감정 분석을 사용하여 고객 경험을 개선하는 5가지 방법

게시 됨: 2023-07-27

온라인 판매 세계에서 의견이 중요하다는 말을 들어보셨을 것입니다. 그러나 그것이 정말로 무엇을 의미합니까? 그리고 더 중요한 것은 판매를 늘리고 반복 구매를 유도하기 위해 잠재 고객의 사고 방식을 어떻게 활용할 수 있습니까?

이 게시물에서는 감정 분석에 대해 설명합니다. 기업은 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 이 도구를 사용하여 소비자 의견과 선호도에 대한 통찰력을 얻습니다.

감정은 특정 주제에 대한 주관적인 견해 또는 느낌입니다. 브랜드 또는 제품 및 서비스와 상호 작용한 후 경험하는 감정입니다. 고객 리뷰 또는 귀하에게 전송된 메시지를 기반으로 측정할 수 있습니다. 그리고 이를 분석하여 더 나은 결정을 내리고, 비즈니스를 개선하고, 특정 요구에 맞게 제품을 조정하는 것이 중요합니다.

감성 분석이란 무엇인가: 정의, 이점 및 과제

감정 분석은 웹사이트/앱에서 고객 서비스에 이르기까지 다양한 비즈니스 측면을 개선하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 다양한 웹 사이트 페이지에서 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력 덕분에 전자 상거래 홈페이지 UX 모범 사례의 일부가 될 수 있습니다. 하지만 정서 분석이란 무엇이며 귀하의 비즈니스에 적합할까요? 용어를 소개합니다.

감정 분석(감성 인공 지능 또는 의견 마이닝이라고도 함)은 자연어 처리를 사용하여 수신한 데이터가 긍정적, 부정적 또는 중립적인 어조를 반영하는지 확인합니다. 소비자가 서비스, 브랜드 또는 제품에 대해 어떻게 느끼는지 학습하고 평가하는 자동화된 프로세스입니다. 인공 지능(AI)과 도구에 의존하기 때문에 편리하고 온라인 데이터는 수동으로 처리하는 것이 불가능할 수 있습니다.

감정 분석의 이점은 무엇입니까?

감정 분석은 피드백, 이메일, 댓글, 리뷰, 게시물, 전화 통화 및 챗봇을 포함한 모든 형태의 고객 커뮤니케이션을 다룹니다. 대부분의 핵심 성과 지표(KPI) 및 지표와 마찬가지로 감정 분석은 다음과 같은 강점과 약점을 보여줍니다.

방문자가 웹사이트 또는 앱을 탐색할 수 있는지 여부
고객 관리 부서가 얼마나 빨리 작동하는지;
제품이 소비자의 기대에 부응하는지 여부 등.

결과적으로 무엇을 그대로 둘지, 개선할지, 버릴지 이해할 수 있습니다. 감정 분석을 수행할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 많은 상품과 서비스를 제공하기 위해 가장 행복한 구매자를 식별합니다.
에이전트 성능 추적
한 번에 여러 쇼핑객 모니터링
어떤 단어가 긍정적이거나 부정적인 감정을 유발하는지 발견;
클라이언트 의견의 변화를 인식합니다.
전반적인 고객 만족도 모니터링
고객 이탈 감소;
대화를 빠르게 시작합니다.
실시간 기분 변화 제시;
가장 적합한 행동에 대한 통찰력을 제공합니다.

감정 분석을 수행할 때 예상할 수 있는 과제

사람의 말을 분석하는 것은 까다롭기 때문에 감정 분석을 사용하는 동안 몇 가지 문제를 극복해야 합니다. 모든 시나리오를 미리 설정하는 것은 어렵습니다. 사람들은 속어, 동의어, 빈정거림 또는 잘못된 발음/철자가 틀린 단어를 사용할 수 있습니다 . 하나의 단어가 다양한 문맥에서 다른 의미를 가질 수 있으므로 모호성이 생깁니다.

긴 형식의 편집된 텍스트를 이해하도록 AI를 훈련시키는 것이 가능하므로 오류, 은유 또는 이모티콘은 또 다른 이야기입니다. "나쁜"이라는 단어가 실제로 부정적인가요? "I want it so bad"와 같은 맥락에서 이 단어는 어떻습니까? 그렇기 때문에 감정 분석 소프트웨어는 다른 언어의 뉘앙스를 이해하는 데 있어 인간과 경쟁하기 위해 정기적인 개선과 교육이 필요합니다.

