Wie man CRO-Strategien mit Stimmungsanalysen optimiert

Es ist nicht allzu viel Zeit vergangen, seit die KI-basierte Stimmungsanalyse in die CRO-Phase eingetreten ist. Allerdings haben nicht alle die Nachricht gehört. Tatsächlich haben laut einem McKinsey-Bericht nur 21 % der Unternehmen ihre Geschäfte an KI angeschlossen.

Jede Innovation bringt unzählige Möglichkeiten mit sich. Es gibt viele leere Lücken, die Unternehmen nutzen können, um ihre eigenen innovativen und radikalen CRO-Strategien auf den Weg zu bringen.

In diesem Beitrag werden wir die Fusion zwischen traditionellem CRO und den neuesten MarTech-Lösungen und ihr Potenzial für den E-Commerce aufdecken.

Das Bahnbrechende daran ist, dass die Stimmungsverarbeitung automatisch erfolgt.

Diese neue MarTech-Richtung, die auch als Opinion Mining bekannt ist, besteht darin, die subjektive Seite der Erfolg/Misserfolg-Binäre zu untersuchen. Nehmen wir zum Beispiel an, dass eine massive Welle organischen Datenverkehrs auf Ihre E-Commerce-Website trifft. Was Ihren analytischen Verstand aktiviert, ist die unbekannte Quelle, die eine so ungewöhnlich hohe Anzahl neuer Leads ausgelöst hat.

Big Data zeigt Ihnen, dass die meisten neuen Website-Besucher aus den sozialen Medien kommen. Die Stimmungsanalyse fügt Geschmack und Nuancen hinzu, um die ganze Geschichte hinter diesem Ereignis aufzudecken. Die KI-Algorithmen fangen Nachrichten-Threads mit herausragenden positiven Stimmungen ab. Der gesamte Zeilenwechsel dreht sich um den Post eines Influencers, der Ihre Marke empfiehlt.

Das ist ein Beispiel für eine Sentimentanalyse, das die neuen Wahrnehmungstiefen unterstreicht, die Marketer erschließen können.

Ausgestattet mit einem brandneuen Satz kognitiver Daten können A/B-Tester ihre Strategien, Designs und Texte optimieren, um besser mit Website-Besuchern zu interagieren.

Wie KI Gefühle verarbeitet

Wir alle wissen, dass Bots nicht die Experten sind, an die wir uns für ein persönliches Gespräch wenden. Wie ist also eine automatische Stimmungsanalyse im KI-Bereich überhaupt möglich?

Polarität

Bisher bilden sich die Bots, die einen Stimmungsanalysebericht ausfüllen, durch Deep Learning selbst aus, um Hauptkonzepte in Text, Gesichtern und Farben zu identifizieren.

Tweets, Produktbewertungen, Selfies, Facebook-Posts, Blogs, Umfragen, Foren und alles andere, was die Worte und Stimmungen der Verbraucher widerspiegelt, werden von der KI erfasst.

Eine der Grundarten der Stimmungsanalyse umfasst eine Polaritätsprüfung. Jedes einzelne Wort oder jeder Ausdruck erhält seine eigene Kennzeichnung als positiv(+1) oder negativ(-1) . Bisher ist das Konzept einfach. Solange der Indikator zum Positiven tendiert, sind Marken hervorragend darin, Verbraucher zu inspirieren. A/B-Tests können folgen, um genau die Elemente zu ermitteln, die Menschen glücklich machen, damit Unternehmen sie stärken und nach vorne bringen können.

Einige Programme gehen noch einen Schritt weiter, um neutrale Identifikatoren zu ermitteln. Eine „Spiel auf Nummer sicher“-Strategie könnte den „Neutral“-Marker in einem besorgniserregend hohen Prozentsatz erhalten. Die gleichgültige Einstellung der Verbraucher gegenüber einer Marke kann das Fehlen einer einprägsamen Botschaft offenbaren. Wenn Sie sich in der Grauzone befinden, ist es an der Zeit, den gemütlichen, sicheren Raum zu verlassen und mit endlosen Experimenten zu beginnen.

