مع وفرة البدائل المتاحة للعملاء المعاصرين ، أصبحت تجربة العملاء الآن أحد العوامل الرئيسية التي تميز الأعمال. لن يتخلى 86% من المستهلكين عن العلامة التجارية بعد تجربتين سيئتين فقط ، ولكن أيضًا 61% على استعداد لدفع المزيد إذا كان مضمونًا أن تكون تجارب ممتازة. لهذا السبب يعود الأمر إلى العلامات التجارية في البحث باستمرار عن طرق مبتكرة لفهم عملائها وإشراكهم. يعد تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي أحد الطرق الرئيسية التي يمكن للشركات من خلالها اكتساب رؤى قيمة لعملائها وتكييف منتجاتهم وخدماتهم وفقًا لاحتياجاتهم وتفضيلاتهم لتمييز أنفسهم عن المنافسة الشرسة.
ما هو تحليل الجينات المدفوع بالذكاء الاصطناعي؟
تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي ، والمعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي ، هو عملية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات النصية وفهم النغمة العاطفية للرسالة. يتضمن معالجة مراجعات العملاء واستجابات وسائل التواصل الاجتماعي والاستطلاعات ومنشورات المدونات ورسائل البريد الإلكتروني والنصوص الرقمية الأخرى لتحديد ما إذا كانت المشاعر المعبر عنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. يمنح هذا الشركة المعلومات التي تحتاجها لبدء استجابات مناسبة في الوقت الفعلي تثير إعجاب العملاء.
ملاحظات العملاء ربما يكون التقييم الأكثر دقة لمنتجات وخدمات العلامة التجارية. عادة ، سيكون من الصعب على العلامات التجارية تدقيق الكم الهائل من التعليقات على الإنترنت. ومع ذلك ، يتيح تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي التحليل السريع لمصادر البيانات النصية والتمييز الدقيق للإيجابية أو السلبية أو الحياد للمشاعر الواردة فيها. تأتي هذه التكنولوجيا القوية مع العديد من التطبيقات مثل مراقبة الوسائط الاجتماعية وتحليل سمعة العلامة التجارية وتقييم الحملات التسويقية.
كيف يعمل تحليل الذكريات المعتمد على الذكاء الاصطناعي؟
تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي مدفوع بشكل أساسي بمجموعتين فرعيتين للذكاء الاصطناعي ، معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. بينما تساعد معالجة اللغة الطبيعية في تفسير النص البشري ، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي القائمة على القواعد أو التلقائية لتحديد المشاعر والنية. يمكن تلخيص العملية تقريبًا على مرحلتين:
بيانات نظيفة وموحدة
بعد استخراج البيانات من جميع المصادر ذات الصلة ، يجب تنظيف النص وتوحيده لإزالة النص الذي لا يساهم في عملية تحليل المشاعر. يتضمن ذلك علامات الترقيم ، والأحرف الخاصة ، وتقلصات الكتابة بالأحرف الكبيرة ، والكلمات الشائعة مثل "is" ، و "the" ، و "و" ، وما إلى ذلك. يسمح القضاء على هذه التكرار لنماذج التعلم الآلي بتحليل النص المتبقي بشكل أفضل.
تصنيف المحضر
تصنيف المشاعر هو الخطوة المحددة في تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي ، ويتعلق بشكل أساسي بخوارزميات التعلم الآلي مثل دعم الآلات الموجهة والشبكات العصبية المتكررة. تُستخدم مجموعات البيانات المصنفة بنصوص مصنفة على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة لتدريب نموذج تصنيف المشاعر. يتم استخراج السمات ، والأنماط المهمة في النص ذات الصلة بتصنيف المشاعر ، قبل التدريب. يتعلم النموذج بعد ذلك التعرف على الارتباطات بين الميزات المستخرجة وعلامات المشاعر في مجموعات البيانات ذات العلامات.
من المهم ملاحظة أن تحليل المعنويات المدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يتجاوز قطبية المشاعر. يمكنه أيضًا إجراء أنواع أخرى من تحليل المشاعر ، بما في ذلك:
كشف المشاعر: يستخدم هذا النوع من تحليل المشاعر لتحديد المشاعر التي يعبر عنها العملاء في النصوص ، مثل السعادة أو الغضب أو المفاجأة. يوفر هذا نظرة ثاقبة للحالة العاطفية للفرد.
التحليل المستند إلى العرض: يفيد هذا في تحديد الجانب المعين في النص الإيجابي أو السلبي. على سبيل المثال ، قد يرسل المستخدم مراجعة حول جهاز كمبيوتر محمول قائلاً إن التصميم يترك شيئًا مطلوبًا. من خلال التحليل القائم على الجانب ، ستفك الآلة أن المراجعة كانت تتعلق على وجه التحديد بالتصميم وليس بالضرورة مراجعة سلبية للمنتج بأكمله.
تحليل النية: يستخدم هذا النوع من تحليل المشاعر لتحديد الدافع الكامن وراء النص. يمكن للشركات استخدام هذا للتنبؤ بالخطوة التالية المحتملة للعميل ، مثل شراء المزيد من المنتجات أو ترك علامة تجارية لمنافس.
