จะทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร?

คุณรู้หรือไม่ว่า องค์กรที่เน้นการเติบโตจะรวบรวมข้อมูลประสบการณ์ของลูกค้า มากกว่าบริษัทที่ไม่เติบโต ใช่คุณได้ยินถูกต้องแล้ว! บริษัทเหล่านี้อาศัยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลซึ่งสามารถนำธุรกิจของตนไปสู่ระดับต่อไปได้ ในขณะที่การสำรวจเป็นเครื่องมือที่ชื่นชอบของบริษัทในการรวบรวมข้อมูลที่มีค่า การ วิเคราะห์ความเชื่อมั่น เป็นวิธีที่ดีกว่าและชาญฉลาดกว่ามากในการเจาะลึกเข้าไปในจิตใจของลูกค้าของคุณ

เป็นเทคนิคที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับความรู้สึกของลูกค้าและถอดรหัส ช่วยให้คุณสร้างประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจให้กับลูกค้าได้ บล็อกนี้จะเปิดเผยทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไรและมีประโยชน์อย่างไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกจะใช้เทคนิค การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อพิจารณาว่าข้อมูลที่ได้รับนั้นแสดงออกถึงน้ำเสียงเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เรียกอีกอย่างว่า การขุดความคิดเห็น หรือ AI ทางอารมณ์

เนื่องจากข้อมูลลูกค้ามีเสียงดังมาก ไม่มีโครงสร้าง และหลั่งไหลเข้ามาจากหลายช่องทาง จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะสแกนและประมวลผลทุกข้อความด้วยตนเองและวิเคราะห์เพื่อให้บริการที่ดีขึ้น นั่นคือจุดเริ่มต้นของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความรู้สึกจะประมวลผลการสื่อสารกับลูกค้าทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นผลตอบรับโดยตรง การตอบกลับอีเมล ความคิดเห็น บทวิจารณ์ โพสต์ ฯลฯ และกลั่นกรองข้อมูลให้เป็นคะแนนทางคณิตศาสตร์ที่ บ่งชี้ถึงความเป็นตัวตนและน้ำเสียง

เทคนิคที่ขับเคลื่อนโดย AI นี้มีความลึกซึ้งมากกว่าเมตริก NPS และ CSAT แบบเดิม เข้าถึงอารมณ์ของลูกค้า ทำให้คุณมีข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจงและมีคุณภาพมากขึ้น

การวิเคราะห์ความคิดเห็นช่วยให้คุณเข้าใจ สิ่งสำคัญที่สุดสองประการ :

• ลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์และการนำเสนอแบรนด์ของคุณโดยทั่วไป?
• ลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับประสบการณ์และการเดินทางที่คุณนำเสนอ?

ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอันทรงพลังดังกล่าวเกี่ยวกับทัศนคติของลูกค้า คุณสามารถ:

• ตัดสินใจเกี่ยวกับ CX ที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
• ระบุจุดปวด

ภาพหน้าจอต่อไปนี้จาก Customer Experience Tools และ Trends Survey 2020 แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการวิเคราะห์ความคิดเห็น

แบบสำรวจนี้จัดทำโดยบริษัทระดับโลกที่มีชื่อเสียงแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจมีผลกระทบอย่างไร

นี่คือ ข้อดีที่สำคัญ บางประการของการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

1. โอกาสในการขายต่อ

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณสามารถแยกฐานลูกค้าทั้งหมดของคุณออกเป็นกลุ่มต่างๆ เช่น ลูกค้าที่มีความสุขที่สุด ลูกค้าที่มีศักยภาพในการซื้อสูงสุด ลูกค้าที่ผิดหวัง และลูกค้าที่พร้อมจะออกจากแบรนด์ของคุณ

คุณสามารถสร้างโอกาสในการขายต่อได้โดยการใช้ประโยชน์จากลูกค้าที่มีความสุขของคุณ

2. มอบการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยม

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อฝึกแชทบอทของคุณให้ตรวจจับเวลาที่เหมาะสมในการส่งต่อการแชทไปยังตัวแทนหรือส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ของคุณ นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าและมอบประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจ

3. ระบุตัวกระตุ้นทางอารมณ์

การกระทำของลูกค้าส่วนใหญ่เกิดจากอารมณ์และประสบการณ์ที่ได้รับ การบริการลูกค้าในเชิงบวกสามารถ กระตุ้นอารมณ์เชิงบวก นำไปสู่การกระทำในเชิงบวก ในทางตรงกันข้าม การบริการที่ไม่ดีสามารถจุดประกายอารมณ์และการกระทำเชิงลบได้ นี้สามารถมีการเรียงสับเปลี่ยนและชุดค่าผสมต่างๆ

