Как провести анализ настроений, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?

Знаете ли вы, что организации, ориентированные на рост, собирают больше данных об опыте работы с клиентами, чем нерастущие компании? Да, вы не ослышались! Эти компании полагаются на информацию об опыте работы с клиентами, чтобы принимать обоснованные решения, которые могут вывести их бизнес на новый уровень. В то время как опросы всегда были любимым инструментом компаний для сбора ценных данных, анализ настроений — это гораздо лучший и разумный подход, позволяющий глубже проникнуть в сознание ваших клиентов.

Это метод, который использует искусственный интеллект для определения настроений клиентов и их расшифровки, что позволяет вам создавать восхитительные впечатления от клиентов. В этом блоге вы найдете все, что вам нужно знать об анализе настроений .

Что такое анализ настроений и каковы его преимущества?

Проще говоря, анализ настроений использует технику обработки естественного языка, чтобы определить, выражают ли полученные данные положительный, отрицательный или нейтральный тон. Его также называют анализом мнений или эмоциональным ИИ .

Поскольку данные о клиентах чрезвычайно зашумлены, неструктурированы и поступают из нескольких каналов, невозможно вручную сканировать и обрабатывать каждое сообщение и анализировать его для предоставления более качественных услуг. Вот где анализ настроений вступает в игру.

Анализ настроений обрабатывает все виды общения с клиентами — прямую обратную связь, ответы по электронной почте, комментарии, обзоры, публикации и т. д. и преобразует данные в математическую оценку, которая указывает на субъективность и тон .

Этот метод на основе ИИ более эффективен, чем обычные показатели NPS и CSAT. Он использует эмоции клиентов , предоставляя вам более конкретную и качественную информацию.

Анализ настроений помогает понять две самые важные вещи :

• Как ваши клиенты относятся к вашему бренду и его предложениям в целом?
• Как ваши клиенты относятся к впечатлениям и путешествиям, которые вы предлагаете?

С помощью такой мощной информации об отношении клиентов, основанной на данных, вы можете:

• Принимайте ориентированные на клиента решения по клиентскому взаимодействию.
• Определите болевые точки

На следующих снимках экрана из инструментов Customer Experience Tools and Trends Survey 2020 показана важность анализа настроений.

Этот опрос, проведенный известной международной фирмой, показывает, насколько важен для бизнеса анализ настроений клиентов.

Вот некоторые из основных преимуществ анализа настроений клиентов.

Преимущества анализа настроений

1. Возможности допродажи

Анализ настроений позволяет разделить всю вашу клиентскую базу на разные сегменты, такие как самые счастливые клиенты, клиенты с самым высоким покупательским потенциалом, разочарованные клиенты и клиенты, которые готовы покинуть ваш бренд.

Вы можете создавать возможности для дополнительных продаж, используя своих довольных клиентов.

2. Предоставляйте исключительную поддержку

Вы можете использовать анализ тональности, чтобы научить своих чат-ботов определять подходящее время для эскалации чата агенту или направления его вашим опытным специалистам. Это отличный способ улучшить поддержку клиентов и предоставить восхитительный опыт.

3. Определите эмоциональные триггеры

Большинство действий клиентов проистекают из их эмоций и опыта, который они получают. Позитивное обслуживание клиентов может вызвать положительные эмоции , ведущие к положительным действиям. Наоборот, плохое обслуживание может вызвать негативные эмоции и действия. Это может иметь различные перестановки и комбинации.

С помощью анализа настроений вы можете определить, какие сообщения и чаты действуют как эмоциональные триггеры для ваших клиентов.

Например, возможно, фраза «Мы свяжемся с вами через некоторое время» раздражает клиентов. Или добавление смайликов в чат, сообщение или электронную почту вызывает дружеский отклик у клиентов.

Анализ настроений расшифровывает эмоции и действия клиентов . Используя этот анализ, вы можете принимать обоснованные решения для улучшения качества обслуживания клиентов.

4. Работайте с несколькими клиентами одновременно

Обычно ваши агенты работают с несколькими клиентами одновременно. Однако невозможно вручную обработать все вопросы и ответить на них сразу. Анализ настроений оказывается чрезвычайно полезным для определения того, какие разговоры с клиентами проходят гладко, а какие требуют быстрых действий .

5. Позитивно взаимодействуйте с клиентами

Анализ настроений расшифровывает тон, отношение и настроение клиентов, давая вам возможность общаться с нужными людьми в нужное время . Вы будете знать, к кому вам следует обратиться, о чем вам следует говорить и какой канал вы должны использовать для того же.