كيف يمكن لتحليل العبارات باستخدام الذكاء الاصطناعي تحسين تجربة العميل؟
يعد تحليل المشاعر عملية تجارية مهمة مع العديد من التطبيقات ، يخدم العديد منها دورًا مهمًا في تحسين تجربة العميل. فيما يلي أربع طرق شاملة يمكن لتحليل المعنويات المدفوع بالذكاء الاصطناعي أن يجعل عملائك يشعرون بأنهم أكثر ارتباطًا بعلامتك التجارية:
تحليل الوقت الحقيقي وردود الفعل
وفقًا لـ HubSpot Research ، فإن استجابة خدمة العملاء الفورية مهمة لعملاء 90%. بالنسبة إلى 60% من هؤلاء العملاء ، يعني على الفور 10 دقائق أو أقل. يضع هذا ضغطًا هائلاً على العلامات التجارية للرد على تعليقات العملاء واستفساراتهم ، لكن استخدام تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي يجعل المهمة أسهل بالتأكيد.
مع المتقدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن للشركات إجراء مراقبة في الوقت الفعلي لمنصات الوسائط الاجتماعية ومواقع الويب ورسائل البريد الإلكتروني لتحديد الحالات التي يتم فيها ذكر العلامة التجارية أو منتجاتها وخدماتها بشكل سلبي بسرعة. يمكن أيضًا تطبيق هذا التحليل في الوقت الفعلي على مراسلات دعم العملاء ، مثل الدردشة المباشرة أو المكالمات الهاتفية أو رسائل البريد الإلكتروني ، لمساعدة الوكلاء على تحديد المشاعر في ملاحظات العملاء مباشرةً. ثم يمكن للشركات الاستجابة بسرعة وبشكل مناسب لمعالجة مشكلات العملاء أو مخاوفهم وتحسين تصورهم للعلامة التجارية.
تفاعلات العملاء الشخصية
إضفاء الطابع الشخصي هو المفتاح لتحسين تجربة العملاء ، ويكشف تحليل المعنويات المدفوع بالذكاء الاصطناعي عن فرص مثيرة للعلامات التجارية لتخصيص تفاعلاتها مع العملاء. على سبيل المثال ، إذا عبر أحد العملاء عن مشاعر إيجابية تجاه منتج معين ، فيمكن للعلامات التجارية الاستباقية أن توصي بمنتجات مماثلة أو ذات صلة لذلك الشخص. وبالمثل ، يمكن للعلامات التجارية استخدام تحليلات اكتشاف المشاعر لفهم مشاعر عملائها وتطوير الاستجابات التي تستفيد من تلك المشاعر المحددة. لذلك إذا كان العميل حزينًا ، فيمكن للعلامة التجارية الرد بنبرة تعاطفية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للعلامة التجارية أن تكافئ العملاء الذين يتحدثون بإيجابية عن منتجاتهم وخدماتهم من خلال عروض مخصصة وخصومات حصرية. كل هذا يمكن أن يعزز العلاقات مع العملاء وبناء الولاء.
تحسين المنتج والخدمة
يوفر تحليل المعنويات المدفوع بالذكاء الاصطناعي رؤى قابلة للتنفيذ حول مشاعر العملاء وتفضيلاتهم ، ويمكن استخدام هذه الأفكار من قبل العلامات التجارية لتحسين منتجاتها وخدماتها. على سبيل المثال ، يمكن للعلامات التجارية تحديد الشكاوى المتكررة حول جودة خدمة العملاء أو ضعف أداء موقع الويب. وبالمثل ، يمكن للعلامات التجارية استخدام تحليل المشاعر لقياس تصور الجمهور لمنتج جديد أو تحديث برنامج حديث واكتشاف الميزات المحددة التي لا ينال إعجاب العملاء والعكس صحيح. باستخدام تحليل المشاعر بهذه الطريقة ، يمكن للعلامات التجارية معرفة الجوانب السلبية لمنتجاتها وخدماتها التي تحتاج إلى تحسين ، فضلاً عن الجوانب الإيجابية للتوسع أكثر.
تحليل تنافسي
هناك طريقة أخرى يمكن للشركات من خلالها تحسين تجربة عملائها وهي إجراء تحليل تنافسي. يمكن أن يكشف تحليل المشاعر المدفوع بالذكاء الاصطناعي عن تصور جمهورك المستهدف لأقرب منافسيك وتحديد نقاط الميزة التنافسية أو العيب. على سبيل المثال ، قد يُظهر تحليل المشاعر أن العملاء المحتملين يفضلون منتجًا منافسًا بسبب عمر البطارية. يمكن لفريق تطوير المنتج الخاص بك استخدام هذه المعلومات لإصدار نسخة محدثة من منتجك بعمر بطارية مساوٍ أو أكبر لاستعادة الميزة التنافسية. وبالمثل ، إذا كشف تحليل المشاعر عن المجالات التي تتفوق فيها شركتك على منافس ، يمكن لفريق التسويق الخاص بك تسليط الضوء عليها في الحملات الإعلانية لإظهار للعملاء المحتملين تجربة العملاء المحتملة التي يمكن أن يحصلوا عليها من خلال رعاية علامتك التجارية. بهذه الطريقة تظل شركتك في صدارة المنافسة وفي نفس الوقت تحافظ على مستوى عالٍ من رضا العملاء.
باختصار ، يعد تحليل المعنويات المدفوع بالذكاء الاصطناعي طريقة بسيطة لكنها قوية للعلامات التجارية لاكتساب رؤى قيمة لعملائها. من خلال تحليل البيانات النصية من المراجعات والتعليقات وتذاكر دعم العملاء ، يمكن للشركات فهم رأي العملاء المحتملين والعملاء في عروضهم واتخاذ خطوات ملموسة لتحسين تجربة العملاء بشكل عام. لذلك ، فهي خطوة يجب أن تتخذها الشركات التي تواجه العملاء للبقاء على صلة بمناخ الأعمال اليوم.
