5 วิธีในการใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

คุณอาจเคยได้ยินว่าความคิดเห็นมีความสำคัญในโลกของการขายออนไลน์ แต่นั่นหมายความว่าอย่างไร? และที่สำคัญกว่านั้น คุณจะใช้ประโยชน์จากความคิดของผู้ชมเพื่อเพิ่มยอดขายและกระตุ้นให้พวกเขาซื้อซ้ำได้อย่างไร

โพสต์นี้จะหารือเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึก ในขณะที่ธุรกิจพยายามที่จะมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้า พวกเขาหันมาใช้เครื่องมือนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความคิดเห็นและความชอบของผู้บริโภค

ความรู้สึกคือมุมมองหรือความรู้สึกส่วนตัวเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง เป็นอารมณ์ที่เกิดขึ้นหลังจากโต้ตอบกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์และบริการ คุณสามารถวัดผลได้จากรีวิวของลูกค้าหรือข้อความที่ส่งถึงคุณ และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องวิเคราะห์เพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงธุรกิจ และปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร: ความหมาย ประโยชน์ และความท้าทาย

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพ ช่วยให้คุณปรับปรุงด้านต่างๆ ของธุรกิจ ตั้งแต่เว็บไซต์/แอปไปจนถึงการบริการลูกค้า สามารถกลายเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ UX ในหน้าแรกของอีคอมเมิร์ซได้ด้วยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าในหน้าเว็บไซต์ต่างๆ แต่การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร และจะเหมาะกับธุรกิจของคุณหรือไม่? มาแนะนำคำศัพท์กัน

การวิเคราะห์ความรู้สึก (หรือที่เรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ทางอารมณ์หรือการทำเหมืองความคิดเห็น) ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลที่ได้รับนั้นสะท้อนถึงแง่บวก เชิงลบ หรือเป็นกลางหรือไม่ เป็นกระบวนการอัตโนมัติในการเรียนรู้และประเมินว่าผู้บริโภครู้สึกอย่างไรกับบริการ แบรนด์ หรือผลิตภัณฑ์ของคุณ มีประโยชน์เนื่องจากอาศัยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเครื่องมือ และข้อมูลออนไลน์อาจไม่สามารถประมวลผลด้วยตนเองได้

การวิเคราะห์ความรู้สึกมีประโยชน์อย่างไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกครอบคลุมทุกรูปแบบของการสื่อสารกับลูกค้า รวมถึงคำติชม อีเมล ความคิดเห็น บทวิจารณ์ โพสต์ โทรศัพท์ และแชทบอท เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) และเมตริกส่วนใหญ่ การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะแสดงจุดแข็งและจุดอ่อนของคุณ เช่น:

• ผู้เข้าชมสามารถสำรวจเว็บไซต์หรือแอปได้หรือไม่
• แผนกดูแลลูกค้าทำงานเร็วแค่ไหน
• ผลิตภัณฑ์เป็นไปตามความคาดหวังของผู้บริโภคหรือไม่ และอื่นๆ

ด้วยเหตุนี้ คุณจึงเข้าใจได้ว่าจะปล่อยให้เป็นเช่นไร ปรับปรุง หรือทิ้งไป ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักๆ บางประการของการวิเคราะห์ความรู้สึก:

• ระบุผู้ซื้อที่มีความสุขที่สุดเพื่อเสนอสินค้าและบริการให้พวกเขามากขึ้น
• ประสิทธิภาพของตัวแทนการติดตาม
• ตรวจสอบผู้ซื้อหลายรายพร้อมกัน
• ค้นหาว่าคำใดกระตุ้นอารมณ์เชิงบวกหรือเชิงลบ
• ตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงในความคิดเห็นของลูกค้า
• ติดตามความพึงพอใจของลูกค้าโดยรวม
• ลดการปั่นป่วนของลูกค้า;
• เริ่มการสนทนาอย่างรวดเร็ว
• นำเสนอการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ตามเวลาจริง
• ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุด

ความท้าทายที่คาดหวังเมื่อดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็น

