如何進行情緒分析以改善客戶體驗？

您是否知道以增長為重點的組織收集的客戶體驗數據多於非增長公司？ 是的，你聽到的是對的！ 這些公司依靠客戶體驗洞察力做出明智的決策，從而將他們的業務提升到一個新的水平。 雖然調查一直是公司收集有價值信息的最喜歡的工具，但情緒分析是一種更好、更聰明的方法，可以更深入地挖掘客戶的想法。

這是一種使用人工智能檢測客戶情緒並對其進行解碼的技術，使您能夠打造令人愉悅的客戶體驗。 該博客揭示了您需要了解的有關情緒分析的所有信息。

什麼是情緒分析，它有什麼好處？

簡單來說，情感分析使用自然語言處理技術來確定接收到的數據是否表達了積極、消極或中性的語氣。 它也被稱為意見挖掘或情感人工智能。

由於客戶數據非常嘈雜、非結構化並且從多個渠道湧入，因此無法手動掃描和處理每條消息並對其進行分析以提供更好的服務。 這就是情緒分析發揮作用的地方。

情感分析處理各種客戶溝通——直接反饋、電子郵件回复、評論、評論、帖子等，並將數據提煉成一個數學分數，表明主觀性和語氣。

這種由人工智能驅動的技術比傳統的 NPS 和 CSAT 指標更深刻。 它利用客戶情緒，為您提供更具體和定性的見解。

情緒分析可以幫助您了解兩個最關鍵的事情：

• 您的客戶對您的品牌和品牌產品總體感覺如何？
• 您的客戶如何看待您提供的體驗和旅程？

憑藉對客戶態度的如此強大的數據驅動洞察力，您可以：

• 制定以客戶為中心的 CX 決策。
• 識別痛點

以下來自 2020 年客戶體驗工具和趨勢調查的屏幕截圖顯示了情緒分析的重要性。

由一家知名全球公司進行的這項調查顯示了客戶情緒分析對企業的影響。

以下是客戶情緒分析的一些主要優勢。

情緒分析的好處

1.追加銷售機會

情緒分析允許您將整個客戶群劃分為不同的部分，例如最快樂的客戶、具有最高購買潛力的客戶、沮喪的客戶以及準備離開您的品牌的客戶。

您可以利用滿意的客戶來創造追加銷售機會。

2.提供卓越的支持

您可以使用情緒分析來訓練您的聊天機器人，以檢測將聊天升級到代理或將其路由給經驗豐富的專業人員的正確時間。 這是改善客戶支持和提供愉快體驗的好方法。

3.識別情緒觸發器

大多數客戶行為源於他們的情緒和他們獲得的體驗。 積極的客戶服務可以引起積極的情緒，從而導致積極的行動。 相反，糟糕的服務會引發負面情緒和行為。 這可以有各種排列和組合。

通過情緒分析，您可以確定哪些消息和聊天會觸發您的客戶的情緒。

例如，“我們會在一段時間內回复您”這句話可能會惹惱客戶。 或者，將表情符號添加到聊天、消息或電子郵件中會觸發客戶的友好響應。

情緒分析解碼客戶的情緒和行為。 使用此分析，您可以做出明智的決策，以提高客戶服務的質量。

4.一次處理多個客戶

您的代理一次處理多個客戶是正常的。 但是，不可能一次手動處理所有問題並全部回答。 事實證明，情緒分析非常有助於確定哪些客戶對話進展順利，哪些需要迅速採取行動。

5. 積極與客戶互動

情緒分析解碼客戶的語氣、態度和情緒，讓您有機會在正確的時間與正確的人互動。 你會知道你應該聯繫誰，你應該談論什麼，以及你應該使用哪個渠道。

以正確的方式與客戶建立聯繫和互動會給您帶來許多好處，例如提高銷售量和讓客戶滿意。

情緒分析的其他一些好處是：

• 解決客戶流失問題
• 監控客戶滿意度
• 客戶問題的無縫升級
• 洞察力驅動的營銷策略和活動
• 改善客戶體驗

讓我們找出如何進行情緒分析以及相同的不同技術。

如何進行情緒分析以改善客戶體驗？

有許多方法可以收集客戶情緒並出於商業目的對其進行處理。 本節介紹了一些在線情緒分析的最佳技術。

頂級文檔級別的情緒分析

頂級文檔級別的情感分析決定了文檔的基調。 它具有數據處理工作流程，包括遍歷文本塊以評估其語氣——消極、積極或中性。 一些工具還提供稱為 NULL 的第三個輸出，這意味著文本既不是負數也不是正數。

