizi türleri

Birkaç duygu analizi modeli vardır ve her birinin farklı amaçları vardır ve müşterilerinizin duygularına ilişkin farklı içgörüler sağlar. Tüm duyarlılık analizi yöntemleri, müşterilerinizin zihniyetini anlamak için kullanılır, ancak bazıları derecelendirme sistemlerini kullanmayı içerirken, diğerleri niyeti tahmin eder.

Ayrıntılı duyarlılık analizi

Ayrıntılı duyarlılık analizi, müşteri geri bildirimlerini çok olumludan çok olumsuza kadar değişen bir ölçekte kategorize etme sürecidir.

1'den 5'e kadar bir ölçekte yanıtlar içeren bir müşteri memnuniyeti anketi gönderdiğinizi varsayalım. Ayrıntılı analiz, bu yanıtları toplamayı ve geri bildirimlerini sıralamayı içerir.

Ya da müşterilere açık uçlu sorular verirseniz, duygu analizi aracı olumlu veya olumsuz kelimeleri aramak için cümlelerini de parçalayacaktır. Bu yanıtları sizin için kategorilere ayırır, böylece bunları sıralayabilir ve ortak konuları bulabilirsiniz.

Bu nedenle, birden fazla müşterinin belirli bir ayakkabı markasının kalitesini olumsuz olarak değerlendirdiğini varsayalım. Bu durumda, şirketinizin kalite güvence süreçlerine veya tedarikçilere bakması ve ayakkabı üretim sürecinizi ayarlaması gerektiğini bilirsiniz.

duygu tespiti

Duygu algılama, duygularını belirlemek için müşteri dilini analiz etme sürecidir. Bir ürün veya iş hakkında kızgın veya neşeliler mi? Bir duygu algılama analizinin sonuçları yalnızca olumlu veya olumsuz olmakla sınırlı değildir; duygu kategorileri arasında öfke, şaşkınlık, neşe, tiksinti, kaygı, arzu ve üzüntü yer alır. Veya daha az popüler olan Yedi Cüceler.

Duygu tespiti için, NLP aracınıza olumlu veya olumsuz duyguları belirten "hüsrana uğramış", "mutsuz" veya "heyecanlı" gibi sözcük listeleri içeren sözlükler eklemeniz gerekir. Duyarlılık analizi aracı bu kelimeleri yerleştirdikten sonra, duygu kategorilerine ayırmak için incelemelerinizi, canlı sohbet dökümlerinizi, sosyal medya yorumlarınızı ve diğer metin iletişimlerinizi tarar.

Örneğin, sosyal medya yöneticiniz Facebook, Instagram ve Twitter'daki olumsuz yorumlarda bir artış bildirebilir. Ardından, kitlenizin hissettiği duyguları tam olarak belirlemek için bunlar üzerinde bir duygu algılama analizi yaparsınız. Belki mağazanızdan kaldırdığınız bir ürüne kızgındırlar veya yeni faturalandırma süreçleri konusunda endişelidirler.

Duygularına neyin katkıda bulunduğunu öğrendikten sonra, sorunları ele almak için bir eylem planı oluşturabilirsiniz.

Boy tabanlı duyarlılık analizi

Görünüm tabanlı fikir madenciliğinde amaç çok spesifiktir - ürünlerinizin özellikleri hakkındaki müşteri yorumlarındaki eğilimleri bulmak. Ardından bu bilgileri, gerekirse ürünlerinizde veya hizmetlerinizde değişiklik yapmak için kullanacaksınız.

Diyelim ki hokey çantaları satıyorsunuz ve yakın zamanda fermuar tedarikçinizi değiştiriyorsunuz ve müşterilerin yeni fermuarların kalitesi hakkında ne düşündüğünü öğrenmek istiyorsunuz. En boy tabanlı duyarlılık analiziniz, müşterilerin çoğu için fermuarın kırıldığını veya sıkıştığını ortaya çıkarabilir ve bu da bir ayarlama yapmanız gerektiğini gösterir.