Zugrunde liegende Gefühle

Jetzt, da jedes Element eines Satzes herausgefunden hat, wo es im Polaritätsregister hingehört, nimmt die KI eine Stufe höher. Der nächste Schritt besteht darin, die Absicht der Akteure zu identifizieren. Aus diesem Stimmungsspektrum können sich die zugrunde liegenden Motive der Verbraucher für die Wahl bestimmter Wörter ergeben:

• Glücklich;
• Ruhig;
• Traurig;
• Wütend;
• Verwirrt;
• Überrascht;
• Angewidert.

Objekt von Interesse

Glücklicherweise müssen Hersteller das Produkt nicht komplett ändern, um unzufriedene Kunden anzusprechen. Stimmungsanalysen können erkennen, was Kunden wütend, ängstlich, traurig, überrascht, glücklich oder angewidert gemacht hat.

In diesem Fall untersucht die KI Wörter und ihre Bedeutung, um herauszufinden, was Kunden dazu veranlasst hat, ihre Gedanken aufzuschreiben. All diese Merkmale, die auffällig genug sind, um einen Deal zu machen oder zu brechen, werden in Frage gestellt. An diesem Punkt wissen Unternehmen, welche Aspekte sie verbessern und welche Funktionen sie in ihren Kampagnen hervorheben sollten.

Die Verpackung war schlampig, aber diese Jeans ist wirklich großartig.

In diesem Beispiel gibt es einen klaren Hinweis darauf, dass die Marke nur ein Auspackerlebnis von einem 100 % zufriedenen Kunden entfernt ist. Das interessante Objekt, das die Kundenrezension angeregt hat, ist offensichtlich die Paketanordnung. Es braucht einen Hauch von Stil.

Top-Stimmungsanalyseanwendungen für CRO

Unternehmen drängen auf diese neuartige KI-Technologie. Bisher haben sie verschiedene Anwendungen dafür gefunden.

In den letzten Jahren waren sie damit beschäftigt, ihre Beziehung zu Kunden zu verbessern, E-Commerce-Strategien zu rationalisieren, die Markenbekanntheit zu steigern, PR-Desaster zu vermeiden usw.

All diese Verbesserungsbereiche sind unter der KI-Linse sichtbar geworden und haben dazu beigetragen, die CRO-Bemühungen zu verstärken.

Social-Media-Hören

Seien wir ehrlich, Social-Media-Kanäle sind zu Erweiterungen von E-Commerce-Plattformen geworden. Sobald Unternehmen Ressourcen für ein neues soziales Profil bereitstellen, helfen Konsistenz und Inhaltsqualität dabei, mit einem kostengünstigen, interaktiven und dennoch sensiblen Kanal Schritt zu halten.

Richtig, Social Media ist ein zweischneidiges Schwert. Solche Medien können über Nacht einen glänzenden Ruf aufbauen, ihn aber auch genauso leicht zerstören. Aus diesem Grund benötigen auch Social-Media-Strategien eine Stimmungsanalyse, bevor sie vor der gesamten Community beurteilt werden.

Facebook, YouTube, Instagram, LinkedIn und Twitter sind effektive Mittel, über die Marken mit ihrer Zielgruppe in Kontakt treten. Die Stimmungsanalyse in sozialen Medien stellt sicher, dass Marken ihre Öffentlichkeit verstehen und entsprechend handeln.

Hier sind einige der Protokolle, die die Stimmung in den sozialen Medien entfalten kann:

• Verwenden Sie die Gesichtserkennungstechnologie, um Gesichtsausdrücke auf Fotos zu identifizieren: glücklich, ruhig, traurig, wütend, verwirrt, überrascht, angewidert. Füllen Sie den Newsfeed mit mehr Bildern auf, die die Stimmung der Zuschauer auf einen Blick beeinflussen;
• Verwenden Sie die Textanalyse, um Gefühle zu identifizieren, die in Bildunterschriften, Antworten und privaten Nachrichten angedeutet werden: Freude, Traurigkeit, Ekel, Wut, Angst;
• Analysieren Sie Markenerwähnungen automatisch über mehrere Social-Media-Kanäle hinweg und kennzeichnen Sie sie.

