如何进行情绪分析以改善客户体验？

您是否知道以增长为重点的组织收集的客户体验数据多于非增长公司？ 是的，你听到的是对的！ 这些公司依靠客户体验洞察力做出明智的决策，从而将他们的业务提升到一个新的水平。 虽然调查一直是公司收集有价值信息的最喜欢的工具，但情绪分析是一种更好、更聪明的方法，可以更深入地挖掘客户的想法。

这是一种使用人工智能检测客户情绪并对其进行解码的技术，使您能够打造令人愉悦的客户体验。 该博客揭示了您需要了解的有关情绪分析的所有信息。

什么是情绪分析，它有什么好处？

简单来说，情感分析使用自然语言处理技术来确定接收到的数据是否表达了积极、消极或中性的语气。 它也被称为意见挖掘或情感人工智能。

由于客户数据非常嘈杂、非结构化且从多个渠道涌入，因此无法手动扫描和处理每条消息并对其进行分析以提供更好的服务。 这就是情绪分析发挥作用的地方。

情感分析处理各种客户沟通——直接反馈、电子邮件回复、评论、评论、帖子等，并将数据提炼成一个数学分数，表明主观性和语气。

这种由人工智能驱动的技术比传统的 NPS 和 CSAT 指标更深刻。 它利用客户情绪，为您提供更具体和定性的见解。

情绪分析可以帮助您了解两个最关键的事情：

• 您的客户对您的品牌和品牌产品总体感觉如何？
• 您的客户如何看待您提供的体验和旅程？

凭借对客户态度的如此强大的数据驱动洞察力，您可以：

• 制定以客户为中心的 CX 决策。
• 识别痛点

以下来自 2020 年客户体验工具和趋势调查的屏幕截图显示了情绪分析的重要性。

由一家知名全球公司进行的这项调查显示了客户情绪分析对企业的影响。

以下是客户情绪分析的一些主要优势。

情绪分析的好处

1.追加销售机会

情绪分析允许您将整个客户群划分为不同的部分，例如最快乐的客户、具有最高购买潜力的客户、沮丧的客户以及准备离开您的品牌的客户。

您可以利用满意的客户来创造追加销售机会。

2.提供卓越的支持

您可以使用情绪分析来训练您的聊天机器人，以检测将聊天升级到代理或将其路由给经验丰富的专业人员的正确时间。 这是改善客户支持和提供愉快体验的好方法。

3.识别情绪触发器

大多数客户行为源于他们的情绪和他们获得的体验。 积极的客户服务可以引起积极的情绪，从而导致积极的行动。 相反，糟糕的服务会引发负面情绪和行为。 这可以有各种排列和组合。

通过情绪分析，您可以确定哪些消息和聊天会触发您的客户的情绪。

例如，“我们会在一段时间内回复您”这句话可能会惹恼客户。 或者，将表情符号添加到聊天、消息或电子邮件中会触发客户的友好响应。

情绪分析解码客户的情绪和行为。 使用此分析，您可以做出明智的决策，以提高客户服务的质量。

4.一次处理多个客户

您的代理一次处理多个客户是正常的。 但是，不可能一次手动处理所有问题并全部回答。 事实证明，情绪分析非常有助于确定哪些客户对话进展顺利，哪些需要迅速采取行动。

5. 积极与客户互动

情绪分析解码客户的语气、态度和情绪，让您有机会在正确的时间与正确的人互动。 你会知道你应该联系谁，你应该谈论什么，以及你应该使用哪个渠道。

以正确的方式与客户建立联系和互动会给您带来许多好处，例如提高销售量和让客户满意。

情绪分析的其他一些好处是：

• 解决客户流失问题
• 监控客户满意度
• 客户问题的无缝升级
• 洞察力驱动的营销策略和活动
• 改善客户体验

让我们找出如何进行情绪分析以及相同的不同技术。

如何进行情绪分析以改善客户体验？

有许多方法可以收集客户情绪并出于商业目的对其进行处理。 本节介绍了一些在线情绪分析的最佳技术。

顶级文档级别的情绪分析

顶级文档级别的情感分析决定了文档的基调。 它具有数据处理工作流程，包括遍历文本块以评估其语气——消极、积极或中性。 一些工具还提供称为 NULL 的第三个输出，这意味着文本既不是负数也不是正数。