Veya, yakın zamanda abonelik kutunuzdaki bir seçeneği değiştirdiyseniz, yükseltmeden sonra müşterilerin duygularının nasıl değiştiğini görmek için bu analizlerden birini gerçekleştirin. "Öfkeli" veya "kızgın" gibi kelimeler kullanıyorlarsa, yeni değişikliği sevmediklerini söylemek güvenlidir.

Amaca dayalı duyarlılık analizi

Amaca dayalı bir duyarlılık analizi, şirketinizle etkileşim halindeyken müşterinizin ilgi alanlarını ve niyetlerini tahmin etmeye çalışır.

Bir müşteri mesaj atıp "Bu üründe indirim var mı?" NLP yazılımı, satın almayı düşündüklerini varsayabilir.

Pazarlamanıza rehberlik etmesi için bu amaç bilgisini kullanın. Reklamlarla yalnızca ebeveynleri hedefleyen bir oyuncak üreticisi olabilirsiniz. Ancak TikTok'ta markanızdan bahsedilmesiyle ilgili amaca dayalı analiz yaptıktan sonra, ergenlik öncesi ve yetişkinlerin müşterilerinizin önemli bir bölümünü temsil ettiğini fark edersiniz. Yalnızca ebeveynlere pazarlama yaparak fırsatları kaçırıyorsunuz.

Duygu analizi sürecinin dört adımı

Duygu analizi, veri toplamadan harekete geçmeye kadar çok adımlı bir süreçtir. Bu adımlara düzenli olarak dönün, böylece müşteri duygularını sorunlara dönüşmeden önce tanımlayabilir ve ele alabilirsiniz.

1. Müşteri duyarlılığı verilerini toplayın

Müşteri duygularını belirlemek için analiz etmeniz gereken bir şey var: müşteri iletişimi. Duyarlılık analizi aracınız, ihtiyaç duyacağınız verileri çeşitli kaynaklardan sürekli olarak toplayacaktır, ancak inceleme isteği e-postaları göndererek veya sosyal medyada müşterilerle etkileşim kurarak yeni verilerin getirilmesine yardımcı olmanız gerekir. Aracınızın analiz ettiği bazı kaynaklar şunları içerir:

• Müşteri yorumları: Bunları Google'da, web sitenizde ve sosyal medya platformlarında bulun
• Müşteri anketleri : Bir müşteriden şirketinize 1-10 arasında puan vermesini isteyen net tavsiye puanları, çoktan seçmeli yanıtlar içeren anketler gönderin veya açık uçlu anket yanıtları alın
• Sosyal medya yorumları : Twitter, Facebook, Instagram, LinkedIn ve TikTok'ta müşterilerin markanız hakkında neler söylediğini görün
• E-postalar, canlı sohbetler veya metinler: Müşteri e-postalarından, canlı sohbet dökümlerinden veya size gönderdikleri herhangi bir metinden açıklamalar alın

2. Müşteri duyarlılığını analiz edin

İhtiyacınız olan tüm verileri topladıktan sonra, müşteri duyarlılığı verilerini analiz etmek ve her mesajın arkasındaki yaklaşımı belirlemek için NLP araçlarını kullanın.

Kendi şirket içi makine öğrenimi yazılımınızı oluşturmak için Python gibi açık kaynaklı araçları kullanabilirsiniz. Ancak bu, zaman alıcı bir süreçtir ve özel uzmanlığa sahip birine ihtiyacınız olacaktır. Bu süreci olabildiğince kolaylaştırmak için, müşteri geri bildirimlerindeki eğilimleri görmenize yardımcı olacak bir içgörü ve rapor aracı gibi hazır SaaS ürünleri kullanın.

Bu araçla, son ürün derecelendirmelerini ve müşteri duyarlılığı raporlamasını tek bir panoda inceleyebilirsiniz. Ayrıca müşteri iletişimini manuel olarak göndermeniz ve incelemeniz gerekmez. Bazaarvoice, sitenizdeki müşteri iletişimini haftalık olarak otomatik olarak inceler, böylece her zaman güncel müşteri duyarlılığı bilgilerine sahip olursunuz.

