ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
คนหนึ่งคนกำลังดูคอมพิวเตอร์แล็ปท็อป น่าจะกำลังทำการวิเคราะห์ความคิดเห็น

การวิเคราะห์ความคิดเห็นคืออะไร

ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เปลี่ยนโซลูชันและกระบวนการของตนให้กลายเป็นระบบดิจิทัล พวกเขายังพบว่ามีความจำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อให้ประสบความสำเร็จ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เปลี่ยนวิธีในการทำความเข้าใจลูกค้า

แต่เป็นมากกว่าการนำเสนอแบบสำรวจลูกค้าธรรมดาๆ คุณต้องมีส่วนร่วมในการสนทนาอย่างกระตือรือร้น ว่าฐานลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรกับแบรนด์ของคุณ และการวิเคราะห์ความคิดเห็นก็เป็นกุญแจสำคัญที่จะทำให้คุณรู้ได้


การกำหนดการวิเคราะห์ความคิดเห็น

การวิเคราะห์ความคิดเห็น หรือที่เรียกว่าการทำเหมืองความคิดเห็นหรือปัญญาประดิษฐ์ด้านอารมณ์ เป็นเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่จะเป็นตัวกำหนดว่าเนื้อหานั้นๆ เป็นบวก เป็นลบ หรือเป็นกลาง ด้วยการวิเคราะห์ข้อความและสถิติ เครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นจะสามารถเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูด วิธีที่พวกเขาพูด และความหมายที่แท้จริง ทั้งจากมุมมองส่วนบุคคลและมุมมองสาธารณะ

ภายใต้การใช้การทำเหมืองข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะถูกใช้เป็นประจำเพื่อพิจารณาเสียงสะท้อนของลูกค้าในสื่อและช่องทางที่เปิดให้แส้งข้อคิดเห็น เช่น รีวิว แบบสำรวจ บทความบนเว็บ และโซเชียลมีเดีย เมื่อภาษามีวิวัฒนาการ การทำความเข้าใจเจตนาผ่านช่องทางเหล่านี้อาจกลายเป็นเรื่องท้าทายมากขึ้น และการกำหนดตัวเลือกอัตโนมัติให้กับคำจำกัดความในพจนานุกรมอาจนำไปสู่การอ่านผลที่ไม่ถูกต้อง

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นตามอัลกอริทึมที่ปรับตามเสียงสะท้อนของลูกค้า คุณจะสามารถทราบได้ถึงอะไรที่จำเป็นสำหรับลูกค้าและลูกค้าต้องการอะไรจากผลิตภัณฑ์ บริการ หรือโซลูชันของคุณ และดูว่าความคิดเห็นของพวกเขามีแนวโน้มหรือเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

  • ตามแง่มุม—กำหนดสิ่งที่ลูกค้าของคุณกำลังพูดถึงเป็นพิเศษ เช่น ราคาสินค้าในรีวิวออนไลน์ ตลอดจนความคิดเห็นของลูกค้าแต่ละราย
  • การจับอารมณ์ความรู้สึก—รับรู้อารมณ์ต่างๆ ด้วยการเชื่อมโยงคำบางคำกับความรู้สึกใดความรู้สึกหนึ่งโดยเฉพาะ
  • ละเอียด—วิเคราะห์ความคิดเห็นตามหมวดหมู่ของขั้วอารมณ์ (บวกมาก บวก เป็นกลาง ลบ หรือลบมาก) เพื่อช่วยระบุความคิดเห็นของลูกค้าในระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้น
  • เจตนา—ระบุเจตนาของลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณเข้าใจว่าพวกเขากำลังทำการซื้อหรือค้นหาข้อมูลอยู่หรือไม่ และคุณจะต้องติดตามและกำหนดเป้าหมายในภายหลังหรือไม่

การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้งานอย่างไร

เดิมที ธุรกิจต่างๆ จะอาศัยการทำแบบสอบถามและแบบสำรวจเพื่อวัดความคิดเห็นของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แบบสำรวจ Net Promoter Score (NPS) จะช่วยรวบรวมและประเมินข้อมูลที่จำเป็นในการวัดความเต็มใจของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจที่แนะนำ แม้ว่ามีคุณค่า แต่ก็อาจขาดความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า เช่น ตอนที่ทำการซื้อ ภายในช่องทางดิจิทัลต่างๆ ของคุณ

แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถอุดช่องว่างนั้นได้

ในการตรวจสอบ ระบุ และดึงความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าออกจากข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถช่วยเปิดเผยความหมายที่ซ่อนอยู่ในความคิดเห็นแต่ละรายการ การกดถูกใจในโซเชียลมีเดีย ไอเดีย การร้องเรียน และการสอบถาม รวมไปถึงช่วยให้คุณพร้อมตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของลูกค้าของคุณ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมไว้นั้น คุณจะได้รับผลสรุปของปฏิกิริยาของลูกค้าแต่ละราย รวมถึงคำติชมเพิ่มเติมอื่นๆ ที่อาจช่วยกำหนดรูปแบบการรับรู้ของสาธารณชนต่อผลิตภัณฑ์หรือธุรกิจของคุณ เมื่อข้อมูลนี้อยู่ในขอบเขตของความคิดเห็นในเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ คุณจะสามารถเห็นสิ่งที่ผลักดันให้ลูกค้าสร้างข้อความนั้น ซึ่งเผยให้เห็นความคิดเห็นที่อธิบายอารมณ์และความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง

จากนั้น ความคิดเห็นเหล่านี้จะถูกจัดประเภทว่าเป็นแบบโดยตรง (“ผลิตภัณฑ์นี้ดีที่สุดที่ฉันเคยใช้”) หรือแบบเปรียบเทียบ (“ผลิตภัณฑ์ A ผสานรวมกับองค์กรของฉันได้ดีกว่าผลิตภัณฑ์ B”) แม้ว่าสิ่งเหล่านี้มักจะง่ายต่อการตีความ แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบด้วยว่าบางอย่างอาจต้องพิจารณาเพิ่มเติม การจัดประเภท เช่น โดยนัย (“ธุรกิจรู้ว่าต้องทำอะไรเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์นี้”) และชัดเจน (“คุณลักษณะ A ใช้งานง่าย”) รวมถึงลำดับคำที่เป็นบวกแต่มีคำเชิงลบอาจวิเคราะห์ได้ยากและอาจต้องมีการตรวจสอบหรือปรับเปลี่ยนรูปแบบการวิเราะห์ความคิดเห็นของคุณโดยเจ้าหน้าที่

แต่เมื่อพบคำและวลีสำคัญเหล่านี้ที่เกี่ยวกับความรู้สึกของผู้อื่นที่มีต่อคุณ จะสามารถช่วยคุณวางแผนสำหรับก้าวต่อไปขององค์กรได้ แต่ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร


ทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้เทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อกลั่นกรองคำพูดของลูกค้าทั้งหมดให้เป็นรายการเดียวที่สามารถดำเนินการได้ กระบวนการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีสี่ขั้นตอน ดังนี้:

  1. การแบ่งข้อความออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ ได้แก่ ประโยค วลี โทเค็น และประเภทของคำต่างๆ
  2. การระบุแต่ละวลีและองค์ประกอบ
  3. การกำหนดคะแนนความคิดเห็นให้กับแต่ละวลีด้วยคะแนนบวกหรือลบ
  4. การรวมคะแนนสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นในขั้นสุดท้าย

การจดจำคำและวลีที่สื่อความหมายเพื่อกำหนดน้ำหนักของความรู้สึก คุณและทีมของคุณสามารถสร้างคลังความคิดเห็นได้ โดยการให้คะแนนด้วยตนเอง ทีมของคุณจะตัดสินใจว่าแต่ละคำควรมีน้ำหนักมากน้อยเพียงใด และขั้วอารมณ์ของคะแนนวลีที่สอดคล้องกัน โดยสังเกตว่าคำนั้นเป็นคำเชิงบวก เชิงลบ หรือกลางๆ เครื่องมือการวิเคราะห์ความคิดเห็นหลายภาษายังต้องรักษาไลบรารีที่ไม่ซ้ำกันสำหรับทุกภาษาที่รองรับผ่านการให้คะแนนที่สอดคล้องกัน วลีใหม่ และการนำคำที่ไม่เกี่ยวข้องออก

การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถกลั่นกรองวิธีการเหล่านี้ออกเป็นสามประเภทที่แตกต่างกัน:

อัตโนมัติ

การผสมผสานระหว่างสถิติ, NLP และอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อระบุความคิดเห็น ระบบได้รับการฝึกให้เชื่อมโยงอินพุตกับเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน กล่าวคือ ข้อความของลูกค้าที่มีขั้วอารมณ์ เครื่องจักรจะถูกจัดประเภทด้วยข้อมูลที่ป้อนเข้าและสามารถปรับได้เมื่อผ่านการฝึกแล้ว สามารถทดสอบได้ด้วยข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อให้การคาดคะเนดีขึ้น

