Het uitvoeren van sentimentanalyse voor marketingcampagnes kan elke campagne meer diepgang geven door de precieze emoties, meningen en houdingen van klanten te analyseren. Veel van de inzichten die dit oplevert, kunnen echter subjectief zijn en gemakkelijk verkeerd worden geïnterpreteerd. Daarom lees je hier hoe je het goed doet, welke tools je moet gebruiken en hoe je sentiment verzamelt.

Wat is Customer Sentiment Analysis?

Het klantsentiment verwijst naar de som van de meningen van klanten over een merk, dienst of product. Sentiment omvat meningen, attitudes, emoties en mond-tot-mondreclame over een bedrijf, die gebruikt kunnen worden om toekomstige bedrijfsactiviteiten en -strategie te informeren. Het verzamelen van klantsentiment, oftewel het verzamelen van cruciale informatie over wat klanten te zeggen hebben over een merk of product, vereist het begrijpen van de emotionele toon van de teksten. In essentie zijn de inhoud en context van de meningen van belang.

De voordelen van klantsentimentanalyse zijn onder andere:

• Helpt informatie te verzamelen die kan leiden tot verbeteringen en een betere klanttevredenheid.
• Monitort bronnen van meningen van klanten om de merkreputatie beter te beheren.
• Verzamelt wat mensen leuk vinden aan je bedrijf en merk en bouwt daarop voort om de klantrelatie te verbeteren.
• Creëert een kader voor het begrijpen van de sterke en zwakke punten van je bedrijf ten opzichte van concurrenten (wat verder kan worden ondersteund met een concurrentieanalyse).
• De effectiviteit van marketingactiviteiten meten.
• Door een bruikbare structuur op te bouwen om het sentiment en gedrag van klanten te begrijpen, kunnen bedrijven hun publiek beter begrijpen en weten hoe ze mensen buiten hun huidige publiek kunnen bedienen.

Soorten sentimentanalyse

Er zijn 5 soorten sentimentanalyse.

• Fijnkorrelige sentimentanalyse
• Emotiedetectie
• Aspect-gebaseerde sentimentanalyse
• Meertalige sentimentanalyse
• Sentimentanalyse op basis van intentie

Fijnmazige sentimentanalyse

Fijnkorrelige sentimentanalyse maakt gebruik van een breder scala aan opties voor klantsentiment, in tegenstelling tot de gebruikelijke 3-puntsschaal (positief, neutraal en negatief). Dit kan een 5-puntsschaal zijn (zeer positief, positief, neutraal, negatief of zeer negatief), of een schaal van 1-5 sterren. Dit is te zien bij productbeoordelingen en beoordelingssites, die voor veel bedrijven een geweldige bron kunnen zijn.

Dit type sentiment kan meer diepgang bieden en, met de combinatie van andere datapunten, een diepere analyse mogelijk maken. Met leeftijd, geslacht en andere demografische gegevens kun je bijvoorbeeld het niveau van enthousiasme verdelen over verschillende segmenten.

Emotiedetectie

In plaats van een numerieke indicatie van kwaliteit te meten, kun je vragen welke emoties een merk of product oproept. Dit wordt ook wel de lexicon-gebaseerde methode van sentimentanalyse genoemd. De belangrijkste rol is om een beter emotioneel begrip op te bouwen van het bedrijf en zijn producten. Dit kan vooral handig zijn bij het begrijpen van de impact van merkverhalen en marketingberichten.

Aspect-gebaseerde sentimentanalyse

Aspectgebaseerde sentimentanalyse is gebaseerd op specifieke aspecten van een product of dienst en hoe klanten deze beoordelen. Het is specifieker dan een algemene beoordeling, waardoor bedrijven zaken als specificaties en prestaties gedetailleerder kunnen vergelijken. Een pc-fabrikant zou dingen afzonderlijk kunnen testen, zoals de levensduur van de batterij, schermgrootte of zelfs klantenondersteuning, om het sentiment van klanten voor elk aspect te begrijpen.

Meertalige sentimentanalyse

Meertalige sentimentanalyse vergelijkt teksten of inhoud in verschillende talen. Dit kan cruciaal zijn voor wereldwijde toepassingen en het opbouwen van een wereldwijd merk. Kijken naar verschillende talen kan marketeers ook meer inzicht geven in hoe verschillende culturen hun marketingboodschappen ontvangen.

