דלג לתוכן הראשי

רכיב גרפי ל‏‫יצירת קשר עם מחלקת המכירות‬ של Dynamics 365

אדם שמסתכל על מחשב נייד וכפי הנראה עסוק בניתוח סנטימנט

מהו ניתוח סנטימנט?

כאשר עסקים משנים באופן דיגיטלי את הפתרונות והתהליכים שלהם, הם גם מגלים שהכרחי לשנות את האופן שבו הם מקיימים אינטראקציה - ובפרט מבינים - את הלקוחות שלהם כדי להצליח.

אבל זה יותר מסתם להציע סקרי לקוחות פשוטים. אתה צריך להיות מעורב באופן פעיל בשיחות על התפיסה של המותג שלך בעיני בסיס הלקוחות שלך. וניתוח סנטימנטים הוא המפתח להבין את זה.


הגדרת ניתוח סנטימנט

ניתוח סנטימנט, הידוע גם ככריית דעות או בינה מלאכותית של רגשות, הוא טכניקת עיבוד שפה טבעית (NLP) שקובעת אם קטע תוכן הוא חיובי, שלילי או ניטרלי. על ידי ניתוח טקסט וסטטיסטיקה, כלי לניתוח סנטימנט יכול להבין מה לקוחות אומרים, איך הם אומרים את זה ולמה הם באמת מתכוונים – הן מנקודת המבט של הפרט והן מנקודת המבט של הציבור.

תחת המטריה של כריית טקסט, ניתוח סנטימנט משמש באופן שגרתי כדי לקבוע את קולו של הלקוח בחומרי משוב ובערוצים כמו ביקורות, סקרים, מאמרים באינטרנט ומדיה חברתית. ככל שהשפה מתפתחת, זה יכול להיות מאתגר יותר ויותר להבין את הכוונה דרך הערוצים הללו, וברירת מחדל של הגדרות מילוניות עלולה להוביל לקריאה לא מדויקת.

בעזרת כלי ניתוח סנטימנט המבוססים על אלגוריתם המותאם לקולות הלקוחות שלך, אתה יכול לחשוף מה הלקוחות שלך רוצים וצריכים מהמוצר, השירות או הפתרון שלך וכיצד המגמה של הדעות שלהם משתנה לאורך זמן.

כמה סוגים לניתוח סנטימנט הם:

  • מבוסס היבטים—תוכלו להגדיר באופן ספציפי את הנושאים שהלקוחות שלכם דנים עליהם, כמו מחירי מוצרים בביקורות מקוונות, וגם את הסנטימנט של לקוחות בודדים.
  • זיהוי רגשות—איתור רגשות על ידי שיוך מילים מסוימות לסנטימנט מסוים.
  • פירוט-נתח סנטימנט על פני קטגוריות קוטביות (חיובי מאוד, חיובי, ניטרלי, שלילי או שלילי מאוד) כדי לסייע בקביעת דעות הלקוחות ברמות מפורטות יותר.
  • כוונה—הגדר את כוונת הלקוחות שלך כך שתוכל להבין אם הם רוכשים או חוקרים ואם תצטרך לעקוב ולטרגט אותם מאוחר יותר.

כיצד נעשה שימוש בניתוח סנטימנט

באופן מסורתי, עסקים הסתמכו על שאלונים וסקרים כדי לאמוד את דעת הלקוחות. לדוגמה, סקר ה-Net Promoter Score (NPS) כימת והעריך את המידע המצטבר הדרוש כדי למדוד את נכונות הלקוחות להמליץ על עסק. למרות שהוא בעל ערך, חסרה לו היכולת לספק תובנות מעמיקות יותר על חוויות הלקוח - כמו בעת ביצוע רכישות – בערוצים הדיגיטליים שלך.

אבל ניתוח סנטימנט יכול לגשר על הפער הזה.

בעת ניטור, זיהוי וחילוץ דעות וסנטימנט של לקוחות מטקסט, ניתוח סנטימנט יכול לעזור בחשיפת המשמעות שמאחורי כל תגובה, הערת 'אהבתי' ברשת החברתית, רעיון, תלונה ושאילתה. הניתוח יכול לסייע לך להתאים את עצמך לצורכי הלקוח המשתנים.

