現代の顧客は豊富な代替手段を利用できるため、顧客エクスペリエンスが重要なビジネス差別化要因となっています。消費者の 86% は、たった 2 回の悪い経験でブランドを放棄するだけでなく、61% も、優れた経験であることが保証されれば、より多くのお金を払っても構わないと考えています。だからこそ、ブランドは顧客を理解し、顧客を引き付けるための革新的な方法を継続的に模索する必要があります。 AI を活用したセンチメント分析は、企業が顧客に関する貴重な洞察を獲得し、製品やサービスを顧客のニーズや好みに合わせて調整し、熾烈な競争との差別化を図るための重要な方法の 1 つです。
AI による感情分析とは何ですか?
AI による感情分析 (意見マイニングとも呼ばれます) は、人工知能アルゴリズムを使用してテキスト データを分析し、メッセージの感情的な調子を理解するプロセスです。これには、顧客のレビュー、ソーシャルメディアの反応、アンケート、ブログ投稿、電子メール、その他のデジタルテキストを処理して、表現された感情が肯定的か否定的か中立的かを判断することが含まれます。これにより、企業は、顧客に好印象を与える適切なリアルタイムの対応を開始するために必要な情報が得られます。
お客様の声 おそらく、ブランドの製品とサービスに対する最も正確な評価です。通常、ブランドがインターネット上の膨大なフィードバックを選別することは困難です。ただし、AI による感情分析を使用すると、テキスト データ ソースを迅速に分析し、そこに含まれる感情の肯定的、否定的、または中立性を正確に識別できます。このような強力なテクノロジーは、ソーシャル メディアの監視、ブランドの評判分析、マーケティング キャンペーンの評価などの多くのアプリケーションに付属しています。
AI による感情分析はどのように機能しますか?
AI を活用したセンチメント分析は、主に、自然言語処理と機械学習という 2 つの AI サブセットによって推進されます。自然言語処理は人間のテキストの解釈に役立ちますが、ルールベースまたは自動の機械学習モデルは感情と意図を識別するようにトレーニングされます。このプロセスは大まかに 2 つの段階に要約できます。
データのクリーン化と標準化
関連するすべてのソースからデータを抽出した後、テキストをクリーンアップして標準化し、感情分析プロセスに寄与しないテキストを削除する必要があります。これには、句読点、特殊文字、大文字の短縮形、および「is」、「the」、「and」などの一般的な単語が含まれます。これらの冗長性を排除することで、機械学習モデルが残りのテキストをより適切に分析できるようになります。
感情の分類
感情分類は、AI 主導の感情分析の決定的なステップであり、主にサポート ベクター マシンやリカレント ニューラル ネットワークなどの機械学習アルゴリズムに関係します。感情分類モデルのトレーニングには、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類されたテキストを含むラベル付きデータセットが使用されます。感情分類に関連するテキスト内の特徴、重要なパターンは、トレーニング前に抽出されます。次にモデルは、抽出された特徴とラベル付きデータセット上の感情ラベルの間の関連性を認識することを学習します。
AI による感情分析は感情の極性を超える可能性があることに注意することが重要です。次のような他の種類のセンチメント分析も実行できます。
感情検出: このタイプの感情分析は、顧客がテキストで表現した幸福、怒り、驚きなどの感情を識別するために使用されます。これにより、個人の感情状態を洞察することができます。
アスペクトベースの分析: これは、テキスト本文のポジティブまたはネガティブな特定の側面を識別するのに役立ちます。たとえば、ユーザーはラップトップに関するレビューを送信して、デザインに何か不満があるという内容を送信する可能性があります。アスペクトベースの分析を使用すると、マシンはレビューが特にデザインに関するものであり、必ずしも製品全体に対する否定的なレビューではないことを解読します。
意図分析: このタイプの感情分析は、テキストの背後にある根本的な動機を判断するために使用されます。企業はこれを利用して、さらに製品を購入する、ブランドをやめてライバルに譲るなど、顧客の次の行動を予測できます。
AI による感情分析は顧客エクスペリエンスをどのように向上させることができるでしょうか?
