Dzięki bogactwu alternatyw dostępnych dla nowoczesnych klientów, doświadczenie klienta stało się obecnie kluczowym wyróżnikiem biznesowym. 86% konsumentów nie tylko porzuci markę po zaledwie dwóch złych doświadczeniach, ale 61% jest również skłonnych zapłacić więcej, jeśli mają gwarancję doskonałych doświadczeń. Dlatego marki muszą nieustannie szukać innowacyjnych sposobów na zrozumienie i zaangażowanie swoich klientów. Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji to jeden z kluczowych sposobów, w jaki firmy mogą uzyskać cenny wgląd w swoich klientów i dostosować swoje produkty i usługi do ich potrzeb i preferencji, aby wyróżnić się na tle zaciekłej konkurencji.
CZYM JEST ANALIZA SENTYMENTU OPARTA NA AI?
Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji, znana również jako eksploracja opinii, to proces wykorzystujący algorytmy sztucznej inteligencji do analizy danych tekstowych i zrozumienia emocjonalnego tonu wiadomości. Obejmuje przetwarzanie recenzji klientów, odpowiedzi w mediach społecznościowych, ankiet, postów na blogach, e-maili i innych cyfrowych tekstów w celu ustalenia, czy wyrażone uczucia są pozytywne, negatywne czy neutralne. Daje to firmie informacje potrzebne do inicjowania odpowiednich reakcji w czasie rzeczywistym, które robią wrażenie na klientach.
Opinie klientów jest prawdopodobnie najdokładniejszą oceną produktów i usług danej marki. Zwykle markom trudno byłoby przesiać ogromną ilość opinii w Internecie. Jednak analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji umożliwia szybką analizę tekstowych źródeł danych i dokładne rozróżnienie pozytywności, negatywności lub neutralności zawartych w nich nastrojów. Tak potężna technologia ma wiele zastosowań, takich jak monitorowanie mediów społecznościowych, analiza reputacji marki i ocena kampanii marketingowych.
W JAKI SPOSÓB DZIAŁA ANALIZA SENTYMENTU OPARTA NA AI?
Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji opiera się głównie na dwóch podzbiorach sztucznej inteligencji, przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym. Podczas gdy przetwarzanie języka naturalnego pomaga interpretować tekst ludzki, modele oparte na regułach lub automatyczne systemy uczenia maszynowego są szkolone w celu rozpoznawania nastrojów i intencji. Cały proces można z grubsza podzielić na dwa etapy:
WYCZYŚĆ I STANDARYZUJ DANE
Po wydobyciu danych ze wszystkich odpowiednich źródeł tekst powinien zostać oczyszczony i wystandaryzowany w celu usunięcia tekstu, który nie przyczynia się do procesu analizy tonacji. Obejmuje to znaki interpunkcyjne, znaki specjalne, skróty wielkich liter i popularne słowa, takie jak „jest”, „the”, „i” itp. Wyeliminowanie tych nadmiarowości umożliwia modelom uczenia maszynowego lepszą analizę pozostałego tekstu.
KLASYFIKACJA SENTYMENTÓW
Klasyfikacja nastrojów jest decydującym krokiem w analizie nastrojów opartej na sztucznej inteligencji i dotyczy głównie algorytmów uczenia maszynowego, takich jak obsługujące maszyny wektorowe i rekurencyjne sieci neuronowe. Oznaczone zestawy danych z tekstami sklasyfikowanymi jako pozytywne, negatywne lub neutralne są używane do uczenia modelu klasyfikacji tonacji. Cechy, czyli ważne wzorce w tekście istotne dla klasyfikacji tonacji, są wydobywane przed szkoleniem. Następnie model uczy się rozpoznawać powiązania między wyodrębnionymi funkcjami i etykietami tonacji w zestawach danych z etykietami.
Należy zauważyć, że analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji może wykraczać poza polaryzację nastrojów. Może również wykonywać inne rodzaje analizy nastrojów, w tym:
WYKRYWANIE EMOCJI: Ten rodzaj analizy nastrojów służy do identyfikacji emocji wyrażanych przez klientów w tekstach, takich jak radość, złość czy zdziwienie. Daje to wgląd w stan emocjonalny danej osoby.
ANALIZA OPARTA NA ASPEKTACH: Jest przydatna do identyfikacji konkretnego aspektu w treści tekstu, który jest pozytywny lub negatywny. Na przykład użytkownik może wysłać recenzję laptopa, mówiąc, że projekt pozostawia wiele do życzenia. Dzięki analizie opartej na aspektach maszyna odszyfruje, że recenzja dotyczyła konkretnie projektu, a niekoniecznie negatywnej recenzji całego produktu.
ANALIZA INTENCJI: Ten rodzaj analizy nastrojów służy do określenia motywacji leżącej u podstaw tekstu. Firmy mogą to wykorzystać do przewidywania prawdopodobnego następnego ruchu klienta, takiego jak zakup większej liczby produktów lub odejście od marki dla rywala.