當被分析的文本很長時，這種情緒分析方法效果最好。

雖然頂級文檔級別的情感分析可以提供客戶群之間的整體品牌認知，但它不能提供進一步可行的更深入的見解。

例如，看看以下評論。 這些是值得稱道的情感分析示例：

雖然頂級文檔級別的情緒分析將顯示這兩種說法都是負面的，但它無法確定這些負面回應背後的原因。

因此，如果您想評估整體品牌認知度，您可以選擇頂級文檔級別的分析。

段落級別的情感分析

段落級別的情感分析更加精細，因為它是在段落級別完成的。 因此，處理器遍歷不同的文本段落以查找它們是否具有否定或肯定語調，無論是兩種語調還是都沒有。

它非常適合挖掘帶有多個部分的長段落和冗長的文本文檔。 博客、評論評論和詳細評論都是完美的例子。

現代客戶的內容消費能力令人驚嘆。 因此，博客繼續在大眾中大受歡迎。 這需要處理具有長段落的博客或其他此類書面文章。 您可以分析段落的語氣，並更好地了解內容在客戶中是受歡迎還是失敗。

單詞或短語明智的情感分析

這是一個細粒度的情感分析過程，適用於獨立的詞彙實體，例如單詞或短語。 假設您是一家連鎖多專科醫院的所有者。 現在，您想知道一個分支是否在做正確的工作。 單詞或短語級別的情感分析可以完美地完成這項工作。

它會查找諸如“賬單”、“骨折”、“粗心”、“醫務人員”、“護士”和“醫生”等詞。而諸如“醫務人員”、“護士”等詞和“醫生”等被檢測為陽性實體，“賬單”和“斷骨”等詞為陰性。

因此，處理器對與之相關的數據塊進行了深入評估。

同樣，假設您是一家提供簿記工具的軟件公司。 在這種情況下，可以使用諸如“語言支持”、“易用性”和“最新更新”等各種短語來評估您的產品性能。

因此，詞級情感分析提供了非結構化數據塊的高度精細化視圖。 一旦您擁有了這個數據池，就可以利用它來改進您的產品和客戶體驗。

使用機器學習進行情感分析

雖然傳統軟件無法將單個單詞和短語與適當的上下文相關聯，但先進的人工智能情感分析工具配備了上下文智能。 機器學習驅動的分析在更概念和相關的層面上理解人類情緒。

事實證明，這對於處理從社交媒體收集的客戶數據非常有益，而社交媒體每秒鐘都在湧現各種情緒。

讓我們舉幾個情感分析的例子。

“血腥”這個詞通常與負面情緒有關。

現在，這樣說——“太棒了！！ “; 整個情緒發生了360度大轉彎。

ML 支持的情感分析提供了深入的數據視圖，因為它能夠將單個短語和單詞放置在不同的上下文豐富的區域中。 它不僅可以指出黑白，還可以區分灰色客戶數據的各種陰影。

使用社交媒體進行情緒分析

社交媒體人口為 41.4 億。 這使它成為一個利潤豐厚的平台，您可以在其中找到您的客戶、跟踪他們的活動並與潛在客戶互動。

社交媒體是一個龐大的數據存儲庫，也是您的客戶用來提問、分享經驗和意見以及尋求支持的重要溝通渠道之一。

Mediatoolkit等智能且直觀的社交媒體監控工具可讓您挖掘這些業務數據並提取各種形式的客戶情緒。

您可以獲得關於一般品牌認知和客戶對您的營銷活動的反應的可行見解。 您甚至可以以直接和被動社交媒體提及的形式收集重要的客戶反饋。

在下圖中查看社交媒體監控的各種好處。

此外，社交媒體是情況和標籤可以立即升級的地方。 因此，在社交媒體上快速、個性化、有效地回應客戶的擔憂非常重要。 這可以避免醜陋的情況，甚至將它們變成積極的體驗。

考慮到社交媒體提及的數量巨大及其多樣化的性質，基於人工智能的方法（如情感分析）是您最好的選擇。

對客戶情緒的實時分析讓您比潛在危機提前一步，甚至可以在糟糕的客戶體驗傳播開來之前採取行動。

使用客戶反饋軟件

客戶反饋軟件允許您收集客戶反饋以進行情緒分析。 NPS 調查和 CSAT 調查是收集產品或服務輸入的一些最受歡迎的選項。

當您對 NPS 調查執行情緒分析時，您可以超越原始數字、分數和組，並獲得更多洞察驅動的結果。 因此，您所要做的就是將這些工具集成到您的業務生態系統中，並從客戶數據中獲得可行的見解。