Правильное общение и взаимодействие с клиентами принесет вам множество преимуществ, таких как увеличение продаж и удовлетворенность клиентов .

Некоторые другие преимущества анализа настроений:

• Боритесь с оттоком клиентов
• Отслеживайте удовлетворенность клиентов
• Бесшовная эскалация проблем клиентов
• Маркетинговые стратегии и кампании, основанные на инсайтах
• Улучшенный клиентский опыт

Давайте узнаем, как проводить анализ настроений и различные методы для него.

Как провести анализ настроений, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?

Существует множество способов сбора мнений клиентов и их обработки в коммерческих целях. В этом разделе рассматриваются некоторые из лучших методов онлайн-анализа настроений.

Анализ тональности на верхнем уровне документа

Анализ настроений на верхнем уровне документа определяет тон документа. Он имеет рабочие процессы обработки данных, которые включают обход текстового блока для оценки его тона — отрицательного, положительного или нейтрального. Некоторые инструменты также предлагают третий вывод, называемый NULL, что означает, что текст не является ни отрицательным, ни положительным.

Этот метод анализа настроений лучше всего работает, когда анализируемый текст длинный.

В то время как анализ тональности на верхнем уровне документа может дать общее представление о бренде среди кластеров клиентов, он не может дать дальнейшую действенную более глубокую информацию.

Например, взгляните на следующие обзоры. Вот заслуживающие похвалы примеры анализа настроений:

Хотя анализ настроений на уровне верхнего уровня документа покажет, что оба эти утверждения являются негативными, он не может определить причины, лежащие в основе этих негативных ответов.

Следовательно, если вы хотите оценить общее восприятие бренда , вы можете выбрать анализ верхнего уровня документа.

Анализ тональности на уровне абзаца

Анализ тональности на уровне абзаца более точен, так как он выполняется на уровне абзаца. Таким образом, процессор просматривает различные текстовые абзацы, чтобы определить, имеют ли они отрицательный или положительный тон, оба тона или ни один из них.

Он идеально подходит для изучения длинных абзацев и объемных текстовых документов, состоящих из нескольких разделов. Блоги, обзоры критиков и подробные обзоры — прекрасные примеры.

Возможности потребления контента современными клиентами впечатляют. Итак, блоги продолжают пользоваться большим успехом в массах. Это требует обработки блогов или других подобных письменных материалов, содержащих длинные абзацы. Вы можете проанализировать тон абзацев и лучше понять, будет ли контент пользоваться успехом или провалом среди клиентов.

Словесный или фразовый анализ настроений

Это детальный процесс анализа тональности, который работает с независимыми лексическими объектами, такими как слова или фразы. Предположим, вы владелец сети многопрофильных больниц. Теперь вы хотите знать, выполняет ли филиал правильную работу или нет. Анализ настроений на уровне слов или фраз может отлично справиться с этой задачей.

Он будет искать такие слова, как « счета », « сломанные кости », « невнимательный », « медицинский персонал », « медсестры » и « врачи » и т. д. В то время как такие слова, как « медицинский персонал », « медсестры », и « врачи » и т. д. выявляются как положительные сущности, слова — « счета » и « сломанные кости » — как отрицательные.

Итак, процессор предлагает глубокую оценку связанных с ним блоков данных .

Точно так же предположим, что вы — компания-разработчик программного обеспечения, предлагающая бухгалтерские инструменты. В этом случае существуют различные фразы, такие как « языковая поддержка », « простота использования », « последние обновления » и т. д., которые можно использовать для оценки производительности вашего продукта.

Следовательно, анализ тональности на уровне слов предлагает очень точное представление неструктурированных блоков данных. Получив этот пул данных, используйте его для улучшения своих предложений и качества обслуживания клиентов .

Использование машинного обучения для анализа настроений

В то время как традиционное программное обеспечение не может связать отдельные слова и фразы с надлежащим контекстом, передовые инструменты анализа настроений на основе ИИ оснащены контекстной аналитикой. Аналитика на основе машинного обучения понимает человеческие эмоции на более концептуальном и понятном уровне.

Это оказывается очень полезным при обработке данных о клиентах, собранных из социальных сетей, где каждую секунду выплескиваются различные эмоции.

Давайте возьмем несколько примеров анализа настроений.

Слово « кровавый » обычно ассоциируется с негативными эмоциями.

А теперь сформулируйте это так – « чертовски круто!! «; и все настроение разворачивается на 360 градусов.

Анализ тональности на основе машинного обучения предлагает углубленное представление данных , поскольку он позволяет размещать отдельные фразы и слова в различных контекстно-зависимых зонах. Он не только указывает на черное и белое, но также может различать различные оттенки серого цвета данных о клиентах.

