Hva er sentimentanalyse?

Hvordan sentimentanalyse brukes

Tradisjonelt svarte virksomheter på spørreskjemaer og undersøkelser for å måle kundens mening. Undersøkelsen Net Promoter Score (NPS) samlet og vurderte informasjon som trengtes for å måle kundenes vilje til å anbefale en virksomhet. Selv om den er verdifull, kan den mangle muligheten til å gi dypere innsikt i kundeopplevelser, som ved kjøp, i de ulike digitale kanalene.

Sentimentanalyse kan imidlertid redusere denne avstanden.

Ved å overvåke, identifisere og trekke ut kundenes meninger og sentimenter fra tekst kan sentimentanalyse bidra til å avdekke meningen bak hver kommentar, hvert likerklikk på sosiale medier, hvert forslag, hver klage og hver spørring. Det hjelper deg også med å betjene kundenes stadig endrende behov.

Ved å analysere dataene som er samlet inn, får du et sammendrag av hver kundes reaksjon samt eventuell annen tilbakemelding som kan bidra til å forme den offentlige oppfatningen av produktet eller virksomheten. Når disse dataene er plassert på en positiv, nøytral eller negativ sentimentskala, kan du se hva som gjorde at kundene sa det vedkommende sa – noe som avslører meningene som beskriver kundens sentimenter og følelser mot et bestemt emne.

Disse meningene klassifiseres deretter som direkte («Dette produktet er det beste jeg har brukt!») eller komparative («Produkt A integreres bedre med organisasjonen min enn produkt B.»). Selv om disse ofte er enkle å tolke, er det viktig også å legge merke til at du må se nærmere på noen. Klassifisering som implisitte («Virksomheten vet hva den må gjøre for å forbedre dette produktet.») og eksplisitte («Funksjon A er enkel å bruke.») samt ordsekvensene som er positive, men som inneholder et negativt ord, kan være vanskelige å analysere og kan kreve noe manuell gjennomgang eller justering i sentimentmodellene.

Når disse nøkkelordene og -frasene om hva andre mener om virksomheten oppdages, kan det hjelpe deg med å planlegge organisasjonens neste trekk. Først må du imidlertid forstå hvordan sentimentanalyse fungerer for at det skal være til nytte for virksomheten.

Hvordan er sentimentanalyse nyttig?

Sosiale medier gir deg bare et overblikk av hvordan folk snakker om merket på nettet, men sentimentanalyse gir umiddelbart kunnskap om hvordan offentligheten anser både merket og produktet. Mange retweeter på Twitter kan se positivt ut, men hvis du legger merket til at likerklikkene er drastisk mye høyere enn de negative kommentarene, kan du konkludere med en mindre positiv samhandling.

Sentimentanalyse kan også gjøre virksomheten i stand til å trekke ut verdifulle kundedata fra interne datakilder. Ved å overvåke utskrifter av kundenes nettprater med service- og støtterepresentanter kan virksomheten for eksempel raskere bli klar over problemer med produktkvalitet, sikkerhet og garanti. Andre fordeler med sentimentanalyse omfatter følgende:

• Det kan fungere som et viktig punkt i å identifisere følelsene mot et emne slik at teamet kan bruke praktisk innsikt i flere bransjer og forskningsinitiativer.
• Det sparer teamet tid og innsats siden sentimentuttrekkingsprosessen er helautomatisert.
• Det drar nytte av adaptiv læring noe som gjør medarbeiderne i stand til regelmessig å optimalisere feilsøking og oppdatere prediksjoner.
• Det behandler store mengder ustrukturerte data raskt for sanntidsanalyse og -innsikt.

Alle disse fordelene gir medarbeiderne en omfattende visning av hva kunder tenker og hvordan medarbeiderne skal svare. Fra denne innsikten kan du veilede interne grupper som kundeservice til å hjelpe til med å forbedre brukeropplevelsen eller markedsførings- og kundekontaktgrupper til å kommunisere med kundesegmenter basert på sentiment med målrettet salgs-, markedsførings- og kundestøtteinnsats.

