نظراً لأن الشركات تعمل على تغيير حلولها وعملياتها رقمياً، فإنها تجد أيضاً أنه من الضروري تغيير طريقة تفاعلها مع العملاء - وفهمها بشكل خاص - لتحقيق النجاح.
لكن الأمر لا يقتصر على تقديم استطلاعات رأي بسيطة للعملاء. يجب أن تشارك بنشاط في محادثات عن توجه قاعدة العملاء الخاصة بك حول علامتك التجارية. وتحليل التوجه هو مفتاح استنتاج ذلك.
تحليل التوجه المعروف أيضاً باسم جمع الرأي أو الذكاء الاصطناعي للعاطفة، هو تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تحدد ما إذا كان جزء من المحتوى إيجابياً أو سلبياً أو محايداً. من خلال تحليل النصوص والإحصائيات، يمكن لأداة تحليل المشاعر فهم ما يقوله العملاء، وكيف يقولونه، وما يقصدونه حقاً - سواء من وجهة نظر الفرد أو الجمهور.
تحت مظلة البحث النصي، يُستخدم تحليل التوجه بشكل روتيني لتحديد صوت العميل في مواد التعليقات والقنوات مثل المراجعات والاستطلاعات والمقالات على الويب ووسائل التواصل الاجتماعي. مع تطور اللغة، قد يصبح من الصعب فهم الهدف من خلال هذه القنوات وقد يؤدي الإعداد الافتراضي لتعريفات القاموس إلى قراءات غير دقيقة.
باستخدام أداة تحليل التوجه القائمة على الخوارزمية والتي تم تعديلها وفقاً لأصوات عملائك، يمكنك الكشف عما يريده عملاؤك ويحتاجون إليه من منتجك أو خدمتك أو حلك وكيف تتجه آراءهم أو تتغير بمرور الوقت.
من بين أنواع تحليل التوجه:
تعتمد الشركات عادة على الاستبيانات والاستطلاعات لقياس رأي العملاء. على سبيل المثال، جمع استطلاع Net Promoter Score (NPS) المعلومات اللازمة وقيمها لقياس رغبة العملاء في التوصية بأعمال تجارية. ورغم أهميتها، إلا أنها قد تفتقر بشدة إلى القدرة على توفير نتائج تحليلات أعمق عن تجارب العملاء - مثل عند إجراء عمليات الشراء - عبر قنواتك الرقمية.
لكن تحليل التوجه يمكن أن يسد هذه الفجوة.
في مراقبة آراء العملاء ومشاعرهم من النص وتحديدها واستخراجها، يمكن أن يساعد تحليل التوجه في الكشف عن المعنى وراء كل تعليق أو إعجاب على وسائل التواصل الاجتماعي أو فكرة أو شكوى أو استفسار. ومساعدتك في تلبية احتياجات عملائك المتطورة باستمرار.
من خلال تحليل البيانات المجمعة، ستحصل على ملخص لتفاعل كل عميل، بالإضافة إلى أي ملاحظات إضافية أخرى قد تساعد في تشكيل التصور العام للمنتج أو الأعمال. عند وضع هذه البيانات على طيف التوجه الإيجابي أو المحايد أو السلبي، ستتمكن من رؤية ما دفع العميل إلى الإدلاء بهذا البيان - والكشف عن الآراء التي تصف توجه العميل وأحاسيسه تجاه موضوع معين.
بعد ذلك، تُصنف هذه الآراء على أنها مباشرة ("هذا المنتج هو أفضل منتج استخدمته على الإطلاق!") أو مقارنة ("المنتج أ متكامل مع مؤسستي بشكل أفضل من المنتج ب."). على الرغم من أنه غالبا ما يكون من السهل تفسيرها، فمن المهم أيضاً ملاحظة أن البعض قد يحتاج إلى مزيد من النظر. قد يكون من الصعب تحليل التصنيفات مثل الضمنية ("تعرف الشركة ما يجب عليها فعله لتحسين هذا المنتج") والصريحة ("الميزة أ سهلة الاستخدام")، بالإضافة إلى تسلسلات الكلمات الإيجابية ولكنها تحتوي على كلمة سلبية، وقد تتطلب بعض المراجعة اليدوية أو التعديلات على نماذج المشاعر الخاصة بك.
ولكن بمجرد اكتشاف هذه الكلمات والعبارات الأساسية عن شعور الآخرين تجاهك، يمكن أن تساعدك في التخطيط للانتقال التالي لمؤسستك. ولكن أولاً، تحتاج إلى فهم كيفية عمل توجه المشاعر لمزايا أعمالك.
يستخدم تحليل التوجه تقنيات متعددة لتقطير كل كلمات العملاء في عنصر واحد قابل للتنفيذ. تتبع عملية تحليل التوجه الخطوات الأربع التالية:
من خلال تذكر الكلمات والعبارات الوصفية لتعيين وزن عاطفي لها، يمكنك أنت وفريقك إنشاء مكتبة عاطفية. من خلال التسجيل اليدوي، يقرر فريقك مدى قوة كل كلمة أو ضعفها، وتناقض درجة العبارة المقابلة، مع ملاحظة ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة. يجب على محركات تحليل التوجه متعددة اللغات أيضاً الاحتفاظ بمكتبات فريدة لكل لغة تدعمها من خلال التسجيل المتسق والعبارات الجديدة وإزالة المصطلحات غير ذات الصلة.