Sentimentanalyse op basis van intentie

Op intentie gebaseerde sentimentanalyse kijkt naar de intentie achter een tekst of stuk inhoud. Dit kan bijvoorbeeld handig zijn om te zien in welke fase van de sales funnel een klant zich bevindt door de manier waarop ze over een product praten of welke vragen ze stellen op forums.

Hoe meet je het klantgevoel?

Bedrijven gebruiken vaak een netto klantsentiment score om de algemene mening van consumenten over hen of hun producten te berekenen. Dit is de eenvoudigste methode om die te berekenen:

• Netto stemming = ((# positieve vermeldingen - # negatieve vermeldingen) / totaal vermeldingen) × 100

De formule trekt positieve vermeldingen af van negatieve vermeldingen, deelt dat vervolgens door het totaal aantal vermeldingen en wordt dan uitgedrukt als een percentage. Customer sentiment metrics zoals net sentiment kunnen brede zaken meten zoals positieve meningen over het merk of hele smalle zaken zoals hoe klanten denken over een bepaalde functie in een product.

Hier zijn enkele andere relevante statistieken:

Andere klanttevredenheidscijfers

• Sentiment nauwkeurigheid: Dit is het percentage correct geïdentificeerde sentimenten in real-time analyse. Het kan belangrijk zijn omdat het leidt tot betrouwbaardere inzichten in de publieke opinie.
• Reactietijd: De hoeveelheid tijd die nodig is om gegevens te analyseren en te rapporteren, met snellere responstijden die tijdige aanpassingen mogelijk maken. Dit kan leiden tot betere berichtgeving en strategieaanpassingen. Dit wordt gemeten in seconden of minuten per gegevenspunt.
• Hoeveelheid verwerkte gegevens: Dit is het aantal berichten of opmerkingen in sociale media dat per uur wordt verwerkt. Grotere volumes geven een genuanceerder beeld van trends in het klantsentiment. Dit wordt gemeten in berichten per uur.
• Verschuiving in publieke opinie: Dit is een meting van de hoeveelheid verandering in positief of negatief sentiment na acties die het in realtime kunnen beïnvloeden. Het kan een handige manier zijn om de effecten van realtime sentimentgedreven campagnes te meten. Het wordt uitgedrukt als een procentuele verandering in het sentiment.
• Verandering in mate van betrokkenheid: De verandering in gebruikersbetrokkenheid in termen van 'vind ik leuk', 'delen' en 'commentaar' na het toepassen van inzichten uit de sentimentanalyse. Hogere engagementniveaus wijzen op een betere relevantie en een betere afstemming op de stemming van het publiek.
• Index publiek vertrouwen: Dit meet het vertrouwen van het publiek in bedrijven of merken met behulp van real-time sentimentanalyse. Het is cruciaal voor het onderzoeken van reactiesnelheid en transparantie. Het wordt het best gemeten met enquêtes, idealiter in 5-punts schalen voor merkvertrouwen.

Tools voor analyse van klantentevredenheid

Er zijn verschillende tools die helpen bij het analyseren van het klantsentiment:

• Qualtrics: Text iQ van Qualtrics is een tool voor sentimentanalyse met NLP-mogelijkheden die ongestructureerde gegevens kan analyseren. Deze kunnen gegevens verzamelen uit verschillende bronnen, waaronder sociale media, enquêtes en interacties met klantenondersteuning. Een geweldige functie is de automatische categorisatie, die informatie kan opsplitsen in thema's voor eenvoudigere classificatie. Het kent ook zelf sentimentscores toe, waardoor kwantitatief werk veel eenvoudiger wordt.
• Sprout Sociaal: Sprout is niet alleen een standaardplatform voor social media-analyse, maar heeft ook AI-programma's voor klantsentimentanalyse die ruwe gegevens kunnen omzetten in bruikbare informatie. Sprout Social is fantastisch voor het verzamelen van sociale media-analyses op alle platforms en kanalen. Het kan berichten op sociale netwerken, online beoordelingen en forums verzamelen. Het heeft een aantal AI-gestuurde sentimenttools, slimme functies en automatiseringstools.
• Kletsmolen: Een uniform platform voor klanteninformatie dat AI gebruikt voor feedbackanalyse. Het zet enquêtes, beoordelingen, supportgesprekken en andere soorten communicatie-input om in krachtige inzichten. De cross-channel gegevensverzameling biedt een eenduidig beeld van het merksentiment in één overzichtelijk dashboard.
• Buffer: De klassieke multichannel tool, die traditioneel wordt gebruikt voor het posten en plannen van berichten, biedt functies die kunnen helpen bij sentimentanalyse. De mogelijkheid om sentiment in posts te taggen als ‘negatief‘, ’vraag‘ of ’volgorde' helpt merken om conversaties te sorteren. Dit maakt betere planning en prioritering van reacties en categorisering van informatie mogelijk.