Eksempler på sentimentanalyse

Den beste delen er at sentimentanalyse ikke bare fungerer for én gruppe. Hver gruppe kan bruke disse dataene til å planlegge for alt fra markedsføringskampanjer til prisstrategier til ordreoppfyllelse eller kundestøtte. Etter hvert som ulike grupper lærer mer om hva kundene mener om produktet, merket og virksomheten, kan de bruke kunnskapen til å fastslå svar og optimalisere virksomhetsoperasjoner. De kan også vurdere målene på nytt for både virksomheten og kundene og definere hvilke handlinger som skal tas for å nå målet.

Noen eksempler på hvordan team bruker sentimentanalyse omfatter følgende:

• Sosial overvåking og merkeovervåking. Analyse av kundesamhandlinger og kommentarer i sanntid på de sosiale kanalene om merket, produktet og virksomheten kan gi innsikt i hva kundene mener om alle tre. Virksomheter kan også bruke sentimentanalyse av tidligere produkter som et mål for å lansere nye produkter, annonsekampanjer eller nyheter om virksomheten.
• Kundeservice. Kundeservicearbeiderne sorterer antakelig automatisk kundeproblemer i haster og haster ikke. Sentimentanalyse legger til en nytt lag ved å analysere språket og alvorsgraden av problemet i nettprat eller e-post, noe som fremhever svært frustrerte kunder for raskere retting.
• Kundetilbakemeldinger. I tråd med sosial overvåking hører du direkte fra kunden hvor negativt eller positivt de anser et produkt eller merke. Sporing av nøkkelord knyttet til direkte kundetilbakemelding som deles på sosiale medieprofiler, i løpet av nettprat med medarbeiderne eller gjennom andre berøringspunkter som gir en generell måling av suksessen til produktet, kampanjen eller løsningen.
• Kriseforebygging. For å overvåke mediepublisering kan verktøy for sentimentanalyse samle omtaler med forhåndsdefinerte nøkkelord i sanntid. PR- eller kundesuksessmedarbeidere kan bruke denne informasjonen til å informere svarene på negative innlegg, noe som muligens forkorter, eller hindrer, en krise på sosiale medier før den utvikler seg.
• Markedsforskning. Det er ikke nok å vite hva kundene mener – du må vite hvorfor. Det å forstå hvorfor kunder svarer eller ikke svarer på den måten du har tenkt, er nøkkelen til å planlegge neste trekk – enten gjennom markedsføring, salg eller direkte og tilpassede tjenestesvar.

Det å ha et verktøy som kan forstå komplekse menneskefølelser, er kritisk for å få tilbakemeldingen du trenger fra kundebasen. Tidligere krevde sentimentanalyse ekspertise innen flere teknologier, men i dag muliggjør flere programvareverktøy sentimentanalyse med lite til ingen kunnskap.

Finn det riktige sentimentanalyseverktøyet for virksomheten

Det å velge en kundedataplattform med et integrert, intelligent sentimentanalyseverktøy bør være førsteprioritet for virksomheten. For å opprette vellykkede omnikanalkundeopplevelser trenger medarbeiderne og organisasjonen en kundedataplattform med alle funksjonene som trengs for å generere helhetlige kundeprofiler i sanntid. Dette omfatter et sentimentanalyseverktøy som kan bidra med ny innsikt for å optimalisere kunderelasjonshåndtering og andre data du har samlet inn.

Se etter en kundedataplattform som bruker modeller for naturlig språkbehandling til å analysere kundemeninger og -følelser på en nøyaktig og effektiv måte. Modellene er opplært på en rekke data fra offentlige kilder og skal kunne generere kundesentimentpoengsummer og identifisere aktuelle forretningsområder for målrettede forbedringer.