يمكن لتحليل التوجه تقطيع هذه الأساليب إلى ثلاث فئات مختلفة:
مزيج من الإحصاءات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وخوارزميات التعلم الآلي لتحديد التوجهات. النظام مدرب على إقران الإدخالات بالمخرجات المقابلة، أي نص العميل ذي تناقض. الأجهزة مصنفة باستخدام بيانات الإدخال ويمكنها التكيف مع مرور الوقت بمجرد تدريبها. يمكن اختبار ذلك باستخدام بيانات إضافية لتوفير توقعات أفضل.
يستخدم تحليل التوجه الأكثر وضوحاً قواميس أو معاجم لاستكشاف الكلمات والعبارات وتحديد التوجهات المقترنة بها. يعمل هذا النوع من النهج بشكل جيد مع الآراء المباشرة والصريحة. على الرغم من أن هذا النظام سريع وسهل الاستخدام نادراً ما يأخذ في الحسبان كيفية دمج الكلمات في تسلسل. تحتاج الفرق إلى إضافة قواعد لرأي المقارنة حيث لا يمكن لهذا النهج فهم الآراء الضمنية بسهولة.
يعني الجمع بين الأنظمة القائمة على القواعد والأنظمة الآلية أنه يمكنك الحصول على الدقة والضبط اللازمين لفهم عملائك حقاً. هذا هو النظام الأكثر فعالية لأنه يحتوي على المعلومات العاطفية المجمعة من القواميس، والتي يمكن تكييفها مع مرور الوقت.
على الرغم من أن وسائل التواصل الاجتماعي لا تقدم سوى نظرة سريعة على الطريقة التي يتحدث بها الأشخاص عن علامتك التجارية عبر الإنترنت، تحليل التوجه يوفر معرفة فورية عن كيفية إدراك الجمهور لكل من علامتك التجارية والمنتج. قد تبدو العديد من عمليات إعادة النشر على Twitter إيجابية، ولكن إذا لاحظت أن التعليقات السالبة قد تغلب عليها بشكل كبير، يمكنك استنتاج أن هذا تفاعل أقل من إيجابي.
يمكن لتحليل التوجه أيضاً تمكين شركتك من استخراج إدخال العميل القيم من مصادر البيانات الداخلية. على سبيل المثال، من خلال مراقبة النسخ المكتوبة للعملاء عبر الإنترنت مع ممثلي الخدمة والدعم، يمكن إعلام شركتك بسرعة أكبر بوجود مشاكل تتعلق بجودة المنتج والسلامة والضمان. تتضمن الفوائد الأخرى لتحليل التوجه ما يلي:
تقدم كل هذه المزايا لفريقك عرضاً شاملاً لما يفكر فيه العملاء وكيفية الاستجابة وفقاً لذلك. من خلال نتائج التحليلات هذه، يمكنك توجيه الفرق الداخلية مثل فريق خدمة العملاء للمساعدة في تحسين تجربة المستخدم، أو فرق التسويق والتعامل مع العملاء لإشراك شرائح العملاء استناداً إلى المشاعر من خلال جهود المبيعات والتسويق والدعم المستهدفة.
أفضل جزء هو أن تحليل المشاعر لا يعمل مع فريق واحد فقط. يمكن لكل فريق استخدام هذه البيانات للتخطيط وفقاً لذلك لكل شيء بدءاً من الحملات التسويقية إلى استراتيجيات التسعير لطلب الدعم أو دعم العملاء. مع معرفة الفرق المختلفة المزيد عن توجه العملاء تجاه المنتج والعلامة التجارية والأعمال، يمكنهم استخدام معرفتهم لتحديد الاستجابات وتحسين عمليات الأعمال. كما يمكنهم إعادة تقييم أهداف كل من الشركة والعملاء، وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحقيق هذا الهدف.
تتضمن بعض الأمثلة عن كيفية استخدام الفرق لتحليل التوجه ما يلي:
وجود أداة يمكنها فهم التوجه البشري المعقد أمر بالغ الأهمية لتلقي الملاحظات التي تحتاج إليها من قاعدة عملائك. في الماضي، كان تحليل التوجه يتطلب خبرة في العديد من التقنيات، ولكن اليوم، تمكن العديد من أدوات البرامج تحليل التوجه من دون معرفة تذكر.
يجب أن يكون اختيار النظام الأساسي لبيانات العملاء (CDP) المزود بأداة تحليل التوجه الذكي والمتكامل من أهم أولويات عملك. لإنشاء تجارب عملاء متعددة الاتجاهات ناجحة، يحتاج فريقك ومؤسستك إلى نظام بيانات عميل (CDP) مزود بكل القدرات المطلوبة لإنشاء ملفات تعريف شاملة في الوقت الحقيقي للعملاء. يشمل هذا أداة تحليل توجه التي يمكنها المساهمة في إعداد نتائج تحليلات جديدة لتحسين إدارة علاقات العملاء وأي بيانات أخرى جمعتها.
ابحث عن نظام CDP يستخدم نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل آراء العملاء ومشاعرهم بدقة وفعالية. يجب أن تكون النماذج، المدربة على مجموعة متنوعة من البيانات من المصادر العامة، قادرة على توليد درجات توجه العملاء وتحديد مجالات الأعمال القابلة للتطبيق لتحسينات مستهدفة.
متابعة Dynamics 365