Come condurre l'analisi del sentimento per migliorare l'esperienza del cliente?

Sapevi che le organizzazioni orientate alla crescita raccolgono più dati sull'esperienza del cliente rispetto alle aziende che non crescono? Sì, hai sentito bene! Queste aziende si affidano alle informazioni sull'esperienza del cliente per prendere decisioni informate che possono portare la loro attività a un livello superiore. Mentre i sondaggi sono sempre stati uno strumento preferito dalle aziende per raccogliere input preziosi, l'analisi del sentiment è un approccio molto migliore e più intelligente per scavare più a fondo nella mente dei tuoi clienti.

È una tecnica che utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare i sentimenti dei clienti e decodificarli, consentendoti di creare deliziose esperienze per i clienti. Questo blog svela tutto ciò che devi sapere sull'analisi dei sentimenti .

Che cos'è l'analisi del sentimento e quali sono i suoi vantaggi?

In parole povere, l'analisi del sentimento utilizza la tecnica dell'elaborazione del linguaggio naturale per determinare se i dati ricevuti esprimono un tono positivo, negativo o neutro. Viene anche chiamato opinion mining o IA emotiva .

Poiché i dati dei clienti sono estremamente rumorosi, non strutturati e si riversano da più canali, è impossibile scansionare ed elaborare manualmente ogni messaggio e analizzarlo per fornire servizi migliori. È qui che entra in gioco l'analisi del sentimento.

L'analisi del sentimento elabora tutti i tipi di comunicazione con i clienti: feedback diretto, risposte e-mail, commenti, recensioni, post, ecc. e distilla i dati in un punteggio matematico che indica soggettività e tono .

Questa tecnica basata sull'intelligenza artificiale è più profonda delle metriche NPS e CSAT convenzionali. Attinge alle emozioni dei clienti , offrendoti informazioni più specifiche e qualitative.

L'analisi del sentimento ti aiuta a capire due delle cose più cruciali :

• Come si sentono i tuoi clienti riguardo al tuo marchio e alle offerte del marchio in generale?
• Come si sentono i tuoi clienti riguardo alle esperienze e ai viaggi che offri?

Con così potenti approfondimenti basati sui dati sugli atteggiamenti dei clienti, puoi:

• Prendi decisioni CX incentrate sul cliente.
• Identifica i punti deboli

Le schermate seguenti di Customer Experience Tools e Trends Survey 2020 mostrano l'importanza dell'analisi del sentiment.

Questo sondaggio condotto da una rinomata azienda globale mostra l'impatto dell'analisi del sentiment dei clienti per un'azienda.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'analisi del sentiment dei clienti.

Vantaggi dell'analisi del sentimento

1. Opportunità di upselling

L'analisi del sentiment ti consente di separare l'intera base di clienti in segmenti diversi, come i clienti più felici, i clienti con il più alto potenziale di acquisto, i clienti frustrati e i clienti che sono pronti a lasciare il tuo marchio.

Puoi creare opportunità di upselling sfruttando i tuoi clienti soddisfatti.

2. Fornire un supporto eccezionale

Puoi utilizzare l'analisi del sentiment per addestrare i tuoi chatbot a rilevare il momento giusto per inoltrare la chat a un agente o indirizzarla ai tuoi professionisti esperti. Questo è un ottimo modo per migliorare l'assistenza clienti e offrire esperienze piacevoli.

3. Identificare i trigger emotivi

La maggior parte delle azioni dei clienti derivano dalle loro emozioni e dalle esperienze che ricevono. Un servizio clienti positivo può suscitare emozioni positive , portando ad azioni positive. Al contrario, un servizio scadente può suscitare emozioni e azioni negative. Questo può avere varie permutazioni e combinazioni.

Con l'analisi del sentiment, puoi identificare quali messaggi e chat agiscono come fattori scatenanti emotivi per i tuoi clienti.

Ad esempio, è possibile che la frase “Ti ricontatteremo tra qualche tempo” infastidisca i clienti. Oppure, l'aggiunta di emoji a una chat, un messaggio o un'e-mail attiva una risposta amichevole da parte dei clienti.

L'analisi del sentimento decodifica le emozioni e le azioni dei clienti . Utilizzando questa analisi, puoi prendere decisioni informate per migliorare la qualità del tuo servizio clienti.

