تجزیه و تحلیل احساسات مشتری و روش بهبود تجربه مشتری چیست

ما اغلب در مورد ارزشی که می توانید از داده های مشتری بدون ساختار استخراج کنید بحث می کنیم. اما چگونه می توانید از این داده ها برای بهبود تجربه مشتری (CX) به روش های فوری و ملموس استفاده کنید؟پاسخ در تجزیه و تحلیل احساسات مشتری است.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری یک موضوع روند در فضای CX و به دلایل خوب است. باین و شرکت اخیراً گزارش داد: "تجزیه و تحلیل احساسات ،" یک روش قدرتمند برای حفظ نبض بر روی مشتریان و حتی جمعیت گسترده تر برای درک نیازها و اضطراب های متغیر و لحظات جدید حقیقت است. "

در بازار رقابتی امروز ، شرکت ها باید از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری استفاده کنند تا بینش های ارزشمند و عملی مشتری را ضبط کنند که باعث بهبود تجربه مشتری و بهره مندی از کل تجارت می شود.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به نفع تجربه مشتری است

اگر یک تیم پشتیبانی مدرن را اداره می کنید ، احتمالاً مقدار خوبی از داده های مشتری را در دستان خود دارید. تکرارهای شما با مشتری ها اغلب در بسیاری از نقاط لمسی - از چت گرفته تا تماس های ویدیویی به ایمیل ها - ارتباط برقرار کردن صدای مشتری که در بحث یا رونوشت ها نشسته است ، پر از اطلاعات ارزشمند در مورد ترجیحات مخاطبان شما است.

اما چگونه می توانید از آن داده های مشتری ، احساسات مشتری ، برای بهبود تجربه مشتری (CX) به روش های فوری و ملموس استفاده کنید؟پاسخ در تجزیه و تحلیل احساسات مشتری است.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری یک موضوع روند در فضای CX و به دلایل خوب است. Bain & Company گزارش می دهد: "تجزیه و تحلیل احساسات ، یک روش قدرتمند برای حفظ نبض بر روی مشتریان و حتی جمعیت گسترده تر برای درک نیازها و اضطراب های متغیر و لحظات جدید حقیقت است."

با بیش از 60 ٪ از مشتریان گزارش می دهند که اکنون استانداردهای خدمات مشتری بالاتری دارند ، زمان بهتری برای استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری وجود ندارد. بیاموزید که چگونه بینش های ارزشمند و عملی را ضبط کنید که باعث بهبود تجربه مشتری و بهره مندی از کل تجارت شما می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به فرآیند خودکار کشف و اندازه گیری نحوه احساس مشتریان نسبت به محصول ، مارک یا خدمات شما اشاره دارد.

انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری وجود دارد:

• تجزیه و تحلیل ریز دانه با تعیین نمره قطبیت کلمات در یک متن ، از بسیار مثبت تا بسیار منفی ، احساسات را اندازه گیری می کند.
• تشخیص احساسات احساسات و حالات مشتریان را در متن شناسایی و تجزیه و تحلیل می کند. در حالی که تجزیه و تحلیل ریز دانه اندازه گیری می کند که آیا مشتری مثبت یا منفی به نظر می رسد ، تشخیص احساسات احساسات خاص را نشان می دهد.
• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه ، متن را به قطعات-عکسها ، جملات و نشانه ها می تقسیم می کند و احساسات همراه را اندازه گیری می کند.

با تجزیه و تحلیل احساسات مشتری ، مشاغل می توانند احساسات مشتریان را به خود جلب کنند ، اقدامات خود را درک کنند و تصمیمات آگاهانه ای بگیرند که باعث بهبود تجربه مشتری می شود.

مزایای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری

از تعامل مشتری شخصی گرفته تا کاهش تشدید ، تجزیه و تحلیل احساسات مشتری از تیم های بیشماری از تیم ها حمایت می کند.