3. Müşteri duyarlılığı trendlerini tanımlayın

Veriler analiz edildikten sonra, zaman içinde müşteri duyarlılığı analizinizdeki eğilimleri ve kalıpları görüntülemek için Google Charts, Tableau veya Grafana gibi veri görselleştirme araçlarını kullanın.

Görseller, müşterilerin bir ürün veya hizmet hakkında nasıl hissettiklerinin hızlı bir görüntüsünü sunar. Bir tarifi değiştirdiğiniz veya yazılımınızı yükselttiğiniz anda müşteri ruh halinin değişip değişmediği gibi, müşteri duyarlılığının nerede değişebileceğini göreceksiniz ve ortaya çıkan trendleri tespit edebileceksiniz.

Eğilimleri bildiğiniz zaman iyileştirme alanları bulabilir ve müşteri deneyiminiz hakkında bilinçli kararlar verebilirsiniz. Ürünlerinizle doğrudan ilgili bir sorun varsa, uyum sağlayabilmeleri için bu bilgileri ürün yöneticinize gönderin.

Veya insanlar müşteri hizmetlerinden rahatsızsa, müşteri hizmetleri yöneticisine bildirin.

4. Müşteri duyarlılığı sonuçlarına göre hareket edin

Müşteri geri bildirimi olumsuzsa, altta yatan sorunu düzeltin ve çözümü müşterilerinize iletin. Bir sonraki bölümde çeşitli müşteri geri bildirimlerine nasıl yanıt verileceğine dair daha fazla ayrıntıya gireceğiz.

Müşteri duyarlılığı türlerine nasıl yanıt verilir?

Ne tür müşteri geri bildirimi alırsanız alın, buna göre hareket etmek için bir oyun planınız olmalıdır. Bir marka müşteri duygularına yanıt verdiğinde, alışveriş yapanlar dikkat eder.

Pozitif duygular besleyin ve olumsuz (veya tarafsız) duygularla müşterilere ulaşarak işleri yumuşatın ve gelenekleri kazanın.

Olumsuz müşteri geri bildirimlerini ele alın

Müşteriler olumsuz geri bildirim bırakırsa olası nedenlere bir göz atın. Belki bir giysi çok dar geliyor ya da onların sorduğu bir soruyu yanıtlamanız çok uzun sürüyor.

Sorunu belirledikten sonra müşteriye, geri bildirimlerini ciddiye aldığınızı bildirin. Yaşadıkları kötü deneyimler için özür dileyin ve indirim veya geri ödeme teklif etmeyi düşünün.

Örneğin, makyaj şirketi Il Makiage, bir müşteri bir üründen memnun olmadığını söyledikten sonra ilişkiyi düzeltmeye çalışmak için bir indirim kodu sunuyor.

İndirimler veya geri ödemeler göndermenin yanı sıra, müşteriye sorunlarına bir çözüm bulacağınızı söyleyin. Gönderim süreciyle ilgili hayal kırıklıklarını dile getirirlerse, daha iyi teslimat pencereleri elde etmek için gönderi şirketinizle birlikte çalışın. Ürün kalitesiyle ilgili bir sorun varsa, daha iyi bir kalite güvence süreci geliştirmek için kalite yöneticinizle senkronize edin.

Son olarak, müşteriyi takip edin. Müşteriler, olumsuz yorumlara yanıt bekler. Bu nedenle, şikayetlerinin çözüldüğünden veya tatmin edici bir şekilde ele alındığından emin olun. Şikayetlerin gözden kaçmasına izin verirseniz, bu olumsuz duyguyu düzeltmek daha zordur.

Olumlu geribildirimi kabul edin

Olumsuz geri bildirimleri ele alırken kendinizi kaptırmak kolaydır, ancak olumlu geri bildirimlere yanıt vererek müşterileri beslemek de önemlidir. Onlara deneyimlerini paylaştığınız için teşekkür ettiğinizi söyleyin ve aşağıdakiler gibi ekstra adımlar atın:

• Onlara teşekkür etmenin bir yolu olarak indirim kodu vermek
• Olumlu geri bildirimlerini web sitenizde, açılış sayfalarında veya sosyal medyada paylaşmak
• Onlara sizi Google'da veya sosyal medyada incelemeye istekli olup olmayacaklarını sormak

Bu müşterileri de takip etmek için not alın, böylece markanız hakkında hâlâ olumlu hissedip hissetmediklerini kontrol edebilirsiniz.