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณสามารถ ระบุได้ว่าข้อความและการแชทใดที่เป็นตัวกระตุ้นทางอารมณ์ สำหรับลูกค้าของคุณ

ตัวอย่างเช่น อาจเป็นไปได้ว่าวลี – “เราจะติดต่อกลับหาคุณในบางครั้ง” ทำให้ลูกค้ารำคาญ หรือการเพิ่มอิโมจิในการแชท ข้อความ หรืออีเมลจะเรียกการตอบสนองที่เป็นมิตรจากลูกค้า

การวิเคราะห์ความรู้สึก จะถอดรหัสอารมณ์และการกระทำของ ลูกค้า เมื่อใช้การวิเคราะห์นี้ คุณจะสามารถตัดสินใจอย่างมีการศึกษาเพื่อปรับปรุงคุณภาพการบริการลูกค้าของคุณ

4. จัดการลูกค้าหลายรายพร้อมกัน

เป็นเรื่องปกติที่ตัวแทนของคุณจะจัดการกับลูกค้าหลายรายพร้อมกัน อย่างไรก็ตาม เป็นไปไม่ได้ที่จะประมวลผลคำถามทั้งหมดด้วยตนเองและตอบคำถามทั้งหมดพร้อมกัน การวิเคราะห์ความคิดเห็นพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งใน การระบุว่าการสนทนากับลูกค้ารายการใดดำเนินไปอย่างราบรื่น และการสนทนาใดต้องการการดำเนินการที่รวดเร็ว

5. มีส่วนร่วมกับลูกค้าในเชิงบวก

การวิเคราะห์ความรู้สึกจะถอดรหัสน้ำเสียง ทัศนคติ และอารมณ์ของลูกค้า ทำให้คุณมีโอกาส มีส่วนร่วมกับคนที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม คุณจะรู้ว่าคุณควรติดต่อใคร สิ่งที่คุณควรพูดถึง และช่องทางใดที่คุณควรใช้สำหรับสิ่งเดียวกัน

การเชื่อมต่อและมีส่วนร่วมกับลูกค้าอย่างถูกวิธี ทำให้คุณได้รับประโยชน์มากมาย เช่น ยอดขายที่ดีขึ้น และลูกค้าที่ พึง พอใจ

ประโยชน์อื่นๆ บางประการของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ได้แก่:

• รับมือลูกค้าปั่น
• ติดตามความพึงพอใจของลูกค้า
• การยกระดับปัญหาของลูกค้าอย่างราบรื่น
• กลยุทธ์และแคมเปญการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก
• ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ให้เราหาวิธีการวิเคราะห์ความรู้สึกและเทคนิคต่างๆ ในแบบเดียวกัน

จะทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร?

มีหลายวิธีในการรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าและประมวลผลเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ส่วนนี้ครอบคลุมเทคนิคที่ดีที่สุดบางส่วนสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นออนไลน์

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในระดับเอกสารสูงสุด

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นระดับเอกสารสูงสุดจะกำหนดโทนของเอกสาร มีเวิร์กโฟลว์การประมวลผลข้อมูลที่รวมถึงการสำรวจบล็อกข้อความเพื่อประเมินโทนเสียง - เชิงลบ บวก หรือเป็นกลาง เครื่องมือบางอย่างยังมีเอาต์พุตที่สามที่เรียกว่า NULL ซึ่งหมายความว่าข้อความนั้นไม่ใช่ค่าลบหรือค่าบวก

วิธีวิเคราะห์ความรู้สึกนี้ ใช้ได้ผลดีที่สุดเมื่อข้อความที่กำลังวิเคราะห์มีความยาว

แม้ว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกระดับเอกสารระดับบนสุดสามารถให้การรับรู้ถึงแบรนด์โดยรวมในกลุ่มลูกค้าได้ แต่ก็ไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในการดำเนินการต่อไปได้

ตัวอย่างเช่น ลองดูบทวิจารณ์ต่อไปนี้ เหล่านี้คือตัวอย่างการวิเคราะห์ความรู้สึกชื่นชมยินดี:

แม้ว่าการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นระดับเอกสารระดับสูงจะแสดงให้เห็นว่าข้อความทั้งสองนี้เป็นเชิงลบ แต่ก็ล้มเหลวในการระบุเหตุผลเบื้องหลังการตอบสนองเชิงลบเหล่านี้

ดังนั้น หากคุณต้องการ ประเมินการรับรู้แบรนด์โดยรวม คุณสามารถเลือกการวิเคราะห์ระดับเอกสารระดับสูงได้

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในระดับย่อหน้า

การวิเคราะห์ความรู้สึกในระดับย่อหน้านั้นละเอียดยิ่งขึ้น เนื่องจากทำที่ระดับย่อหน้า ดังนั้น ตัวประมวลผลจึงข้ามย่อหน้าข้อความต่างๆ เพื่อค้นหาว่ามีโทนเชิงลบหรือบวก ทั้งโทนหรือไม่มีเลย

เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการขุดย่อหน้ายาวและเอกสารข้อความยาวที่มาพร้อมกับหลายส่วน บล็อก บทวิจารณ์วิจารณ์ และบทวิจารณ์โดยละเอียด เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ

ความสามารถในการบริโภคเนื้อหาของลูกค้ายุคใหม่เป็นสิ่งที่น่าเกรงขาม ดังนั้นบล็อกจึงได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่คนทั่วไป สิ่งนี้เรียกร้องให้ประมวลผลบล็อกหรืองานเขียนอื่น ๆ ที่มีย่อหน้ายาว คุณสามารถวิเคราะห์โทนของย่อหน้าและทำความเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเนื้อหานั้นจะได้รับความนิยมหรือล้มเหลวในหมู่ลูกค้า

การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยคำหรือวลี

นี่คือกระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ละเอียดซึ่งทำงานกับเอนทิตีคำศัพท์ที่เป็นอิสระ เช่น คำหรือวลี สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของเครือโรงพยาบาลพิเศษหลายแห่ง ตอนนี้คุณต้องการทราบว่าสาขาทำงานถูกต้องหรือไม่ การวิเคราะห์ความรู้สึกในระดับคำหรือวลีสามารถทำงานได้ดี

มันจะค้นหาคำเช่น “ บิล ” “ กระดูกหัก ” “ ประมาท ” “ เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ” “ พยาบาล ” และ “ แพทย์ ” เป็นต้น ในขณะที่คำเช่น “ เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ” “ พยาบาล ” และ “ แพทย์ ” ฯลฯ จะถูกตรวจพบว่าเป็นเอนทิตีเชิงบวก คำว่า – “ ตั๋วเงิน ” และ “ กระดูกหัก ” เป็นค่าลบ

ดังนั้น โปรเซสเซอร์จึงเสนอ การประเมินบล็อคข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้ง

ในทำนองเดียวกัน สมมติว่าคุณเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่ให้บริการเครื่องมือทำบัญชี ในกรณีดังกล่าว มีวลีต่างๆ เช่น “ รองรับภาษา ” “ ใช้งานง่าย ” และ “ อัปเดตล่าสุด ” เป็นต้น ที่สามารถใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ของคุณได้

ดังนั้น การวิเคราะห์ความรู้สึกระดับคำจึงนำเสนอมุมมองที่ละเอียดยิ่งขึ้นของบล็อกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เมื่อคุณมีแหล่งรวมข้อมูลแล้ว ให้ใช้ประโยชน์จากมันเพื่อ ปรับปรุงข้อเสนอและประสบการณ์ของลูกค้า

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

แม้ว่าซอฟต์แวร์ดั้งเดิมจะไม่สามารถเชื่อมโยงคำและวลีแต่ละคำกับบริบทที่เหมาะสมได้ แต่ เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง นั้นมาพร้อมกับข้อมูลเชิงบริบท แมชชีนเลิร์นนิงที่ขับเคลื่อนการวิเคราะห์จะเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ในระดับแนวความคิดและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น

สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงประโยชน์อย่างมากในการประมวลผลข้อมูลลูกค้าที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดียที่อารมณ์ต่างๆ หลั่งไหลเข้ามาในทุกวินาที

มาดูตัวอย่างการวิเคราะห์ความรู้สึกบางส่วนกัน

คำว่า " เลือด " โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับความรู้สึกเชิงลบ

