감정 분석으로 CRO 전략을 최적화하는 방법

AI 기반 감성 분석이 CRO 단계에 진입한 지 얼마 되지 않았다. 그러나 모든 사람이 그 소식을 들은 것은 아닙니다. McKinsey 보고서에 따르면 실제로 기업의 21%만이 AI에 비즈니스를 연결했습니다.

모든 혁신에는 수많은 기회가 따릅니다. 기업이 혁신적이고 급진적인 CRO 전략을 시작할 기회로 삼을 수 있는 공백이 많이 있습니다.

이 게시물에서 우리는 전통적인 CRO와 최신 MarTech 솔루션 간의 융합과 전자 상거래의 잠재력을 밝힐 것입니다.

획기적인 점은 감정 처리가 자동으로 발생한다는 것입니다.

오피니언 마이닝으로도 알려진 이 새로운 MarTech 방향은 성공/실패 바이너리의 주관적인 측면을 조사하는 것입니다. 예를 들어, 대량의 유기적 트래픽이 전자 상거래 웹사이트에 도달했다고 가정해 보겠습니다. 분석적 사고를 활성화하는 것은 비정상적으로 많은 수의 새로운 리드를 유발한 알 수 없는 출처입니다.

빅 데이터는 대부분의 새로운 사이트 방문자가 소셜 미디어에서 온다는 것을 보여줍니다. 감정 분석은 풍미와 뉘앙스를 더하여 이 사건 뒤에 숨겨진 전체 이야기를 드러냅니다. AI 알고리즘은 긍정적인 감정으로 메시지 스레드를 가로채고 있습니다. 라인의 전체 교환은 브랜드를 추천하는 인플루언서의 게시물을 중심으로 이루어집니다.

이것은 마케터가 풀어낼 수 있는 새로운 깊이의 인식을 강조하는 한 가지 감정 분석의 예입니다.

새로운 인지 데이터 세트로 무장한 A/B 테스터는 전략, 디자인 및 카피를 조정하여 사이트 방문자와 더 잘 상호 작용할 수 있습니다.

AI가 감정을 처리하는 방법

우리 모두는 봇이 진심 어린 대화를 위해 의지하는 전문가가 아니라는 것을 알고 있습니다. 그렇다면 AI 영역 내에서도 어떻게 자동 감정 분석이 가능할까요?

극성

지금까지 감정 분석 보고서를 작성하는 봇은 텍스트, 얼굴 및 색상의 주요 개념을 식별하기 위해 딥 러닝을 통해 자체 교육합니다.

트윗, 제품 리뷰, 셀카, Facebook 게시물, 블로그, 설문 조사, 포럼 및 소비자의 말과 기분을 요약하는 모든 것이 AI의 레이더 아래 있습니다.

감정 분석의 기본 유형 중 하나는 극성 검사로 구성됩니다. 각 개별 단어 또는 표현식은 자체 레이블을 positive(+1) 또는 negative(-1) 로 받습니다. 여기까지는 개념이 간단합니다. 지표가 긍정적인 방향으로 기울어지는 한 브랜드는 소비자에게 영감을 주는 데 탁월합니다. A/B 테스트는 사람들을 행복하게 하는 요소를 정확히 파악하여 기업이 이를 강화하고 발전시킬 수 있도록 할 수 있습니다.

일부 프로그램은 중립적 식별자를 결정하기 위해 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. "안전하게 플레이" 전략은 상당히 높은 비율로 "중립" 마커를 얻을 수 있습니다. 브랜드에 대한 소비자의 무관심한 태도는 기억에 남는 메시지의 부재를 드러낼 수 있습니다. 회색 영역에 있을 때 아늑하고 안전한 공간을 포기하고 끝에서 롤링 실험을 시작할 때가 되었습니다.

기본 감정

이제 문장의 각 요소가 극성 레지스터에서 어디에 속하는지 알아냈으므로 AI는 이를 한 단계 끌어올렸습니다. 다음 단계는 행위자의 의도를 식별하는 것입니다. 특정 단어를 선택하는 소비자의 근본적인 동기는 다음과 같은 감정 스펙트럼에서 비롯될 수 있습니다.

• 행복하다;
• 침착한;
• 슬퍼;
• 화난;
• 혼란스러운;
• 놀란;
• 역겹다.

관심 대상

다행스럽게도 생산자는 불만족한 고객을 처리하기 위해 제품을 완전히 변경할 필요가 없습니다. 감정 분석은 무엇이 고객을 화나게 했는지, 두렵게 했는지, 슬프게 하는지, 놀라웠는지, 행복했는지 또는 혐오스럽게 했는지 식별할 수 있습니다.

이 경우 AI는 단어와 그 의미를 조사하여 고객이 생각을 기록하게 한 이유를 식별합니다. 거래를 성사시키거나 파기할 만큼 충분히 눈에 띄는 이러한 모든 기능에 의문이 제기됩니다. 이 시점에서 기업은 개선해야 할 측면과 캠페인에서 강조해야 할 기능을 알게 됩니다.

