Как оптимизировать CRO-стратегии с помощью анализа настроений

Прошло не так много времени с тех пор, как анализ настроений на основе ИИ вошел в стадию CRO. Однако не все услышали эту новость. Фактически, согласно отчету McKinsey, только 21% компаний подключили свой бизнес к ИИ.

Любая инновация несет в себе массу возможностей. Есть много пустых бланков, которые предприятия могут использовать как возможности для запуска своих собственных инновационных и радикальных стратегий CRO.

В этом посте мы расскажем о слиянии традиционных CRO и новейших решений MarTech, а также о его потенциале для электронной коммерции.

Новаторским в этом является то, что обработка настроений происходит автоматически.

Это новое направление MarTech, также известное как интеллектуальный анализ мнений, направлено на изучение субъективной стороны бинарной пары «успех/неудача». Например, предположим, что на ваш сайт электронной коммерции обрушилась огромная волна органического трафика. Что активирует ваш аналитический ум, так это неизвестный источник, который вызвал такое необычно большое количество новых потенциальных клиентов.

Большие данные показывают, что большинство новых посетителей сайта приходят из социальных сетей. Анализ настроений добавляет изюминку и нюансы, чтобы раскрыть всю историю, стоящую за этим событием. Алгоритмы ИИ перехватывают потоки сообщений со звездными положительными эмоциями. Весь обмен репликами вращается вокруг поста влиятельного лица, рекомендующего ваш бренд.

Это один из примеров анализа настроений, который подчеркивает новые глубины восприятия, которые могут открыть маркетологи.

Вооружившись совершенно новым набором когнитивных данных, A/B-тестировщики могут корректировать свои стратегии, дизайн и копирование, чтобы лучше взаимодействовать с посетителями сайта.

Как ИИ обрабатывает чувства

Все мы знаем, что боты — не те специалисты, к которым мы обращаемся для разговора по душам. Так как же возможен автоматический анализ настроений в сфере ИИ?

Полярность

Пока что боты, которые заполняют отчет об анализе настроений, самообучаются посредством глубокого обучения для определения основных понятий в тексте, лицах и цветах.

Твиты, обзоры продуктов, селфи, посты в Facebook, блоги, опросы, форумы и все остальное, что отражает слова и настроения потребителей, находится под контролем ИИ.

Один из основных типов анализа настроений включает проверку полярности. Каждое отдельное слово или выражение получает свою собственную метку как положительную (+1) или отрицательную (-1) . Пока что концепция проста. Пока индикатор склоняется в положительную сторону, бренды превосходно вдохновляют потребителей. Затем можно провести A/B-тестирование, чтобы точно определить элементы, которые делают людей счастливыми, чтобы компании могли укрепить их и продвинуть вперед.

Некоторые программы делают все возможное, чтобы определить нейтральные идентификаторы. Стратегия «перестраховаться» может получить «нейтральный» маркер в относительно высоком проценте. Безразличное отношение потребителей к бренду может свидетельствовать об отсутствии запоминающегося сообщения. Находясь в серой зоне, пришло время отказаться от уютного, безопасного пространства и начать закручивать эксперименты напролом.

Основные чувства

Теперь, когда каждый элемент предложения определил свое место в регистре полярности, ИИ поднялся на ступеньку выше. Следующим шагом является определение намерений актеров. Основные мотивы выбора потребителями определенных слов могут проистекать из этого спектра настроений:

• Счастливый;
• Спокойствие;
• Грустный;
• Злой;
• Смущенный;
• Удивлен;
• Отвращение.

Объект интереса

К счастью, производителям не нужно полностью менять продукт, чтобы удовлетворить недовольных клиентов. Анализ настроений может определить, что вызвало у клиентов гнев, страх, печаль, удивление, радость или отвращение.

В этом случае ИИ исследует слова и их значения, чтобы определить, что заставило клиентов записывать свои мысли. Все эти особенности, достаточно заметные, чтобы заключить или разорвать сделку, ставятся под сомнение. На этом этапе компании будут знать, какие аспекты следует улучшить и какие функции выделить в своих кампаниях.

Упаковка была неряшливой, но эти джинсы на самом деле великолепны.