พูดแบบนี้ – “ สุดยอดมาก!! “; และความรู้สึกทั้งหมดก็เปลี่ยนไปแบบ 360 องศา

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ขับเคลื่อนด้วย ML นำเสนอ มุมมองเชิงลึกของข้อมูล เนื่องจากมีความสามารถในการวางแต่ละวลีและคำในโซนที่มีบริบทหลากหลาย ไม่เพียงแต่ชี้ให้เห็นถึงขาวดำเท่านั้น แต่ยังสามารถแยกแยะระหว่างเฉดสีต่างๆ ของข้อมูลลูกค้าสีเทา

ใช้โซเชียลมีเดียเพื่อการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ประชากรโซเชียลมีเดียอยู่ที่ 4.14 พันล้าน สิ่งนี้ทำให้เป็นแพลตฟอร์มที่ให้ผลกำไรที่คุณสามารถค้นหาลูกค้าของคุณ ติดตามกิจกรรมของพวกเขา และมีส่วนร่วมกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า

โซเชียลมีเดียเป็นแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ และเป็นหนึ่งในช่องทางการสื่อสารที่โดดเด่นที่ลูกค้าของคุณใช้ในการถามคำถาม แบ่งปันประสบการณ์และความคิดเห็น และแสวงหาการสนับสนุน

เครื่องมือตรวจสอบโซเชียลมีเดียที่ชาญฉลาดและใช้งานง่าย เช่น Mediatoolkit ช่วยให้คุณขุดข้อมูลธุรกิจนี้และดึงความรู้สึกของลูกค้าในรูปแบบต่างๆ

คุณสามารถ รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้ จริงในการ รับรู้แบรนด์ ทั่วไปและปฏิกิริยาของลูกค้าต่อแคมเปญการตลาดของคุณ คุณยังสามารถ รวบรวมความคิดเห็นที่สำคัญของลูกค้า ในรูปแบบของการกล่าวถึงโซเชียลมีเดียโดยตรงและไม่โต้ตอบ

ดู ประโยชน์ต่างๆ ของการติดตามโซเชียลมีเดีย ในภาพด้านล่าง

นอกจากนี้ โซเชียลมีเดียยังเป็นสถานที่ที่สถานการณ์และแท็กสามารถบานปลายได้ในเวลาไม่นาน ดังนั้น การ ตอบสนองข้อกังวลของลูกค้าบนโซเชียลมีเดียอย่างรวดเร็ว เป็นการส่วนตัว และมีประสิทธิภาพ จึงเป็นสิ่งสำคัญ วิธีนี้ช่วยให้สถานการณ์ที่เลวร้ายไม่อยู่นิ่งหรือแม้แต่เปลี่ยนให้เป็นประสบการณ์เชิงบวก

เมื่อพิจารณาถึงจำนวนมหาศาลของโซเชียลมีเดียที่กล่าวถึงและลักษณะที่หลากหลาย การใช้แนวทางแบบ AI เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณ

การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าแบบเรียลไทม์ทำให้คุณ นำหน้าวิกฤตที่อาจเกิดขึ้นได้หนึ่งก้าว และช่วยให้คุณดำเนินการได้ก่อนที่ประสบการณ์ของลูกค้าที่ไม่ดีจะแพร่ระบาด

ใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์คำติชมของลูกค้า

ซอฟต์แวร์คำติชมของลูกค้าช่วยให้คุณสามารถรวบรวมคำติชมของลูกค้าสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น แบบสำรวจของ NPS และแบบสำรวจ CSAT คือตัวเลือกยอดนิยมบางส่วนในการรวบรวมข้อมูลสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการ

เมื่อคุณทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแบบสำรวจของ NPS คุณสามารถทำมากกว่าตัวเลขดิบ คะแนน และกลุ่ม และ รับผลลัพธ์จากข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น ดังนั้น สิ่งที่คุณต้องทำก็คือ ผสานรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับระบบนิเวศทางธุรกิจของคุณ และรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลลูกค้า

ต่อไปนี้คือเครื่องมือคำติชมของลูกค้าที่ดีที่สุดที่อาจช่วยคุณได้:

ผู้ทำแบบสำรวจ ProProfs

ProProfs Survey Maker มาพร้อมกับคุณสมบัติที่ทรงพลังมากมาย เช่น แบบสำรวจของ NPS โพล แบบสำรวจในแอป รายงาน ตรรกะการข้าม และอื่นๆ อีกมากมาย ช่วยให้คุณสร้างแบบสำรวจที่น่ายินดีในเวลาเพียงไม่กี่นาที