ตามกฎ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาที่สุดจะใช้พจนานุกรมหรือศัพท์เฉพาะสาขาเพื่อสำรวจคำและวลีและกำหนดความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง วิธีการประเภทนี้ใช้ได้ดีกับความคิดเห็นที่ตรงและมีความชัดเจน แม้ว่าระบบนี้จะรวดเร็วและใช้งานง่าย แต่ก็ไม่ค่อยจะพิจารณาว่าคำต่างๆ ถูกรวมเป็นลำดับอย่างไร ทีมจำเป็นต้องเพิ่มกฎสำหรับความคิดเห็นเปรียบเทียบ เนื่องจากวิธีนี้ไม่สามารถเข้าใจความคิดเห็นที่บอกเป็นนัยได้

ไฮบริด

การผสมผสานทั้งระบบแบบตามกฎและระบบอัตโนมัติหมายความว่าคุณจะได้รับความแม่นยำและถูกต้องที่คุณต้องการเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าของคุณอย่างแท้จริง นี่เป็นระบบที่ทรงพลังที่สุด เนื่องจากมีข้อมูลทางอารมณ์ที่รวบรวมจากศัพท์เฉพาะทางต่างๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้เมื่อเวลาผ่านไป


การวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์อย่างไร

แม้ว่าโซเชียลมีเดียจะให้ข้อมูลคร่าวๆ ได้ว่าผู้คนพูดถึงแบรนด์ของคุณทางออนไลน์อย่างไร แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะทำให้รู้ได้ทันทีว่าสาธารณชนรับรู้ถึงแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร การรีทวีตบน Twitter จำนวนมากอาจดูเหมือนเป็นสิ่งที่ดี แต่ถ้าคุณสังเกตเห็นว่าความคิดเห็นเชิงลบมีมากกว่าอย่างมาก คุณสามารถสรุปได้ว่านั้นเป็นปฏิสัมพันธ์ที่ต่ำกว่าเชิงบวก

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ความคิดเห็นยังช่วยให้บริษัทของคุณสามารถแยกข้อมูลที่ลูกค้าป้อนเข้ามาจากแหล่งข้อมูลภายในได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น โดยการตรวจสอบการถอดความแชทออนไลน์ของลูกค้ากับเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการและฝ่ายสนับสนุน บริษัทของคุณสามารถรับทราบปัญหาด้านคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความปลอดภัย และการรับประกันได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ประโยชน์อื่นๆ ของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

  • ทำหน้าที่เป็นจุดสำคัญในการระบุอารมณ์ที่มีต่อหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งเพื่อให้ทีมของคุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ในหลายกลุ่มธุรกิจและโครงการวิจัยต่างๆ
  • ประหยัดเวลาและความพยายามในทีมของคุณ เนื่องจากกระบวนการดึงความคิดเห็นเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยสมบูรณ์
  • การใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบปรับตัว ซึ่งช่วยให้ทีมของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ แก้ไขปัญหา และรีเฟรชการคาดคะเนได้อย่างสม่ำเสมอ
  • การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากอย่างรวดเร็วสำหรับการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

ประโยชน์ทั้งหมดเหล่านี้ช่วยให้ทีมของคุณมีมุมมองที่ครอบคลุมถึงสิ่งที่ลูกค้าคิดและวิธีตอบสนองตามนั้น จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถแนะนำทีมภายใน เช่น ฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ หรือทีมการตลาดและทีมที่ต้องติดต่อกับลูกค้าโดยตรงเพื่อมีส่วนร่วมกับกลุ่มลูกค้าตามข้อมูลความคิดเห็นด้วยความพยายามด้านการขาย การตลาด และการสนับสนุนอย่างมีเป้าหมาย


ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความคิดเห็น

ส่วนที่ดีที่สุดคือการวิเคราะห์ความคิดเห็นไม่ได้ใช้งานได้สำหรับทีมเดียวเท่านั้น ทุกทีมสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวางแผนทุกอย่างได้ตั้งแต่แคมเปญการตลาด กลยุทธ์การกำหนดราคา ไปจนถึงการดำเนินการตามคำสั่งซื้อหรือการช่วยเหลือลูกค้า เมื่อทีมต่างๆ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์ แบรนด์ และธุรกิจ พวกเขาสามารถใช้ความรู้เพื่อพิจารณาการตอบสนองและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ พวกเขาอาจทำการประเมินเป้าหมายของทั้งธุรกิจและลูกค้าใหม่ และกำหนดว่าต้องดำเนินการอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้น