Eine überwiegend fröhliche soziale Community wird größere Traffic-Wellen für Ihre Website anregen. Sobald dies geschehen ist, werden die CRO-Strategien vor Ort bereit sein, Besucher durch den Verkaufstrichter zu führen, bis sie zu Kunden werden.

Marktforschung

Die Stimmungsanalyse zeigt Ihnen, in welche Richtung sich der Markt entwickelt. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Produkte modernisieren, um sie für moderne Käufer relevant zu halten.

Da Verbraucher die Marktrichtung bestimmen, aber irrationale Käufer sind, basieren ihre Argumente auf Gefühlen. Das ist eine Feldstimmungsanalyse, in der ein Experte ist. An diesem Punkt kann KI die folgenden Faktoren verstärken:

• Produktbewertungen : Schnelle Textscans mit Fokus auf die Absicht können erkennen, wie Verbraucher über Funktionen denken. Sind sie obsolet geworden? Oder haben sie an Fahrt gewonnen? Basierend auf den Elementen, über die die Benutzer am meisten sprechen, können Vermarkter die richtigen Anpassungen vornehmen.
• Branchenberichte : Wiederkehrende Branchenberichte sind für eine robuste Datenbank unerlässlich. Preisschwankungen, Produktinnovationen, die nächste Marktrichtung sind instrumentelle Erkenntnisse, ohne die CRO-Strategien an Genauigkeit verlieren. Eine dieser Mischung hinzugefügte subjektive Linse kann eine bessere Sicht auf den Status quo bieten.
• Markt- und Wettbewerbsvergleiche : Die Einstellung der Verbraucher zu einer Marktnische in einem Land kann sich von der anderer unterscheiden. Ebenso können die Kunden von Wettbewerbern einen anderen Satz von Eindrücken in Bezug auf ein Produkt aktivieren. Jetzt kann die Marktforschung Vergleiche umfassen, die Schwankungen in der Stimmungslage der Verbraucher untersuchen.
• Pressebeobachtung : Jede scharfe Veränderung im Ton der Presse wird auf dem Radar der Stimmungsanalyse erscheinen. Diese Marker im Mediensektor sind ein Aufruf zum Handeln für Unternehmen, um die Dynamik zu nutzen und darauf zu reagieren, um mit minimalem Aufwand maximale Ergebnisse zu erzielen.

Startseiten

Basierend auf subjektiven Erkenntnissen können die Conversion-Raten auf Zielseiten erstaunliche Veränderungen aufweisen. Die KI-Revolution hat neue Metriken geschaffen, die Unternehmen zu ihren Berichten hinzufügen können, um eine 360-Grad-Ansicht ihrer E-Commerce-Websites zu erhalten:

• Bilderkennung – KI kann Muster in Bildern analysieren. Basierend auf der Kaufhistorie der Kunden können Unternehmen Upselling betreiben, indem sie Zielseiten mit ähnlichen Produkten füllen.
• Visuelle Stimmungsanalyse – Die KI entwickelt sich weiter, um die Bandbreite der Stimmungen zu klassifizieren, die jeder visuelle Stimulus hervorrufen kann. Entscheidungen über Landingpage-Designs können den Stimuli-Index konsultieren und diejenigen Elemente auswählen, die Website-Besucher in die richtige Stimmung bringen.
• Vorhersagen – Abschätzungen über die Zukunft sind genauso schwierig wie die Reaktionen der Menschen im Internet. Ausgehend von einem Archiv registrierter Verhaltensmuster kann KI Zielseiten an die Vorlieben eines Besuchers anpassen. Produkte ändern sich als natürliche Weiterentwicklung der bisherigen Erfahrungen eines Besuchers. Vorhersagen sind mehr als ähnliche Empfehlungen – sie sind die aktuellen Bedürfnisse der Benutzer.
• Semantische Suche – Die Suchleiste ist ein übersehener Kommunikationskanal auf Besucherseiten. Die in diese Felder getippten Wörter offenbaren einen wertvollen Einblick: die Absicht der Verbraucher. Stimmungsanalysen auf der Grundlage von Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen können daraus umsetzbare Vorschläge für Landingpage-Optimierungen machen. Als Ergebnis wird die Zielseite den Besuchern genau die Art von Produkten anbieten, nach denen sie suchen.