Nötr geri bildirime neyin sebep olduğunu anlayın

Bir müşteri size tarafsız geri bildirimde bulunursa, onu besleme ve kazanmaya çalışma şansınız olur. Henüz olumsuz bir deneyim yaşamadılar ama aynı zamanda markanızdan büyülenmediler. Onlara harika bir müşteri deneyimi sunarak onları olumlu yöne çekmeye çalışın.

Onlara ulaşın ve geliştirmek için yapabileceğiniz herhangi bir şey olup olmadığını sorun ve düşüncelerini sizinle paylaştığı için onlara teşekkür edin. Her türlü geri bildirimi dikkate alacağınızı ve ürünlerinizi geliştirmek için harekete geçeceğinizi bilmelerini sağlayın.

Yazılımınızın ihtiyaç duydukları bir özelliği olmadığını söylerlerse, geliştirici ekibinize bildirin ve ekleyebilecekleri bir şey olup olmadığına bakın. Ürünleri iyileştirmenin en iyi yolu, müşteri geri bildirimlerinden yararlanmaktır.

Yine, geri bildirimlerinin ele alınıp alınmadığını bildirmek için müşteriyi takip edin. Tarafsız duygularını iyileştirip iyileştiremeyeceğinizi görmek için onlara ücretsiz bir deneme veya indirim verin.

Duyarlılık analizi başarısına ilişkin 3 marka örneği

Müşteri duyarlılığı analizi, yalnızca müşteri verilerini incelemekten daha fazlasıdır. Markalar bu analizden elde ettikleri bilgilere göre harekete geçtiklerinde çok daha güçlü hale gelir ve uzun süreli bir etkiye sahip olur.

İşte müşteri duyarlılık analizlerine bakan ve bunun sonucunda ürünleri sabitleyen veya pazarlama stratejilerini değiştiren işletmelerin gerçek dünyadan bazı vaka incelemeleri.

Electro Depot, kalite standartlarını karşılamayan ürünleri tespit eder

Multimedya ve ev aletleri satan Avrupa merkezli bir şirket olan Electro Depot'un Fransa, İspanya ve Belçika'da 84 mağazası bulunuyor. Minimum kalite standartlarını karşılamayan ürünleri tespit etmek istediler.

Müşteri geri bildirimlerinin duyarlılık analizi, markanın bu iyileştirme alanlarını bulmasına yardımcı oldu. Bir örnek: şarj olurken kullanılamayan bir hoparlör markası sattılar. Bu geri bildirimi fark ettikten sonra, hoparlörler onarıldı ve artık şarj olurken kullanılabilir. Daha da önemlisi, 4,1/5'lik bir ürün memnuniyet puanı elde edebildiler.

Electro Depot ayrıca, ürünlerin durdurulmasına karar vermek için müşteri duyarlılığını kullanmayı planlıyor. İşletmenin, müşterilerine kaliteyi pazarlamak istedikleri için, müşteri incelemelerinden üçten az yıldız alan ürünleri kaldırma hedefi vardır.

Nestle Canada, satışlarda düşüş gördükten sonra ürün reçetesini ayarlıyor

2.000'den fazla markasıyla dünyanın en büyük yiyecek ve içecek şirketi olduğu için Nestle'nin adını biliyorsunuz. Ancak profesyoneller bile bazen yanlış anlayabilir. 2018'de Nestle Canada, çok sevilen bir çayın tarifinde bazı ince ayarlar yaptı. Bu çay piyasaya çıktığında Nestle, satışlarda düşüşle birlikte çevrimiçi olarak olumsuz geri bildirimler almaya başladı.