В этом примере есть четкий маркер того, что бренд находится в одном опыте распаковки от 100% удовлетворенного клиента. Объектом интереса, вызвавшим отзыв клиента, очевидно, является расположение посылки. Это требует прикосновения стиля.

Лучшие приложения для анализа настроений для CRO

Предприятия спешат к этой новой технологии искусственного интеллекта. До сих пор они нашли для него различные применения.

За последние несколько лет они были заняты улучшением своих отношений с клиентами, оптимизацией стратегий электронной коммерции, повышением узнаваемости бренда, предотвращением PR-катастроф и т. д.

Все эти области улучшений стали видны через призму ИИ и помогли укрепить усилия CRO.

Прослушивание в социальных сетях

Посмотрим правде в глаза, каналы социальных сетей стали расширениями платформ электронной коммерции. Как только компании выделяют ресурсы для нового социального профиля, согласованность и качество контента помогают поддерживать рентабельный, интерактивный, но чувствительный канал.

Правильно, социальные сети — палка о двух концах. Такие медиумы могут за одну ночь создать блестящую репутацию, но так же легко ее и разрушить. Вот почему стратегии в социальных сетях также нуждаются в анализе настроений, прежде чем их будут судить перед всем сообществом.

Facebook, YouTube, Instagram, LinkedIn и Twitter — эффективные средства, с помощью которых бренды связываются со своей целевой аудиторией. Анализ настроений в социальных сетях гарантирует, что бренды понимают свою аудиторию и действуют соответственно.

Вот некоторые из протоколов настроений в социальных сетях:

• Используйте технологию распознавания лиц, чтобы определять выражения лиц на фотографиях: счастливое, спокойное, грустное, злое, растерянное, удивленное, отвращение. Наполняйте новостную ленту большим количеством визуальных эффектов, которые одним взглядом влияют на настроение зрителей;
• Используйте анализ текста, чтобы определить чувства, предлагаемые в подписях, ответах и ​​личных сообщениях: радость, печаль, отвращение, гнев, страх;
• Автоматически анализируйте упоминания бренда в нескольких социальных сетях и маркируйте их.

Преимущественно счастливое социальное сообщество будет стимулировать большие волны трафика на ваш сайт. Как только это произойдет, стратегии CRO на месте будут готовы вести посетителей по воронке продаж до момента, когда они станут клиентами.

Исследования рынка

Анализ настроений показывает, в каком направлении движется рынок. Таким образом, компании могут модернизировать свои продукты, чтобы они оставались актуальными для современных покупателей.

Поскольку потребители определяют направление рынка, но при этом являются иррациональными покупателями, их аргументы основаны на чувствах. Это полевой анализ настроений является экспертом. На данный момент ИИ может усилить следующие факторы:

• Обзоры продуктов . Быстрое сканирование текста с упором на намерения может определить, как потребители относятся к функциям. Они устарели? Или они набрали обороты? Основываясь на элементах, о которых пользователи говорят больше всего, маркетологи могут внести необходимые коррективы.
• Отраслевые отчеты : регулярные отраслевые отчеты необходимы для создания надежной базы данных. Колебания цен, инновации в продуктах, следующее направление рынка — это инструментальные идеи, без которых стратегии CRO теряют точность. Субъективная линза, добавленная к этому миксу, может предложить лучшее видение статус-кво.
• Сравнение рынка и конкурентов : то, как потребители относятся к рыночной нише в стране, может отличаться от мнения других. Точно так же клиенты конкурентов могут активировать другой набор впечатлений о продукте. Теперь исследования рынка могут включать в себя сравнения, которые изучают колебания сентиментальной ткани потребителей.
• Мониторинг прессы : любое резкое изменение тона прессы будет отображаться на радаре анализа настроений. Эти маркеры в медиа-секторе являются призывом к действию для бизнеса, чтобы воспользоваться моментом и действовать, чтобы получить максимальные результаты с минимальными усилиями.

