ما المقصود بتحليل المشاعر؟

كيف يتم استخدام تحليل المشاعر

تقليديا، اعتمدت الشركات على الاستبيانات والاستطلاعات لقياس رأي العملاء. على سبيل المثال، قام استطلاع Net Promoter Score (NPS) بتجميع وتقييم المعلومات اللازمة لقياس مدى استعداد العملاء للتوصية بشركة ما. على الرغم من كونها قيمة، إلا أنها تفتقر بشدة إلى القدرة على تقديم رؤى أعمق لتجارب العملاء - مثل عند إجراء عمليات شراء - عبر قنواتك الرقمية.

لكن تحليل المشاعر يمكن أن يسد هذه الفجوة.

في مراقبة آراء العملاء ومشاعرهم وتحديدها واستخراجها من النص، يمكن أن يساعد تحليل المشاعر في الكشف عن المعنى الكامن وراء كل تعليق، مثل الوسائط الاجتماعية، والفكرة، والشكوى، والاستعلام. وتساعدك على تلبية احتياجات عملائك المتطورة باستمرار.

من خلال تحليل البيانات التي تم جمعها، ستحصل على ملخص لرد فعل كل عميل، بالإضافة إلى أي ملاحظات إضافية أخرى يمكن أن تساعد في تشكيل التصور العام لمنتجك أو شركتك. عندما يتم وضع هذه البيانات في طيف عاطفي إيجابي أو محايد أو سلبي، يمكنك معرفة ما دفع العميل إلى الإدلاء بهذا البيان - الكشف عن الآراء التي تصف مشاعر العميل ومشاعره تجاه موضوع معين.

يتم تصنيف هذه الآراء بعد ذلك على أنها مباشرة ("هذا المنتج هو أفضل ما استخدمته على الإطلاق!") أو مقارنة ("المنتج أ يتكامل بشكل أفضل مع مؤسستي من المنتج ب"). على الرغم من سهولة تفسيرها، من المهم أيضًا ملاحظة أن البعض قد يحتاج إلى مزيد من البحث. يمكن للتصنيفات مثل الضمنية ("الشركة تعرف ما يتعين عليها القيام به لتحسين هذا المنتج.") والصريحة ("الميزة أ سهلة الاستخدام.")، بالإضافة إلى سلاسل الكلمات الإيجابية التي تحتوي على كلمة سلبية، يصعب تحليلها وقد تتطلب بعض المراجعة اليدوية أو التعديلات على نماذج المشاعر لديك.

ولكن بمجرد اكتشاف هذه الكلمات والعبارات الأساسية حول شعور الآخرين تجاهك، يمكنهم مساعدتك في التخطيط للخطوة التالية لمؤسستك. لكن أولاً، عليك أن تفهم كيف يعمل تحليل المشاعر لصالح عملك.

كيف يكون تحليل المشاعر مفيدًا؟

بينما تعطي وسائل التواصل الاجتماعي لمحة فقط عن كيفية حديث الناس عن علامتك التجارية عبر الإنترنت، فإن تحليل المشاعر يوفر معرفة فورية عن كيفية إدراك الجمهور لعلامتك التجارية ومنتجك. قد تبدو العديد من التغريدات على Twitter إيجابية، ولكن إذا لاحظت أن التعليقات السلبية تفوق الإعجاب بشكل كبير، يمكنك أن تستنتج أن هذا تفاعل أقل من إيجابي.

يمكن لتحليل المشاعر أيضًا أن يمكّن شركتك من استخراج مدخلات العملاء التي لا تقدر بثمن من مصادر البيانات الداخلية. على سبيل المثال، من خلال مراقبة نصوص محادثات العملاء عبر الإنترنت مع ممثلي الخدمة والدعم، يمكن لشركتك أن تكون على دراية بجودة المنتج والسلامة والضمان بشكل أسرع. تشمل الفوائد الأخرى لتحليل المشاعر ما يلي:

• العمل كنقطة حاسمة في تحديد المشاعر تجاه موضوع ما حتى يتمكن فريقك من تطبيق رؤى قابلة للتنفيذ عبر العديد من خطوط الأعمال والمبادرات البحثية.
• توفير الوقت والجهد لفريقك حيث إن عملية استخراج المشاعر مؤتمتة بالكامل.
• الاستفادة من التعلم التكيفي، والذي يمكّن فريقك من تحسين التنبؤات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحديثها بانتظام.
• معالجة كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة بسرعة للتحليل والرؤى في الوقت الفعلي.

توفر كل هذه المزايا لفريقك نظرة شاملة لما يفكر فيه العملاء وكيفية الاستجابة وفقًا لذلك. من هذه الرؤى، يمكنك توجيه الفرق الداخلية مثل خدمة العملاء للمساعدة في تحسين تجربة المستخدم، أو التسويق والفِرق التي تواجه العملاء لإشراك شرائح العملاء بناءً على المشاعر مع المبيعات المستهدفة والتسويق وجهود الدعم.