以下是一些可能對您有所幫助的最佳客戶反饋工具：

ProProfs 調查製作者

ProProfs Survey Maker 具有許多強大的功能，例如 NPS 調查、民意調查、應用內調查、報告、跳過邏輯等等。 它允許您在幾分鐘內創建令人愉快的調查。

這個基於雲的工具帶有 100 多個現成的模板和大量現成的問題，使調查創建變得輕而易舉。

其他功能包括演示就緒報告、智能分析和數據安全選項。

使用實時聊天的力量

實時聊天情緒分析評估每個聊天會話的消極和積極情緒指標。 該分析的得分為 1-100。 該評分系統允許客戶根據收到的體驗對您的聊天服務進行評分。

實時聊天情緒分析可讓您實時了解客戶對您的支持服務的看法。 聊天會話結束後，將執行深入分析以了解客戶數據並生成反映性和詳細的情緒評分。

憑藉對客戶行為的深入洞察，您可以改善聊天支持並將整體客戶體驗導向更積極的方向。 實時聊天情緒分析自動監控聊天對話中的關鍵字、句法效果和語氣。

這是針對每條傳入的客戶消息逐行完成的。 因此，它可以確保在您與客戶互動時不會錯過任何關鍵的情緒指標。

通過產品評論和評級監控客戶情緒

公共論壇、評論網站和新聞網站也是在線對話和社區討論的熱門場所。 您的客戶在這些平台上留下的產品評論和評級提供了大量未經處理的數據。

如果分析得當，這些數據可以為您的品牌的市場認知提供豐富的見解。

最近的一項調查顯示，普通客戶在進行最終購買之前至少會閱讀十條評論。 對您的評論進行情緒分析可以幫助您根據客戶的期望修改和升級您的業務產品。

基於方面的分析是情緒分析的一種形式，可提供有關產品不同功能的詳細見解。 這意味著您可以直接查看客戶喜愛的功能以及客戶討厭或不喜歡的產品功能。

通過電話與您的客戶聯繫以了解情緒

基於AI 和 NLP 的情緒分析使您能夠在與客戶交談時識別客戶的誠實信號和真實感受。 這意味著即使您的座席缺乏情商來掌握客戶聲音和言語中的潛在語調，情緒分析也能涵蓋它們。

這是一種獨特的情感分析方式。 借助強大的工具，您可以一次識別和區分 200 種語音信號，從而了解客戶的情緒。 此外，隨著數據隨著時間的推移而積累，可以對其進行處理以發現隱藏的模式、待命支持中的問題以及客戶行為模式。

這種類型的客戶情緒分析非常適合通過電話提供大部分客戶支持的呼叫中心和業務設置。

當您的支持代理與客戶互動時，他或她可以同時從您的情緒分析工具發出的警報中獲取線索，以提供最佳解決方案。 這種方法還有助於座席保持積極的溝通。

情感分析用例

關注個人以改善服務

通過關注個人客戶，CX 領導者可以找到問題的根源。

例如，假設傑克在他的社交媒體句柄上留下了負面評價，並且有 400 人對此作出反應。 如果您的 CX 員工能夠立即解決問題並解決手頭的問題，那麼不僅 Jack 會感到被重視和滿足，其他 400 人也會感到感動。 這就是公眾情緒的運作方式。

