Извършването на анализ на настроенията за маркетингови кампании може да придаде по-голяма дълбочина на всяка кампания чрез анализиране на точните емоции, мнения и нагласи на клиентите. Въпреки това много от предоставените от него данни могат да бъдат субективни и лесно да бъдат погрешно разбрани. Затова ето как да го направите правилно, какви инструменти да използвате и как да събирате нагласи.

Какво представлява анализът на настроенията на клиентите?

Нагласите на клиентите се отнасят до сбора от мненията на клиентите за дадена марка, услуга или продукт. Настроенията се състоят от мнения, нагласи, емоции и гласност за дадена компания, които могат да се използват за информиране на бъдещите бизнес операции и стратегия. Събирането на клиентски нагласи, т.е. събирането на важна информация за това, което клиентите имат да кажат за дадена марка или продукт, изисква разбиране на емоционалния тон на текстовете. По същество съдържанието и контекстът на мненията са от значение.

Ползите от анализа на настроенията на клиентите включват:

• Помага за събирането на информация, която може да доведе до подобрения и по-добра удовлетвореност на клиентите.
• Следи източниците на мнения на клиентите, за да управлява по-добре репутацията на марката.
• Събира информация за това, което хората харесват във вашата компания и марка, и я използва за подобряване на отношенията с клиентите.
• Създава рамка за разбиране на силните и слабите страни на вашата компания по отношение на конкурентите (която може да бъде допълнително подкрепена с анализ на конкурентите).
• Измерване на ефективността на маркетинговите дейности.
• Изграждането на полезна структура за разбиране на нагласите и поведението на клиентите може да позволи на компаниите да разберат по-добре своята аудитория и как потенциално да обслужват тези, които са извън настоящата им аудитория.

Видове анализ на нагласите

Съществуват 5 вида анализ на нагласите.

• Фин анализ на настроенията
• Откриване на емоции
• Аспектно-базиран анализ на настроенията
• Многоезичен анализ на настроенията
• Анализ на настроенията въз основа на намерения

Анализ на настроенията с фина структура

Финият анализ на нагласите използва по-широк набор от възможности за оценка на нагласите на клиентите, за разлика от обичайната тристепенна скала (положителна, неутрална и отрицателна). Това може да бъде 5-степенна скала (много положителна, положителна, неутрална, отрицателна или много отрицателна) или скала от 1 до 5 звезди. Това може да се види в сайтовете за прегледи и оценки на продукти, които могат да бъдат чудесен източник за много компании.

Този тип нагласи могат да бъдат по-задълбочени и в комбинация с други точки от данни могат да позволят по-задълбочен анализ. Например с помощта на възрастта, пола и други демографски данни можете да разделите нивата на ентусиазъм в различните сегменти.

Откриване на емоции

Вместо да измервате цифров показател за качество, можете да попитате какви емоции предизвиква дадена марка или продукт. Този метод се нарича още лексиконно-базиран метод за анализ на настроенията. Основната му роля е да помогне за изграждането на по-добро емоционално разбиране за компанията и нейните продукти. Това може да бъде особено удобно за разбиране на въздействието на Истории на марката и маркетингови съобщения.

Аспектно-базиран анализ на настроенията

Анализът на нагласите, основан на аспекти, се основава на конкретни аспекти на даден продукт или услуга и на това как клиентите ги оценяват. Той е по-конкретен от цялостното ревю, като позволява на компаниите да сравняват по-подробно неща като спецификации и производителност. Производител на персонални компютри може да тества нещата поотделно, като сравнява живота на батерията, размера на екрана или дори обслужването на клиентите, за да разбере настроенията на клиентите за всеки аспект.

Многоезичен анализ на настроенията

Многоезичният анализ на нагласите сравнява текстове или съдържание на различни езици. Той може да бъде от решаващо значение за глобалните приложения и изграждането на по-глобална марка. Разглеждането на различни езици може също така да осведоми маркетолозите за това как различните култури приемат техните маркетингови послания.

Анализ на настроенията въз основа на намерения

Анализът на настроенията, основан на намерения, разглежда намеренията, които стоят зад даден текст или част от съдържанието. Това може да бъде полезно, за да се види на какъв етап от фунията за продажби се намира клиентът, например по начина, по който говори за даден продукт, или по въпросите, които задава във форумите.

