כאשר עסקים משנים באופן דיגיטלי את הפתרונות והתהליכים שלהם, הם גם מגלים שהכרחי לשנות את האופן שבו הם מקיימים אינטראקציה - ובפרט מבינים - את הלקוחות שלהם כדי להצליח.
אבל זה יותר מאשר פשוט להציע ללקוחות סקרים פשוטים. עליך להיות מעורב באופן פעיל בשיחות על האופן שבו בסיס הלקוחות שלך מרגיש לגבי המותג שלך. ניתוח סנטימנט הוא המפתח להבנה של רגשות אלה.
ניתוח סנטימנט, שמוכר גם כריית דעות או בינה מלאכותית רגשית, הוא טכניקת עיבוד שפה טבעית (NLP) שמביא לקביעה האם תוכן מסוים הוא חיובי, שלילי או ניטרלי. על-ידי ניתוח טקסט וסטטיסטיקות, כלי ניתוח סנטימנט יכול להבין מה הלקוחות אומרים, איך הם אומרים את זה, ולמה הם באמת מתכוונים - הן מנקודת מבט של פרט והן מנקודת מבט ציבורית.
מתחת למטרייה של כריית טקסט, ניתוח סנטימנט משמש באופן שגרתי לקביעת קול הלקוח בחומרי משוב ובערוצים כמו ביקורות, סקרים, מאמרים באינטרנט ורשתות חברתיות. ככל שהשפה מתפתחת, הבנת כוונה דרך ערוצים אלה הופעת למאתגרת יותר, והסתמכות על הגדרות מילון עלולה להוביל לקריאות לא מדויקות.
בעזרת כלי ניתוח סנטימנט המבוססים על אלגוריתם המותאם לקולות הלקוחות שלך, אתה יכול לחשוף מה הלקוחות שלך רוצים וצריכים מהמוצר, השירות או הפתרון שלך וכיצד המגמה של הדעות שלהם משתנה לאורך זמן.
כמה סוגים לניתוח סנטימנט הם:
בעבר, עסקים הסתמכו על שאלונים וסקרים כדי להעריך את דעת הלקוחות. למשל, סקר Net Promoter Score (NPS) אסף והעריך מידע שנדרש כדי למדוד את נכונות הלקוחות להמליץ על עסק. בעוד שמידע זה יקר ערך, ייתכן שחסרה לו את היכולת לספק תובנות עמוקות יותר על חוויות הלקוחות - למשל כשהם מבצעים רכישות - ברחבי הערוצים הדיגיטליים שלך.
אבל ניתוח סנטימנט יכול לגשר על הפער הזה.
בעת ניטור, זיהוי וחילוץ דעות וסנטימנט של לקוחות מתוך טקסט, ניתוח סנטימנט יכול לעזור בחשיפת המשמעות שמאחורי כל תגובה, הערת 'אהבתי' ברשת החברתית, רעיון, תלונה ושאילתה.. ולעזור לך לטפל מיד בצרכים המשתנים של הלקוחות שלך.
על-ידי ניתוח הנתונים שנאספו, תקבל סיכום של כל תגובה של לקוח, וכן כל משוב נוסף שיכול לעזור בעיצוב התפיסה הציבורית של המוצר או העסק שלך. כאשר נתונים אלו ממוקמים על טווח רגשות חיוביים, ניטרליים או שליליים, ניתן לראות מה הניע את הלקוח לצאת בהצהרה הזו - הם חושפים את הדעות שמתארות את רגשות הלקוח כלפי נושא מסוים.
דעות אלו מסווגות בשלב זה כישירות ("המוצר הזה הוא הטוב ביותר ששמעתי עליו!") או השוואתיות ("המוצר A השתלב טוב יותר בארגון שלי מאשר המוצר B."). בעוד שלעתים קרובות קל לפרש דעות אלה, חשוב גם לציין שחלקן עשויות לדרוש בדיקה נוספת. סיווגים כמו דעה משתמעת (“העסק יודע מה עליו לעשות כדי לשפר את המוצר הזה.”) ומפורשת (“תכונה A קלה לשימוש.”), וכן רצפי מילים חיוביים שמכילים מילה שלילית, עשויים להיות קשים לניתוח ויכולים לדרוש סקירה ידנית או התאמות למודלי הסנטימנט שלך.
אבל ברגע שמתגלים שמילים וביטויים מרכזיים אלה בנושא הרגשות של אחרים לגביך, הם יכולים לעזור לך לתכנן את הצעד הבא של הארגון שלך. אך תחילה, עליך להבין כיצד ניתוח סנטימנט פועל כדי לעזור לעסק שלך.
ניתוח סנטימנט משתמש בכמה טכנולוגיות כדי לדחוס את כל המילים של הלקוחות שלך לפריט אחד שניתן לפעולה. תהליך ניתוח סנטימנט עוקב אחרי ארבעה צעדים אלו:
על-ידי זכירת מילים וצירופי מילים תיאוריים כדי להקצות להם משקל רגשי, אתה והצוות שלך תוכלו לבנות ספריית רגשות. באמצעות ניקוד ידני, הצוות שלך מחליט כמה חזקה או חלשה כל מילה צריכה להיות, ואת הקוטביות של ניקוד הביטוי המתאים, תוך ציון אם הוא חיובי, שלילי או ניטרלי. מנועי ניתוח סנטימנט רב-לשוניים צריכים גם לשמור על ספריות ייחודיות לכל שפה שהם תומכים בה דרך ניקוד עקבי, ביטויים חדשים והסרת מונחים לא רלוונטיים.
