客戶情緒分析如何幫助品牌了解他們的購物者

人類交流涉及多種情感、想法、意見和情緒。

無論您是在 LinkedIn 帖子上發表評論還是給朋友發短信，您的文字都傳達了您對任何主題的看法和態度。

想像一下使用計算機程序瀏覽您和您的朋友之間的文本。 與其閱讀每一個來找出他們想告訴你什麼，它會給你一個快速的總結：

這是品牌如何應用情緒分析來幫助他們大規模釋放可量化和可衡量的客戶情緒的簡化示例。 本質上，情緒分析可以應用於廣泛的實際應用，從了解朋友的群聊到評估公眾對品牌或產品的情緒。

通常，通過查看社交媒體提及來評估公眾情緒。 然而，我們正在進入一個可以在品牌網站上表達情感的世界——消費者越來越多地花時間購物。

同樣，客戶情緒分析現在是品牌的標準做法。 借助正確的電子商務營銷解決方案，品牌可以通過情緒分析將書面客戶評論（有時是段落長度）轉化為可衡量的消費者情緒。

什麼是情緒分析？

情感分析屬於更大的意見挖掘過程。 意見挖掘結合使用數據處理和數據分析技術來進行自然語言處理(NLP)。 NLP 運行使用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的計算機程序，以幫助將書面語言解釋為口語。

最終，意見挖掘確定了給定文本池中關於各種主題的一系列意見。 使用情緒分析對這些意見進行評分，從正面到負面，從而產生消費者數據報告，從而在更細粒度的水平上快速分解客戶情緒。 將此過程應用於客戶評論可以使企業更容易確定與其業務相關的任何主題的態度和情緒趨勢。

情緒分析和客戶評論

他們從大量文本、意見挖掘和情緒分析中提取情緒趨勢的效率為大規模分析客戶評論創造了獨特的機會。

與傾向於通過有針對性且可能帶有偏見的問題影響響應的調查不同，評論為企業提供了真實反映客戶意見的有機反應的集中來源。 開放式回復和文本框使購物者能夠用自己的話描述事物，使他們能夠提出品牌可能沒有考慮到的意外問題。

例如，使用意見挖掘來分析其評論的美容零售商可以很快了解到他們最暢銷的眼影對氣味主題有負面情緒的趨勢。 他們還可以進一步挖掘以發現具體問題，例如“太濃”或“太甜”的氣味。

借助來自意見挖掘和情緒分析的數據，零售商可以輕鬆了解客戶對他們的產品和整體購物體驗的喜愛或不喜歡，即使他們每個月都會收到數千條評論。

意見挖掘和情感分析的工作原理

情緒分析和客戶評論是如此自然的一對，這意味著客戶情緒可以很容易地從客戶評論中得出。 由於客戶情緒的影響是客戶滿意度和品牌增長的有力指標，因此 Yotpo 的數據科學團隊研究購物者在線評論中的消費者趨勢只是時間問題。

該團隊使用 NLP 從評論中提取主題，利用深度學習技術（機器學習和 AI 的一個子類別）來訓練自己的情緒分析模型，以表達意見。 你可以在這裡查看他們在時尚行業中發現的更具體的發現。

此外，我們的數據科學團隊僅在我們的評論數據庫中就確定了100 萬個主題和 7500 萬條相關意見。

僅僅定義一個“意見”就需要多次迭代。

Yotpo 的數據科學團隊還對超過 3000 萬條評論進行了技術培訓，以了解其準確識別意見和主題並根據含義相似性對其進行分組的能力。 例如，“shipping”、“shipment”和“delivery”這三個詞將形成一個主題。 這允許統計更多的意見，並且每個主題的統計意義更大的樣本。

然後，該團隊使用情緒分析流程對每個主題和意見進行評分，範圍為 -100（最負面）到 +100（最正面）。

情感分析旨在區分同一評論中關於不同主題的衝突情感。 例如：“很棒的產品，但運輸速度很慢。”

由於程序中嵌入了精心設計的規則，它還可以對複雜而矛盾的人類寫作風格進行分類——最值得注意的是諷刺。

例如，它可以看出這句話表達了負面情緒：

這個是積極的語氣：

從評論中提取主題和情緒

除了數據和深度學習，該團隊令人印象深刻的發現是其算法可以識別從客戶評論中提取的情緒趨勢的絕對速度和準確性 (92%)。

正如任何忙碌的企業主都知道的那樣，在您夢想篩選客戶評論之前，大約有一百萬件事要做。 對履行、人員、產品開發、供應商、預算等方面的擔憂，幾乎不可能找到時間。

在去我們的數據科學團隊評估他們構建的模型後，團隊意識到他們需要評估我們模型的準確性。 為此，該團隊要求我們的專業服務（手動審核）團隊進行一組評論並開始手動提取意見和主題。

然而，當數據科學團隊向我們的專業服務團隊提供他們的編程腳本時，只用了幾個小時就對所有評論進行了情緒分析。

最終，Yotpo 數據科學團隊通過分析評論中的書面文本確定了 NLP 和意見挖掘對量化客戶情緒的積極影響。 現在讓我們來看看客戶對品牌產品的情緒和整體評論如何影響品牌的情緒。

客戶情緒如何影響品牌情緒

客戶求助於評論來幫助做出購買產品的決定已經不是什麼秘密了。 無論他們是通過評論篩選以查找有關合身、質量、尺碼、運輸等的更多信息，有權通過評論探索和了解更多產品的購物者都有更高的轉化率——高出近 53% 。

更進一步，同樣的概念可以應用於利用評論來理解品牌情緒。 在客戶情緒分析的幫助下，企業可以通過以下策略提高品牌情緒：

• 通過現場評論小部件在您的主頁上展示現有評論的積極情緒，並使用視覺用戶生成內容 (VUGC)來加強新客戶與您的品牌之間的信任。
• 回應負面情緒評論，無論其星級如何，都表明您關心客戶的體驗——改善您的品牌與以前客戶之間的情感聯繫。
• 從評論中提取可操作的見解，並實施在客戶見解中發現的變化，展示了您的品牌的運營和業務增長，有助於提升品牌情緒。 例如，品牌可以分析有關合身和尺碼的評論見解，並增強其產品描述或提供更深入的尺碼圖表。

情緒幫助品牌更好地了解他們的客戶

客戶評論與您的產品目錄直接相關。 它們通常包括對客戶服務的寶貴反饋，並且來自對您的品牌有第一手經驗的經過驗證的客戶。 換句話說，它們是尋找大量客戶對您的產品和整個業務的反應和感受的理想場所。

但是，如果沒有工具來梳理它們以了解大規模趨勢，很容易錯過客戶的重要反饋。 雖然依靠星級評分似乎是分析大量評論的快速解決方案，但它並不能為您提供全貌。

評論不是非黑即白。 五星級評論可能包含對改進交貨時間的重要要求，而一星評論可能會被錯誤地寫為“負面”，但可能包含許多可以吸引客戶購買的有用細節。

客戶的體驗很少是完全正面的或完全負面的，因此雖然星級評分可以讓您一目了然地了解客戶滿意度，但在客戶情緒分析的幫助下，如果不深入挖掘，品牌將是失職的。