Met de rijkdom aan alternatieven die moderne klanten hebben, is klantervaring nu een belangrijke onderscheidende factor voor bedrijven geworden. Niet alleen zal 86% van de consumenten een merk verlaten na slechts twee slechte ervaringen, maar 61% is ook bereid meer te betalen als gegarandeerd uitstekende ervaringen zijn. Daarom is het aan merken om continu op zoek te gaan naar innovatieve manieren om hun klanten te begrijpen en te betrekken. AI-gestuurde sentiment analyse is een van de belangrijkste manieren waarop bedrijven waardevolle inzichten in hun klanten kunnen verkrijgen en hun producten en diensten kunnen afstemmen op hun behoeften en voorkeuren om zich te onderscheiden van de felle concurrentie.
WAT IS AI-GESTUURDE SENTIMENT ANALYSE?
AI-gestuurde sentiment analyse, ook wel opinie mining genoemd, is het proces waarbij kunstmatige intelligentie-algoritmen worden gebruikt om tekstuele gegevens te analyseren en de emotionele toon van het bericht te begrijpen. Het omvat het verwerken van klant recensies, reacties op sociale media, enquêtes, blogposts, emails en andere digitale teksten om te bepalen of de geuite gevoelens positief, negatief of neutraal zijn. Dit geeft het bedrijf de informatie die nodig is om passende, real-time reacties te initiëren die indruk maken op klanten.
Feedback van klanten is misschien wel de meest nauwkeurige beoordeling van de producten en diensten van een merk. Normaal gesproken zou het voor merken moeilijk zijn om de enorme hoeveelheid feedback op internet te doorzoeken. Door AI-gestuurde sentiment analyse maakt echter snelle analyse van tekstuele gegevensbronnen mogelijk en nauwkeurige onderscheiding van de positiviteit, negativiteit of neutraliteit van de sentimenten daarin. Dergelijke krachtige technologie wordt geleverd met veel toepassingen, zoals monitoring van sociale media, analyse van merkreputatie en het evalueren van marketingcampagnes.
HOE WERKT AI-GESTUURDE SENTIMENT ANALYSE?
AI-gestuurde sentiment analyse wordt voornamelijk aangestuurd door twee AI-subsets, Natural Language Processing en Machine Learning. Hoewel natuurlijke taalverwerking helpt bij het interpreteren van menselijke tekst, worden op regels gebaseerde of automatische machine learning-modellen getraind om sentiment en intentie te identificeren. Het proces kan grofweg worden samengevat in twee fasen:
GEGEVENS SCHOONMAKEN EN STANDAARDISEREN
Nadat gegevens uit alle relevante bronnen zijn gehaald, moet de tekst worden opgeschoond en gestandaardiseerd om tekst te verwijderen die niet bijdraagt aan het sentiment analyseproces. Dit omvat leestekens, speciale tekens, samentrekkingen van hoofdletters en veelvoorkomende woorden zoals “is”, “de”, “en”, enz. Door deze overbodigheden te elimineren, kunnen de machine learning-modellen de resterende tekst beter analyseren.
SENTIMENT CLASSIFICATIE
Sentiment classificatie is de bepalende stap in door AI-gestuurde sentiment analyse, en het gaat voornamelijk om algoritmen voor machine learning, zoals ondersteunende vectormachines en terugkerende neurale netwerken. Gelabelde datasets met teksten die zijn gecategoriseerd als positief, negatief of neutraal, worden gebruikt om het sentiment classificatiemodel te trainen. Functies, belangrijke patronen in de tekst die relevant zijn voor sentiment classificatie, worden voorafgaand aan de training geëxtraheerd. Vervolgens leert het model associaties te herkennen tussen geëxtraheerde kenmerken en sentiment labels op de gelabelde datasets.
Het is belangrijk op te merken dat door AI-gestuurde sentiment analyse verder kan gaan dan sentiment polariteit. Het kan ook andere soorten sentiment analyse uitvoeren, waaronder:
EMOTIE DETECTIE: Dit type sentiment analyse wordt gebruikt om emoties te identificeren die door klanten in teksten worden geuit, zoals geluk, woede of verrassing. Dit geeft inzicht in de emotionele toestand van het individu.
ASPECT-GEBASEERDE ANALYSE: Dit is handig voor het identificeren van het specifieke aspect in het hoofdgedeelte van de tekst dat positief of negatief is. Een gebruiker kan bijvoorbeeld een recensie over een laptop sturen waarin hij zegt dat het ontwerp te wensen overlaat. Met een op aspecten gebaseerde analyse zal de machine ontcijferen dat de beoordeling specifiek over het ontwerp ging en niet noodzakelijkerwijs een negatieve beoordeling van het hele product.
INTENT ANALYSE: Dit type sentiment analyse wordt gebruikt om de onderliggende motivatie achter een tekst te bepalen. Bedrijven kunnen dit gebruiken om de waarschijnlijke volgende stap van een klant te voorspellen, zoals het kopen van meer producten of het verlaten van een merk voor een rivaal.