当被分析的文本很长时，这种情绪分析方法效果最好。

虽然顶级文档级别的情感分析可以提供客户群之间的整体品牌认知，但它不能提供进一步可行的更深入的见解。

例如，看看以下评论​​。 这些是值得称道的情感分析示例：

虽然顶级文档级别的情绪分析将显示这两种说法都是负面的，但它无法确定这些负面回应背后的原因。

因此，如果您想评估整体品牌认知度，您可以选择顶级文档级别的分析。

段落级别的情感分析

段落级别的情感分析更加精细，因为它是在段落级别完成的。 因此，处理器遍历不同的文本段落以查找它们是否具有否定或肯定语调，无论是两种语调还是都没有。

它非常适合挖掘带有多个部分的长段落和冗长的文本文档。 博客、评论评论和详细评论都是完美的例子。

现代客户的内容消费能力令人惊叹。 因此，博客继续在大众中大受欢迎。 这需要处理具有长段落的博客或其他此类书面文章。 您可以分析段落的语气，并更好地了解内容在客户中是受欢迎还是失败。

单词或短语明智的情感分析

这是一个细粒度的情感分析过程，适用于独立的词汇实体，例如单词或短语。 假设您是一家连锁多专科医院的所有者。 现在，您想知道一个分支是否在做正确的工作。 单词或短语级别的情感分析可以完美地完成这项工作。

它会查找诸如“账单”、“骨折”、“粗心”、“医务人员”、“护士”和“医生”等词。而诸如“医务人员”、“护士”等词和“医生”等被检测为阳性实体，“账单”和“断骨”等词为阴性。

因此，处理器对与之相关的数据块进行了深入评估。

同样，假设您是一家提供簿记工具的软件公司。 在这种情况下，可以使用诸如“语言支持”、“易用性”和“最新更新”等各种短语来评估您的产品性能。

因此，词级情感分析提供了非结构化数据块的高度精细化视图。 一旦您拥有了这个数据池，就可以利用它来改进您的产品和客户体验。

使用机器学习进行情感分析

虽然传统软件无法将单个单词和短语与适当的上下文相关联，但先进的人工智能情感分析工具配备了上下文智能。 机器学习驱动的分析在更概念和相关的层面上理解人类情绪。

事实证明，这对于处理从社交媒体收集的客户数据非常有益，而社交媒体每秒钟都在涌现各种情绪。

让我们举几个情感分析的例子。

“血腥”这个词通常与负面情绪有关。

现在，这样说——“太棒了！！ “; 整个情绪发生了360度大转弯。

ML 支持的情感分析提供了深入的数据视图，因为它能够将单个短语和单词放置在不同的上下文丰富的区域中。 它不仅可以指出黑白，还可以区分灰色客户数据的各种阴影。

使用社交媒体进行情绪分析

社交媒体人口为 41.4 亿。 这使它成为一个利润丰厚的平台，您可以在其中找到您的客户、跟踪他们的活动并与潜在客户互动。

社交媒体是一个庞大的数据存储库，也是您的客户用来提问、分享经验和意见以及寻求支持的重要沟通渠道之一。

Mediatoolkit等智能且直观的社交媒体监控工具可让您挖掘这些业务数据并提取各种形式的客户情绪。

您可以获得关于一般品牌认知和客户对您的营销活动的反应的可行见解。 您甚至可以以直接和被动社交媒体提及的形式收集重要的客户反馈。

在下图中查看社交媒体监控的各种好处。

此外，社交媒体是情况和标签可以立即升级的地方。 因此，在社交媒体上快速、个性化、有效地回应客户的担忧非常重要。 这可以避免丑陋的情况，甚至将它们变成积极的体验。

考虑到社交媒体提及的数量巨大及其多样化的性质，基于人工智能的方法（如情感分析）是您最好的选择。

对客户情绪的实时分析让您比潜在危机提前一步，甚至可以在糟糕的客户体验传播开来之前采取行动。

使用客户反馈软件

客户反馈软件允许您收集客户反馈以进行情绪分析。 NPS 调查和 CSAT 调查是收集产品或服务输入的一些最受欢迎的选项。

当您对 NPS 调查执行情绪分析时，您可以超越原始数字、分数和组，并获得更多洞察驱动的结果。 因此，您所要做的就是将这些工具集成到您的业务生态系统中，并从客户数据中获得可行的见解。