Er zijn ook veel AI-tools voor het analyseren van klantsentiment in LLM's, omdat ze direct een groot stuk tekst kunnen analyseren. Hoewel er veel AI-tools zijn, kunnen freeware en standaard LLM's geweldig zijn voor het analyseren van tekst. Andere AI-tools kunnen een goede optie zijn voor geavanceerdere functies, als dat iets is wat je bedrijf nodig heeft.

Info en klantenfeedback verzamelen voor analyse

Als je de gegevens wilt doornemen, zijn hier een paar eenvoudige methoden:

• Tekstanalyse: Hier kunnen die AI-programma's van pas komen. Het scrapen en verzamelen van klantbeoordelingen, berichten op sociale media en reacties op enquêtes is meestal de beste manier. Analyseer trefwoordpatronen en gebruik contextuele analyse om te bepalen hoe klanten het bedrijf en/of merk zien. Je kunt ook zelf een formulier voor klantgetuigenissen maken om diepgaande informatie te verzamelen als je daarvoor de mogelijkheden hebt.
• Spraakanalyse: AI-tools helpen bij het analyseren van spraakopnames, wat veel mogelijkheden biedt die bij eerdere generaties technologie misschien niet mogelijk waren. Deze kunnen worden gebruikt bij klantenservicegesprekken, verkoopgesprekken en interacties met virtuele assistenten. Ze kunnen ook goed zijn in het oppikken van toon, stressniveaus en vocale signalen, hoewel de huidige modellen kunnen variëren in kwaliteit. Het is belangrijk om emotionele toestanden te onderzoeken en te noteren. Deze inzichten kunnen veel materiaal opleveren voor toekomstige trainingen in emotioneel intelligente marketingberichten en -promotie. Het kan ook fantastisch zijn om klantenservice processen te herhalen en beter geïnformeerde beslissingen te nemen in klantcommunicatie.
• Gezichtsherkenning: Het monitoren van gezichtsuitdrukkingen in video-interacties kan ook helpen bij het beoordelen van emotionele reacties. Deze technologie wordt steeds vaker gebruikt voor klantervaringsonderzoek en het testen van producten. Bedrijven kunnen real-time reacties op advertenties, productdemo's en verkooppraatjes evalueren.
• Sociaal luisteren: Het monitoren van online conversaties op sociale mediaplatforms, forums en nieuwssites levert voldoende materiaal op. Het kan een geweldige graadmeter zijn voor de publieke perceptie, zodat het merk of product proactief kan worden geïdentificeerd en aangepakt. Social listening tools zoals Sprout Social en Chattermill kunnen een structuur opbouwen om veranderingen in het sentiment continu te analyseren en te volgen.

Te vermijden vooroordelen in sentimentanalyse

Klantsentimentgegevens kunnen misleidend zijn als je ze niet goed analyseert. Veel bedrijven zien door de bomen het bos niet meer en begeven zich op onbekend terrein zonder de juiste lay of the land.

• Evaluatie gegevensbronnen: Houd altijd rekening met de oorsprong van de gegevens en de context waarin ze ontstaan. Als je bijvoorbeeld naar een subreddit gaat met sarcastische teksten of komische inhoud, kan dit leiden tot slechte gegevens of op zijn minst de richting van het sentiment omkeren.
• Transparantie algoritme: Algoritmes kunnen de context van specifieke inhoud vervagen. De meest voorkomende mening online kan bijvoorbeeld de meest vijandige of in het oog springende mening zijn, maar weerspiegelt misschien niet de mening van de meerderheid. Dit is gerelateerd aan exposure bias, waarbij blootstelling aan bepaalde dingen je kan doen geloven dat ze meer voorkomen dan ze zijn.
• Taalkundige ambiguïteit: Een belangrijke uitdaging is ambiguïteit in taal omdat woorden verschillende betekenissen kunnen hebben op basis van de context. Dit kan leiden tot onjuiste interpretaties van sentiment en maakt analyse moeilijker.
• Culturele vooroordelen: Culturele verschillen kunnen een belemmering vormen voor sentimentanalyse wanneer uitingen van sentiment verschillen tussen demografische groepen. Deze vooringenomenheid kan zich manifesteren als het behandelen van verschillende landen of talen met inconsistente of ontoepasbare normen, of zelfs tussen leeftijdsgroepen en subculturen.