1. پیش بینی و جلوگیری از تشدید با تجزیه و تحلیل احساسات مشتری

طبق بررسی PWC ، 80 ٪ از مشتریان می گویند که یک عنصر اساسی تجربیات مثبت مشتری "کمک و خدمات دوستانه آگاه است". تجزیه و تحلیل احساسات مشتری نمایندگان را قادر می سازد تا این پشتیبانی آگاهانه را ارائه دهند - که به نوبه خود ، به جلوگیری از تشدید کمک می کند.

ابزاری مانند SupportLogic از پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی (AI) برای استخراج ، تجزیه و تحلیل و ارائه همبستگی آماری از احساسات در زمان واقعی مشتری استفاده می کند. آیا مشتری ناامید یا گیج شده است؟آیا آنها خواسته اند با یک مدیر در مورد مسئله حل نشده ای که احتمالاً تشدید می شود صحبت کند؟آیا مشتری از تجربه پشتیبانی خود راضی است اما با محصول مشکلی دارد؟

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری "درجه حرارت" مشتری را در زمان واقعی می گیرد تا به نمایندگان در خدمت به مشتریان در حال حاضر کمک کند.

پلتفرم تحلیلی تجارت QLIK برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات مشتری از SupportLogic استفاده کرد و آنها دیدند که در مدت زمان شش ماه 30 درصد کاهش یافته است.

2. موارد را سریعتر حل کنید و با تجزیه و تحلیل احساسات مشتری ، عقب ماندگی را کاهش دهید

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری همچنین به مأمورین کمک می کند تا با عقب ماندگی پرونده مخوف مقابله کنند.

با گرفتن بهتر موضوع و تفاوت های ظریف هر بلیط پشتیبانی ، نمرات احساسات مشتری به ساده سازی روند تعیین پرونده و کاهش زمان وضوح کمک می کند. این امتیازات به مدیران کمک می کند تا بلیط ها را به سمت نماینده مناسب یا نمایندگان منتقل کنند ، که در نهایت منجر به وضوح سریعتر و عقب ماندگی های کوچکتر می شود.

مشتریان هنگام پشتیبانی از سرعت به سرعت اهمیت می دهند. در یک نظرسنجی Zendesk در سال 2020 ، 72. 5 ٪ از مصرف کنندگان گفتند که وضوح سریع هنگام حل مسئله برای حل و فصل با یک شرکت بیشترین اهمیت را دارد.

استفاده از یک ابزار پیشرفته تجزیه و تحلیل مانند تکالیف مورد SPASPLOGIC می تواند زمان وضوح را 25 ٪ کاهش دهد. و زمان به ارزش برای مشتریان سریع است. در حقیقت ، مشتریان به طور معمول با مدیریت پس زمینه و حل پرونده در طی چند هفته - نه ماه ها ، شاهد پیشرفت های چشمگیری هستند.

3. با استفاده از نمرات احساسات مشتری ، چرند را کاهش دهید

نمرات احساسات سیگنال ها و هشدارهای واضحی را در هنگام عصبانیت ، ناامید یا در معرض خطر خفه کردن ارائه می دهد. با ابزاری مانند SX Case Assignment Teams می تواند هر موردی را که به مشتری منتسب می شود ، ببینند ، بنابراین کل داستان پشتیبانی مشخص است. یک سازمان می تواند بلافاصله بلیط را در اولویت قرار دهد ، بهتر درک کند که مشتری به کمک نیاز دارد و آن را به مهندس پشتیبانی مناسب ارسال می کند.

هنگامی که مشتری پشتیبانی Fivetran نمره احساسات مشتری را معرفی کرد ، این شرکت شاهد کاهش 25 درصدی مشتری بود.

4- با تمرکز بر احساسات مشتری ، وفاداری ، حفظ و حمایت مشتری را افزایش دهید

هنگامی که رهبران پشتیبانی سیگنال های عاطفی مشتریان را درک می کنند - چه چیزی باعث خوشحالی ، هیجان ، ناراضی یا بی تفاوت می شود - آنها می توانند حدس های آگاهانه ای در مورد آنچه باعث افزایش وفاداری مشتری می شود ، ایجاد کنند.

