10 Tips untuk Meningkatkan Analisis Umpan Balik Pelanggan yang Efektif dan Mendorong Penjualan Online 12 Agustus 2016

Sebelumnya saya telah berbicara tentang meningkatkan penjualan online dengan umpan balik pelanggan dan berfokus pada pengumpulan umpan balik yang tepat, di tempat yang tepat di saluran. Penting juga untuk menganalisis data ini sepenuhnya untuk mendapatkan hasil maksimal dari umpan balik dan mengungkap wawasan terbaik, untuk benar-benar mengoptimalkan saluran pemesanan online Anda.

Berikut adalah 10 tip teratas saya tentang cara menganalisis umpan balik dengan lebih baik dan menggunakannya untuk mendorong penjualan online:

Postingan diperbarui pada April 2021

1. Analisis semua umpan balik

Ini mungkin terdengar jelas, tetapi penting bagi Anda untuk benar-benar menganalisis semua umpan balik yang Anda dapatkan – jika tidak, mengapa repot-repot mengumpulkannya sejak awal!

Sementara beberapa umpan balik mungkin memberikan detail yang cukup standar atau biasa-biasa saja (yang juga akan berguna – lihat bagian tren di bawah), beberapa mungkin berisi informasi yang berpotensi menjadi terobosan besar bagi bisnis Anda.

2. Kategorikan (dan sub-kategorikan) umpan balik

Anda akan segera menemukan bahwa umpan balik akan mulai masuk ke dalam kategori yang lebih umum – ini dapat mencakup kecepatan layanan Anda (atau kurangnya), akurasi, kesopanan dan bantuan staf tertentu, harga dan pilihan produk, ketersediaan atau lokasi, dll.

Menyortir umpan balik ke dalam kategori akan segera membantu menunjukkan gambaran yang lebih luas tentang bagaimana pelanggan memandang bisnis dan layanan Anda. Tentu saja beberapa pelanggan mungkin mengomentari sejumlah kategori dan Anda dapat mengajukannya sesuai dengan itu.

Anda mungkin akan menemukan bahwa sub-kategori juga sangat berguna. Ini akan membantu menyoroti elemen yang kurang terlihat dari operasi bisnis Anda, yang sebenarnya bisa terbukti sangat signifikan bagi keseluruhan proposisi Anda. Seringkali elemen 'tersembunyi' ini adalah elemen yang secara signifikan menyenangkan atau mengganggu pelanggan dan pengunjung situs web Anda.

3. Gunakan umpan balik negatif dan positif

Umpan balik yang tak terhindarkan akan berkisar dari keluhan hingga (semoga) pujian yang tinggi! Masuk akal untuk membagi hasil menggunakan kriteria ini, karena respons Anda terhadap masing-masing kriteria akan sangat bervariasi. Perlu ditunjukkan pada saat ini bahwa komentar positif sama berharganya dengan keluhan karena mereka menunjukkan kepada Anda apa yang menyenangkan dan menggairahkan pelanggan tetap Anda. Pujian juga akan memotivasi tim Anda dan berterima kasih kepada pelanggan atas umpan balik positif membantu membangun loyalitas pelanggan.

Dengan cara yang sama, komentar negatif akan menyoroti mengapa pelanggan pergi dan beralih ke pesaing Anda. Anda perlu menutup lingkaran dan menyelesaikan masalah ini – ini adalah cara yang terbukti baik untuk mempertahankan lebih banyak bisnis. Dalam kedua kasus tersebut, bisnis Anda akan meningkat dan berkembang dengan bereaksi positif terhadap umpan balik.

Coba Umpan Balik Kampanye Email

Mulai kirimkan pesan email yang diinginkan audiens Anda dengan Mopinion for Email.

Minta demo

4. Lihat akar penyebabnya

Tentu saja Anda perlu memahami apa yang mendorong loyalitas pelanggan jika Anda ingin meningkatkannya dan umpan balik pelanggan akan membantu Anda melakukan ini. Oleh karena itu, penting untuk membuat analisis akar penyebab sebagai prioritas di atas penyelesaian masalah yang lebih kompleks atau khusus yang dilaporkan oleh pelanggan Anda.

Untuk mencapai hal ini, sangat penting untuk memiliki sistem manajemen yang akan memenuhi syarat umpan balik dan membantu Anda mencari data yang berpotensi dalam jumlah besar. Anda juga harus dapat menentukan data yang akan membantu mengidentifikasi akar penyebab masalah, sebelum Anda beralih ke masalah yang lebih kompleks (dan terkadang ceruk) yang akan dihasilkan dari masalah ini.

5. Memahami nilai pelanggan

Semua pelanggan berharga bagi bisnis Anda, tetapi beberapa lebih berharga daripada yang lain! Penting untuk memahami nilai pelanggan/kelompok pelanggan sehingga Anda dapat memprioritaskan perubahan pada saluran penjualan atau rezim manajemen pelanggan Anda.

Misalnya, beberapa pelanggan hanya dapat membeli dari Anda selama obral sementara lebih banyak pelanggan setia akan terus membeli dari Anda secara berkelanjutan. Jelas, pelanggan tetap lebih penting untuk pendapatan Anda daripada mereka yang 'memilih ceri' transaksi tertentu, jadi masuk akal untuk memprioritaskan 'suara' pelanggan yang kembali kepada Anda lagi dan lagi.