4. Gestisci più clienti contemporaneamente

È normale che i tuoi agenti gestiscano più clienti alla volta. Tuttavia, è impossibile elaborare manualmente tutte le domande e rispondere a tutte in una volta. L'analisi del sentiment si rivela estremamente utile per identificare quali conversazioni con i clienti procedono senza intoppi e quali richiedono azioni rapide .

5. Interagire positivamente con i clienti

L'analisi del sentiment decodifica il tono, l'atteggiamento e l'umore dei clienti, dandoti l'opportunità di interagire con le persone giuste al momento giusto . Saprai a chi dovresti rivolgerti, di cosa dovresti parlare e quale canale dovresti usare per lo stesso.

Connetterti e interagire con i clienti nel modo giusto ti offre numerosi vantaggi come vendite migliorate e clienti soddisfatti .

Alcuni altri vantaggi dell'analisi del sentimento sono:

• Affronta l'abbandono dei clienti
• Monitora la soddisfazione del cliente
• Escalation senza interruzioni dei problemi dei clienti
• Strategie e campagne di marketing basate sugli insight
• Esperienza cliente migliorata

Scopriamo come fare la sentiment analysis e le diverse tecniche per lo stesso.

Come condurre l'analisi del sentimento per migliorare l'esperienza del cliente?

Esistono molti modi per raccogliere le opinioni dei clienti ed elaborarle per scopi commerciali. Questa sezione tratta alcune delle migliori tecniche per l'analisi del sentiment online.

Analisi del sentiment al livello del documento principale

L'analisi del sentiment a livello di documento principale determina il tono di un documento. Dispone di flussi di lavoro di elaborazione dei dati che includono l'attraversamento di un blocco di testo per valutarne il tono: negativo, positivo o neutro. Alcuni strumenti offrono anche un terzo output chiamato NULL, il che significa che il testo non è né negativo né positivo.

Questo metodo di analisi del sentimento funziona al meglio quando il testo analizzato è lungo.

Sebbene l'analisi del sentiment a livello di documento principale possa offrire la percezione complessiva del marchio tra i cluster di clienti, non può fornire ulteriori approfondimenti attuabili.

Ad esempio, dai un'occhiata alle seguenti recensioni. Questi sono esempi lodevoli di analisi del sentimento:

Sebbene un'analisi del sentiment a livello di documento di alto livello mostrerà che entrambe queste affermazioni sono negative, non riesce a identificare le ragioni alla base di queste risposte negative.

Quindi, se desideri valutare la percezione complessiva del marchio , puoi optare per l'analisi a livello di documento superiore.

Analisi del sentimento a livello di paragrafo

L'analisi del sentiment a livello di paragrafo è più raffinata, poiché viene eseguita a livello di paragrafo. Quindi, il processore attraversa diversi paragrafi di testo per scoprire se hanno un tono negativo o positivo, entrambi i toni o nessuno.

È perfetto per scavare in lunghi paragrafi e lunghi documenti di testo con più sezioni. Blog, recensioni critiche e recensioni dettagliate sono esempi perfetti.

La capacità di consumo dei contenuti dei clienti moderni è impressionante. Quindi, i blog continuano ad essere un grande successo tra le masse. Ciò richiede l'elaborazione dei blog o altri pezzi scritti simili che hanno paragrafi lunghi. Puoi analizzare il tono dei paragrafi e capire meglio se il contenuto sarà un successo o un flop tra i clienti.

Analisi del sentimento saggio di parole o frasi

Questo è un processo di analisi del sentimento a grana fine che funziona su entità lessicali indipendenti, come parole o frasi. Supponi di essere il proprietario di una catena di ospedali multispecialistici. Ora desideri sapere se una filiale sta facendo il lavoro giusto o meno. Un'analisi del sentiment a livello di parola o frase può fare perfettamente il lavoro.

Cercherà parole come " fatture ", " ossa rotte ", " incurante ", " personale medico ", " infermiere " e " dottori ", ecc. Mentre parole come " personale medico ", " infermiere " e “ dottori ”, ecc., vengono rilevati come entità positive, le parole – “ bollette ” e “ ossa rotte ” sono negative.