فراتر از وفاداری ، رهبران پشتیبانی همچنین می توانند با تمرکز بر احساسات مشتری ، حفظ و حمایت از برند را بهبود بخشند.

کوین هاجکینز از Fivetran توضیح داد: "هنگامی که نمره احساسات مشتری زیاد است ،" این مستقیماً پیشرفت هایی را در معیارهای سنتی تر در مورد خدمات انجام می دهد. "

در نتیجه احساسات مثبت ، Fivetran در تنها شش ماه توانست CSAT را از 90-95 ٪ افزایش دهد و همچنین شاهد افزایش قابل توجهی در نمره خالص پروموتر (NPS) بود.

5. با نظارت بر تجزیه و تحلیل احساسات مشتری ، محصولات و خدمات را بهبود بخشید

یک شرکت باید احساسات مشتری را در مورد محصولات و خدمات خود درک کند - نه اکنون بلکه با گذشت زمان. تجزیه و تحلیل احساسات به طور مداوم با نظارت مداوم به واکنش های مشتری ، به ردیابی تغییرات قابل توجهی در رفتارها و نگرش های مصرف کننده در مورد محصولات کمک می کند. این اطلاعات می تواند ترفندهای مهم تجاری مانند تنظیم قیمت گذاری ، راه اندازی محصول پیشرفته و استراتژی های بهتر بازاریابی را گالوانیزه کند.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به شناسایی علل اصلی مشکلات مشتری هنگام استفاده از یک محصول یا خدمات کمک می کند ، تیم های پشتیبانی را قادر می سازد تا هم مشتریان در معرض خطر را حفظ کنند و از داشتن تجربیات منفی مشابه جلوگیری کنند. اگر تجزیه و تحلیل در زمان واقعی شما فاش کند که مشتریان در حال انجام همان خطای مکرر هستند ، به عنوان مثال می توان از تیم مهندسی شما هشدار داد که فوراً اشکال را برطرف کنید. به طور مشابه ، اگر نمرات احساسات ناامیدی کاربر را از روند به روزرسانی نرم افزار نشان دهد ، تیم پشتیبانی می تواند به تیم مهندسی هشدار دهد تا روند کار را دوباره طراحی کند.

6. تعامل مشتری را با تجزیه و تحلیل احساسات شخصی سازی و تقویت کنید

در دنیای فناوری اطلاعات امروز ، شخصی سازی بسیار مهمتر از همیشه است ، زیرا مشتریان به طور فزاینده ای انتظار دارند تعامل متناسب با نیازها و خواسته های فردی خود باشد.

این شخصی سازی می پردازد. براساس یک مطالعه گارتنر در مورد تأثیر شخصی سازی ، شرکت هایی که "پیام شخصی خود را در اطراف کمک به مصرف کنندگان متمرکز می کنند ، می توانند 16 ٪ بیشتر در نتایج تجاری نسبت به شرکت هایی که نمی کنند انتظار داشته باشند."

تجزیه و تحلیل احساسات ، عوامل پشتیبانی را در مورد مشتریان شخصی - از جمله تعامل گذشته ، ناامیدی ها و انتظارات گذشته فراهم می کند - بنابراین می توانند ارتباطات را بر این اساس سفارشی کنند.

تصور کنید که مشتری با آخرین انتشار یک برنامه امنیتی ابری مشکلی دارد. این محصول به درستی کار نمی کند ، و هنگامی که آنها با خدمات به مشتری تماس می گیرند ، از آنها استقبال می شود:

"سلام ، ممنون که با ACME تماس گرفتید. چگونه می توانم به شما کمک کنم؟ "

"عصر بخیر ، جان. خوشحالم که تماس گرفتی! من می بینم که شما یک مسئله تهیه نرم افزار دارید ، و با آخرین نسخه شانس نداشته اید. من در حال حل و فصل در یکی از مهندسان خودم هستم که در حال حاضر صحبت می کنیم تا این مسئله حل شود. من همچنین می بینم که شما در مورد تجدید ماه آینده سوالی دارید ، بنابراین به من کمک کنید تا در حالی که ما در تلفن هستیم ، روشن کنم. "