Используйте социальные сети для анализа настроений

Население социальных сетей составляет 4,14 миллиарда человек. Это делает его прибыльной платформой, где вы можете найти своих клиентов, отслеживать их действия и взаимодействовать с потенциальными клиентами.

Социальные сети — это обширное хранилище данных и один из важных каналов связи, которые ваши клиенты используют для того, чтобы задавать вопросы, делиться опытом и мнениями, а также обращаться за поддержкой.

Интеллектуальный и интуитивно понятный инструмент мониторинга социальных сетей, такой как Mediatoolkit , позволяет анализировать эти бизнес-данные и извлекать различные формы настроений клиентов.

Вы можете получить полезную информацию об общем восприятии бренда и реакции клиентов на ваши маркетинговые кампании. Вы даже можете собирать важные отзывы клиентов в виде прямых и пассивных упоминаний в социальных сетях.

Взгляните на различные преимущества мониторинга социальных сетей на изображении ниже.

Кроме того, социальные сети — это место, где ситуации и теги могут мгновенно обостряться. Следовательно, важно быстро, лично и эффективно реагировать на проблемы клиентов в социальных сетях . Это предотвращает неприятные ситуации или даже превращает их в положительный опыт.

Учитывая огромное количество упоминаний в социальных сетях и их разнообразный характер, подход на основе ИИ, такой как анализ настроений, — ваш лучший выбор.

Анализ настроений клиентов в режиме реального времени позволяет вам на шаг опережать потенциальный кризис и принимать меры еще до того, как плохое качество обслуживания клиентов станет вирусным.

Используйте программное обеспечение для обратной связи с клиентами

Программное обеспечение для обратной связи с клиентами позволяет собирать отзывы клиентов для анализа настроений. Опросы NPS и CSAT — одни из самых популярных способов сбора информации о продукте или услуге.

Когда вы выполняете анализ настроений в опросах NPS, вы можете выйти за рамки необработанных чисел, оценок и групп и получить более подробные результаты, основанные на аналитических данных. Итак, все, что вам нужно сделать, — это интегрировать эти инструменты в вашу бизнес-экосистему и получать полезную информацию из данных о клиентах.

Вот некоторые из лучших инструментов обратной связи с клиентами, которые могут вам помочь:

Создатель опросов ProProfs

ProProfs Survey Maker поставляется с множеством мощных функций, таких как опросы NPS, опросы, опросы в приложении, отчеты, логика пропуска и многое другое. Это позволяет создавать восхитительные опросы всего за несколько минут.

Этот облачный инструмент поставляется с более чем 100 готовыми шаблонами и большим количеством готовых к использованию вопросов, которые упрощают создание опросов.

Другие функции включают готовые к презентации отчеты, интеллектуальную аналитику и параметры безопасности данных.

Используйте силу живого чата

Анализ настроений в чате в реальном времени оценивает каждый сеанс чата на наличие индикаторов отрицательного и положительного настроения . Анализ имеет оценку от 1 до 100. Эта система оценки позволяет клиентам оценивать вашу службу чата на основе полученного опыта.

Анализ настроений в чате в режиме реального времени позволяет вам в режиме реального времени просматривать мнение ваших клиентов о вашей службе поддержки . После завершения сеанса чата выполняется углубленный анализ для понимания данных о клиентах и ​​создания рефлексивной и подробной оценки настроений.

Благодаря этому глубокому пониманию поведения клиентов вы можете улучшить поддержку в чате и направить общее впечатление о клиенте в более положительное русло. Анализ настроений в чате в реальном времени автоматически отслеживает ключевые слова, синтаксический эффект и тон разговоров в чате .

Это делается построчно для каждого входящего сообщения клиента. Следовательно, это гарантирует, что ни один из ключевых индикаторов настроения не будет упущен, когда вы взаимодействуете со своими клиентами.

Мониторинг настроений клиентов с помощью обзоров продуктов и рейтингов

Публичные форумы, веб-сайты обзоров и новостные веб-сайты также являются популярными местами для онлайн-разговоров и дискуссий в сообществе. Обзоры продуктов и оценки, оставленные вашими клиентами на этих платформах , представляют собой большой объем необработанных данных .

При правильном анализе эти данные могут дать ценную информацию о восприятии вашего бренда рынком.

Недавний опрос показал, что в среднем покупатель читает не менее десяти отзывов, прежде чем совершить окончательную покупку . Анализ настроений ваших отзывов может помочь вам изменить и обновить свои бизнес-предложения в соответствии с ожиданиями ваших клиентов.