Как да измерваме настроенията на клиентите?

Компаниите често използват нетна оценка на нагласите на клиентите, за да изчислят цялостното мнение на потребителите за тях или за техните продукти. Ето най-лесния метод за изчисляването му:

• Нетни настроения = ((# на положителните споменавания - # на отрицателните споменавания) / Общо споменавания) × 100

Формулата изважда положителните от отрицателните споменавания, след което разделя това число на общия брой споменавания и се изразява в проценти. Показателите за нагласите на клиентите, като например нетните нагласи, могат да измерват широки въпроси, като например положителни мнения за марката, или много тесни въпроси, като например какво е мнението на клиентите за определена функция на даден продукт.

Ето и някои други важни показатели:

Други показатели за настроенията на клиентите

• Точност на настроенията: Това е процентът на правилно идентифицираните настроения при анализа в реално време. Той може да бъде важен, тъй като води до по-надеждна информация за общественото мнение.
• Време за реакция: Времето, необходимо за анализиране и отчитане на данните, като по-краткото време за реакция позволява навременни корекции. Това може да доведе до по-добри съобщения и корекции на стратегията. Измерва се в секунди или минути за всяка точка от данни.
• Обем на обработените данни: Това е броят на обработените публикации или коментари в социалните медии за един час. По-големите обеми дават по-различна представа за тенденциите в настроенията на клиентите. Това се измерва в публикации на час.
• Промяна в общественото мнение: Това е мярка за размера на промяната в положителните или отрицателните нагласи след всякакви действия, които могат да ги повлияят в реално време. Това може да бъде удобен начин за измерване на ефектите от кампании, базирани на настроенията в реално време. Изразява се като процентна промяна в нагласите.
• Промяна в степента на ангажираност: Промяната в ангажираността на потребителите по отношение на харесванията, споделянията и коментарите след прилагането на анализа на настроенията. По-високите нива на ангажираност показват по-добра релевантност и по-добро съответствие с обществените настроения.
• Индекс на общественото доверие: С него се измерва общественото доверие в компаниите или марките, като се използва анализ на настроенията в реално време. Той е от решаващо значение за изследване на отзивчивостта и прозрачността. Най-добре се измерва с проучвания, в идеалния случай с 5-степенни скали за доверие в марката.

Инструменти за анализ на настроенията на клиентите

Съществуват няколко инструмента, които помагат за анализ на настроенията на клиентите:

• Qualtrics: Text iQ на Qualtrics е инструмент за анализ на настроенията с възможности за NLP, който може да анализира неструктурирани данни. С тях могат да се събират данни от различни източници, включително социални медии, проучвания и взаимодействия с отдела за поддръжка на клиенти. Една чудесна функция е автоматичното категоризиране, което може да раздели информацията на теми за по-лесно класифициране. Тя също така сама присвоява оценки на настроенията, което значително улеснява количествената работа.
• Sprout Social: Освен че е стандартна платформа за анализ на социалните медии, Sprout разполага и с програми за анализ на настроенията на клиентите с изкуствен интелект, които могат да превърнат суровите данни в използваема информация. Sprout Social е фантастична за събиране на анализи на социалните медии във всички платформи и канали. Тя може да събира публикации в социалните мрежи, онлайн отзиви и форуми. Разполага с някои инструменти за управление на нагласите с помощта на AI, интелигентни функции и инструменти за автоматизация.
• Chattermill: Единна платформа за разузнаване на клиентите, която използва AI за анализ на обратната връзка. Тя превръща проучванията, отзивите, разговорите за поддръжка и други видове входящи данни за комуникация в мощни прозрения. Събирането на данни от различни канали осигурява единен поглед върху настроенията на марката в едно лесно за четене табло.
• Буфер: Класическият многоканален инструмент, който традиционно се използва за публикуване и планиране, предлага функции, които могат да помогнат за анализ на настроенията. Възможността за маркиране на настроенията в публикациите като ‘отрицателни‘, ’въпросителни‘ или ’поръчкови" помага на марките да сортират разговорите. Това позволява по-добро планиране и приоритизиране на отговорите и категоризиране на информацията.