7. با تجزیه و تحلیل احساسات ، آموزش عامل را بهبود بخشید

اگر فکر می کنید نمایندگان پشتیبانی شما نیازی به آموزش ندارند ، دوباره فکر کنید. طبق گزارش Zendesk CX Trends 2022 ، 68 ٪ از مشتریان فکر می کنند که نمایندگان به آموزش بیشتری نیاز دارند و تنها 20 ٪ از نمایندگان می گویند که از آموزش خود راضی نیستند. و کمتر از 30 ٪ مأمورین احساس قدرت می کنند که کار خود را به خوبی انجام دهند.

Sentiment Sentiment Analytics بینش مهمی را فراهم می کند که مدیران می توانند از آنها برای مربیگری استفاده کنند و عملکرد تیم پشتیبانی را بهبود بخشند. چارلز مونت ، مدیر مهندسی داده های SupportLogic توضیح می دهد ، می توان از تجزیه و تحلیل احساسات برای شناسایی احساسات مثبت یا منفی در تعامل مشتری استفاده کرد. با استفاده از این بینش ها ، مدیران می توانند بازخورد را در اولویت قرار دهند و آموزش را در زمینه های مناسب ارائه دهند.

بگویید یک عامل اغلب با مشتریان بی تاب است. یک مدیر می تواند وقتی به داشبورد نگاه می کند و احساسات منفی زیادی را از مشتریان مشاهده می کند ، این مشکل را جلب کند. هنگامی که مدیر بلیط را به دنبال بلیط می کند ، می تواند علائمی مانند چسبیدن به مشتریان یا عجله کردن آنها را مشاهده کند و سپس می تواند آموزش هایی را برای بهبود مهارت ارائه دهد.

8- حفظ عامل با تجزیه و تحلیل احساسات را بهبود بخشید

اگرچه 78 ٪ رهبری ارشد موافق است كه نمایندگان نقش مجازی در خدمات به مشتری دارند ، 38 ٪ از نمایندگان می گویند كه با تیم خدمات مشتری و همچنین سایر افراد در سازمان رفتار نمی شود. هنگامی که کارمندان احساس ارزشمندی نمی کنند ، تعامل کارمندان تمایل به کاهش دارد و گردش مالی افزایش می یابد.

تجزیه و تحلیل احساسات راهی برای پیگیری مشارکت نمایندگان و کاهش خفه کردن کارمندان فراهم می کند.

چارلز می گوید: "یک ابزار تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی مانند منطق پشتیبانی می تواند تعامل نماینده با مشتریان را تجزیه و تحلیل کند و می تواند احساساتی مانند سرخوردگی و بی حوصلگی را تشخیص دهد ، که می تواند نتیجه کاهش تعامل باشد."همچنین می تواند به مدیران کمک کند تا ماتریس مهارت های نمایندگان را شناسایی کنند. با استفاده از این بینش های عملی ، می توانید تغییراتی مانند اختصاص دادن نمایندگان به کارهایی که آنها را درگیر می کند ، ایجاد کنید.

نحوه اندازه گیری احساسات مشتری

احساسات مشتری با استفاده از هوش مصنوعی (AI) و پردازش زبان طبیعی (NLP) اندازه گیری می شود تا معنای عملی را از متن استخراج کند. این متن می تواند به صورت داده های ساختاری یا بدون ساختار موجود در بلیط های پشتیبانی ، تماس های تلفنی ، فرم های بازخورد ، رسانه های اجتماعی ، چت بابات و سایر کانال ها باشد.

هوش مصنوعی برای درک کلمات و احساسات با استفاده از رویکرد مبتنی بر واژگان یا یک مدل ML آموزش دیده است.

در SupportLogic ، ما از مدل های ML استفاده می کنیم زیرا دقیق تر از رویکرد مبتنی بر واژگان است. به جای ارزیابی احساسات از مجموعه ای از قوانین ، مدل های ما همیشه با مشتریان شما در حال یادگیری و تکامل هستند. مدل ها می توانند کلمات مکرر را استخراج کرده و بر اساس ترتیب و ساختار زبان ، ویژگی هایی را به آنها اختصاص دهند.