另一個例子是調味品品牌。 該公司發現，其社交媒體上 60% 的客戶具有情感聯繫。

從那時起，它開始專注於改善其社交媒體參與度，以發展一個活躍的在線社區。 它還採取措施鼓勵其客戶訪問該品牌的社交媒體賬戶，以獲取有關食譜和促銷的信息。

這僅在幾個月內就促進了公司的增長。

隨著時間的推移跟踪情緒

如果評估關於不同業務方面的情緒並不重要，那麼僅 NPS 就可以為所有情緒分析方法帶來火炬。

然而，實際情況卻不同。 通過將客戶情緒附加到不同的業務方面來隨時間跟踪客戶情緒對於從核心了解客戶至關重要。

例如，假設一家運動裝備製造公司收到了 5 條與客戶服務相關的評論，其中 2 條與產品交付有關，1 條與退貨政策有關，2 條與新設計有關。

隨著時間的推移進行徹底的情緒分析跟踪將指出所有這些原因，幫助您提供更好的客戶體驗。

識別批評者和推動者

貶低者是可能發表負面評論的不滿意客戶。 另一方面，推廣者是對您的品牌感到滿意並願意在其社交圈中分享良好體驗的客戶。

使用情緒分析，您可以輕鬆識別您的推薦者和批評者，並製定可以為這兩種類型的客戶創造奇蹟的策略。

識別具有更深情感依戀的客戶群

客戶細分可以揭示對您的公司及其產品感覺更強烈的客戶群。 通過關注此類客戶的情緒，您可以提供高度個性化的體驗並贏得一些忠誠的品牌擁護者。

此外，通過對弱集群中的客戶情緒進行全面評估，您可以修改品牌組合以引起興趣並引發新趨勢。

在推出更改後跟踪客戶情緒

一個沒有客戶情報的知名品牌擔心更新和變化。

假設您有一家出售杏仁核桃蛋糕的麵包店。 現在，有一天，您考慮通過在蛋糕中添加櫻桃來做出改變。

你準備了一大批這樣的蛋糕，但超過 50% 的蛋糕已經過時了，因為你的大多數顧客都討厭櫻桃。 除了影響您的銷售額外，它還會降低客戶對您品牌的信任度。

但是，如果您通過收集有關客戶飲食偏好的數據來進行情緒分析，您可以對任何此類變化更有信心。

現在，讓我們來看看情緒分析的各種挑戰。

情緒分析中的挑戰

讓我們舉一個情感分析的例子：

阿拉貝拉：我只是喜歡他們的客戶支持……他們為我毀掉的露營之旅提供即時賠償真是太棒了。

Dean : 野營包亂七八糟，我的野營之旅徹底失敗了！！

客戶在對您的品牌產品發表評論時使用極端詞語、俚語和諷刺是很常見的。 在上面分享的示例中，單個形容詞“血腥”已被用來傳達兩種完全不同的人類情感。

但是，如果您擁有的情緒分析應用程序無法區分這兩者，您將無法找到正確的客戶反饋。

除了這裡討論的挑戰模糊性之外，還有許多其他難以解讀的陷阱，例如諷刺、多極化、否定類型和諷刺。 這是因為對於任何類型的情緒分析工具來說，人類語音和文本都是極具挑戰性和嘈雜的輸入。

讓我們舉一些情緒分析的例子來詳細說明所有這些挑戰。

諷刺

“這款手機擁有驚人的 20 小時備用電池。” （非諷刺）

“這款很棒的手機擁有驚人的 3 小時備用電池。” （諷刺）

否定

否定有多種形式：

• 帶有前綴的單詞，例如“dis-”、“non-”和帶有後綴的單詞，例如“-less”。
• 明確的否定，例如“這根本不好”。
• 隱含的否定，比如“有了這個產品，這是這個品牌棺材上的最後一顆釘子”。

多極聲明

“雖然備用電池令人驚嘆，音頻質量也很好，但顯示效果會從最終得分中扣除一些分數。”

這樣的陳述非常混亂，需要對文本和語音等進行深入分析。

最後，來自所有渠道的客戶數據和傳入通信的數量是巨大的。 它需要只有大型企業才能負擔得起的高效和先進的處理器。

情感分析模板

查看創建情緒分析模板的分步過程。

1. 準備訓練數據。 訓練數據是指用於訓練模型的文本樣本，例如一組推文。 您必須將這組推文導出到 Excel 文件中。
2. 現在，您必須將此集合劃分為更小的數據塊，或“意見單元”。
3. 選擇模型類型，例如“提取器”或“分類器”。
4. 選擇分類器類型，如“主題分類”、“意圖分類”、“情感分析”等。
5. 上傳您的數據（帶有提取意見單元的 Excel 文件）。
6. 通過手動標記每個意見來訓練您的情緒分析分類器。 該模型將通過您的輸入和 NLP 技術進行學習，並在下一批中破譯模式。
7. 將模型進行測試。 將文本輸入分類器並評估性能。 如果結果不理想，您可以返回並標記更多示例來訓練您的分類器。
8. 最後，您可以讓模型與您自己的數據集一起工作，並讓它自己工作。

情緒分析：解碼客戶成功的數據驅動過程

到目前為止，您可能已經對如何進行情緒分析有了一個很好的了解。

現代商業環境每時每刻都在變得更具競爭力，在線市場正變得人滿為患，品牌願意超越客戶服務的“新常態”。

在這種情況下，客戶體驗的重要性簡直無法理解！

提供優質的產品和服務已經不夠了。 現在，了解客戶偏好、情緒、評論和情緒以進行全面的脈搏檢查至關重要。

在可用於客戶洞察和商業智能的眾多工具和技術中，情緒分析是您下注的有力工具！ 它是一個強大的工具，可以釋放客戶態度並確保客戶成功解碼！

選擇這些情緒分析技術中的任何一種，並根據您的業務需求對其進行評估。 獲取具有相關情緒分析功能的正確工具，並為您的業務提供正確的開端。