В рамките на LLM има и множество инструменти за анализ на настроенията на клиентите с изкуствен интелект, тъй като те могат да анализират голяма част от текста незабавно. Въпреки че има много инструменти за ИИ, безплатните и стандартните LLM могат да бъдат чудесни за анализ на текст. Други инструменти за изкуствен интелект могат да бъдат валидна опция за по-разширени функции, ако това е нещо, което вашата компания изисква.

Събиране на информация и обратна връзка от клиентите за анализ

Ако искате да разгледате данните, ето няколко лесни метода:

• Анализ на текста: Тук програмите с изкуствен интелект могат да бъдат полезни. Обикновено се използва методът за събиране и компилиране на отзиви на клиенти, публикации в социалните медии и отговори на проучвания. Анализирайте моделите на ключовите думи и използвайте контекстуален анализ, за да определите как клиентите възприемат компанията и/или марката. Можете също така сами да създадете формуляр за клиентски препоръки, за да съберете задълбочена информация, ако разполагате с необходимите възможности.
• Анализ на речта: Инструментите на изкуствения интелект помагат да се анализират гласовите записи, предоставяйки много възможности, които може би не са били възможни при предишните поколения технологии. Те могат да се използват при обаждания за обслужване на клиенти, разговори за продажби и взаимодействия с виртуални асистенти. Те могат да бъдат добри в улавянето на тона, нивата на стрес и гласовите сигнали, въпреки че настоящите модели могат да варират по отношение на качеството. Важно е да изследвате емоционалните състояния и да ги записвате. Тези прозрения могат да осигурят достатъчно материал за бъдещо обучение в областта на емоционално интелигентните маркетингови съобщения и контакти. Също така могат да бъдат фантастични за повтаряне на процесите на обслужване на клиенти и вземане на по-информирани решения в комуникацията с клиенти.
• Разпознаване на лица: Наблюдението на изражението на лицето при видеовзаимодействие може да помогне и за оценка на емоционалните реакции. Тази технология се използва все по-често при изследване на опита на клиентите и тестване на продукти. Предприятията могат да оценяват реакциите в реално време на реклами, продуктови демонстрации и предложения за продажби.
• Социално слушане: Мониторингът на онлайн разговорите в платформите на социалните медии, форумите и новинарските сайтове предоставя достатъчно материал. Той може да бъде чудесен ориентир за общественото възприятие, като гарантира, че марката или продуктът могат да бъдат идентифицирани и да бъдат разгледани проактивно. Инструменти за слушане на социални мрежи като Sprout Social и Chattermill могат да изградят структура за непрекъснат анализ на промените в настроенията и тяхното проследяване.

Предразсъдъци, които трябва да се избягват при анализа на настроенията

Данните за нагласите на клиентите могат да бъдат подвеждащи, ако не ги анализирате правилно. Много компании пропускат гората пред дърветата и навлизат в непознат терен, без да са наясно със ситуацията.

• Оценка на източника на данни: Винаги имайте предвид произхода на данните и контекста, в който са получени. Например влизането в подредба със саркастични изказвания или комедийно съдържание може да доведе до лоши данни или поне да обърне посоката на настроенията.
• Прозрачност на алгоритъма: Алгоритмите могат да замъглят контекста на определено съдържание. Например най-разпространеното мнение онлайн може да е най-враждебното или привличащо вниманието, но може да не отразява мнението на мнозинството. Това е свързано с предубеждението на излагане, при което излагането на определени неща може да ви накара да вярвате, че те са по-разпространени, отколкото са.
• Езикова двусмисленост: Основно предизвикателство е двусмислието на езика, тъй като думите могат да имат различни значения в зависимост от контекста. Това може да доведе до неправилно тълкуване на настроенията и да затрудни анализа.
• Културни пристрастия: Културните различия могат да бъдат пречка за анализа на нагласите, когато изразяването на нагласите се различава в различните демографски групи. Това отклонение може да се прояви като третиране на различни държави или езици с непоследователни или неприложими стандарти, или дори между възрастови групи и субкултури.