เครื่องมือบนคลาวด์นี้มาพร้อมกับเทมเพลตสำเร็จรูปกว่า 100 แบบและคำถามพร้อมใช้จำนวนมากที่ทำให้การสร้างแบบสำรวจเป็นเรื่องง่าย

ฟังก์ชันอื่นๆ ได้แก่ รายงานที่พร้อมนำเสนอ การวิเคราะห์อัจฉริยะ และตัวเลือกการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

ใช้พลังของการแชทสด

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแชทสด จะประเมินทุกเซสชั่นการแชทเพื่อหาตัวบ่งชี้อารมณ์ด้านลบและด้านบวก การวิเคราะห์มีคะแนนตั้งแต่ 1-100 ระบบการให้คะแนนนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถให้คะแนนบริการแชทของคุณตามประสบการณ์ที่ได้รับ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นในแชทสดจะนำเสนอ มุมมองแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการรับรู้ของลูกค้าเกี่ยวกับบริการสนับสนุนของคุณ เมื่อเซสชั่นการแชทสิ้นสุดลง การวิเคราะห์เชิงลึกจะดำเนินการเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลลูกค้า และสร้างคะแนนความคิดเห็นที่สะท้อนให้เห็นในรายละเอียด

ด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า คุณสามารถปรับปรุงการสนับสนุนการแชทและควบคุมประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวมไปในทิศทางที่เป็นบวกมากขึ้น การวิเคราะห์ความคิดเห็นในแชทสด จะตรวจสอบคำหลัก เอฟเฟกต์ประโยค และโทนเสียงภายในการสนทนาแชท โดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้จะทำแบบบรรทัดต่อบรรทัดสำหรับทุกข้อความของลูกค้าที่เข้ามา ดังนั้นจึงมั่นใจได้ว่าจะไม่พลาดตัวบ่งชี้อารมณ์ที่สำคัญในขณะที่คุณโต้ตอบกับลูกค้าของคุณ

ติดตามความรู้สึกของลูกค้าผ่านรีวิวสินค้าและการให้คะแนน

ฟอรัมสาธารณะ เว็บไซต์บทวิจารณ์ และเว็บไซต์ข่าวยังเป็นสถานที่ยอดนิยมสำหรับการสนทนาออนไลน์และการอภิปรายในชุมชน บทวิจารณ์และการให้คะแนนสินค้าที่ลูกค้าของคุณทิ้งไว้บนแพลตฟอร์มเหล่านี้นำเสนอ ข้อมูลจำนวนมากที่ยังไม่ได้ประมวลผล

หากวิเคราะห์อย่างถูกต้อง ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการรับรู้ตลาดของแบรนด์ของคุณได้

แบบสำรวจล่าสุดเปิดเผยว่า ลูกค้าทั่วไปอ่านบทวิจารณ์อย่างน้อยสิบรายการก่อนตัดสินใจซื้อขั้นสุดท้าย การวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับรีวิวสามารถช่วยคุณปรับเปลี่ยนและอัปเกรดข้อเสนอทางธุรกิจตามความคาดหวังของลูกค้าได้

การวิเคราะห์ตามมุมมอง ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ความรู้สึก ให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับคุณลักษณะต่างๆ ของผลิตภัณฑ์ของคุณ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถดูคุณลักษณะที่ลูกค้าชื่นชอบและคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าของคุณเกลียดหรือไม่ชอบได้โดยตรง

เชื่อมต่อกับลูกค้าของคุณผ่านการโทรเพื่อทำความเข้าใจความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกตาม AI และ NLP ช่วยให้คุณระบุสัญญาณที่ตรงไปตรงมาและความรู้สึกที่แท้จริงของลูกค้าของคุณในขณะที่คุณกำลังพูดคุยกับพวกเขา ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าตัวแทนของคุณจะขาดความฉลาดทางอารมณ์ที่จะเข้าใจน้ำเสียงที่แฝงอยู่ในน้ำเสียงและคำพูดของลูกค้าของคุณ การวิเคราะห์ความรู้สึกก็ยังครอบคลุมอยู่

นี่เป็นวิธีพิเศษในการวิเคราะห์ความรู้สึก ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมืออันทรงพลัง คุณสามารถ ระบุและแยกแยะระหว่างสัญญาณเสียง 200 แบบ เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับอารมณ์ของลูกค้าในแต่ละครั้ง นอกจากนี้ เมื่อข้อมูลสะสมอยู่ตลอดเวลา สามารถประมวลผลเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ ปัญหาในการสนับสนุนเมื่อโทร และรูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้า

การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าประเภทนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับศูนย์บริการทางโทรศัพท์และการตั้งค่าธุรกิจซึ่งการสนับสนุนลูกค้าส่วนใหญ่ให้บริการผ่านการโทร

ในขณะที่ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนของคุณโต้ตอบกับลูกค้า เขาหรือเธอสามารถ ใช้สัญญาณจากการแจ้งเตือนที่ ออกโดยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณเพื่อเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด วิธีการนี้ยังช่วยให้ตัวแทนรักษาการสื่อสารไปในทิศทางที่ดี

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์อารมณ์

มุ่งเน้นที่บุคคลเพื่อปรับปรุงการบริการ

ด้วย การมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าแต่ละราย ผู้นำ CX สามารถเข้าถึงรากเหง้าของปัญหาได้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าแจ็คทิ้งคะแนนเชิงลบไว้ในการจัดการสื่อสังคมออนไลน์ของเขา และมีคน 400 คนตอบสนองต่อเรื่องนี้ หากเจ้าหน้าที่ CX ของคุณสามารถจัดการกับสถานการณ์ได้ทันทีและแก้ไขปัญหาในมือ แจ็คไม่เพียงรู้สึกมีค่าและพึงพอใจเท่านั้น แต่คนอื่นๆ อีก 400 คนจะรู้สึกมีกำลังใจ นี่คือ การทำงานของความรู้สึกสาธารณะ

อีกตัวอย่างหนึ่งคือตราสินค้าเครื่องปรุงรส บริษัทพบว่าลูกค้า 60% บนโซเชียลมีเดียมีความสัมพันธ์ทางอารมณ์

นั่นคือตอนที่เริ่มมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการมีส่วนร่วมในโซเชียลมีเดียเพื่อ พัฒนาชุมชนออนไลน์ที่กระตือรือร้น นอกจากนี้ยังดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อสนับสนุนให้ลูกค้าเยี่ยมชมบัญชีโซเชียลมีเดียของแบรนด์เพื่อดูข้อมูลเกี่ยวกับสูตรอาหารและโปรโมชั่น

สิ่งนี้ช่วยกระตุ้นการเติบโตของบริษัทในเวลาไม่กี่เดือน

ติดตามความรู้สึกเมื่อเวลาผ่านไป

หาก การประเมินความเชื่อมั่นในแง่มุมต่างๆ ของธุรกิจ ไม่สำคัญ กรมอุทยานฯเพียงแห่งเดียวก็สามารถช่วยจุดไฟสำหรับวิธีการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทั้งหมดได้

อย่างไรก็ตาม ความเป็นจริงพื้นดินนั้นแตกต่างกัน การติดตามความคิดเห็นของลูกค้าในช่วงเวลาหนึ่งโดยยึดสิ่งเดียวกันเข้ากับแง่มุมทางธุรกิจที่แตกต่างกันเป็น สิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจลูกค้าของคุณ ให้เป็นแกนหลัก

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์กีฬาได้รับการวิจารณ์เกี่ยวกับการบริการลูกค้า 5 รายการ โดย 2 รายการเกี่ยวข้องกับการส่งมอบผลิตภัณฑ์ รายการหนึ่งเกี่ยวข้องกับนโยบายการคืนสินค้า และอีก 2 รายการเกี่ยวข้องกับการออกแบบใหม่

การติดตามการวิเคราะห์ความคิดเห็นอย่างละเอียดถี่ถ้วนเมื่อเวลาผ่านไปจะระบุเหตุผลทั้งหมดเหล่านี้ ช่วยให้คุณ มอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น

การระบุผู้ว่าและผู้ส่งเสริม

ผู้ว่าคือ ลูกค้าที่ไม่พอใจซึ่งมักจะโพสต์ บทวิจารณ์เชิงลบ ในทางกลับกัน โปรโมเตอร์คือลูกค้าที่มีความสุขกับแบรนด์ของคุณและเต็มใจแบ่งปันประสบการณ์ที่ดีในวงสังคมของพวกเขา

เมื่อใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น คุณสามารถระบุโปรโมเตอร์และผู้ว่าของคุณ และสร้างกลยุทธ์ที่สามารถสร้างความประหลาดใจให้กับลูกค้าทั้งสองประเภทได้อย่างง่ายดาย