감정 분석을 사용하여 고객 경험을 향상시키는 5가지 방법

경청은 클라이언트가 긍정적 또는 부정적으로 느끼게 만드는 것을 배우는 가장 정확하고 가장 좋은 방법입니다. 사람들은 무엇을 말해야 합니까? 이 질문에 답하려면 텍스트 마이닝 도구가 필요합니다. 이를 통해 사람들의 목소리를 귀중한 데이터로 변환하여 완벽한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 가장 인기 있는 서비스로는 Hubspot의 Service Hub, Hootsuite Insights, MonkeyLearn, Awario, Lexalytics 등이 있습니다.

그러나 데이터를 갖는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 지식을 적용하고 행동하는 방법을 알아야 합니다. 감정 분석이 고객 경험을 향상시키려는 회사의 노력에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

1. 트렌드와 패턴 파악

트렌드와 패턴을 파악하는 능력은 감정 분석을 비즈니스에서 사용할 수 있는 가장 효과적인 도구 중 하나로 만듭니다. 감정 분석 기술은 기업이 방대한 양의 데이터를 평가하여 고객이 논의하는 반복적인 주제와 문제를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 알면 고객에게 가장 중요한 영역에 집중할 수 있습니다. 따라서 더 효과적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.

텍스트와 감성 분석 플랫폼인 키텍스트(Keatext)가 대표적이다. 이 도구는 전체 데이터 감정을 볼 수 있는 감정 점수 위젯을 제공합니다. 결과를 필터링하여 특정 청중 세그먼트, 문제 등에 대해 모든 각도에서 분석할 수 있습니다. 또한 시간 경과에 따른 점수의 변화를 추적하여 추세를 식별하고 비즈니스 선택과 어떻게 일치하는지 확인할 수 있습니다.

이미지 크레디트: Keatext

전문가 팁: 소비자의 감정을 이해하는 방법 중 하나는 설문조사를 도입하는 것입니다. 이는 장바구니 포기 또는 구독 취소 이유를 찾기 위한 종료 의도 또는 이탈 설문조사일 수 있습니다. 단순한 '예' 또는 '아니오'가 아닌 보다 자세한 응답을 위해 개방형 질문을 하십시오.

2. 소셜 미디어에서 브랜드 평판 모니터링

전 세계 인구의 절반 이상이 소셜 미디어를 사용합니다(총 801명 중 47억 6천만 명).

이미지 크레디트: SmartInsights

이 장소는 대상 고객과의 지속적인 커뮤니케이션을 위한 완벽한 장소입니다. 그곳에서 그 활동을 모니터링하려고 시도한 적이 있습니까?

소셜 미디어에 대한 직접적 언급과 수동적 언급 모두 통찰력 있는 고객 피드백의 귀중한 출처입니다. 그러나 소셜 미디어의 상황과 태그는 빠르게 제어할 수 없게 될 수 있습니다. 따라서 소셜 미디어의 고객 문제에 즉각적이고 직접적이며 효과적으로 대응하는 것은 불쾌한 상황을 예방하거나 긍정적인 상황으로 전환하는 데 중요합니다.

여기서 가장 좋은 옵션 중 하나는 감정 분석과 같은 AI 기반 전략입니다. 사람들은 질문을 하고, 경험과 의견을 공유하고, 소셜 미디어에서 지원을 구할 수 있습니다. 그리고 그들의 감성을 측정하기 위해서는 정교하고 사용자 친화적인 소셜 미디어 모니터링 기술이 필요합니다.

Talkwalker, Determ, Brand24 등이 될 수 있습니다. 소비자 태도에 대한 실시간 분석을 통해 가능한 재난보다 한 발 앞서 나가고 나쁜 고객 경험이 입소문이 나기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

3. 고객 상호 작용을 개인화

고객의 감정을 해독함으로써 커뮤니케이션을 개인화하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 감정 분석 도구는 과거 데이터를 활용하여 구매자의 고충을 정의합니다. 앞으로는 유사한 상황을 발견하고 잠재 고객에게 적극적으로 연락하여 도움을 제공할 수 있습니다.

의류, 전자제품, 가정용품 등 다양한 제품을 판매하는 온라인 상점을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 대규모 고객 기반을 보유하고 있으며 각 사람에게 개인화된 경험을 제공하고자 합니다.