포장은 엉성했지만 이 청바지는 실제로 훌륭합니다.

이 예에는 브랜드가 100% 만족한 고객과 하나의 언박싱 경험이라는 명확한 표시가 있습니다. 고객 리뷰를 자극한 관심 대상은 분명히 소포 배치입니다. 약간의 스타일이 필요합니다.

CRO를 위한 최고의 감정 분석 애플리케이션

기업들은 이 새로운 AI 기술을 향해 달려가고 있습니다. 지금까지 다양한 응용 프로그램을 찾았습니다.

지난 몇 년 동안 그들은 고객과의 관계를 개선하고 전자 상거래 전략을 간소화하며 브랜드 인지도를 높이고 PR 재해를 피하는 등 바빴습니다.

이러한 모든 개선 영역은 AI 렌즈 아래에서 볼 수 있게 되었고 CRO 노력을 강화하는 데 도움이 되었습니다.

소셜 미디어 듣기

사실 소셜 미디어 채널은 전자 상거래 플랫폼의 확장이 되었습니다. 기업이 새로운 소셜 프로필을 위해 리소스를 할당하면 일관성과 콘텐츠 품질이 비용 효율적이고 상호작용적이지만 민감한 채널을 따라잡는 데 도움이 됩니다.

맞습니다. 소셜 미디어는 양날의 검입니다. 그러한 매체는 하룻밤 사이에 빛나는 명성을 쌓을 수 있지만 쉽게 무너질 수도 있습니다. 이것이 소셜 미디어 전략이 전체 커뮤니티 앞에서 판단되기 전에 감정 분석이 필요한 이유입니다.

Facebook, YouTube, Instagram, LinkedIn 및 Twitter는 브랜드가 타겟 고객과 연결하는 효과적인 수단입니다. 소셜 미디어 감정 분석은 브랜드가 대중을 이해하고 그에 따라 행동하도록 합니다.

다음은 소셜 미디어 감정이 풀 수 있는 프로토콜 중 일부입니다.

• 얼굴 인식 기술을 사용하여 사진에서 행복, 침착, 슬픔, 화난, 혼란, 놀라움, 역겨움 등의 표정을 식별합니다. 한 눈에 시청자의 기분을 좌우하는 더 많은 시각 자료로 뉴스피드에 활력을 불어넣으세요.
• 텍스트 분석을 사용하여 캡션, 답장 및 사적인 메시지에서 제안된 감정(기쁨, 슬픔, 혐오감, 분노, 두려움)을 식별합니다.
• 여러 소셜 미디어 채널에서 브랜드 언급을 자동으로 분석하고 레이블을 지정합니다.

주로 행복한 소셜 커뮤니티는 웹사이트에 더 많은 트래픽을 불러일으킬 것입니다. 이러한 일이 발생하면 현장 CRO 전략이 방문자를 고객이 되는 지점까지 판매 깔때기로 안내할 준비가 됩니다.

시장 조사

감정 분석은 시장이 어떤 방향으로 가고 있는지 보여줍니다. 이러한 방식으로 기업은 제품을 현대화하여 현대적인 쇼핑객과 관련성을 유지할 수 있습니다.

소비자가 시장의 방향을 결정하지만 비합리적인 구매자이기 때문에 그들의 주장은 감정에 기반합니다. 그것이 현장 감정 분석의 전문가입니다. 이 시점에서 AI는 다음 요소를 강화할 수 있습니다.

• 제품 리뷰 : 의도에 초점을 맞춘 빠른 텍스트 스캔은 소비자가 기능에 대해 어떻게 느끼는지 식별할 수 있습니다. 그것들은 쓸모없게 되었습니까? 아니면 추진력을 얻었습니까? 사용자가 가장 많이 이야기하는 요소를 기반으로 마케터는 올바른 조정을 할 수 있습니다.
• 산업 보고서 : 반복되는 산업 보고서는 강력한 데이터베이스에 필수적입니다. 가격 변동, 제품 혁신, 다음 시장 방향은 CRO 전략이 정확성을 결여하는 도구적 통찰력입니다. 이 조합에 주관적인 렌즈를 추가하면 현상 유지에 대한 더 나은 비전을 제공할 수 있습니다.
• 시장과 경쟁자 비교 : 한 국가의 틈새시장에 대한 소비자의 감정은 다른 국가와 다를 수 있습니다. 마찬가지로 경쟁업체의 고객은 제품에 대한 다양한 인상을 활성화할 수 있습니다. 이제 시장 조사는 소비자의 감성 구조의 변동을 연구하는 비교를 포함할 수 있습니다.
• 언론 모니터링 : 언론의 어조에 급격한 변화가 있으면 감정 분석 레이더에 나타납니다. 미디어 부문의 이러한 마커는 기업이 모멘텀을 포착하고 그에 따라 최소한의 노력으로 최대의 결과를 얻을 수 있도록 하는 클릭 유도문안입니다.