Quindi, il processore offre una valutazione approfondita dei blocchi di dati ad esso correlati .

Allo stesso modo, supponiamo che tu sia una società di software che offre strumenti di contabilità. In tal caso, ci sono varie frasi come " supporto linguistico ", " facilità d'uso " e " ultimi aggiornamenti ", ecc., che possono essere utilizzate per valutare le prestazioni del prodotto.

Pertanto, l'analisi del sentiment a livello di parola offre una visione estremamente raffinata dei blocchi di dati non strutturati. Una volta che hai questo pool di dati, sfruttalo per migliorare le tue offerte e l'esperienza del cliente .

Uso dell'apprendimento automatico per l'analisi del sentimento

Sebbene il software tradizionale non possa associare singole parole e frasi a un contesto adeguato, gli strumenti avanzati di analisi dei sentimenti basati sull'intelligenza artificiale sono dotati di intelligenza contestuale. L'analisi basata sull'apprendimento automatico comprende le emozioni umane a livelli più concettuali e riconoscibili.

Ciò si rivela estremamente utile nell'elaborazione dei dati dei clienti raccolti dai social media in cui si riversano varie emozioni ogni secondo.

Prendiamo alcuni esempi di analisi del sentimento.

La parola " sanguinoso " è generalmente associata a un sentimento negativo.

Ora, mettila in questo modo: " dannatamente fantastico!! “; e l'intero sentimento prende una svolta di 360 gradi.

L'analisi del sentiment basata su ML offre una visione approfondita dei dati in quanto ha la capacità di posizionare singole frasi e parole in diverse zone ricche di contesto. Non solo evidenzia il bianco e nero, ma può anche distinguere tra le varie sfumature di grigio dei dati dei clienti.

Usa i social media per l'analisi del sentimento

La popolazione dei social media è di 4,14 miliardi. Questo lo rende una piattaforma redditizia in cui puoi trovare i tuoi clienti, tenere traccia delle loro attività e interagire con potenziali clienti.

I social media sono un vasto archivio di dati e uno dei principali canali di comunicazione che i tuoi clienti utilizzano per porre domande, condividere esperienze e opinioni e cercare supporto.

Uno strumento di monitoraggio dei social media intelligente e intuitivo come Mediatoolkit ti consente di estrarre questi dati aziendali ed estrarre le varie forme di sentimenti dei clienti.

Puoi ottenere informazioni utili sulla percezione generale del marchio e sulle reazioni dei clienti alle tue campagne di marketing. Puoi persino raccogliere feedback cruciali dei clienti sotto forma di menzioni dirette e passive sui social media.

Dai un'occhiata ai vari vantaggi del monitoraggio dei social media nell'immagine qui sotto.

Inoltre, i social media sono un luogo in cui le situazioni e i tag possono degenerare in pochissimo tempo. Pertanto, è importante rispondere rapidamente, personalmente ed efficacemente alle preoccupazioni dei clienti sui social media . Questo tiene a bada le brutte situazioni o addirittura le trasforma in esperienze positive.

Considerando l'immenso numero di citazioni sui social media e la loro diversa natura, un approccio basato sull'intelligenza artificiale come l'analisi del sentimento è la soluzione migliore.

L'analisi in tempo reale dei sentimenti dei clienti ti mette un passo avanti rispetto a una potenziale crisi e ti consente di agire anche prima che una customer experience scadente diventi virale.

Utilizza il software di feedback dei clienti

Il software di feedback dei clienti consente di raccogliere il feedback dei clienti per l'analisi del sentiment. I sondaggi NPS e i sondaggi CSAT sono alcune delle opzioni più popolari per raccogliere input per un prodotto o servizio.

Quando esegui l'analisi del sentiment sui sondaggi NPS, puoi andare oltre i numeri, i punteggi e i gruppi grezzi e ottenere risultati più basati su informazioni dettagliate . Quindi, tutto ciò che devi fare è integrare questi strumenti nel tuo ecosistema aziendale e ottenere informazioni utili dai dati dei clienti.

Ecco alcuni dei migliori strumenti di feedback dei clienti che potrebbero aiutarti:

Creatore di sondaggi professionisti

ProProfs Survey Maker viene fornito con molte potenti funzionalità, come sondaggi NPS, sondaggi, sondaggi in-app, rapporti, logica di salto e molti altri. Ti permette di creare deliziosi sondaggi in pochi minuti.