ניתוח סנטימנט יכול לזקק גישות אלה לשלוש קטגוריות שונות:
שילוב של סטטיסטיקות, NLP ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי לזהות רגשות. המערכת מאומנת לקשר בין רכיבי קלט לרכיבי פלט מתאימים, כלומר, טקסט של לקוח עם קוטביות. מחשבים מסווגים עם נתוני הקלט ויכולים להסתגל עם הזמן לאחר שהם מאומנים. ניתן לבדוק זאת באמצעות נתונים נוספים כדי לספק תחזיות טובות יותר.
ניתוח הסנטימנט הישיר ביותר משתמש במילונים או לקסיקונים כדי לחקור מילים וביטויים ולקבוע את הסנטימנטים הקשורים אליהם. סוג זה של גישה עובד היטב עם דעות ישירות ומפורשות. בעוד שהמערכת הזו מהירה וקלה לשימוש, לעתים נדירות היא מתחשבת באופן שבו מילים משולבות ברצף. צוותים צריכים להוסיף כללים לדעות השוואתיות מכיוון שגישה זו לא יכולה להבין בקלות דעות משתמעות.
שילוב של מערכות מבוססות כללים ומערכות אוטומטיות מאפשר לך להשיג את הדיוק הנחוץ לך כדי להבין באמת את הלקוחות שלך. זוהי המערכת החזקה ביותר מכיוון שהיא מכילה את המידע הרגשי שנאסף מלקסיקונים, שניתן להתאים עם הזמן.
בעוד שרשתות חברתיות מספקות מבט רק על האופן שבו אנשים מדברים על המותג שלך באינטרנט, ניתוח סנטימנט מספק ידע מיידי על האופן שבו הציבור תופס גם את המותג וגם את המוצר שלך. ציוצים חוזרים ב- Twitter עשויים להיראות חיוביים, אבל אם אתה מבחין שסימוני 'אהבתי' עולים במשקל בהרבה מהתגובות השליליות, ניתן להסיק שזו אינטראקציה פחות חיובית.
ניתוח סנטימנט יכול גם לאפשר לחברה שלך להפיק מידע יקר ערך מהלקוחות מתוך מקורות נתונים פנימיים. למשל, על-ידי מעקב אחרי תמלילים של צ'אטים מקוונים של לקוחות עם נציגי שירות ותמיכה, החברה שלך יכולה להיות מודעת במהירות רבה יותר לבעיות איכות המוצר, בטיחות ואחריות. יתרונות נוספים של ניתוח סנטימנט כוללים:
כל היתרונות האלה מציעים לצוות שלך תמונה מקיפה של מה שהלקוחות חושבים וכיצד להגיב בהתאם. מתוך תובנות אלה, באפשרותך להנחות צוותים פנימיים, כמו צוותי שירות לקוחות לעזור בשיפור חוויית המשתמש, או צוותי שיווק וצוותים המתקשרים עם לקוחות ליצור מעורבות של פלחי לקוחות על בסיס סנטימנט עם מאמצי מכירה, שיווק ותמיכה ממוקדים.
החלק הטוב ביותר הוא שניתוח סנטימנט לא מתאים רק עבור צוות אחד. כל צוות יכול להשתמש בנתונים אלה כדי לתכנן בהתאם לכל דבר, מקמפיינים שיווקיים ועד אסטרטגיות תמחור, ביצוע הזמנות או תמיכה בלקוחות. כשהצוותים השונים לומדים יותר על האופן שבו הלקוחות מרגישים לגבי המוצר, המותג והעסק, הם יכולים להשתמש בידע שלהם כדי לקבוע תגובות ולבצע אופטימיזציה לפעולות העסק. הם עשויים גם להעריך מחדש את המטרות של העסק ושל הלקוח, ולהגדיר אילו פעולות לנקוט כדי להשיג את המטרה הזו.
דוגמאות מסוימות לאופן שבו צוותים משתמשים בניתוח סנטימנט כוללות:
השימוש בכלי שיכול להבין רגשות אנושיים מורכבים הוא קריטי לקבלת המשוב שנחוץ לך מבסיס הלקוחות שלך. בעבר, ניתוח סנטימנט דרש מומחיות בכמה טכנולוגיות, אך היום, מספר כלים תוכנתיים מאפשרים ניתוח סנטימנט באמצעות מעט מאוד ידע.
בחירת פלטפורמת נתוני לקוחות (CDP) עם כלי חכם ומובנה לניתוח סנטימנט צריכה להיות עדיפות עליונה לעסק שלך. כדי ליצור חוויות לקוח מוצלחות רב-ערוציות, הצוות שלך, וכן הארגון שלך, זקוקים ל- CDP שמצוידת בכל היכולות הנדרשות ליצירת פרופילי לקוחות מקיפים בזמן אמת. זה כולל כלי ניתוח סנטימנט שיכול לתרום לתובנות חדשות עבור מיטוב של ניהול קשרי לקוחות ונתונים אחרים שאספת.
חפש CDP שמשתמשת במודלים של NLP כדי לנתח במדויק וביעילות את דעות ורגשות הלקוחות. על המודלים, שמאומנים על מגוון נתונים ממקורות ציבוריים, להיות מסוגלים לייצר ציונים לסנטימנט הלקוח ולזהות תחומים עסקיים רלוונטיים לשיפורים ממוקדים.
עקוב אחר Dynamics 365