ระบุกลุ่มลูกค้าด้วยความผูกพันทางอารมณ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การแบ่งส่วนลูกค้าสามารถเปิดเผย กลุ่มลูกค้าที่ให้ความสำคัญกับบริษัทและข้อเสนอของบริษัทของคุณ มากขึ้น โดยมุ่งเน้นไปที่ความรู้สึกของลูกค้าดังกล่าว คุณสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูงและได้รับผู้สนับสนุนแบรนด์ที่ภักดี

นอกจากนี้ ด้วยการประเมินความเชื่อมั่นของลูกค้าในกลุ่มที่อ่อนแอ คุณยัง แก้ไขพอร์ตแบรนด์ เพื่อกระตุ้นความสนใจและจุดประกายเทรนด์ใหม่ๆ ได้

ติดตามความคิดเห็นของลูกค้าหลังจากเปิดตัวการเปลี่ยนแปลง

แบรนด์ที่มีชื่อเสียงและมีชื่อเสียงอย่างสูงโดยปราศจากข้อมูลข่าวสารของลูกค้าจะกลัวการอัปเดตและการเปลี่ยนแปลง

สมมติว่าคุณมีธุรกิจเบเกอรี่ที่ขายเค้กอัลมอนด์วอลนัท อยู่มาวันหนึ่ง คุณคิดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงโดยการเพิ่มเชอร์รี่ลงในเค้ก

คุณเตรียมเค้กก้อนโตจำนวนมาก แต่มากกว่า 50% ของเค้กหมดเกลี้ยง เนื่องจากลูกค้าส่วนใหญ่ของคุณเกลียดเชอร์รี่ นอกจากการตียอดขายของคุณแล้ว ยังลดความไว้วางใจของลูกค้าในแบรนด์ของคุณอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม หากคุณวิเคราะห์ความรู้สึกโดยรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความชอบในการกินของลูกค้า คุณ จะมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว

ตอนนี้ ให้เรามาดูความท้าทายต่างๆ ของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ให้เรายกตัวอย่างการวิเคราะห์ความรู้สึก:

Arabella : ฉันแค่ชอบการสนับสนุนลูกค้าของพวกเขา… มันยอดเยี่ยมมากที่พวกเขาออกค่าชดเชยทันทีสำหรับการตั้งแคมป์ที่พังของฉัน

ดี น : ชุดแคมปิ้งก็เลอะเทอะ ทริปแคมปิ้งของฉันก็พัง!!

เป็นเรื่องปกติที่ลูกค้าจะใช้ คำที่รุนแรง คำสแลง และการเสียดสี ขณะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อเสนอแบรนด์ของคุณ ในตัวอย่างที่แชร์ข้างต้น คำคุณศัพท์เดียว "เลือด" ถูกใช้เพื่อถ่ายทอดอารมณ์ของมนุษย์สองแบบที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

อย่างไรก็ตาม หากแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณมี แต่ไม่สามารถแยกแยะระหว่างทั้งสองได้ คุณจะไม่สามารถค้นหาคำติชมของลูกค้าที่เหมาะสมได้

นอกเหนือจากความกำกวมของความท้าทายที่กล่าวถึงในที่นี้ ยังมีข้อผิดพลาดอื่นๆ อีกมากมาย เช่น การ เสียดสี ภาวะหลายขั้ว การปฏิเสธ และการประชด ซึ่งยากต่อการถอดรหัส นั่นเป็นเพราะคำพูดและข้อความของมนุษย์เป็นสิ่งที่ท้าทายและมีเสียงรบกวนสูงสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกทุกประเภท

ให้เรายกตัวอย่างการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่ออธิบายความท้าทายเหล่านี้อย่างละเอียด

การเสียดสี

“โทรศัพท์เครื่องนี้มีแบตเตอรี่สำรองได้อย่างน่าทึ่งถึง 20 ชั่วโมง” (ไม่ประชดประชัน)

“โทรศัพท์สุดเจ๋งนี้มีแบตเตอรี่สำรองที่น่าทึ่งถึง 3 ชั่วโมง” (ประชดประชัน)

การปฏิเสธ

การปฏิเสธมาในรูปแบบต่างๆ:

• คำที่มีคำนำหน้า เช่น “dis-,” “non-” และคำต่อท้าย เช่น “-less”
• การปฏิเสธอย่างโจ่งแจ้ง เช่น “สิ่งนี้ไม่ดีเลย”
• การปฏิเสธโดยนัย เช่น "ด้วยผลิตภัณฑ์นี้ นี่เป็นเล็บสุดท้ายในโลงศพของแบรนด์นี้"