Ini juga berlaku untuk membuat kasus bisnis untuk perubahan internal. Misalnya, jika Anda ingin berinvestasi dalam skema yang dirancang untuk meningkatkan loyalitas pelanggan, Anda perlu menyadari berapa nilai ini bagi bisnis Anda dibandingkan dengan biaya penerapannya (biaya investasi Vs laba atas investasi) untuk memastikannya. bermanfaat.

6. Cari tren

Dari semua kriteria yang Anda gunakan untuk menganalisis umpan balik pelanggan, mengidentifikasi tren adalah salah satu yang paling penting. Tren akan menunjukkan di mana Anda mendapatkan sesuatu yang benar atau salah dan akan menjadi lebih penting ketika volume umpan balik Anda meningkat.

Sumber: Tangkapan layar dari platform Mopinion dengan berbagai jenis analisis tren.

Melihat umpan balik individu, Anda mungkin menemukan pendapat atau keluhan yang sangat kuat. Namun, ini perlu dilihat dalam konteks penjualan Anda secara keseluruhan. Misalnya, satu pelanggan mungkin memiliki pengalaman buruk dengan produk yang Anda jual kepada mereka, tetapi pelanggan lain yang telah membeli barang yang sama mungkin memberikan ulasan yang bagus.

Melihat tren jangka panjang juga dapat membantu memastikan apakah Anda memiliki penyimpangan statistik atau tren asli yang perlu ditangani. Jika tren naik atau turun secara teratur, Anda dapat cukup yakin bahwa ini adalah faktor penting yang perlu difokuskan – baik itu negatif atau positif.

7. Jangan membandingkan data yang tidak terkait

Anda mungkin ingin membandingkan geografi yang berbeda, bagian bisnis yang benar-benar terpisah, atau hasil survei yang berbeda – tetapi ini bisa sangat menyesatkan. Mengambil hasil di luar konteks (walaupun mungkin tampak terkait) dapat memberikan pandangan yang sangat menyimpang.

Misalnya, pelanggan di wilayah atau negara yang berbeda dapat sangat berbeda dengan pelanggan di bagian lain dunia (melalui perbedaan budaya atau gaya hidup, dll.) Beberapa pasar mungkin lebih kuat dari yang lain, yang dapat disebabkan oleh sejumlah alasan yang berbeda dan belum tentu hingga kualitas atau ketersediaan produk atau layanan Anda. Setiap sektor atau wilayah perlu dilihat dalam kompleksnya yang lebih luas dan data umpan balik dipertimbangkan dengan mempertimbangkan hal ini.

8. Beri tahu tim dan individu yang tepat dalam organisasi Anda

Dengan semua wawasan dari umpan balik yang Anda kumpulkan, penting untuk memastikan semua orang yang terlibat dengan layanan pelanggan dan dukungan mengetahui hasilnya.

Baik itu masalah harga, kualitas produk, masalah logistik, atau masalah situs web – manajer yang tepat perlu disadarkan sehingga mereka dapat melakukan tindakan yang tepat (bahkan jika ini untuk terus melakukan hal yang benar!) Sama halnya, tim yang menghadapi pelanggan akan diinformasikan dengan baik untuk membantu pelanggan yang berpotensi frustrasi dengan pertanyaan yang diketahui.

9. Konsolidasikan hasil dan tentukan rencana tindakan

Setelah Anda memilah-milah dan memahami hasil umpan balik, inilah saatnya untuk menyusun rencana tindakan yang layak dan efektif untuk mengatasi masalah apa pun.

Anda juga perlu memastikan bahwa bagian-bagian dari layanan Anda yang bekerja dengan baik dan memiliki umpan balik positif terus melakukan hal ini ke depan. Saat Anda menangani masalah, akan mudah untuk mengganggu bagian-bagian dari proses yang bekerja dengan baik, jadi Anda perlu menyadari hal ini.

10. Gunakan alat otomatis untuk mengurangi beban kerja Anda

Semoga proses umpan balik Anda akan terbukti populer di kalangan pelanggan Anda dan menghasilkan volume hasil yang tinggi. Ini adalah 'masalah yang bagus' untuk dimiliki, tetapi Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan alat khusus dan otomatis untuk membantu Anda memahaminya, seperti analisis teks dan sentimen. Ini akan mengidentifikasi kata-kata mana yang paling banyak digunakan dan dalam kombinasi mana, bersama dengan apakah umpan balik itu positif, netral atau negatif.

Sistem pembelajaran otomatis adalah langkah selanjutnya untuk menganalisis umpan balik. Ini menggunakan pembelajaran mesin untuk secara otomatis menetapkan umpan balik ke kategori yang tepat dan memastikan umpan balik mana yang berguna, tergantung pada kriteria yang Anda pilih. Ini menawarkan cara yang benar-benar kuat dan akurat untuk menilai umpan balik, namun mengurangi waktu yang dibutuhkan oleh tim Anda untuk melakukannya.