어떤 사람이 자신이 구매한 제품에 대해 설명과 다르고 기대에 미치지 못했다는 부정적인 리뷰를 남겼다고 가정해 보겠습니다. 감정 분석을 사용하면 리뷰의 부정적인 색상을 빠르게 식별하고 환불 또는 교환과 같은 솔루션을 제안하는 사람과 대화를 시작할 수 있습니다. 그것은 당신이 그들의 피드백에 주의를 기울이고 그들의 경험에 관심을 갖고 있다는 것을 모든 사람에게 보여 주어 그들과 더 강한 관계를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

반면 구매자가 구매한 신발에 대해 호평을 남기면 구매자의 감성과 과거 구매 내역을 기반으로 구매자가 좋아할 만한 유사한 신발이나 액세서리를 추천할 수 있습니다.

프로 팁: 챗봇을 활용하여 소비자와 연결하고 관련 상품 및 서비스를 제공하십시오. 챗봇은 감정 분석을 사용하여 시간이 지남에 따라 고객의 감정을 추적할 수 있으므로 각 쇼핑객의 선호도와 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다.

의료서비스 제공업체인 바빌론헬스가 대표적이다. Symptom Checker가 포함된 AI 기반 봇 기술은 다음 작업을 수행합니다.

증상 분석;
잠재적 원인 찾기;
의사와의 약속 일정 잡기.

이미지 크레디트: 바빌론 건강

4. 제품 개발 개선

제품 팀은 감정 분석을 사용하여 제품을 개선할 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터에서 인사이트를 얻어 제품과 경쟁 제품 간의 차이점을 발견할 수 있습니다. 감정 분석은 또한 소비자가 원하는 기능을 인식하는 데 도움이 됩니다.

디지털 뱅킹 제공업체가 직접 경쟁자를 조사한다고 가정해 보겠습니다. 그리고 그들의 클라이언트는 사용자 친화적인 모바일 앱 또는 웹사이트 UI/UX를 칭찬합니다. 회사는 이 데이터에 의존하여 앱을 만들고 웹사이트 레이아웃을 개선하는 데 투자할 수 있습니다.

현재 제품의 결함을 감지하는 경우에도 마찬가지입니다. 예를 들어 감정 분석에서 체크아웃 프로세스에 대한 불만이 드러났다고 가정합니다. 결제 시 리뷰가 좋지 않은 이유를 신속하게 파악하고 이 사례를 적절한 팀에 할당하여 문제를 해결할 수 있습니다. SaaS 회사인 TechSmith는 Hotjar 도구와 감정 분석 설문 조사를 사용하여 클라이언트 피드백을 수집하고 웹 사이트와 제품을 개선했습니다.

5. 백로그 감소 및 보다 신속하게 사례 해결

고객 경험과 관련된 또 다른 문제는 케이스 백로그입니다. 문제를 해결하는 데 너무 많은 시간이 걸리고 대기 중인 작업 목록에 남아 있는 경우에 발생합니다. 사람들은 도움을 받을 때 속도를 우선시합니다. 소비자의 82%는 10분 이내의 응답을 원합니다.

감정 분석도 도움이 될 수 있습니다. 감정 분석 도구는 각 지원 티켓의 주제를 식별하여 필요한 전문가에게 작업을 전달하고 해결 시간을 단축할 수 있습니다.

마지막 말

온라인 리뷰는 많은 쇼핑객의 의사 결정 프로세스에서 중요한 요소로 성장했습니다. 새 노트북, 휴대폰 또는 심지어 청바지를 찾을 때 사람들은 종종 해당 제품에 대한 경험이 있는 다른 구매자의 리뷰를 참조합니다. 구매 결정에 영향을 미치는 소셜 미디어에도 동일하게 적용됩니다. 우리가 신뢰하는 누군가가 비즈니스를 좋아하고 홍보하면 쇼핑객도 비즈니스를 원할 가능성이 높습니다.

귀하의 임무는 고객 리뷰와 감정을 분석하여 선호도와 경향을 이해하는 것입니다. 가장 참여도가 높고 열성적인 잠재고객을 설문조사하세요. 사람들이 귀사에 대해 어떻게 생각합니까?

웹 사이트, 뉴스레터 또는 Instagram 스토리에 설문 조사를 소개합니다. 고객 만족도를 측정하는 옵션에는 상한선이 없습니다.

아무리 어려워 보일 수도 있지만 올바른 도구를 사용하면 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 활용하여 고객 관계를 강화하고 그들을 브랜드 에반젤리스트로 변화시키십시오.