Produktseiten

Auch bei der Optimierung von Produktseiten wird die Stimmungsanalyse in absehbarer Zeit eine wichtige Rolle spielen. Wir alle wissen, dass ein flüssiger Verkaufstrichter davon abhängt, wie überzeugend diese Seiten sind.

Alle Anstrengungen, die in die Optimierung von Social-Media-Profilen, Online-Kampagnen und Zielseiten gesteckt wurden, haben bis zu diesem Punkt zu Leads geführt. Jetzt liegt es an Produktdetails, Design, Produktbildern, Texten, Kundenrezensionen und Add-to-Cart-Buttons, um ihre Konversionskraft zu beweisen. An dieser Stelle interessieren sich die Besucher für das Produkt. Wie machen Sie sie zu Kunden?

Die Sentimentanalyse kann die Beantwortung dieser Frage erleichtern. Subjektive Daten verbessern diese Aspekte:

• Copywriting – Der heilige Gral des Marketings ist die ideale Wortauswahl, die Verbraucher zum Klicken bringt. Branchengiganten investieren bereits in Bots, die wissen, wie man schreibt, um verschiedene Ziele zu erreichen. Wenn Sie diesem Weg folgen, werden Produktseiten ohne Talent als Texter gedeihen. Alles, was sie brauchen, ist ein winziger Bruchteil des Vokabulars, aber einer, der eine herausragende Sentimentladung trägt. Jede sinnvolle Kombination dieser Powerwords reicht aus, um erfolgreich zu sein.
• Visuelle Stimmungsanalyse – Studiofotografie offenbart immer die kleinsten Details eines Produkts. Da sie so gute Geschichtenerzähler sind, sollten Produktbilder auch Requisiten für den Kontext enthalten. Die Stimmungsanalyse hilft Vermarktern bei der Entscheidung für die richtigen Lifestyle-Frames, indem sie die Gefühle identifiziert, die sie vermitteln.
• Farbschemata – Farben prägen auch Gemütszustände. Daher hilft die Farbpsychologie enorm bei der Optimierung der Produktseite. Die Stimmungsanalyse kann Farbprozentsätze identifizieren (verwenden Sie zu viel Violett oder zu wenig?) und Farbkombinationen interpretieren.

Machen Sie sich bereit für die Zukunft

Wohin werden all diese technologischen Innovationen letztendlich führen? Im Idealfall gleicht der E-Commerce der Zukunft einem fließenden Ökosystem mit eigenem Kopf.

Jede Website erscheint als einzigartige Zielseite vor den Augen der Besucher. Das Ellbogenfett wird jedoch in den wenigen Sekunden auftreten, in denen die Seite geladen wird. Sobald der Benutzer den Befehl zum Öffnen des Shops gibt, werden Algorithmen und Bots eine neue Analyse basierend auf seinem Profil ausrollen. Interpretationen und Empfehlungen werden in einer vollständig angepassten Zielseite umgesetzt.

Anwendungen zur Stimmungsanalyse werden ein großer Teil der nächsten eCommerce-Version sein. Seine Aufgabe wird es sein, subjektive Daten zu verarbeiten und zu interpretieren, um den Aufenthalt des Besuchers so angenehm wie möglich zu gestalten. Ist Ihr eCommerce für die Zukunft optimiert?

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