بیایید بگوییم که شما نرم افزار تجربه پشتیبانی مانند SupportLogic را در سیستم بلیط خود ادغام می کنید و از مشتری یک ایمیل دریافت می کنید که می خواند:

سلام،

ما 4 ساعت پیش از قطع شدن خبر دادیم. این یک مسدود کننده قابل توجه برای تیم ما است و 2 ساعت طول کشید تا مسئله را تشدید کنید. بسیاری از وظایف گزارشگری مهم به تأخیر می افتند ، و ما فقط چند ساعت برای رفع این مشکل داریم یا مشتریان خود را ناامید خواهیم کرد.

ما به این ASAP حل شده نیاز داریم و منتظر شما برای مراحل بعدی برای حل و فصل هستیم. پاسخ های آهسته شما این را به بدترین تجربه خدمات مشتری که تا به حال داشته ام تبدیل کرده است.

من به رئیس محصول در مورد این مشکل اطلاع داده ام ، و اگر این به زودی حل نشود ، ما تجارت خود را به جای دیگری خواهیم برد.

راه حل ما کلمات کلیدی خاص دامنه را شناسایی و بیرون می کشد-عباراتی که مشتریان اغلب در تعامل پشتیبانی استفاده می کنند. سپس احساسات پشت هر کلمه را تعیین می کند. کلمات "ناامید" ، "دوست نداشتن" ، "قطع" و "تأخیر" همه احساسات منفی را بیان می کنند.

SupportLogic SX همچنین تا 30 دسته سیگنال دارد تا بینش عمیق تری در مورد مشکلات مشتری به شما بدهد. به عنوان مثال ، کلمات "بحرانی" و "ناامید کننده مشتری" تحت تأثیر مشتری قرار می گیرند ، در حالی که "تجارت ما را به جای دیگری می برند" نشان می دهد خطر چرب را نشان می دهد. این اطلاعات به شما کمک می کند تا با بلیط که باید بلافاصله در اولویت قرار گیرد ، عمل کنید.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری از موارد استفاده کنید

از خدمات مشتری گرفته تا تحقیقات بازار ، مشاغل از بسیاری جهات از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری استفاده می کنند:

گوش دادن به رسانه های اجتماعی

مردم دائماً بیان می کنند که نسبت به مارک ها در رسانه های اجتماعی چه احساسی دارند. این بازخورد صادقانه مفید است ، اما می تواند آسیب رسان باشد (یک توییت منفی را نیز در نظر بگیرید که ویروسی می شود).

تجزیه و تحلیل احساسات به پشتیبانی تیم ها کمک می کند تا احساسات مشتری را در رسانه های اجتماعی پیدا کرده و ارزیابی کنند ، بنابراین می توانند قبل از اینکه مارپیچ های مسئله ای از کنترل خارج شوند ، مداخله کنند.

این بینش احساسات از رسانه های اجتماعی به ویژه ارزشمند است زیرا می توانند حاوی احساساتی باشند که ممکن است در بلیط های پشتیبانی پیدا نکنید. مارک ها می توانند زمینه ای را برای چگونگی درک مشتری و مردم به طور کلی محصولات و خدمات خود به دست آورند.

به عنوان مثال ، یک مشتری ارائه دهنده خدمات شبکه ممکن است پس از تجربه پذیرش بد ، یک توییت را ارسال کند اما ممکن است زحمت بکشد تا از حمایت از این مسئله حمایت کند. اگر این شرکت به احساسات بیان شده در رسانه های اجتماعی توجه نکند ، ممکن است فرصتی برای یادگیری آنچه مشتریان فکر می کنند را از دست بدهد.

انجمن بحث و بررسی سایت

انجمن ها و مرور وب سایت ها اغلب نظرات مشتری صادقانه و بی طرفانه را در مورد محصولات/خدمات شما دارند. همانطور که چارلز توضیح می دهد ، با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات برای استخراج بینش از انجمن های بحث و گفتگو می تواند به شما کمک کند "ارتباط برقرار کنید و درک کنید که چگونه برخی از کاربران فداکار شما نسبت به محصولات شما واکنش نشان می دهند یا آنچه در مورد محصولات شما فکر می کنند".