Müşteri deneyimleri, müşteri incelemelerinin duyarlılık analizini yürüttü ve ardından incelemelerdeki bilgileri ürün ekiplerine gönderdi. Birkaç ay sonra şirket orijinal çay tarifine geri döndü.

Geri geçiş yaptıktan sonra ortalama ürün puanı 1,7 yıldızdan 4 yıldıza yükseldi. Tüketici deneyimi direktörleri, bu incelemelerden elde edilen verilerin önceki formüle geri dönme kararı için çok fazla güç verdiğini söyledi.

Tüketiciler bizim için konuşur. Onlar konuşur, biz dinler ve harekete geçeriz.

Lee Beech, Tüketici Deneyimi Direktörü, Nestle Kanada

Nestle sürekli olarak müşteri yorumları alır, bu nedenle bu verileri yoğunlaştırmaya yardımcı olmak için Öngörüler ve Raporlardan gelen çözümleri kullanır. Müşteri deneyimi ekipleri, müşteri tabanlarının ne düşündüğünü göstermek için bu inceleme verilerini müşteri hizmetlerinden alınan raporlarla birlikte Nestle yöneticilerine sunar.

Kidkraft, müşteri geri bildirimlerini aldıktan sonra yeni ürün seçeneği sunuyor

Kidkraft oyuncak bebek evleri, salıncak setleri ve açık hava oyun evleri gibi çocuk ürünleri satmaktadır. Şirket, anlaşılır bir şekilde ebeveynlerin ürünlerini ve güvenliğini nasıl algıladıklarıyla ilgileniyor, bu nedenle son zamanlarda her üç ayda bir, ürünleri ve pazarlamayı geliştirmeye yönelik tavsiyeler gösteren bir müşteri duyarlılığı analizi yapmaya başladılar.

Bir durumda, müşteri incelemeleri, müşterilerin popüler oyun evi modellerinden birini yapıp sonra beyaza boyadıklarını ortaya çıkardı. KidKraft bunu keşfettikten sonra oyun evinin beyaz bir versiyonunu sunmaya başladılar ve bu da satışlarda önemli bir artışa yol açtı.

Şirket, Bazaarvoice'den gelen bir tavsiyenin ardından bir ürünün pazarlanma şeklini de değiştirdi. İncelemeler, müşterilerin oyun masalarından birinin altındaki bir saklama kutusunu sevdiklerini gösterdi, ancak Kidkraft'ın sitesi bu kutudan bahsetmedi bile. Kidkraft'ın ekibi bu içgörüyü bulduğunda, bu özelliği vurgulamak için ürün sayfasını ve mesajı değiştirdi.

Bazaarvoice'un İçgörüleri ve Raporları ile anlamlı bir değişiklik sağlayın

Verilerinizi verimli bir şekilde analiz etmek için yanınızda doğru duygu analizi aracına ihtiyacınız var. Bazaarvoice Insights and Reports, müşterilerinizin ne düşündüğü ve hissettiği konusunda net bir görüş sunar.

Raporlama aracımızla, neleri sevip neleri sevmediklerini görmek için müşteri yorumlarınızın haftalık bir analizini alacaksınız ve ürünlerinizi ve pazarlamanızı nasıl iyileştirebileceğiniz konusunda eyleme geçirilebilir içgörüler elde edeceksiniz. Size nasıl yapılacağını anlatacağız:

• İnceleme hacmini artırın
• Düşük performanslı bir e-postayı iyileştirin
• Bir ürün sayfasını yeni kopyayla yenileme

Araç ayrıca, puanlarınızı ve yorumlarınızı rakiplerinizle karşılaştıran sektör karşılaştırmalı değerlendirmelerimizi kullanarak, ürünlerinizin rakiplerinize karşı durumunu da gösterecektir. Daha fazlasını öğrenmek için aşağıdan iletişime geçebilirsiniz. Veya tüketici içgörülerini nasıl bulacağınızı ve kullanacağınızı öğrenmek için okumaya devam edin.

ÖZELLİKLİ KAYNAK

Akıllı pazarlamacının müşteri içgörülerini bulma ve kullanma kılavuzu

Burayı oku