أمثلة على تحليل المشاعر

أفضل جزء هو أن تحليل المشاعر لا يعمل فقط مع فريق واحد. يمكن لكل فريق استخدام هذه البيانات للتخطيط وفقًا لذلك لكل شيء بدءًا من الحملات التسويقية إلى استراتيجيات التسعير وحتى تلبية الطلبات أو دعم العملاء. نظرًا لأن الفرق المختلفة تتعلم المزيد حول شعور العملاء تجاه المنتج والعلامة التجارية والأعمال، يمكنهم استخدام معرفتهم لتحديد الاستجابات وتحسين العمليات التجارية. يمكنهم أيضًا إعادة تقييم أهداف كل من الشركة وعملائهم، وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها للوصول إلى هذا الهدف.

تتضمن بعض الأمثلة عن كيفية استخدام الفرق لتحليل المشاعر ما يلي:

• المراقبة الاجتماعية والعلامة التجارية. يمكن أن يوفر تحليل تفاعلات العملاء في الوقت الفعلي وتعليقاتهم على قنواتك الاجتماعية حول علامتك التجارية ومنتجك وعملك رؤى حول ما يشعر به عملاؤك حيال الثلاثة. يمكن للشركات أيضًا استخدام تحليل المشاعر للمنتجات السابقة كإجراء لإطلاق منتجات جديدة أو حملات إعلانية أو أخبار عاجلة عن عملك.
• خدمة العملاء. ربما يقوم فريق خدمة العملاء الخاص بك تلقائيًا بفرز مشكلات العملاء إلى عاجلة وليست عاجلة. يضيف تحليل المشاعر طبقة أخرى من خلال تحليل لغة المشكلة وخطورتها في الدردشة أو البريد الإلكتروني، وتسليط الضوء على العملاء المحبطين بشكل خاص للتوسط بشكل أسرع.
• ملاحظات العملاء. تماشيًا مع المراقبة الاجتماعية، تسمع مباشرةً من العميل مدى سلبيًا أو إيجابيًا في إدراكه للمنتج أو العلامة التجارية. يوفر تتبع الكلمات الرئيسية المتعلقة بتعليقات العملاء المباشرة التي تتم مشاركتها على ملفات تعريف الوسائط الاجتماعية، أو أثناء المحادثات عبر الإنترنت مع فرقك، أو من خلال نقاط الاتصال الأخرى، قياسًا شاملاً لنجاح منتجك أو حملتك أو حلك.
• منع حدوث الأزمات. لمراقبة النشر الإعلامي، يمكن لأدوات تحليل المشاعر جمع إشارات للكلمات الرئيسية المحددة مسبقًا في الوقت الفعلي. يمكن لفرق العلاقات العامة أو فريق نجاح العملاء استخدام هذه المعلومات لإبلاغ ردودهم على المنشورات السلبية، وربما تقصير - أو حتى تجنب - أزمة وسائل التواصل الاجتماعي قبل أن تتمكن من تسريعها.
• البحث عن المتجر. لا يكفي فقط أن تعرف كيف يشعر عملاؤك؛ عليك أن تعرف لماذا. إن فهم لماذا، أو لماذا لا، يستجيب العملاء بالطريقة التي تقصدها هو مفتاح التخطيط لخطوتك التالية - سواء من خلال التسويق أو المبيعات أو استجابات الخدمة المباشرة والشخصية.

إن امتلاك أداة يمكنها فهم المشاعر الإنسانية المعقدة أمر بالغ الأهمية لتلقي الملاحظات التي تحتاجها من قاعدة عملائك. في الماضي، كان تحليل المشاعر يتطلب خبرة في العديد من التقنيات، ولكن اليوم، تتيح العديد من الأدوات البرمجية تحليل المشاعر مع القليل من المعرفة أو بدونها.

العثور على أداة تحليل المشاعر المناسبة لشركتك

يجب أن يكون اختيار النظام الأساسي لبيانات العملاء (CDP) مع أداة تحليل آراء متكاملة وذكية أولوية قصوى لعملك. لإنشاء تجارب عملاء متعددة القنوات ناجحة، يحتاج فريقك، وكذلك مؤسستك، إلى CDP مجهزًا بجميع الإمكانيات اللازمة لإنشاء ملفات تعريف عملاء شاملة في الوقت الفعلي. يتضمن ذلك أداة تحليل المشاعر التي يمكن أن تساهم في رؤى جديدة لتحسين إدارة علاقات العملاء والبيانات الأخرى التي جمعتها.

ابحث عن تقنية CDP تستخدم نماذج البرمجة اللغوية العصبية لتحليل آراء العملاء وعواطفهم بدقة وكفاءة. مدربة على مجموعة متنوعة من البيانات من المصادر العامة، يجب أن تكون النماذج قادرة على ترسيخ درجات ثقة العملاء وتحديد مجالات العمل القابلة للتطبيق للتحسينات المستهدفة.