Questo strumento basato su cloud viene fornito con oltre 100 modelli già pronti e un gran numero di domande pronte per l'uso che rendono la creazione di sondaggi un gioco da ragazzi.

Altre funzionalità includono report pronti per la presentazione, analisi intelligenti e opzioni di sicurezza dei dati.

Usa la potenza della chat dal vivo

L'analisi del sentiment della chat dal vivo valuta ogni sessione di chat per indicatori di umore negativi e positivi . L'analisi ha un punteggio da 1 a 100. Questo sistema di punteggio consente ai clienti di valutare il tuo servizio di chat in base all'esperienza ricevuta.

L'analisi del sentiment della chat dal vivo ti offre una visione in tempo reale delle percezioni dei tuoi clienti sul tuo servizio di supporto . Una volta terminata la sessione di chat, viene eseguita un'analisi approfondita per comprendere i dati dei clienti e generare un punteggio di sentiment riflessivo e dettagliato.

Con questa visione approfondita del comportamento dei clienti, puoi migliorare il tuo supporto tramite chat e guidare l'esperienza complessiva del cliente in una direzione più positiva. L'analisi del sentiment della chat dal vivo monitora automaticamente le parole chiave, l'effetto sintattico e il tono all'interno delle conversazioni chat .

Questo viene fatto riga per riga per ogni messaggio del cliente in arrivo. Quindi, assicura che nessun indicatore chiave dell'umore venga perso mentre interagisci con i tuoi clienti.

Monitora i sentimenti dei clienti tramite recensioni e valutazioni dei prodotti

Anche forum pubblici, siti Web di recensioni e siti Web di notizie sono luoghi popolari per conversazioni online e discussioni della comunità. Le recensioni e le valutazioni dei prodotti lasciate dai tuoi clienti su queste piattaforme offrono un ampio pool di dati non elaborati .

Se analizzati correttamente, questi dati possono offrire approfondimenti sulla percezione del mercato del tuo marchio.

Un recente sondaggio rivela che un cliente medio legge almeno dieci recensioni prima di effettuare l'acquisto finale . L'analisi del sentiment delle tue recensioni può aiutarti a modificare e aggiornare le tue offerte aziendali secondo le aspettative dei tuoi clienti.

L'analisi basata sugli aspetti, una forma di analisi del sentimento, fornisce informazioni dettagliate sulle diverse caratteristiche del tuo prodotto. Ciò significa che puoi visualizzare direttamente le funzionalità amate dai tuoi clienti e le funzionalità del prodotto che i tuoi clienti odiano o non amano.

Connettiti con i tuoi clienti tramite Call to Understand Sentiments

L' analisi del sentiment basata su AI e NLP ti consente di identificare segnali onesti e sentimenti genuini dei tuoi clienti mentre parli con loro. Ciò significa che anche se i tuoi agenti non hanno l'intelligenza emotiva per cogliere i toni sottostanti nella voce e nel discorso dei tuoi clienti, l'analisi del sentiment li copre.

Questo è un modo unico di analisi del sentimento. Con l'aiuto di un potente strumento, puoi identificare e distinguere tra 200 segnali vocali per conoscere l'umore del cliente alla volta. Inoltre, man mano che i dati si accumulano nel tempo, possono essere elaborati per scoprire schemi nascosti, problemi nell'assistenza su chiamata e schemi nel comportamento dei clienti.

Questo tipo di analisi del sentiment dei clienti è perfetto per i call center e le configurazioni aziendali in cui la maggior parte dell'assistenza clienti viene fornita tramite chiamate.

Mentre il tuo agente di supporto interagisce con un cliente, può contemporaneamente prendere spunto dagli avvisi emessi dal tuo strumento di analisi del sentiment per offrire la migliore risoluzione. Questo approccio aiuta anche gli agenti a mantenere la comunicazione in una direzione positiva.

Casi d'uso dell'analisi sentimentale

Concentrarsi sugli individui per migliorare il servizio

Concentrandosi sui singoli clienti , i leader CX possono raggiungere le radici dei problemi.