以下是一些可能对您有所帮助的最佳客户反馈工具：

ProProfs 调查制作者

ProProfs Survey Maker 具有许多强大的功能，例如 NPS 调查、民意调查、应用内调查、报告、跳过逻辑等等。 它允许您在几分钟内创建令人愉快的调查。

这个基于云的工具带有 100 多个现成的模板和大量现成的问题，使调查创建变得轻而易举。

其他功能包括演示就绪报告、智能分析和数据安全选项。

使用实时聊天的力量

实时聊天情绪分析评估每个聊天会话的消极和积极情绪指标。 该分析的得分为 1-100。 该评分系统允许客户根据收到的体验对您的聊天服务进行评分。

实时聊天情绪分析可让您实时了解客户对您的支持服务的看法。 聊天会话结束后，将执行深入分析以了解客户数据并生成反映性和详细的情绪评分。

凭借对客户行为的深入洞察，您可以改善聊天支持并将整体客户体验导向更积极的方向。 实时聊天情绪分析自动监控聊天对话中的关键字、句法效果和语气。

这是针对每条传入的客户消息逐行完成的。 因此，它可以确保在您与客户互动时不会错过任何关键的情绪指标。

通过产品评论和评级监控客户情绪

公共论坛、评论网站和新闻网站也是在线对话和社区讨论的热门场所。 您的客户在这些平台上留下的产品评论和评级提供了大量未经处理的数据。

如果分析得当，这些数据可以为您的品牌的市场认知提供丰富的见解。

最近的一项调查显示，普通客户在进行最终购买之前至少会阅读十条评论。 对您的评论进行情绪分析可以帮助您根据客户的期望修改和升级您的业务产品。

基于方面的分析是情绪分析的一种形式，可提供有关产品不同功能的详细见解。 这意味着您可以直接查看客户喜爱的功能以及客户讨厌或不喜欢的产品功能。

通过电话与您的客户联系以了解情绪

基于AI 和 NLP 的情绪分析使您能够在与客户交谈时识别客户的诚实信号和真实感受。 这意味着即使您的座席缺乏情商来掌握客户声音和言语中的潜在语调，情绪分析也能涵盖它们。

这是一种独特的情感分析方式。 借助强大的工具，您可以一次识别和区分 200 种语音信号，从而了解客户的情绪。 此外，随着数据随着时间的推移而积累，可以对其进行处理以发现隐藏的模式、待命支持中的问题以及客户行为模式。

这种类型的客户情绪分析非常适合通过电话提供大部分客户支持的呼叫中心和业务设置。

当您的支持代理与客户互动时，他或她可以同时从您的情绪分析工具发出的警报中获取线索，以提供最佳解决方案。 这种方法还有助于座席保持积极的沟通。

情感分析用例

关注个人以改善服务

通过关注个人客户，CX 领导者可以找到问题的根源。

例如，假设杰克在他的社交媒体句柄上留下了负面评价，并且有 400 人对此作出反应。 如果您的 CX 员工能够立即解决问题并解决手头的问题，那么不仅 Jack 会感到被重视和满足，其他 400 人也会感到感动。 这就是公众情绪的运作方式。