באמצעות ניתוח של הנתונים שנאספו, תקבלו סיכום של התגובה של כל לקוח, וכן כל משוב נוסף שיכול לעזור לעצב את התפיסה הציבורית של המוצר או של העסק שלך. כאשר נתונים אלה ממוקמים על ספקטרום סנטימנט חיובי, ניטרלי או שלילי, אתה יכול לראות מה הניע את הלקוח להצהיר את ההצהרה הזו – לחשוף את הדעות שמעצבות את הסנטימנט והרגשות של הלקוח כלפי נושא ספציפי.

דעות אלו מסווגות לאחר מכן כישירות ("מוצר זה הוא הטוב ביותר שאי פעם השתמשתי בו!") או השוואתיות ("מוצר A השתלב טוב יותר עם הארגון שלי מאשר מוצר B."). על אף שלעתים קרובות קל לפרש את הדעות האלה, חשוב לציין גם שחלקן ידרשו בדיקה נוספת. סיווגים כגון מרומז ("העסק יודע מה עליו לעשות כדי לשפר את המוצר הזה") ומפורש ("תכונה A קלה לשימוש"), וכן רצף מילים חיוביות המכיל מילה שלילית, עשויים להיות קשים לניתוח ועשויים לדרוש סקירה ידנית או התאמות למודל הסנטימנט שלך.

כאשר מילות המפתח והביטויים האלה בנוגע לאופן שבו אחרים מרגישים לגביך מתגלים, הם יכולים לעזור לך לתכנן את השלב הבא של הארגון שלך. אבל ראשית, עליך להבין איך ניתוח סנטימנט פועל כדי להיטיב עם העסק שלך.


הבנת האופן שבו פועל ניתוח סנטימנט

ניתוח סנטימנט משתמש במספר טכנולוגיות כדי לזקק את כל מילות הלקוחות שלך לפריט יחיד וישים. התהליך של ניתוח סנטימנט מורכב מארבעה שלבים:

  1. חלוקת הטקסט לרכיבים: משפטים, ביטויים, אסימונים וחלקי דיבור.
  2. זיהוי כל ביטוי ורכיב.
  3. הקצאת ניקוד סנטימנט חיובי או שלילי לכל ביטוי.
  4. שילוב ציונים עבור ניתוח סנטימנט סופי.

כדי לבנות ספריית סנטימנט, אתה והצוות שלך צריכים להוסיף לזיכרון מילים וביטויים תיאוריים ולהקצות להם משקל סנטימנט. באמצעות ניקוד ידני, הצוות שלך יחליט כמה חזקה או חלשה כל מילה צריכה להיות, ואת הקוטביות של ציון הביטוי המתאים, תוך ציון אם הוא חיובי, שלילי או ניטרלי. מנועי ניתוח סנטימנט רב-לשוניים חייבים גם לשמור על ספריות ייחודיות עבור כל שפה שבה הם תומכים באמצעות ניקוד עקבי, הוספה של ביטויים חדשים והסרה של מונחים לא רלוונטיים.

ניתוח סנטימנט יכול לזקק גישות אלה לשלוש קטגוריות שונות:

עבר אוטומציה

שילוב של אלגוריתמים סטטיסטיים, NLP ולמידת מכונה לזיהוי סנטימנט. המערכת מאומנת לשייך קלט לפלט תואם, כלומר, לשייך טקסט של לקוח לקוטביות. המכונות מסווגות עם נתוני הקלט ויכולות להסתגל לאורך זמן לאחר הכשרה. ניתן לבדוק זאת עם נתונים נוספים כדי לספק תחזיות טובות יותר.

מבוסס-כללים

ניתוח הסנטימנט הפשוט ביותר משתמש במילונים או בלקסיקונים כדי לחקור מילים וביטויים ולקבוע את הסנטימנט הקשור אליהם. סוג זה של גישה עובד היטב עם דעות ישירות ומפורשות. מערכת זו אמנם מהירה וקלה לשימוש, אך לעתים רחוקות היא מביאה בחשבון את האופן שבו מילים משולבות ברצף. צוותים צריכים להוסיף כללים לדעות השוואתיות, מכיוון ששיטה זו אינה מאפשרת להבין בקלות דעות מרומזות.