همچنین می تواند نشان دهد که مشتریان با چه موضوعاتی روبرو هستند و شکاف دانش سازمان پشتیبانی شما پر نمی شود. اگر مردم به دنبال آن هستند ، مثلاً چگونه می توانند نوعی گردش کار پیشرفته را برای محصول خود فعال کنند ، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به شما کمک کند تا فرصتی از دست رفته برای درآمد را کشف کنید.

یا از تجزیه و تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل بازخورد در سایت های بررسی محصول و آشکار کردن بینش یک نگاه دقیق در یک بررسی به ظاهر عالی استفاده کنید. بیایید بگوییم مشتری ابزار شما را ارزیابی می کند و یک بررسی آنلاین 5 ستاره را ترک می کند که به این شکل پیش می رود:

Tool X ویژگی های بسیار خوبی دارد و به ما کمک می کند تا اشکالات را تشخیص دهیم. این محصولات را که ما راه اندازی کردیم بهبود بخشیده و جمع آوری بازخورد کاربر را بسیار ساده تر کرده است. من آن را به هر کسی که سؤال می کند توصیه می کنم.

با این حال ، برخی از خرابی ها وجود داشته است ، و برخی از اعضای تیم مشکلات ورود به سیستم را داشته اند.

در حالی که این بررسی بیشتر خوب است ، می توانید موضوعات بالقوه ای را که بر وفاداری مشتری تأثیر می گذارد ، از دست دهید. با تجزیه و تحلیل احساسات می توانید از چنین اشتباهاتی جلوگیری کنید.

هنگامی که از برنامه های VOC مانند NPS یا نظرسنجی CSAT استفاده می شود ، تمایل به تثبیت پاسخ های کمی وجود دارد زیرا این موارد آسان برای اندازه گیری هستند ، اما ممکن است شما تصویر بزرگتر را از دست ندهید. برای درک احساسات و عقاید مشتریان ، تجزیه و تحلیل احساسات را برای پاسخ به سؤال باز استفاده کنید.

خدمات مشتری

مشاغل می توانند از تجزیه و تحلیل احساسات برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان استفاده کنند.

یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات می تواند احساسات منفی را از مکالمات تشخیص دهد ، زیرا در زمان واقعی اتفاق می افتد و تیم های پشتیبانی مشتری را هشدار می دهند تا از افزایش احتمالی استفاده کنند. آنها همچنین برای اولویت بندی موارد و پاکسازی پس زمینه مفید هستند.

مشاغل گاهی اوقات مشتریانی را که "به نظر می رسد" راضی هستند از دست می دهند. با تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید علائم هشدار دهنده زودرس مشتری را تشخیص داده و قبل از وقوع آن از آن جلوگیری کنید.

توسعه محصول

تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به تیم های محصول کمک کند تا محصول را بهبود بخشند. بینش از داده های بدون ساختار می تواند شکاف بین محصول شما و رقابت را نشان دهد. همچنین می تواند ویژگی هایی را که مشتریان می خواهند تشخیص دهد.

تیم های محصول همچنین می توانند بر اساس بازخورد مشتری ، چه اشکالات لازم را انجام دهند.

اکنون با تجزیه و تحلیل احساسات مشتری شروع کنید

در یک بازار بسیار رقابتی که یک خریدار می تواند در هر زمان خفه شود ، تجزیه و تحلیل احساسات مشتری در زمان واقعی دیگر "خوب" نیست. دستیابی به درک عمیق تر از مشتریان ، رانندگی وفاداری به برند و توانمندسازی شرکت شما برای رقابت و پیشرفت در آینده ضروری است.

برای شروع ردیابی احساسات مشتری و یافتن فرصت هایی برای افزایش رضایت مشتری و موفقیت بیشتر در کسب و کار ، از SupportLogic SX استفاده کنید.