Анализ на основе аспектов, форма анализа настроений, дает подробное представление о различных функциях вашего продукта. Это означает, что вы можете напрямую просматривать функции, которые нравятся вашим клиентам, и функции продукта, которые ваши клиенты ненавидят или не любят.

Свяжитесь со своими клиентами с помощью звонка, чтобы понять их чувства

Анализ настроений на основе ИИ и НЛП позволяет вам идентифицировать честные сигналы и подлинные чувства ваших клиентов во время разговора с ними. Это означает, что даже если вашим агентам не хватает эмоционального интеллекта, чтобы уловить основные тона в голосе и речи ваших клиентов, анализ настроений поможет их охватить.

Это уникальный способ анализа настроений. С помощью мощного инструмента вы можете идентифицировать и различать 200 голосовых сигналов , чтобы одновременно узнавать о настроении клиента. Кроме того, по мере накопления данных с течением времени их можно обрабатывать для выявления скрытых закономерностей, проблем в службе поддержки по телефону и закономерностей в поведении клиентов.

Этот тип анализа настроений клиентов идеально подходит для колл-центров и бизнес-центров, где большая часть поддержки клиентов осуществляется по телефону.

Пока ваш агент поддержки взаимодействует с клиентом, он или она может одновременно принимать сигналы от предупреждений , выдаваемых вашим инструментом анализа тональности, чтобы предложить наилучшее решение. Этот подход также помогает агентам поддерживать общение в положительном направлении.

Примеры использования сентиментального анализа

Сосредоточьтесь на людях, чтобы улучшить обслуживание

Сосредоточив внимание на отдельных клиентах , лидеры CX могут добраться до корней проблем.

Например, предположим, что Джек оставил отрицательный рейтинг в своей социальной сети, и на него отреагировали 400 человек. Если ваш персонал CX сможет немедленно разобраться в ситуации и решить возникшую проблему, не только Джек почувствует себя ценным и удовлетворенным, но и 400 других людей почувствуют себя тронутыми. Так работает общественное мнение .

Другой пример — бренд приправ. Компания обнаружила, что 60% ее клиентов в социальных сетях были эмоционально связаны.

Именно тогда компания сосредоточилась на улучшении взаимодействия с социальными сетями, чтобы создать активное онлайн-сообщество . Он также предпринял шаги, чтобы побудить своих клиентов посещать аккаунты бренда в социальных сетях для получения информации о рецептах и ​​рекламных акциях.

Это ускорило рост компании всего за несколько месяцев.

Отслеживание настроений с течением времени

Если бы оценка настроений в отношении различных аспектов бизнеса не была важна, один только NPS мог бы нести факел для всех методов анализа настроений.

Однако наземная реальность иная. Отслеживание настроений клиентов с течением времени путем привязки их к различным аспектам бизнеса имеет решающее значение для понимания ваших клиентов до глубины души.

Например, предположим, что компания-производитель спортивного снаряжения получила пять отзывов, связанных с обслуживанием клиентов, два из которых связаны с доставкой продукции, один — с политикой возврата и два — с новыми моделями.

Тщательный анализ настроений, проводимый с течением времени, выявит все эти причины, помогая вам повысить качество обслуживания клиентов .

Выявление недоброжелателей и промоутеров

Недоброжелатель — это неудовлетворенный клиент, который, скорее всего, оставит отрицательный отзыв . С другой стороны, промоутеры — это клиенты, которые довольны вашим брендом и охотно делятся хорошим опытом в своем кругу общения.

Используя анализ настроений, вы можете легко определить своих сторонников и недоброжелателей и разработать стратегии, которые могут творить чудеса для обоих типов клиентов.

Определите кластеры клиентов с более глубокой эмоциональной привязанностью

Сегментация клиентов может выявить группы клиентов, которые сильнее относятся к вашей компании и ее предложениям . Сосредоточив внимание на чувствах таких клиентов, вы можете обеспечить персонализированный опыт и заработать лояльных сторонников бренда.

Кроме того, проведя тщательную оценку настроений клиентов в слабых кластерах, вы можете пересмотреть портфели брендов, чтобы вызвать интерес и зажечь новые тенденции.

Следите за настроениями клиентов после внедрения изменений

Очень известный и уважаемый бренд без информации о клиентах боится обновлений и изменений.

Предположим, у вас есть пекарня, которая продает миндальные пирожные с грецкими орехами. Теперь однажды вы думаете о том, чтобы внести изменения, добавив вишенки на торт.

Вы готовите большую партию таких тортов, но более 50% из них черствеют, так как большинство ваших клиентов ненавидят вишню. Помимо снижения продаж, это также снижает доверие клиентов к вашему бренду.