ตัวอย่างวิธีที่ทีมใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

  • การเฝ้าติดตามสื่อสังคมออนไลน์และแบรนด์ การวิเคราะห์การโต้ตอบและความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และธุรกิจของคุณแบบเรียลไทม์ในช่องทางสื่อสังคมออนไลน์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับทั้งสามอย่างนี้ บริษัทยังสามารถใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ก่อนหน้าเป็นวิธีการประเมินในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ แคมเปญโฆษณา หรือข่าวด่วนเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ
  • ส่วนบริการลูกค้า ทีมส่วนบริการลูกค้าของคุณอาจแยกปัญหาของลูกค้าออกเป็นกรณีเร่งด่วนและไม่เร่งด่วนโดยอัตโนมัติ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเพิ่มระดับขึ้นมาอีกขั้นด้วยการวิเคราะห์ภาษาและความรุนแรงของปัญหาในแชทหรืออีเมล โดยเน้นลูกค้าที่ผิดหวังเป็นพิเศษเพื่อการไกล่เกลี่ยที่เร็วขึ้น
  • ข้อคิดเห็นของลูกค้า จากการติดตามทางสื่อสังคมออนไลน์ คุณจะได้ยินโดยตรงจากลูกค้าว่าพวกเขามองผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ในแง่ลบหรือแง่บวกอย่างไร การติดตามคำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับข้อคิดเห็นของลูกค้าโดยตรงที่มีการแชร์บนโปรไฟล์สื่อสังคมออนไลน์ ระหว่างการสนทนาออนไลน์กับทีมของคุณ หรือผ่านช่องทางติดต่ออื่นๆ เป็นตัววัดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ แคมเปญ หรือโซลูชันโดยรวมของคุณ
  • การป้องกันวิกฤต ในการตรวจสอบการเผยแพร่สื่อ การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถรวบรวมการกล่าวถึงคำสำคัญที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในแบบเรียลไทม์ได้ ทีมประชาสัมพันธ์หรือทีมที่ดูแลในเรื่องความความสำเร็จของลูกค้าสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อแจ้งคำตอบของพวกเขาต่อโพสต์เชิงลบ ซึ่งอาจจะทำให้วิกฤตทางสื่อสังคมออนไลน์สั้นลงหรืออาจหลีกเลี่ยงได้ก่อนที่จะกระจายไปอย่างรวดเร็ว
  • การวิจัยตลาด การรู้ว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรนั้นไม่เพียงพอ คุณจำเป็นต้องรู้สาเหตุด้วย การทำความเข้าใจว่าทำไม หรือเพราะเหตุใด ลูกค้าถึงได้ตอบสนองในแบบที่คุณตั้งใจไว้นั้นนับว่าเป็นกุญแจสำคัญในการวางแผนก้าวต่อไปของคุณ ไม่ว่าจะผ่านการตลาด การขาย หรือการตอบสนองด้านบริการโดยตรงและเป็นส่วนตัว

การมีเครื่องมือที่สามารถทำความเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ที่ซับซ้อนนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับข้อคิดเห็นที่คุณต้องการจากฐานลูกค้าของคุณ ในอดีต การวิเคราะห์ความคิดเห็นนั้นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในด้านเทคโนโลยีหลายอย่าง แต่ในปัจจุบัน เครื่องมือซอฟต์แวร์หลายตัวช่วยให้สามารถการวิเคราะห์ความคิดเห็นโดยแทบไม่ต้องมีความรู้เลย


ค้นหาเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ

การเลือกแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ที่มีเครื่องมือการวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ผสานรวมเข้าด้วยกันควรมีความสำคัญสูงสุดสำหรับธุรกิจของคุณ ในการสร้างประสบการณ์ลูกค้าช่องทาง omni ที่ประสบความสำเร็จ ทีมงานของคุณและองค์กรของคุณจำเป็นต้องมี CDP ที่มีความสามารถทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบองค์รวมและเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพ การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า และข้อมูลอื่นๆ ที่คุณรวบรวมไว้

หา CDP ที่ใช้แบบจำลอง NLP เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและอารมณ์ของลูกค้าอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ โมเดลดังกล่าวควรสร้างคะแนนความคิดเห็นของลูกค้าและระบุขอบเขตทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องสำหรับการปรับปรุงตามเป้าหมายด้วยการฝึกอบรมจากข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ

เริ่มการวิเคราะห์ความคิดเห็นด้วย Microsoft Dynamics 365

ด้วย Dynamics 365 Customer Insights คุณจะรู้จักลูกค้าของคุณเป็นอย่างดีแบบที่ไม่เคยเป็นมาก่อนด้วยโปรไฟล์หลายมิติที่ช่วยให้คุณมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละคน เปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริงตลอดการเดินทางของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม เพื่อเพิ่มมูลค่าตลอดระยะเวลาที่เป็นลูกค้าให้ได้มากที่สุด ปลดล็อกมูลค่าของข้อมูลลูกค้าของคุณด้วยการคาดคะเนล่วงหน้าเกี่ยวกับวิธีเพิ่มความคิดเห็นเชิงบวกของลูกค้า