การวิเคราะห์คำพูดของมนุษย์เป็นเรื่องยุ่งยาก ดังนั้นคุณต้องเอาชนะความท้าทายหลายอย่างในขณะที่ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก เป็นการยากที่จะกำหนดสถานการณ์ล่วงหน้าทั้งหมด ผู้คนอาจใช้คำสแลง คำพ้องความหมาย การเสียดสี หรือออกเสียงผิด/สะกดผิด คำหนึ่งคำอาจมีความหมายต่างกันในบริบทต่างๆ กัน ทำให้เกิดความคลุมเครือ

เนื่องจากเป็นไปได้ที่จะฝึกให้ AI เข้าใจข้อความที่มีรูปแบบยาวและมีการแก้ไข ข้อผิดพลาด คำอุปมาอุปไมย หรืออิโมจิเป็นอีกเรื่องหนึ่ง คำว่า “ไม่ดี” เป็นคำเชิงลบจริงหรือ? แล้วคำนี้ในบริบทล่ะ เช่น “I want it so bad”? นั่นเป็นเหตุผลที่ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ความรู้สึกต้องการการปรับปรุงและการฝึกอบรมอย่างสม่ำเสมอเพื่อแข่งขันกับมนุษย์ในการทำความเข้าใจความแตกต่างของภาษาต่างๆ

5 วิธีในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก

การฟังเป็นวิธีที่ดีที่สุดและแม่นยำที่สุดในการเรียนรู้ว่าอะไรทำให้ลูกค้ารู้สึกในทางบวกหรือทางลบ ผู้คนต้องพูดอะไร? ในการตอบคำถามนี้ คุณต้องมีเครื่องมือขุดข้อความ ด้วยความช่วยเหลือของมัน คุณสามารถมอบประสบการณ์ที่ไร้ข้อผิดพลาดให้กับลูกค้าโดยแปลงเสียงของผู้คนให้เป็นข้อมูลอันมีค่า ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ Service Hub ของ Hubspot, Hootsuite Insights, MonkeyLearn, Awario, Lexalytics และอื่นๆ

แต่การมีข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรกเท่านั้น ควรรู้จักนำความรู้ไปปฏิบัติ มาดูกันว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกมีประโยชน์ต่อความพยายามของบริษัทในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไร

1. ระบุแนวโน้มและรูปแบบ

ความสามารถในการระบุแนวโน้มและรูปแบบทำให้การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับธุรกิจ เทคโนโลยีการวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการค้นหาหัวข้อและปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ที่ลูกค้ากำลังพูดคุยโดยการประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาล การทราบข้อมูลดังกล่าวจะช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่สำคัญที่สุดสำหรับลูกค้าของคุณ คุณจึงให้บริการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประเด็นสำคัญคือ Keatext ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์ข้อความและความรู้สึก เครื่องมือนี้มีวิดเจ็ตคะแนนความคิดเห็นเพื่อดูความคิดเห็นของข้อมูลโดยรวม คุณสามารถกรองผลลัพธ์เพื่อวิเคราะห์จากมุมใดก็ได้สำหรับกลุ่มผู้ชมเฉพาะ ปัญหา ฯลฯ นอกจากนี้ คุณยังสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของคะแนนในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อระบุแนวโน้มและดูว่าสอดคล้องกับตัวเลือกทางธุรกิจของคุณอย่างไร

เครดิตรูปภาพ: Keatext

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: วิธีหนึ่งในการทำความเข้าใจความรู้สึกของผู้บริโภคคือการทำแบบสำรวจ สิ่งเหล่านี้อาจเป็นแบบสำรวจความตั้งใจที่จะออกหรือเลิกใช้งานเพื่อค้นหาสาเหตุของการละทิ้งรถเข็นหรือยกเลิกการสมัครรับข้อมูล ถามคำถามปลายเปิดเพื่อรับคำตอบที่มีรายละเอียดมากกว่าคำตอบง่ายๆ ว่า 'ใช่' หรือ 'ไม่'

2. ตรวจสอบชื่อเสียงของแบรนด์บนโซเชียลมีเดีย

กว่าครึ่งหนึ่งของประชากรโลกใช้โซเชียลมีเดีย (4.76 พันล้านคนจากทั้งหมด 8.01 คน)

เครดิตรูปภาพ: SmartInsights

สถานที่นี้เป็นสถานที่ที่สมบูรณ์แบบในการสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ คุณเคยพยายามตรวจสอบกิจกรรมที่นั่นหรือไม่?