感情分析は、多数のアプリケーションを使用する重要なビジネス プロセスであり、その多くは顧客エクスペリエンスを向上させるという重要な役割を果たします。 AI を活用したセンチメント分析により、顧客がブランドとのつながりをより感じることができる 4 つの包括的な方法を次に示します。
リアルタイムの分析と反応
HubSpot Research によると、90% の顧客にとっては、迅速なカスタマー サービスの対応が重要です。これらの顧客の 60% の場合、即時とは 10 分以内を意味します。これにより、ブランドには顧客のコメントや問い合わせに対応するという多大なプレッシャーがかかりますが、AI を活用したセンチメント分析を使用すると、その作業が確実に容易になります。
先進的な AIアルゴリズム 企業はソーシャル メディア プラットフォーム、Web サイト、電子メールをリアルタイムで監視して、ブランドやその製品やサービスが否定的に言及されている事例を迅速に特定できます。このリアルタイム分析は、ライブ チャット、電話、電子メールなどのカスタマー サポートの対応にも適用でき、エージェントが顧客のフィードバック内の感情を直接特定できるようになります。そうすれば、企業は迅速かつ適切に対応して顧客の問題や懸念に対処し、ブランドに対する認識を向上させることができます。
パーソナライズされた顧客対応
パーソナライゼーション は顧客エクスペリエンスを向上させる鍵であり、AI を活用したセンチメント分析は、ブランドが顧客とのやり取りをパーソナライズする素晴らしい機会を明らかにします。たとえば、顧客が特定の製品について肯定的な感情を表明した場合、積極的なブランドはその人に類似または関連する製品を推奨できます。同様に、ブランドは感情検出分析を使用して顧客の感情を理解し、それらの特定の感情を利用した対応を開発できます。そのため、顧客が悲しんでいる場合、ブランドは共感的な口調で対応できます。さらに、ブランドは、自社の製品やサービスについて積極的に話してくれた顧客に、パーソナライズされたオファーや限定割引で報酬を与えることができます。これらすべてが顧客との関係を強化し、ロイヤルティを構築することができます。
製品とサービスの改善
AI を活用したセンチメント分析は、顧客のセンチメントや好みに関する実用的な洞察を提供し、ブランドはこれらの洞察を製品やサービスの改善に活用できます。たとえば、ブランドは、顧客サービスの品質や Web サイトのパフォーマンスの低下に関する繰り返しの苦情を特定できます。同様に、ブランドはセンチメント分析を使用して、新製品や最近のソフトウェアアップデートに対する一般の認識を測定し、顧客が感銘を受けていない特定の機能を発見したり、その逆を行うことができます。このようにセンチメント分析を使用することで、ブランドは自社の製品やサービスの改善が必要なネガティブな側面と、さらに拡大するためのポジティブな側面を知ることができます。
競合分析
企業が顧客エクスペリエンスを向上させるもう 1 つの方法は、競合分析を実施することです。 AI を活用したセンチメント分析により、最も近いライバルに対するターゲット ユーザーの認識を明らかにし、競争上の優位性または不利な点を特定できます。たとえば、センチメント分析により、潜在的な顧客がバッテリー寿命を理由に競合他社の製品を好むことが示される場合があります。製品開発チームはこの情報を使用して、同等以上のバッテリー寿命を備えた製品の更新バージョンをリリースし、競争上の優位性を取り戻すことができます。同様に、センチメント分析によって自社が競合他社よりも優れている領域が明らかになった場合、マーケティング チームは広告キャンペーンでその領域を強調し、潜在的な顧客にブランドをひいきにすることで得られる潜在的な顧客体験を示すことができます。このようにして、会社は競合他社の先を行くと同時に、高いレベルの顧客満足度を維持することができます。
つまり、AI を活用したセンチメント分析は、ブランドが顧客についての貴重な洞察を得るシンプルかつ強力な方法です。レビュー、フィードバック、カスタマー サポート チケットからのテキスト データを分析することで、企業は見込み客や顧客が自社のサービスについてどう思っているかを理解し、全体的なカスタマー エクスペリエンスを向上させるための具体的な措置を講じることができます。したがって、これは顧客対応企業が今日のビジネス環境に適合し続けるために取るべきステップです。