Ad esempio, supponiamo che Jack lasci una valutazione negativa sulla sua maniglia sui social media e che 400 persone reagiscano ad essa. Se il tuo staff CX è in grado di affrontare immediatamente la situazione e risolvere il problema, non solo Jack si sentirà apprezzato e soddisfatto, ma le altre 400 persone si sentiranno commosse. Ecco come funziona il sentimento pubblico .

Un altro esempio è di una marca di condimenti. L'azienda ha scoperto che il 60% dei suoi clienti sui social media era emotivamente connesso.

Fu allora che iniziò a concentrarsi sul miglioramento del suo coinvolgimento sui social media per sviluppare una comunità online attiva . Ha inoltre adottato misure per incoraggiare i propri clienti a visitare gli account dei social media del marchio per informazioni su ricette e promozioni.

Ciò ha stimolato la crescita dell'azienda nel giro di pochi mesi.

Tieni traccia dei sentimenti nel tempo

Se la valutazione dei sentimenti relativi a diversi aspetti aziendali non fosse importante, solo NPS avrebbe potuto guidare la torcia per tutti i metodi di analisi dei sentimenti.

Tuttavia, la realtà di base è diversa. Tenere traccia del sentimento dei clienti nel tempo collegandolo a diversi aspetti aziendali è fondamentale per comprendere i tuoi clienti fino in fondo.

Ad esempio, supponiamo che un'azienda produttrice di abbigliamento sportivo abbia ricevuto cinque recensioni relative al servizio clienti, di cui due relative alle consegne di prodotti, una relativa alle politiche di restituzione e due relative a nuovi design.

Un monitoraggio approfondito dell'analisi del sentiment fatto nel tempo indicherà tutti questi motivi, aiutandoti a offrire una migliore esperienza del cliente .

Identificazione dei detrattori e dei promotori

Un detrattore è un cliente insoddisfatto che potrebbe pubblicare una recensione negativa . D'altra parte, i promotori sono i clienti che sono contenti del tuo marchio e condividono volentieri esperienze positive nella loro cerchia sociale.

Utilizzando l'analisi del sentimento, puoi facilmente identificare i tuoi promotori e detrattori e ideare strategie che possono fare miracoli per entrambi i tipi di clienti.

Identifica i cluster di clienti con un attaccamento emotivo più profondo

La segmentazione dei clienti può rivelare i gruppi di clienti che si sentono maggiormente interessati alla tua azienda e alle sue offerte . Concentrandoti sui sentimenti di tali clienti, puoi offrire esperienze altamente personalizzate e guadagnare alcuni fedeli sostenitori del marchio.

Inoltre, effettuando una valutazione approfondita del sentimento dei clienti nei cluster deboli, puoi rivedere i portafogli dei marchi per suscitare interesse e innescare nuove tendenze.

Tieni traccia del sentimento del cliente dopo l'implementazione delle modifiche

Un marchio molto famoso e rinomato senza la customer intelligence teme gli aggiornamenti e i cambiamenti.

Supponiamo che tu abbia un'azienda di panetteria che vende torte di mandorle e noci. Ora, un giorno, pensi di lanciare un cambiamento aggiungendo le ciliegie alla torta.

Prepari una grande quantità di tali torte, ma più del 50% di esse diventa stantio, poiché la maggior parte dei tuoi clienti odia le ciliegie. Oltre a colpire le tue vendite, riduce anche la fiducia dei clienti nel tuo marchio.

Tuttavia, se esegui un'analisi del sentiment raccogliendo dati sulle preferenze alimentari dei tuoi clienti, puoi essere più sicuro di qualsiasi cambiamento di questo tipo .

Ora, diamo un'occhiata alle varie sfide dell'analisi del sentimento.

Sfide coinvolte nell'analisi del sentimento

Facciamo un esempio di analisi del sentimento:

Arabella : Adoro il loro supporto clienti... È dannatamente fantastico come abbiano emesso un risarcimento istantaneo per il mio viaggio in campeggio rovinato.

Dean : Il kit da campeggio è stato un gran casino, e il mio viaggio in campeggio è stato un sanguinoso fallimento!!