היברידי

שילוב של מערכות מבוססות כללים ואוטומטיות פירושו שאתה יכול להשיג את הדיוק הדרוש כדי להבין את הלקוחות שלך. זוהי המערכת החזקה ביותר משום שהיא מכילה את המידע הרגשי שנאסף מלקסיקונים, שניתן להתאים לאורך זמן.


כיצד ניתוח סנטימנט הוא שימושי?

בעוד שהמדיה החברתית נותנת רק הצצה לאופן שבו אנשים מדברים על המותג שלך באינטרנט, ניתוח סנטימנט מספק ידע מיידי על האופן שבו הציבור תופס את המותג ואת המוצר שלך. ציוצים חוזרים רבים ב-Twitter עשויים להיראות חיוביים, אבל אם אתה מבחין בכך שההערות השליליות גוברות על סימוני 'אהבתי' באופן דרסטי, באפשרותך להסיק שזו אינטראקציה לא חיובית.

ניתוח סנטימנט יכול גם לאפשר לחברה שלך לחלץ מידע רב מלקוחות ממקורות נתונים פנימיים. לדוגמה, על ידי ניטור תמלולי צ'אטים מקוונים של לקוחות עם נציגי שירות ותמיכה, החברה שלך יכולה להיות מודעת מהר יותר לבעיות הנוגעות לאיכות המוצר, לבטיחות ולאחריות. יתרונות נוספים של ניתוח סנטימנט כוללים:

  • משמש כנקודה קריטית לזיהוי רגשות לגבי נושא כך שהצוות שלך יוכל להחיל תובנות ישימות במספר ענפים עסקיים ויוזמות מחקר.
  • חיסכון של זמן ומאמצים לצוות שלך משום שתהליך חילוץ הסנטימנטים הוא אוטומטי לגמרי.
  • ניצול למידה מסתגלת, שמאפשרת לצוות שלך למטב, לפתור בעיות ולרענן חיזויים באופן קבוע.
  • עיבוד כמויות עצומות של נתונים לא מובנים במהירות עבור ניתוח ותובנות בזמן אמת.

כל היתרונות האלה מעניקים לצוות שלך מבט כולל על התפיסה של הלקוחות שלך ומאפשרים לך להגיב בהתאם. בעזרת שימוש בתובנות אלה, תוכל להדריך צוותים פנימיים כמו שירות לקוחות, כדי לעזור בשיפור חוויית המשתמש, או צוותי שיווק וצוותים המטפלים בלקוחות, על מנת ליצור קשר עם פלחי לקוחות המבוסס על הסנטימנט באמצעות אמצעי מכירות, שיווק ותמיכה ייעודיים.


דוגמאות לניתוח סנטימנט

החלק הטוב ביותר הוא שניתוח סנטימנט עובד עבור יותר מצוות בודד. כל צוות יכול להשתמש בנתונים האלה כדי לתכנן בהתאם לכל דבר, בין אם זה קמפיינים שיווקיים, אסטרטגיות תמחור, מילוי הזמנות או תמיכת לקוחות. ככל שצוותים שונים לומדים יותר על איך הלקוחות מרגישים לגבי המוצר, המותג והעסק, הם יכולים להשתמש בידע שלהם כדי לבחור את התגובות שלהם ולייעל את הפעולות העסקיות. הם עשויים גם להעריך מחדש את היעדים של העסק ושל הלקוח שלהם, ולהגדיר אילו פעולות לנקוט כדי להגיע ליעד זה.

