การวิเคราะห์ความรู้สึกเปลี่ยนบทวิจารณ์ของลูกค้าเป็นข้อมูลเชิงลึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความพึงพอใจของลูกค้าและประสบการณ์ของลูกค้า ประสบการณ์ของลูกค้าคือกุญแจสู่ความสำเร็จของธุรกิจ ในความเป็นจริง หลังจากได้รับประสบการณ์ที่ดี ลูกค้ามากกว่า 85% ซื้อมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ร้อยละ 25 ทิ้งผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์หลังจากประสบการณ์แย่ๆ เพียงครั้งเดียว นั่นพิสูจน์ให้เห็นว่าประสบการณ์ที่ไม่ดีของลูกค้าอาจมีค่าใช้จ่ายสูง

ในฐานะเจ้าของธุรกิจ แทนที่จะคิดว่าคุณรู้ว่าลูกค้าของคุณมีประสบการณ์กับธุรกิจของคุณอย่างไร มีวิธีที่จะเข้าใจจริงๆ ว่าอะไรที่ทำให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม หากมีวิธีวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า จะสามารถใช้เพื่อรักษาลูกค้าของคุณให้มากขึ้นได้หรือไม่? (ฉันหวังว่าคุณจะรู้ว่าเราจะไปที่ไหนกับสิ่งนี้)

คำตอบอยู่ในการวิเคราะห์ความคิดเห็น! การรวบรวมคำติชมของลูกค้าในรูปแบบของบทวิจารณ์ออนไลน์นั้นไร้ประโยชน์หากธุรกิจไม่ได้ใช้คำติชมของลูกค้าเพื่อส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงอย่างมีกลยุทธ์ อ่านต่อไปในขณะที่เราเปิดเผยว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นมากกว่าคำศัพท์ทั่วไปอย่างไร และธุรกิจจะได้ประโยชน์อย่างไร

สารบัญ

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

ทำไมการให้คะแนนดาวไม่เพียงพอ

จะใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกได้อย่างไร?

• กำหนดเป้าหมายลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขา
• ค้นพบแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป
• รับรู้ถึงความแตกต่างในกลุ่มตลาด

ลองด้วยตัวคุณเอง

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการอัตโนมัติที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อกำหนดค่าจาก +1 (บวกมาก) ถึง -1 (ลบมาก) ให้กับข้อความบางส่วน การวิเคราะห์ความรู้สึกจะตรวจสอบข้อความและระบุความคิดเห็นทางอารมณ์ภายในนั้น เพื่อพิจารณาว่าความคิดเห็นของผู้เขียนเป็นบวก เป็นกลาง หรือเป็นลบ ข้อดีที่สุดคือความสามารถในการระบุคำที่ใช้อธิบายธุรกิจ เช่น ' ห้อง เหม็น ' หรือ ' พนักงาน หยาบคาย ' การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถบอกได้ว่าวลี "เบอร์เกอร์ถูกไฟไหม้" เป็นความรู้สึกเชิงลบ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นบางข้อความสามารถระบุได้:

• ตระหนักถึงคำพูดเชิงบวกใน "ฉัน ชอบ บรรยากาศ"
• สังเกตความแตกต่างระหว่าง "สถานที่นี้ยอดเยี่ยม" และ "สถานที่นี้ ไม่ ดี"
• การระบุคำที่แก้ไขใน “ห้องพักในโรงแรม เล็ก เกินไป ”

ทำไมการให้คะแนนดาวไม่เพียงพอ

แต่การให้คะแนนด้วยดาวไม่สามารถบอกคุณได้เพียงพอเกี่ยวกับความรู้สึกของนักวิจารณ์ใช่หรือไม่? ไม่เสมอ! ดาวมีความสำคัญ แต่เนื้อหามีความสำคัญมากกว่า การให้ดาวเขียนรีวิวด้วยพู่กันที่กว้างเกินไป ขาดรายละเอียดจำนวนมากเกี่ยวกับความรู้สึกจริงๆ ของลูกค้า การมีระดับดาวสูงนั้นดูน่าประทับใจและคุณคงคิดว่าเนื้อหาที่จะติดตามนั้นเป็นไปในเชิงบวก แต่ก็ไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป นั่นคือที่มาของคุณค่าของการวิเคราะห์ความรู้สึก ตัวอย่างเช่น บทวิจารณ์ระดับห้าดาวอาจกล่าวถึงแง่มุมที่ผู้วิจารณ์ไม่ชอบ แม้ว่าจะชอบประสบการณ์โดยรวมก็ตาม

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก เจ้าของธุรกิจสามารถจับอารมณ์เบื้องหลังการให้คะแนนดาวและเริ่มเข้าใจว่าคุณลักษณะใดที่สนับสนุนหรือลดทอนจากประสบการณ์เชิงบวกที่ธุรกิจ ตัวอย่างเช่น บทวิจารณ์ยังคงให้คะแนนห้าดาว และ ระบุว่าเบอร์เกอร์ถูกไฟไหม้

จะใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกได้อย่างไร?