另一个例子是调味品品牌。 该公司发现，其社交媒体上 60% 的客户具有情感联系。

从那时起，它开始专注于改善其社交媒体参与度，以发展一个活跃的在线社区。 它还采取措施鼓励其客户访问该品牌的社交媒体账户，以获取有关食谱和促销的信息。

这仅在几个月内就促进了公司的增长。

随着时间的推移跟踪情绪

如果评估关于不同业务方面的情绪并不重要，那么仅 NPS 就可以为所有情绪分析方法带来火炬。

然而，实际情况却不同。 通过将客户情绪附加到不同的业务方面来随时间跟踪客户情绪对于从核心了解客户至关重要。

例如，假设一家运动装备制造公司收到了 5 条与客户服务相关的评论，其中 2 条与产品交付有关，1 条与退货政策有关，2 条与新设计有关。

随着时间的推移进行彻底的情绪分析跟踪将指出所有这些原因，帮助您提供更好的客户体验。

识别批评者和推动者

贬低者是可能发表负面评论的不满意客户。 另一方面，推广者是对您的品牌感到满意并愿意在其社交圈中分享良好体验的客户。

使用情绪分析，您可以轻松识别您的推荐者和批评者，并制定可以为这两种类型的客户创造奇迹的策略。

识别具有更深情感依恋的客户群

客户细分可以揭示对您的公司及其产品感觉更强烈的客户群。 通过关注此类客户的情绪，您可以提供高度个性化的体验并赢得一些忠诚的品牌拥护者。

此外，通过对弱集群中的客户情绪进行全面评估，您可以修改品牌组合以引起兴趣并引发新趋势。

在推出更改后跟踪客户情绪

一个没有客户情报的知名品牌担心更新和变化。

假设您有一家出售杏仁核桃蛋糕的面包店。 现在，有一天，您考虑通过在蛋糕中添加樱桃来做出改变。

你准备了一大批这样的蛋糕，但超过 50% 的蛋糕已经过时了，因为你的大多数顾客都讨厌樱桃。 除了影响您的销售额外，它还会降低客户对您品牌的信任度。

但是，如果您通过收集有关客户饮食偏好的数据来进行情绪分析，您可以对任何此类变化更有信心。

现在，让我们来看看情绪分析的各种挑战。

情绪分析中的挑战

让我们举一个情感分析的例子：

阿拉贝拉：我只是喜欢他们的客户支持……他们为我毁掉的露营之旅提供即时赔偿真是太棒了。

Dean : 野营包乱七八糟，我的野营之旅彻底失败了！！

客户在对您的品牌产品发表评论时使用极端词语、俚语和讽刺是很常见的。 在上面分享的示例中，单个形容词“血腥”已被用来传达两种完全不同的人类情感。

但是，如果您拥有的情绪分析应用程序无法区分这两者，您将无法找到正确的客户反馈。

除了这里讨论的挑战模糊性之外，还有许多其他难以解读的陷阱，例如讽刺、多极化、否定类型和讽刺。 这是因为对于任何类型的情绪分析工具来说，人类语音和文本都是极具挑战性和嘈杂的输入。

让我们举一些情绪分析的例子来详细说明所有这些挑战。

讽刺

“这款手机拥有惊人的 20 小时备用电池。” （非讽刺）

“这款很棒的手机拥有惊人的 3 小时备用电池。” （讽刺）

否定

否定有多种形式：

• 带有前缀的单词，例如“dis-”、“non-”和带有后缀的单词，例如“-less”。
• 明确的否定，例如“这根本不好”。
• 隐含的否定，比如“有了这个产品，这是这个品牌棺材上的最后一颗钉子”。

多极声明

“虽然备用电池令人惊叹，音频质量也很好，但显示效果会从最终得分中扣除一些分数。”

这样的陈述非常混乱，需要对文本和语音等进行深入分析。

最后，来自所有渠道的客户数据和传入通信的数量是巨大的。 它需要只有大型企业才能负担得起的高效和先进的处理器。

情感分析模板

查看创建情绪分析模板的分步过程。

1. 准备训练数据。 训练数据是指用于训练模型的文本样本，例如一组推文。 您必须将这组推文导出到 Excel 文件中。
2. 现在，您必须将此集合划分为更小的数据块，或“意见单元”。
3. 选择模型类型，例如“提取器”或“分类器”。
4. 选择分类器类型，如“主题分类”、“意图分类”、“情感分析”等。
5. 上传您的数据（带有提取意见单元的 Excel 文件）。
6. 通过手动标记每个意见来训练您的情绪分析分类器。 该模型将通过您的输入和 NLP 技术进行学习，并在下一批中破译模式。
7. 将模型进行测试。 将文本输入分类器并评估性能。 如果结果不理想，您可以返回并标记更多示例来训练您的分类器。
8. 最后，您可以让模型与您自己的数据集一起工作，并让它自己工作。

情绪分析：解码客户成功的数据驱动过程

到目前为止，您可能已经对如何进行情绪分析有了一个很好的了解。

现代商业环境每时每刻都在变得更具竞争力，在线市场正变得人满为患，品牌愿意超越客户服务的“新常态”。

在这种情况下，客户体验的重要性简直无法理解！

提供优质的产品和服务已经不够了。 现在，了解客户偏好、情绪、评论和情绪以进行全面的脉搏检查至关重要。

在可用于客户洞察和商业智能的众多工具和技术中，情绪分析是您下注的有力工具！ 它是一个强大的工具，可以释放客户态度并确保客户成功解码！

选择这些情绪分析技术中的任何一种，并根据您的业务需求对其进行评估。 获取具有相关情绪分析功能的正确工具，并为您的业务提供正确的开端。