ทั้งการกล่าวถึงโดยตรงและเชิงรับบนสื่อสังคมออนไลน์เป็นแหล่งที่มาอันมีค่าของความคิดเห็นของลูกค้าที่ลึกซึ้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์และแท็กบนโซเชียลมีเดียอาจล้าหลังอย่างรวดเร็ว ดังนั้น การตอบสนองต่อปัญหาของลูกค้าบนสื่อสังคมออนไลน์อย่างทันท่วงที โดยตรง และมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันสถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์หรือเปลี่ยนให้เป็นสถานการณ์ที่ดี

หนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดคือกลยุทธ์ที่ใช้ AI เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก ผู้คนอาจถามคำถาม แบ่งปันประสบการณ์และความคิดเห็น และมองหาการสนับสนุนบนโซเชียลมีเดีย และเพื่อวัดความรู้สึกของพวกเขา คุณต้องมีเทคโนโลยีการตรวจสอบโซเชียลมีเดียที่ซับซ้อนและเป็นมิตรกับผู้ใช้

อาจเป็นได้เช่น Talkwalker, Determ, Brand24 เป็นต้น การวิเคราะห์ทัศนคติของผู้บริโภคแบบเรียลไทม์ช่วยให้คุณนำหน้าภัยพิบัติที่อาจเกิดขึ้นได้หนึ่งก้าว และช่วยให้คุณดำเนินการได้ก่อนที่ประสบการณ์ที่ไม่ดีของลูกค้าจะแพร่ระบาด

3. ปรับแต่งปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า

คุณสามารถปรับแต่งการสื่อสารเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้ด้วยการถอดรหัสความรู้สึกของลูกค้า เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อกำหนดจุดบกพร่องของผู้ซื้อ ในอนาคต มันจะช่วยให้คุณมองเห็นสถานการณ์ที่คล้ายกันและติดต่อผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเชิงรุกเพื่อเสนอความช่วยเหลือของคุณ

สมมติว่าคุณเปิดร้านค้าออนไลน์ที่ขายสินค้าหลากหลายประเภท รวมถึงเสื้อผ้า เครื่องใช้ไฟฟ้า และของใช้ในบ้าน คุณมีฐานลูกค้าจำนวนมากและต้องการมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับแต่ละคน

สมมติว่ามีคนแสดงความคิดเห็นเชิงลบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ โดยบอกว่าไม่เป็นไปตามที่อธิบายไว้และไม่เป็นไปตามความคาดหวังของพวกเขา เมื่อใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก คุณสามารถระบุสีเชิงลบของบทวิจารณ์ได้อย่างรวดเร็ว และเริ่มการสนทนากับบุคคลนั้นเพื่อเสนอวิธีแก้ปัญหา เช่น การคืนเงินหรือการแลกเปลี่ยน เป็นการแสดงให้ทุกคนเห็นว่าคุณใส่ใจกับคำติชมและใส่ใจเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขา ซึ่งจะช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับพวกเขา

ในทางกลับกัน หากผู้ซื้อแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับรองเท้าที่พวกเขาซื้อ คุณสามารถแนะนำรองเท้าหรือเครื่องประดับที่คล้ายกันซึ่งพวกเขาอาจชอบโดยพิจารณาจากความรู้สึกและประวัติการซื้อที่ผ่านมา

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ใช้แชทบอทเพื่อเชื่อมต่อกับผู้บริโภคและเสนอสินค้าและบริการที่เกี่ยวข้อง แชทบอทสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อติดตามอารมณ์ของลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป ช่วยให้เข้าใจความชอบและความต้องการของผู้ซื้อแต่ละรายได้ดียิ่งขึ้น

กรณีตัวอย่างคือ Babylon Health ซึ่งเป็นผู้ให้บริการด้านสุขภาพ เทคโนโลยีบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมตัวตรวจสอบอาการทำงานต่อไปนี้:

• วิเคราะห์อาการ
• ค้นหาสาเหตุที่เป็นไปได้
• กำหนดการนัดหมายกับแพทย์

เครดิตรูปภาพ: สุขภาพของบาบิโลน

4. ปรับปรุงการพัฒนาผลิตภัณฑ์

ทีมผลิตภัณฑ์สามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ของตนดีขึ้นได้ คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อเปิดเผยความแตกต่างระหว่างข้อเสนอของคุณกับการแข่งขัน การวิเคราะห์ความรู้สึกยังช่วยให้คุณทราบคุณลักษณะที่ผู้บริโภคต้องการ

สมมติว่าผู้ให้บริการธนาคารดิจิทัลทำการวิจัยคู่แข่งโดยตรง และลูกค้าของพวกเขาก็ชื่นชมแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือ UI/UX ของเว็บไซต์ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ บริษัทต่างๆ อาจใช้ข้อมูลนี้ในการลงทุนในการสร้างแอปและปรับปรุงรูปแบบเว็บไซต์

เช่นเดียวกับการตรวจจับข้อบกพร่องในผลิตภัณฑ์ปัจจุบัน เพื่อเป็นภาพประกอบ สมมติว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณเปิดเผยข้อร้องเรียนเกี่ยวกับกระบวนการเช็คเอาต์ คุณสามารถระบุสาเหตุของการตรวจสอบที่ไม่ดีได้อย่างรวดเร็วในขั้นตอนการชำระเงิน และมอบหมายกรณีนี้ให้กับทีมที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหา TechSmith ซึ่งเป็นบริษัท SaaS ใช้เครื่องมือ Hotjar และการวิเคราะห์ความคิดเห็นแบบสำรวจเพื่อรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าและปรับปรุงเว็บไซต์และผลิตภัณฑ์ของบริษัท

5. ลดงานค้างและแก้ไขกรณีต่างๆ ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

ปัญหาอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับประสบการณ์ของลูกค้าคือกรณีค้าง เกิดขึ้นเมื่อปัญหาใช้เวลานานเกินไปในการแก้ไข เหลืออยู่ในรายการงานที่ค้างอยู่ ผู้คนให้ความสำคัญกับความเร็วในการรับความช่วยเหลือ: 82% ของผู้บริโภคต้องการคำตอบภายใน 10 นาทีหรือน้อยกว่านั้น

นั่นคือสิ่งที่การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถช่วยได้ เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถระบุหัวข้อของตั๋วสนับสนุนแต่ละใบ เพื่อให้คุณถ่ายโอนงานไปยังผู้เชี่ยวชาญที่จำเป็น และลดระยะเวลาในการแก้ไข

คำสุดท้าย

บทวิจารณ์ออนไลน์กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการตัดสินใจของผู้ซื้อจำนวนมาก เมื่อมองหาแล็ปท็อป โทรศัพท์มือถือ หรือแม้แต่กางเกงยีนส์เครื่องใหม่ ผู้คนมักจะดูรีวิวจากผู้ซื้อรายอื่นๆ ที่เคยมีประสบการณ์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นั้นมาก่อน เช่นเดียวกับโซเชียลมีเดียซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของเรา หากคนที่เราไว้วางใจชอบและส่งเสริมธุรกิจ ผู้ซื้อก็มีแนวโน้มที่จะต้องการเช่นกัน

งานของคุณคือการวิเคราะห์ความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจความชอบและแนวโน้มของพวกเขา สำรวจผู้ชมที่มีส่วนร่วมและมุ่งมั่นที่สุดของคุณ ผู้คนรู้สึกอย่างไรกับบริษัทของคุณ?

แนะนำแบบสำรวจบนเว็บไซต์ จดหมายข่าว หรือเรื่องราวของ Instagram ตัวเลือกในการวัดความพึงพอใจของลูกค้าไม่มีเพดาน

แม้จะดูยาก เครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการได้ ใช้ประโยชน์จากพวกเขาเพื่อกระชับความสัมพันธ์กับลูกค้าของคุณและเปลี่ยนพวกเขาให้เป็นผู้เผยแพร่แบรนด์