방문 페이지

주관적인 통찰력을 바탕으로 전환율은 방문 페이지에서 놀라운 개혁을 볼 수 있습니다. AI 혁명은 기업이 전자상거래 웹사이트를 360도 보기 위해 보고서에 추가할 수 있는 새로운 메트릭스를 생성했습니다.

• 이미지 인식 – AI는 사진 내부의 패턴을 분석할 수 있습니다. 고객의 구매 내역을 기반으로 기업은 랜딩 페이지를 유사한 제품으로 채워 상향 판매에 참여할 수 있습니다.
• 시각적 감정 분석 – AI는 각 시각적 자극이 생성할 수 있는 감정의 범위를 분류하기 위해 진화하고 있습니다. 방문 페이지 디자인에 관한 결정은 자극 지수를 참조하고 사이트 방문자를 올바른 마음 상태로 이끄는 요소를 선택할 수 있습니다.
• 예측 – 미래에 대한 예측은 온라인에서 사람들의 반응을 파악하는 것만큼 어렵습니다. AI는 등록된 행동 패턴의 아카이브에서 시작하여 방문자의 선호도에 따라 방문 페이지를 사용자 정의할 수 있습니다. 제품은 방문자의 이전 경험의 자연스러운 진화로 변화하고 있습니다. 예측은 유사한 권장 사항 이상이며 사용자의 현재 요구 사항입니다.
• 시맨틱 검색 – 검색 바는 간과되는 방문자-사이트 커뮤니케이션 채널입니다. 이 상자에 입력된 단어는 하나의 귀중한 통찰력, 즉 소비자의 의도를 나타냅니다. 언어 처리 및 기계 학습을 기반으로 하는 감정 분석은 이를 랜딩 페이지 최적화를 위한 실행 가능한 제안으로 전환할 수 있습니다. 결과적으로 방문 페이지는 방문자가 찾고 있는 것과 정확히 같은 종류의 제품을 제공합니다.

제품 페이지

감정 분석은 가까운 장래에 제품 페이지를 최적화하는 데에도 중요한 역할을 할 것입니다. 유동적인 판매 유입 경로는 이러한 페이지가 얼마나 설득력이 있는지에 달려 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다.

소셜 미디어 프로필, 온라인 캠페인 및 랜딩 페이지를 최적화하기 위한 모든 노력이 여기까지 왔습니다. 이제 제품 세부 정보, 디자인, 제품 이미지, 텍스트, 고객 리뷰, 장바구니에 담기 버튼으로 전환력을 입증할 수 있습니다. 이 시점에서 방문자는 제품에 관심이 있습니다. 어떻게 그들을 고객으로 만들 수 있습니까?

감정 분석은 이 질문에 대한 답을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 주관적인 데이터는 다음과 같은 측면을 개선합니다.

• 카피라이팅 – 마케팅의 성배는 소비자가 클릭하게 만드는 이상적인 단어 선택입니다. 업계의 거물들은 이미 다른 목표를 달성하기 위해 글을 쓰는 방법을 알고 있는 봇에 투자하고 있습니다. 이 경로를 따르면 제품 페이지는 카피라이팅 재능 없이 번창할 것입니다. 그들이 필요로 하는 것은 어휘의 아주 작은 부분이지만, 엄청난 감정을 불러일으키는 어휘입니다. 의미가 있는 이러한 강력한 단어의 조합은 성공을 보장하기에 충분합니다.
• 시각적 감정 분석 – 스튜디오 사진은 항상 제품의 가장 작은 세부 사항을 보여줍니다. 그들은 훌륭한 스토리텔러이기 때문에 제품 이미지에는 컨텍스트에 대한 소품도 포함되어야 합니다. 감정 분석은 마케터가 전달하는 감정을 식별하여 올바른 라이프스타일 프레임을 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 색 구성표 - 색은 또한 마음의 상태를 형성합니다. 따라서 색상 심리학은 제품 페이지 최적화에 엄청난 도움이 됩니다. 감정 분석은 색상 백분율(보라색을 너무 많이 사용하고 있습니까, 너무 적게 사용하고 있습니까?)을 식별하고 색상 조합을 해석할 수 있습니다.

미래를 위한 준비

이러한 기술 혁신은 결국 어디로 이어질까요? 이상적으로 미래의 전자 상거래는 고유한 마음을 가진 유동적인 생태계와 유사합니다.

각 웹사이트는 방문자의 눈 앞에 고유한 방문 페이지로 나타납니다. 그러나 팔꿈치 기름은 페이지가 로드되는 몇 초 안에 발생합니다. 사용자가 상점을 열라는 명령을 내리면 알고리즘과 봇이 프로필을 기반으로 새 분석을 실행합니다. 해석 및 권장 사항은 완전히 맞춤화된 랜딩 페이지로 구체화됩니다.

감정 분석 응용 프로그램은 다음 전자 상거래 버전의 큰 부분이 될 것입니다. 그 역할은 방문자의 체류를 최대한 즐겁게 만들기 위해 주관적인 데이터를 처리하고 해석하는 것입니다. 귀하의 전자상거래는 미래에 최적화되어 있습니까?

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