งบหลายขั้ว

“ในขณะที่การสำรองแบตเตอรี่นั้นน่าทึ่ง และคุณภาพเสียงก็ดี แต่จอแสดงผลก็ทำให้คะแนนสุดท้ายหายไปบ้าง”

ข้อความดังกล่าวทำให้เกิดความสับสนอย่างมาก และต้องมีการวิเคราะห์ข้อความและคำพูดอย่างละเอียด เป็นต้น

สุดท้ายนี้ ปริมาณข้อมูลลูกค้าและการสื่อสารขาเข้าจากทุกช่องทางมีมากมายมหาศาล เรียกร้องให้มีโปรเซสเซอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและมีเฉพาะธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้นที่สามารถจ่ายได้

เทมเพลตการวิเคราะห์อารมณ์

ดู กระบวนการทีละขั้นตอน สำหรับการสร้างเทมเพลตการวิเคราะห์ความคิดเห็น

1. เตรียมข้อมูลการอบรม ข้อมูลการฝึกหมายถึงตัวอย่างข้อความที่คุณใช้ฝึกโมเดลของคุณ เช่น ชุดทวีต คุณต้องส่งออกทวีตชุดนี้ไปยังไฟล์ Excel
2. ตอนนี้ คุณต้อง แบ่งชุดนี้เป็นส่วนข้อมูลที่มีขนาดเล็กลง หรือ "หน่วยความคิดเห็น"
3. เลือกประเภทโมเดล เช่น "ตัวแยก" หรือ "ตัวแยกประเภท"
4. เลือกประเภทตัวแยกประเภท เช่น "การจัดประเภทหัวข้อ" "การจัดประเภทตามเจตนา" และ "การวิเคราะห์ความคิดเห็น" เป็นต้น
5. อัปโหลดข้อมูลของคุณ (ไฟล์ Excel พร้อมหน่วยความคิดเห็นที่แยกออกมา)
6. ฝึกฝนตัวแยกประเภทการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณด้วยการ แท็กความคิดเห็นแต่ละรายการด้วยตนเอง โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่คุณป้อนและเทคนิค NLP และถอดรหัสรูปแบบในชุดถัดไป
7. นำโมเดลไปทดสอบ ป้อนข้อความลงในตัวแยกประเภทและประเมินประสิทธิภาพ คุณสามารถย้อนกลับและติดแท็กตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อฝึกตัวแยกประเภทหากผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่คาดไว้
8. สุดท้าย คุณสามารถ วางโมเดลให้ทำงาน กับชุดข้อมูลของคุณเองและปล่อยให้มันทำงานด้วยตัวเองได้

การวิเคราะห์ความรู้สึก: กระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการถอดรหัสความสำเร็จของลูกค้า

ถึงตอนนี้ คุณอาจได้แนวคิดดีๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแล้ว

แนวธุรกิจสมัยใหม่มีการแข่งขันกันมากขึ้นทุกชั่วโมงที่ผ่านไป และตลาดออนไลน์กำลังอัดแน่นไปด้วยแบรนด์ต่างๆ ที่เต็มใจก้าวข้าม "ความปกติใหม่" ของการบริการลูกค้า

ในสถานการณ์เช่นนี้ เราไม่สามารถเข้าใจถึงความสำคัญของประสบการณ์ของลูกค้าได้ !

การจัดหาสินค้าและบริการที่มีคุณภาพไม่เพียงพออีกต่อไป ในตอนนี้ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจการตั้งค่า อารมณ์ บทวิจารณ์ และความรู้สึกของลูกค้า เพื่อการตรวจสอบชีพจรอย่างครอบคลุม

ท่ามกลางเครื่องมือและเทคนิคมากมายที่มีให้สำหรับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและระบบธุรกิจอัจฉริยะ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นถือเป็นค่าเล็กน้อยที่จะช่วยให้คุณวางเดิมพันได้ ! เป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการปลดล็อกทัศนคติของลูกค้าและถอดรหัสความสำเร็จของลูกค้าอย่างมั่นใจ!

เลือกเทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึกเหล่านี้และประเมินตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ รับเครื่องมือที่เหมาะสมพร้อมฟีเจอร์การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง และให้ธุรกิจของคุณมีจุดเริ่มต้นที่ดี