דוגמאות מסוימות לאופן שבו צוותים משתמשים בניתוח סנטימנט כוללות:

  • ניטור מותג ורשתות חברתיות. ניתוח בזמן אמת של אינטראקציות עם לקוחות והערות בערוצים החברתיים שלך לגבי המותג, המוצר והעסק שלך, יכול להציע תובנות לגבי האופן שבו הלקוחות שלך מרגישים לגבי שלושתם. חברות יכולות גם להשתמש בניתוח סנטימנט של מוצרים קודמים כמדד להשקת מוצרים חדשים, קמפיינים פרסומיים או חדשות לגבי העסק שלך.
  • שירות לקוחות. צוות שירות הלקוחות שלך כנראה ממיין אוטומטית בעיות של לקוחות לדחופות ולא דחופות. ניתוח סנטימנט מוסיף נדבך נוסף באמצעות ניתוח השפה וחומרת הבעיה בצ'אט או בדוא"ל, ומדגיש לקוחות מתוסכלים במיוחד לגישור מהיר יותר.
  • משוב מלקוחות. בהתאם לניטור חברתי, אתה יכול לשמוע ישירות מהלקוח עד כמה הוא תופס מוצר או מותג בצורה שלילית או חיובית. מעקב אחר מילות מפתח הקשורות למשוב ישיר של לקוחות המשותף בפרופילי מדיה חברתית, במהלך צ'אטים מקוונים עם הצוותים שלך, או דרך נקודות מגע אחרות מספק מדידה כוללת של הצלחת המוצר, הקמפיין או הפתרון שלך.
  • מניעת משברים. כדי לפקח על פרסום במדיה, כלי ניתוח סנטימנט יכולים לאסוף אזכורים של מילות מפתח מוגדרות מראש בזמן אמת. צוותי יחסי הציבור או הצלחת הלקוח שלך יכולים להשתמש במידע זה כדי לעדכן את התגובות שלהם לפוסטים שליליים, כדי לקצר - או אפילו למנוע - משבר במדיה החברתית לפני שהוא תופס תאוצה.
  • מחקר שוק. זה לא מספיק רק לדעת איך הלקוחות שלך מרגישים; אתה צריך לדעת מה הסיבה. הבנת הסיבה שלקוחות מגיבים או לא מגיבים כפי שהתכוונת היא המפתח לתכנון המהלך הבא שלך - בין אם באמצעות שיווק, מכירות או תגובות שירות ישירות ומותאמות אישית.

שימוש בכלי שיכול להבין רגשות אנושיים מורכבים הוא קריטי לקבלת המשוב שאתה צריך מבסיס הלקוחות שלך. בעבר, ניתוח סנטימנט דרש מומחיות במספר טכנולוגיות, אך כיום, מספר כלי תוכנה מאפשרים ניתוח סנטימנט מבלי שנדרש ידע רב בכך.


מציאת כלי ניתוח הסנטימנט המתאים עבור העסק שלך

בחירת פלטפורמת נתוני לקוחות (CDP) עם כלי משולב וחכם לניתוח סנטימנט צריכה להיות בראש סדר העדיפויות של העסק שלך. כדי ליצור חוויות מוצלחות של לקוחות בכל הערוצים, הצוות שלך, כמו גם הארגון שלך, זקוקים ל-CDP המצויד בכל היכולות הדרושות ליצירת פרופילי לקוחות הוליסטיים בזמן אמת. זה כולל כלי לניתוח סנטימנטים שיכול לתרום תובנות חדשות לאופטימיזציה ניהול קשרי גומלין של לקוחות ונתונים אחרים שאספתם.

חפש CDP שמבוסס על מודלים של NLP כדי לנתח בצורה מדויקת ויעילה את הדעות והרגשות של הלקוחות. המודלים, המאומנים על מגוון נתונים ממקורות ציבוריים, צריכים להיות מסוגלים לייצר ציוני סנטימנט של לקוחות ולזהות תחומים עסקיים רלוונטיים לשיפורים ממוקדים.

התחל את ניתוח הסנטימנט שלך עם Microsoft Dynamics 365

עם Customer Insights של Dynamics 365, אתה יכול להכיר את הלקוחות שלך טוב יותר מאי-פעם, עם פרופילים רב-ממדיים שעוזרים לך לספק חוויות מותאמות אישית. הפעל תובנות בזמן אמת במסעות לקוחות שעברו אופטימיזציה כדי למקסם את ערך חיי הלקוח. גלה את הערך של נתוני הלקוחות שלך עם תחזיות נקודתיות לגבי הגברת הסנטימנט החיובי אצל הלקוחות.