W JAKI SPOSÓB ANALIZA SENTYMENTU Z WYKORZYSTANIEM AI MOŻE POPRAWIĆ DOŚWIADCZENIA KLIENTA?
Analiza nastrojów to ważny proces biznesowy z licznymi aplikacjami, z których wiele pełni ważną rolę w ulepszaniu obsługi klienta. Oto cztery kompleksowe sposoby, dzięki którym analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji może sprawić, że Twoi klienci poczują się bardziej związani z Twoją marką:
ANALIZA I REAKCJE W CZASIE RZECZYWISTYM
Według HubSpot Research natychmiastowa reakcja obsługi klienta jest ważna dla klientów 90%. Dla 60% tych klientów natychmiast oznacza 10 minut lub mniej. Wywiera to ogromną presję na marki, aby odpowiadały na komentarze i zapytania klientów, ale wykorzystanie analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji z pewnością ułatwia to zadanie.
Z zaawansowanym Algorytmy sztucznej inteligencji firmy mogą monitorować w czasie rzeczywistym platformy mediów społecznościowych, strony internetowe i e-maile, aby szybko identyfikować przypadki, w których marka lub jej produkty i usługi są negatywnie wspominane. Ta analiza w czasie rzeczywistym może być również zastosowana do korespondencji z obsługą klienta, takiej jak czat na żywo, rozmowy telefoniczne lub e-maile, aby pomóc agentom bezpośrednio zidentyfikować emocje w opiniach klientów. Wtedy firmy mogą szybko i odpowiednio reagować na problemy lub wątpliwości klientów oraz poprawiać postrzeganie marki.
SPERSONALIZOWANE INTERAKCJE Z KLIENTAMI
Personalizacja jest kluczem do poprawy obsługi klienta, a analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji odkrywa ekscytujące możliwości dla marek w zakresie personalizacji interakcji z klientami. Na przykład, jeśli klient wyraża pozytywne opinie na temat konkretnego produktu, proaktywne marki mogą polecić mu podobne lub pokrewne produkty. Podobnie marki mogą wykorzystywać analitykę wykrywania emocji, aby zrozumieć emocje swoich klientów i opracować reakcje, które wykorzystują te konkretne emocje. Jeśli więc klient jest smutny, marka może odpowiedzieć empatycznym tonem. Ponadto marka może nagradzać klientów, którzy pozytywnie wypowiadają się o jej produktach i usługach, spersonalizowanymi ofertami i ekskluzywnymi rabatami. Wszystko to może wzmacniać relacje z klientami i budować lojalność.
POPRAWA PRODUKTÓW I USŁUG
Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji zapewnia praktyczny wgląd w nastroje i preferencje klientów, a te spostrzeżenia mogą być wykorzystywane przez marki do ulepszania ich produktów i usług. Na przykład marki mogą identyfikować powtarzające się skargi dotyczące jakości obsługi klienta lub słabej wydajności witryny. Podobnie marki mogą korzystać z analizy nastrojów, aby ocenić, jak opinia publiczna postrzega nowy produkt lub ostatnią aktualizację oprogramowania, i odkryć konkretne funkcje, które nie podobają się klientom i na odwrót. Wykorzystując w ten sposób analizę nastrojów, marki mogą poznać negatywne aspekty swoich produktów i usług, które wymagają poprawy, a także pozytywne aspekty, które należy dalej rozwijać.
ANALIZA KONKURENCJI
Innym sposobem, w jaki firmy mogą poprawić jakość obsługi klienta, jest przeprowadzanie analizy konkurencji. Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji może ujawnić sposób, w jaki Twoi odbiorcy docelowi postrzegają Twoich najbliższych rywali i zidentyfikować punkty przewagi konkurencyjnej lub jej wady. Na przykład analiza nastrojów może wykazać, że potencjalni klienci wolą produkt konkurencji ze względu na żywotność baterii. Twój zespół ds. rozwoju produktu może wykorzystać te informacje do wydania zaktualizowanej wersji produktu z taką samą lub dłuższą żywotnością baterii, aby odzyskać przewagę konkurencyjną. Podobnie, jeśli analiza nastrojów wykaże obszary, w których Twoja firma przewyższa rywala, Twój zespół marketingowy może podkreślić je w kampaniach reklamowych, aby pokazać potencjalnym klientom, jakie potencjalne doświadczenia klientów mogą uzyskać, patronując Twojej marce. W ten sposób Twoja firma wyprzedza konkurencję, a jednocześnie utrzymujesz wysoki poziom satysfakcji klientów.
Krótko mówiąc, oparta na sztucznej inteligencji analiza nastrojów to prosty, ale skuteczny sposób, w jaki marki mogą uzyskać cenny wgląd w swoich klientów. Analizując dane tekstowe z recenzji, opinii i zgłoszeń do obsługi klienta, firmy mogą zrozumieć, co potencjalni klienci i klienci myślą o ich ofertach i podjąć konkretne kroki w celu poprawy ogólnej obsługi klienta. Dlatego jest to krok, który firmy zorientowane na klienta muszą podjąć, aby zachować znaczenie w dzisiejszym klimacie biznesowym.
