感情分析でCRO戦略を最適化する方法

AIベースの感情分析がCROの段階に入ってから、それほど時間は経過していません。 しかし、誰もがそのニュースを聞いたわけではありません。 実際、マッキンゼーのレポートによると、企業の21％だけが自社のビジネスをAIに接続しています。

イノベーションにはたくさんの機会が伴います。 独自の革新的で急進的なCRO戦略を立ち上げる機会として、企業がとることができる空の空白はたくさんあります。

この投稿では、従来のCROと最新のMarTechソリューションの融合と、eコマースの可能性について説明します。

画期的なのは、感情処理が自動的に行われることです。

オピニオンマイニングとしても知られるこの新しいMarTechの方向性は、成功/失敗のバイナリの主観的な側面を調査することです。 たとえば、オーガニックトラフィックの大規模な波がeコマースWebサイトにヒットしたとします。 あなたの分析的な心を活性化するのは、そのような異常に多くの新しいリードを引き起こした未知のソースです。

ビッグデータは、新しいサイト訪問者のほとんどがソーシャルメディアから来ていることを示しています。 感情分析は、このイベントの背後にあるストーリー全体を明らかにするために、フレーバーとニュアンスを追加します。 AIアルゴリズムは、優れた肯定的な感情を持つメッセージスレッドを傍受しています。 ラインの交換全体は、あなたのブランドを推薦するインフルエンサーの投稿を中心に展開されます。

これは、マーケターが解き放つことができる新たな認識の深さを強調する感情分析の例の1つです。

まったく新しいコグニティブデータのセットを備えたA/Bテスターは、戦略、設計、コピーを微調整して、サイト訪問者とのやり取りを改善できます。

AIが感情を処理する方法

ボットは、心からの会話のために頼る専門家ではないことは誰もが知っています。 では、AI領域内で自動感情分析をどのように行うことができるのでしょうか。

極性

これまでのところ、感情分析レポートに入力するボットは、テキスト、顔、色の主要な概念を特定するためのディープラーニングを通じて自己教育を行っています。

ツイート、製品レビュー、自撮り写真、Facebook投稿、ブログ、調査、フォーラムなど、消費者の言葉や気分をカプセル化するものはすべてAIの監視下にあります。

感情分析の基本的なタイプの1つは、極性チェックです。 個々の単語または式は、正（+1）または負（-1）のいずれかとして独自のラベルを受け取ります。 これまでのところ、概念は単純です。 指標がプラス側に傾いている限り、ブランドは消費者を刺激することに優れています。 A / Bテストに続いて、人々を幸せにする要素を正確に特定し、企業がそれらを強化して前進させることができるようにします。

一部のプログラムは、ニュートラル識別子を決定するためにさらに努力しています。 「安全にプレイする」戦略では、「中立」マーカーがかなり高い割合で得られる可能性があります。 ブランドに対する消費者の無関心な態度は、記憶に残るメッセージがないことを明らかにする可能性があります。 灰色の領域にいるとき、居心地の良い安全なスペースを放棄し、最後にローリング実験を開始する時が来ました。

根底にある感情

文の各要素が極性レジスタのどこに属するかがわかったので、AIはそれをワンランク上に上げます。 次のステップは、アクターの意図を特定することです。 特定の単語を選択するための消費者の根本的な動機は、この感情のスペクトルから湧き出る可能性があります。

• 幸せ;
• 落ち着いて;
• 悲しい;
• 怒り;
• 混乱している;
• 驚いた;
• うんざり。

関心のあるオブジェクト

幸いなことに、生産者は不満のあるクライアントに対処するために製品を完全に変更する必要はありません。 感情分析により、顧客が怒り、恐れ、悲しみ、驚き、幸せ、またはうんざりした原因を特定できます。

この場合、AIは単語とその意味を調べて、顧客が自分の考えを書き留めた理由を特定します。 取引を成立させたり破ったりするのに十分目立つこれらの機能はすべて疑問視されています。 この時点で、企業は、キャンペーンでどの側面を改善し、どの機能を強調するかを知ることができます。