HOE KAN AI-GESTUURDE SENTIMENT ANALYSE DE KLANTERVARING VERBETEREN?
Sentiment analyse is een belangrijk bedrijfsproces met tal van toepassingen, waarvan vele de belangrijke taak vervullen om de klantervaring te verbeteren. Hier zijn vier uitgebreide manieren waarop AI-gestuurde sentiment analyse ervoor kan zorgen dat uw klanten zich meer verbonden voelen met uw merk:
REALTIME ANALYSE EN REACTIES
Volgens HubSpot Research is een onmiddellijke reactie van de klantenservice belangrijk voor 90% van de klanten. Voor 60% van deze klanten betekent onmiddellijk 10 minuten of minder. Dit legt een enorme druk op merken om te reageren op opmerkingen en vragen van klanten, maar het gebruik van door AI-gestuurde sentiment analyse maakt de taak zeker gemakkelijker.
Met geavanceerde AI-algoritmen kunnen bedrijven realtime monitoring van sociale mediaplatforms, websites en emails uitvoeren om snel gevallen te identificeren waarin het merk of zijn producten en diensten negatief worden genoemd. Deze real-time analyse kan ook worden toegepast op correspondentie met klantenondersteuning, zoals livechat, telefoontjes of emails, om servicemedewerkers te helpen de emoties in de feedback van klanten direct te identificeren. Vervolgens kunnen bedrijven snel en gepast reageren om problemen of zorgen van klanten aan te pakken en hun perceptie van het merk te verbeteren.
GEPERSONALISEERDE KLANT INTERACTIES
Personalisatie is de sleutel tot het verbeteren van de klantervaring, en door AI-gestuurde sentiment analyse legt interessante kansen bloot voor merken om hun interacties met klanten te personaliseren. Als een klant bijvoorbeeld positieve gevoelens uit over een bepaald product, kunnen proactieve merken vergelijkbare of gerelateerde producten aanbevelen aan die persoon. Evenzo kunnen merken analyse van emotie detectie gebruiken om de emoties van hun klanten te begrijpen en reacties te ontwikkelen die op die specifieke emoties inspelen. Dus als een klant verdrietig is, kan het merk op een empathische toon reageren. Daarnaast kan het merk klanten die positief over hun producten en diensten spreken belonen met gepersonaliseerde aanbiedingen en exclusieve kortingen. Dit alles kan klantrelaties versterken en loyaliteit opbouwen.
PRODUCT- EN SERVICEVERBETERING
AI-gestuurde sentiment analyse biedt bruikbare inzichten in klant sentimenten en -voorkeuren, en deze inzichten kunnen door merken worden gebruikt om hun producten en diensten te verbeteren. Merken kunnen bijvoorbeeld terugkerende klachten over de kwaliteit van de klantenservice of slechte website prestaties identificeren. Evenzo kunnen merken sentiment analyse gebruiken om de perceptie van het publiek over een nieuw product of recente software-update te meten en de specifieke functies te ontdekken waar klanten niet van onder de indruk zijn en vice versa. Door op deze manier sentiment analyse te gebruiken, kunnen merken de negatieve aspecten van hun producten en service kennen die verbetering behoeven, evenals de positieve aspecten om verder uit te breiden.
COMPETITIEVE ANALYSE
Een andere manier waarop bedrijven hun klantervaring kunnen verbeteren, is door concurrentieanalyses uit te voeren. Door AI-gestuurde sentiment analyse kan de perceptie van uw doelgroep ten opzichte van uw naaste rivalen onthullen en punten van concurrentievoordeel of -nadeel identificeren. Uit sentiment analyse kan bijvoorbeeld blijken dat potentiële klanten de voorkeur geven aan het product van een concurrent vanwege de levensduur van de batterij. Uw product ontwikkelingsteam kan deze informatie gebruiken om een bijgewerkte versie van uw product uit te brengen met een gelijke of langere batterijduur om het concurrentievoordeel terug te winnen. Evenzo, als sentiment analyse gebieden onthult waarop uw bedrijf beter presteert dan een rivaal, kan uw marketingteam deze in advertentiecampagnes onder de aandacht brengen om potentiële klanten de potentiële klantervaring te laten zien die ze zouden kunnen krijgen door uw merk te betuttelen. Zo blijft uw bedrijf de concurrentie voor en behoudt u tegelijkertijd een hoge mate van klanttevredenheid.
Kortom, door AI-gestuurde sentiment analyse is een eenvoudige maar krachtige manier voor merken om waardevolle inzichten in hun klanten te krijgen. Door tekstgegevens van beoordelingen, feedback en klanten ondersteuningstickets te analyseren, kunnen bedrijven begrijpen wat prospects en klanten van hun aanbod vinden en tastbare stappen ondernemen om de algehele klantervaring te verbeteren. Daarom is het een stap die klantgerichte bedrijven moeten nemen om relevant te blijven in het huidige zakelijke klimaat.