È comune per i clienti usare parole estreme, gergo e sarcasmo mentre lasciano commenti sulle offerte del tuo marchio. Nell'esempio sopra condiviso, il singolo aggettivo "sanguinoso" è stato utilizzato per trasmettere due emozioni umane completamente diverse.

Tuttavia, se le applicazioni di analisi del sentimento di cui disponi non riescono a distinguere tra le due, non sarai in grado di trovare il giusto feedback dei clienti.

A parte l'ambiguità della sfida discussa qui, ci sono molte altre insidie, come il sarcasmo, la multipolarità, il tipo di negazione e l'ironia , che sono difficili da decifrare. Questo perché il linguaggio e il testo umani sono un input molto impegnativo e rumoroso per qualsiasi tipo di strumento di analisi del sentimento.

Prendiamo alcuni esempi di analisi del sentimento per elaborare tutte queste sfide.

Sarcasmo

"Questo telefono ha un'incredibile batteria di backup di 20 ore." (Non sarcastico)

"Questo fantastico telefono ha un'incredibile batteria di backup di 3 ore." (Sarcastico)

Negazione

La negazione si presenta in varie forme:

• Parole con prefissi, come "dis-", "non-" e suffissi, come "-less".
• Negazione esplicita, come "questo non va affatto bene".
• Negazione implicita, come "con questo prodotto, questo è l'ultimo chiodo nella bara per questo marchio".

Dichiarazioni multipolari

"Sebbene la batteria di backup sia sorprendente e la qualità audio sia buona, il display toglie alcuni segni dal punteggio finale."

Tali affermazioni sono molto confuse e richiedono un'analisi approfondita del testo e del discorso, ecc.

Infine, la quantità di dati sui clienti e le comunicazioni in entrata da tutti i canali è enorme. Richiede processori altamente efficienti e avanzati che solo le grandi aziende potrebbero permettersi.

Modello di analisi sentimentale

Scopri la procedura passo passo per la creazione di modelli di analisi del sentiment.

1. Preparare i dati di allenamento . I dati di addestramento si riferiscono all'esempio di testo che utilizzi per addestrare il tuo modello, ad esempio una serie di tweet. Devi esportare questo set di tweet in un file Excel.
2. Ora, devi dividere questo set in blocchi di dati più piccoli o "unità di opinione".
3. Scegli un tipo di modello , ad esempio "Estrattore" o "Classificatore".
4. Seleziona un tipo di classificatore , ad esempio "Classificazione dell'argomento", "Classificazione dell'intento" e "Analisi del sentimento", ecc.
5. Carica i tuoi dati (file Excel con unità di opinione estratte).
6. Allena il tuo classificatore di sentiment analysis taggando manualmente ogni opinione . Il modello imparerà dai tuoi input e dalle tecniche di PNL e decifra i modelli nel batch successivo.
7. Metti alla prova il modello . Inserisci il testo nel classificatore e valuta le prestazioni. Puoi tornare indietro e taggare più esempi per addestrare il tuo classificatore se i risultati non sono promettenti.
8. Infine, puoi far funzionare il modello con i tuoi set di dati e lasciarlo funzionare da solo.

Analisi del sentimento: un processo basato sui dati di decodifica del successo del cliente

A questo punto potresti aver acquisito una buona idea di come condurre l'analisi del sentimento.

Il panorama aziendale moderno sta diventando più competitivo ogni ora che passa e i mercati online stanno diventando sovraffollati di marchi disposti ad andare oltre le "nuove normalità" del servizio clienti.

In uno scenario del genere, l'importanza dell'esperienza del cliente non può essere esplorata !

Fornire prodotti e servizi di qualità non è più sufficiente. Ora è fondamentale comprendere le preferenze, le emozioni, le recensioni e i sentimenti dei clienti per un controllo completo del polso.

Tra la pletora di strumenti e tecniche disponibili per le informazioni sui clienti e la business intelligence, l' analisi del sentiment è un valido centesimo su cui scommettere ! È un potente strumento per sbloccare gli atteggiamenti dei clienti e decodificare il successo dei clienti con sicurezza!

Scegli una di queste tecniche di analisi del sentimento e valutale in base alle tue esigenze aziendali. Ottieni lo strumento giusto con le funzioni di analisi del sentiment pertinenti e dai alla tua azienda un giusto vantaggio.