パッケージはずさんでしたが、これらのジーンズは実際には素晴らしいです。

この例では、ブランドが100％満足している顧客から離れた開開体験の1つであることを明確に示しています。 クライアントのレビューを刺激した関心の対象は、明らかに小包の配置です。 ちょっとしたスタイルが必要です。

CROのトップ感情分析アプリケーション

企業はこの新しいAIテクノロジーに向かって急いでいます。 これまでのところ、彼らはそれのための様々なアプリケーションを見つけました。

過去数年間、彼らはクライアントとの関係の改善、eコマース戦略の合理化、ブランド認知度の向上、PR災害の回避などに忙しくしています。

これらの改善領域はすべてAIレンズの下に表示され、CROの取り組みを強化するのに役立ちました。

ソーシャルメディアリスニング

それに直面してみましょう、ソーシャルメディアチャネルはeコマースプラットフォームの拡張になっています。 企業が新しいソーシャルプロファイルにリソースを割り当てると、一貫性とコンテンツの品質は、費用効果が高く、インタラクティブでありながら機密性の高いチャネルに追いつくのに役立ちます。

そうです、ソーシャルメディアは両刃の剣です。 そのような媒体は一夜にして輝かしい評判を築くことができますが、同じように簡単にそれらを粉砕することもできます。 これが、ソーシャルメディア戦略がコミュニティ全体の前で判断される前に感情分析も必要とする理由です。

Facebook、YouTube、Instagram、LinkedIn、Twitterは、ブランドがターゲットオーディエンスとつながるための効果的な手段です。 ソーシャルメディアの感情分析により、ブランドは一般の人々を理解し、それに応じて行動することが保証されます。

ソーシャルメディアの感情が展開できるプロトコルのいくつかを次に示します。

• 顔認識技術を使用して、写真の表情を識別します：幸せ、落ち着き、悲しみ、怒り、混乱、驚き、うんざり。 一目で視聴者の気分を揺さぶるより多くのビジュアルでニュースフィードを刺激します。
• テキスト分析を使用して、キャプション、返信、プライベートメッセージで示唆されている感情を特定します。喜び、悲しみ、嫌悪感、怒り、恐れ。
• いくつかのソーシャルメディアチャネルにわたるブランドの言及を自動的に分析し、それらにラベルを付けます。

主に幸せなソーシャルコミュニティは、あなたのウェブサイトのトラフィックのより大きな波を刺激します。 これが発生すると、オンサイトのCRO戦略により、訪問者がクライアントになるまで、訪問者を販売目標到達プロセスに導く準備が整います。

市場調査

感情分析は、市場がどちらの方向に進んでいるかを示します。 このようにして、企業は製品を最新化して、現代の買い物客との関連性を保つことができます。

消費者は市場の方向性を決定しますが、彼らは不合理な買い物客であるため、彼らの議論は感情に基づいています。 これは、フィールド感情分析の専門家です。この時点で、AIは次の要素を強化できます。

• 製品レビュー：意図に焦点を当てたクイックテキストスキャンにより、消費者が機能についてどのように感じているかを特定できます。 彼らは時代遅れになりましたか？ それとも彼らは勢いを増していますか？ ユーザーが最も話している要素に基づいて、マーケターは適切な調整を行うことができます。
• 業界レポート：堅牢なデータベースには、定期的な業界レポートが不可欠です。 価格変動、製品革新、次の市場の方向性は、CRO戦略が正確さを欠く手段的な洞察です。 このミックスに追加された主観的なレンズは、現状のより良いビジョンを提供することができます。
• 市場と競合他社の比較：ある国の市場ニッチについて消費者がどのように感じているかは、他の国とは異なる可能性があります。 同様に、競合他社の顧客は、製品に関して異なる一連の印象を活性化する可能性があります。 現在、市場調査には、消費者の感傷的な構造の変動を調査する比較を含めることができます。
• 報道機関の監視：報道機関のトーンの急激な変化は、感情分析のレーダーに表示されます。 メディアセクターにおけるこれらのマーカーは、企業が勢いをつかみ、最小限の労力で最大の結果を得るためにそれに基づいて行動するための行動を促すものです。