Однако, если вы проведете анализ настроений, собрав данные о предпочтениях ваших клиентов в еде, вы сможете быть более уверены в любых таких изменениях .

Теперь давайте взглянем на различные проблемы анализа настроений.

Проблемы, связанные с анализом настроений

Возьмем пример анализа настроений:

Арабелла : Мне просто нравится их поддержка клиентов… Это чертовски круто, как они мгновенно выплатили компенсацию за мой испорченный поход.

Дин : Походный комплект был в полном беспорядке, а мой поход провалился!!

Клиенты часто используют резкие слова, сленг и сарказм , оставляя комментарии к предложениям вашего бренда. В приведенном выше примере одно прилагательное «кровавый» использовалось для обозначения двух совершенно разных человеческих эмоций.

Однако, если имеющиеся у вас приложения для анализа настроений не различают их, вы не сможете найти правильные отзывы клиентов.

Помимо обсуждаемой здесь неоднозначности вызова, существует множество других подводных камней, таких как сарказм, многополярность, тип отрицания и ирония , которые трудно расшифровать. Это связано с тем, что человеческая речь и текст являются очень сложными и шумными входными данными для любого инструмента анализа настроений.

Давайте возьмем несколько примеров анализа настроений, чтобы подробно рассмотреть все эти проблемы.

Сарказм

«Этот телефон имеет удивительную резервную батарею на 20 часов». (без сарказма)

«Этот удивительный телефон имеет удивительную резервную батарею на 3 часа». (саркастический)

Отрицание

Отрицание бывает разных форм:

• Слова с префиксами, такими как «dis-», «non-», и суффиксами, такими как «-less».
• Явное отрицание, например, «это совсем нехорошо».
• Неявное отрицание, например, «с этим продуктом это последний гвоздь в крышку гроба для этого бренда».

Многополярные заявления

«Несмотря на то, что резервный аккумулятор впечатляет, а качество звука хорошее, дисплей снижает итоговую оценку на несколько баллов».

Подобные высказывания сильно сбивают с толку и требуют глубокого анализа текста и речи и т. д.

Наконец, количество данных о клиентах и ​​входящей информации со всех каналов огромно. Это требует высокоэффективных и передовых процессоров, которые могут позволить себе только крупные предприятия.

Шаблон сентиментального анализа

Ознакомьтесь с пошаговым процессом создания шаблонов анализа настроений.

1. Подготовьте обучающие данные . Данные обучения относятся к текстовому образцу, который вы используете для обучения своей модели, например к набору твитов. Вы должны экспортировать этот набор твитов в файл Excel.
2. Теперь вам нужно разделить этот набор на более мелкие фрагменты данных или «единицы мнений».
3. Выберите тип модели , например «Экстрактор» или «Классификатор».
4. Выберите тип классификатора , например «Тематическая классификация», «Намеренная классификация», «Анализ настроений» и т. д.
5. Загрузите свои данные (файл Excel с извлеченными единицами мнений).
6. Обучите свой классификатор анализа настроений, вручную пометив каждое мнение . Модель будет учиться на ваших входных данных и методах НЛП и расшифровывать шаблоны в следующем пакете.
7. Поместите модель для тестирования . Введите текст в классификатор и оцените производительность. Вы можете вернуться и пометить больше примеров для обучения вашего классификатора, если результаты не будут многообещающими.
8. Наконец, вы можете заставить модель работать с вашими собственными наборами данных и позволить ей работать самостоятельно.

Анализ настроений: управляемый данными процесс расшифровки успеха клиентов

К настоящему времени вы, возможно, получили хорошее представление о том, как проводить анализ настроений.

Современный бизнес-ландшафт с каждым часом становится все более конкурентным, а онлайн-рынки переполнены брендами, желающими выйти за рамки «новых норм» обслуживания клиентов.

В таком сценарии важность клиентского опыта просто невозможно понять !

Предоставления качественных продуктов и услуг уже недостаточно. Сейчас крайне важно понять предпочтения, эмоции, отзывы и настроения клиентов для комплексной проверки пульса.

Среди множества инструментов и методов, доступных для понимания клиентов и бизнес-аналитики, анализ настроений — это надежная монета, на которую можно сделать ставку ! Это мощный инструмент для раскрытия отношения клиентов и уверенной расшифровки успеха клиентов!

Выберите любой из этих методов анализа настроений и сравните их с потребностями вашего бизнеса. Получите правильный инструмент с соответствующими функциями анализа настроений и дайте своему бизнесу правильный старт.