Целевые страницы

Основываясь на субъективных данных, можно увидеть ошеломляющие изменения коэффициентов конверсии на целевых страницах. Революция искусственного интеллекта создала новые показатели, которые предприятия могут добавлять в свои отчеты для всестороннего обзора своих веб-сайтов электронной коммерции:

• Распознавание изображений — искусственный интеллект может анализировать закономерности внутри изображений. Основываясь на истории покупок клиентов, компании могут участвовать в дополнительных продажах, заполняя целевые страницы похожими продуктами.
• Анализ визуальных настроений . ИИ развивается, чтобы классифицировать диапазон настроений, которые может вызвать каждый визуальный стимул. При принятии решений относительно дизайна целевой страницы можно обратиться к индексу стимулов и выбрать те элементы, которые приводят посетителей сайта в нужное состояние.
• Прогнозы . Оценить будущее так же сложно, как определить реакцию людей в Интернете. На основе архива зарегистрированных моделей поведения ИИ может настраивать целевые страницы в соответствии с предпочтениями посетителя. Продукты меняются как естественная эволюция предыдущего опыта посетителя. Прогнозы — это больше, чем просто рекомендации — это текущие потребности пользователей.
• Семантический поиск . Панель поиска — это упускаемый из виду канал связи между посетителем и сайтом. Слова, напечатанные в этих полях, раскрывают одну ценную информацию: намерения потребителей. Анализ настроений, основанный на обработке языка и машинном обучении, может превратить это в действенные предложения по оптимизации целевой страницы. В результате целевая страница будет предлагать посетителям именно те продукты, которые они ищут.

Страницы продукта

Анализ настроений также будет играть жизненно важную роль в оптимизации страниц продуктов в обозримом будущем. Мы все знаем, что плавная воронка продаж зависит от того, насколько убедительны эти страницы.

Все усилия, затраченные на оптимизацию профилей в социальных сетях, онлайн-кампаний и целевых страниц, привели к этому моменту. Теперь дело за деталями продукта, дизайном, изображениями продукта, текстом, отзывами покупателей и кнопками «добавить в корзину», чтобы доказать свою конверсионную силу. В этот момент посетители проявляют интерес к продукту. Как превратить их в клиентов?

Анализ настроений может облегчить ответ на этот вопрос. Субъективные данные улучшают следующие аспекты:

• Копирайтинг . Святым Граалем маркетинга является идеальный подбор слов, который заставляет потребителей кликать. Промышленные гиганты уже инвестируют в ботов, которые умеют писать для достижения разных целей. Следуя этому пути, страницы продуктов будут процветать без таланта копирайтера. Все, что им нужно, — это крошечная часть словарного запаса, но такая, которая несет в себе звездный заряд чувств. Любая комбинация этих сильных слов, которая также имеет смысл, достаточна для обеспечения успеха.
• Визуальный анализ настроений . Студийная фотография всегда раскрывает мельчайшие детали продукта. Поскольку они такие хорошие рассказчики, изображения продуктов также должны включать реквизит для контекста. Анализ настроений помогает маркетологам выбрать правильные рамки образа жизни, определяя чувства, которые они передают.
• Цветовые схемы . Цвета также формируют настроение. Таким образом, цветовая психология очень помогает оптимизации страницы продукта. Анализ тональности может определить процентное соотношение цветов (вы используете слишком много фиолетового или слишком мало?) и интерпретировать цветовые комбинации.

Будьте готовы к будущему

Куда в конечном итоге приведут все эти технологические инновации? В идеале электронная коммерция будущего напоминает изменчивую экосистему с собственным мышлением.

Каждый веб-сайт будет отображаться как уникальная целевая страница перед глазами посетителей. Тем не менее, смазка локтя произойдет за несколько секунд загрузки страницы. Как только пользователь дает команду открыть магазин, алгоритмы и боты запускают новый анализ на основе своего профиля. Интерпретации и рекомендации воплотятся в полностью настраиваемую целевую страницу.

Приложения для анализа настроений станут важной частью следующей версии электронной коммерции. Его роль будет заключаться в обработке и интерпретации субъективных данных, чтобы сделать пребывание посетителя максимально приятным. Оптимизирована ли ваша электронная коммерция для будущего?

Нашли этот пост полезным?

Усовершенствуйте свою стратегию конверсии с помощью этого вебинара от нашей Академии.