ランディングページ

主観的な洞察に基づいて、コンバージョン率はランディングページで驚異的な改革を見ることができます。 AI革命により、企業はeコマースWebサイトを360度表示するためにレポートに追加できる新しいメトリックが作成されました。

• 画像認識–AIは画像内のパターンを分析できます。 クライアントの購入履歴に基づいて、企業はランディングページに同様の製品を入力することでアップセルを行うことができます。
• 視覚的感情分析– AIは、各視覚刺激が生み出すことができる感情の範囲を分類するために進化しています。 ランディングページのデザインに関する決定は、刺激インデックスを調べて、サイト訪問者を正しい心の状態にする要素を選択することができます。
• 予測–将来がどうなるかを推定することは、オンラインで人々の反応を特定することと同じくらい難しいことです。 登録された行動パターンのアーカイブから始めて、AIは訪問者の好みに合わせてランディングページをカスタマイズできます。 製品は、訪問者の以前の経験の自然な進化として変化しています。 予測は、同様の推奨事項以上のものであり、ユーザーの現在のニーズです。
• セマンティック検索–検索バーは見落とされている訪問者サイトのコミュニケーションチャネルです。 これらのボックスに入力された単語は、1つの貴重な洞察を明らかにします。それは消費者の意図です。 言語処理と機械学習に基づく感情分析は、これをランディングページの最適化のための実用的な提案に変えることができます。 その結果、ランディングページは、訪問者が探している種類の製品を正確に提供します。

製品ページ

感情分析は、近い将来、製品ページを最適化する上でも重要な役割を果たします。 流動的な販売目標到達プロセスは、これらのページの説得力に依存することは誰もが知っています。

ソーシャルメディアプロファイル、オンラインキャンペーン、およびランディングページの最適化に注がれたすべての努力が、この時点までのリードにつながっています。 今では、製品の詳細、デザイン、製品の画像、テキスト、カスタマーレビュー、およびカートに追加するボタンを使用して、変換能力を証明できます。 この時点で、訪問者は製品に興味を持っています。 どのようにして彼らを顧客に変えますか？

感情分析により、この質問への回答が容易になります。 主観的なデータはこれらの側面を改善します：

• コピーライティング–マーケティングの聖杯は、消費者がクリックする理想的な単語の選択です。 業界の巨人はすでに、さまざまな目標を達成するための書き方を知っているボットに投資しています。 この道をたどると、製品ページはコピーライティングの才能がなくても繁栄します。 彼らに必要なのは語彙のごく一部ですが、それは恒星の感情を帯びています。 成功を確実にするためには、これらのパワーワードの任意の組み合わせも意味があります。
• 視覚的感情分析–スタジオ撮影では、常に製品の細部が明らかになります。 彼らは非常に優れたストーリーテラーであるため、製品画像にはコンテキストの小道具も含める必要があります。 感情分析は、マーケターが伝達する感情を特定することにより、適切なライフスタイルフレームを決定するのに役立ちます。
• 配色–色も心の状態を形作っています。 したがって、色彩心理学は製品ページの最適化に非常に役立ちます。 感情分析では、色のパーセンテージを識別し（使用している紫が多すぎるか、少なすぎるか）、色の組み合わせを解釈できます。

未来に備える

テクノロジーにおけるこれらすべての革新は、最終的にどこにつながるのでしょうか。 理想的には、未来のeコマースはそれ自身の心を持った流動的なエコシステムに似ています。

各Webサイトは、訪問者の目の前に固有のランディングページとして表示されます。 ただし、ページが読み込まれる数秒でエルボーグリースが発生します。 ユーザーがショップを開くコマンドを与えると、アルゴリズムとボットはプロファイルに基づいて新しい分析を展開します。 解釈と推奨事項は、完全にカスタマイズされたランディングページに具体化されます。

感情分析アプリケーションは、次のeコマースバージョンの大部分を占めるようになります。 その役割は、訪問者の滞在を可能な限り快適にするために、主観的なデータを処理および解釈することです。 あなたのeコマースは将来のために最適化されていますか？

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