เจ้าของธุรกิจทุกคนใช้เวลามากมายในการกลั่นกรองรีวิวจากลูกค้าหรือไม่? ไม่แน่นอน! เทคโนโลยีการวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถทำได้เพื่อพวกเขา คิดซะว่าเหมือนคนขุดแร่ที่ทำงานหามรุ่งหามค่ำ ​​ขุดหาทองคำที่ผู้บริโภคได้รับคำติชม

การวิเคราะห์ความรู้สึกยังสามารถติดตามธีมที่เกิดซ้ำในคำติชม เช่น 'เวลารอนานเกินไป' หรือ 'ผ้าเช็ดตัวไม่เพียงพอในห้อง' การค้นหาธีมเหล่านี้เปรียบเสมือนการขุดเหมืองทองของข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

ด้านล่างนี้เป็นกรณีการใช้งานบางส่วนสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นเชิงวิจารณ์ที่ธุรกิจสามารถประเมินคุณค่าได้จาก:

กำหนดเป้าหมายลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขา

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างในบทวิจารณ์ของลูกค้าและระบุจุดที่ปัญหา (หรือประสบการณ์เชิงบวก) เกิดขึ้น แทนที่จะตอบรีวิวเชิงลบทุกครั้งด้วยวิธีเดียวกัน การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างคำตอบที่ดีขึ้นได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถแจ้งปัญหาไปยังแผนกที่เหมาะสม ซึ่งจะได้รับประโยชน์จากคำติชมเพื่อทำการปรับปรุง

นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อให้บทวิจารณ์บางรายการอยู่ด้านบนสุดของรายการลำดับความสำคัญ เมื่อใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกในเชิงกลยุทธ์ บริษัทต่างๆ ก็จะมีความพร้อมที่ดีกว่าในการจัดการกับความคิดเห็นเชิงลบอย่างรวดเร็วและในลักษณะที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่น หากความรู้สึกด้านลบส่วนใหญ่มาจากคนที่ไม่ชอบกระบวนการจัดส่งของคุณ คุณสามารถใช้ความรู้สึกนั้นเพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานได้

ค้นพบแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป

หากกลยุทธ์การจัดการรีวิวปัจจุบันของคุณแสดงให้เห็นว่าผู้คนพอใจกับธุรกิจของคุณ นั่นก็เยี่ยมมาก! แต่นั่นสามารถนำไปสู่ความพึงพอใจ การวิเคราะห์ความคิดเห็นช่วยต่อสู้กับความพึงพอใจโดยแสดงให้เห็นว่าความคิดเห็นของลูกค้ามีแนวโน้มอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูได้ว่าเมื่อใดที่ความคิดเห็นของลูกค้าเพิ่มขึ้นและระบุว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในธุรกิจ เช่น รายการเมนูใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงผู้บริหาร

การวิเคราะห์ความรู้สึกยังสามารถเปิดเผยได้ว่าฤดูกาลส่งผลต่อรีวิวออนไลน์ของคุณอย่างไร และใช้สิ่งนั้นเพื่อประโยชน์ของคุณ ตัวอย่างเช่น หาก 'พนักงาน' มีค่าสูงสุดในเชิงลบในช่วงฤดูร้อนเนื่องจากการบริการที่ช้า คุณอาจพิจารณาจ้างความช่วยเหลือเพิ่มเติม

รับรู้ความแตกต่างในกลุ่มตลาด

และประการสุดท้าย หากคุณจัดการแบรนด์ที่มีสถานที่หลายแห่ง การวิเคราะห์ความรู้สึกแทบจะเป็นไปไม่ได้หากไม่มีเครื่องมือ การอ่านบทวิจารณ์หลายร้อยรายการสำหรับคำหลักที่สำคัญเป็นการเสียเวลาและเงิน

อย่างไรก็ตาม การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ผู้จัดการแบรนด์สามารถเห็นได้ว่าสถานที่ใดได้รับการมองในแง่บวกมากกว่าที่อื่น สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่มากขึ้นเกี่ยวกับกลุ่มตลาดที่แต่ละสถานที่ให้บริการและกระบวนการดำเนินงานในแต่ละสถานที่ ตัวอย่างเช่น หากสถานที่ในฟีนิกซ์มีอัตราเชิงลบอย่างมากสำหรับ 'นโยบายการคืนสินค้า' และสถานที่ในไมอามีเป็นบวกมาก ผู้จัดการสามารถดูวิธีการจัดการการส่งคืนที่สถานที่ไมอามี และดำเนินการเปลี่ยนแปลงกับสถานที่ที่ขาดไป

ลองด้วยตัวคุณเอง

ขณะนี้ผลิตภัณฑ์ การจัดการชื่อเสียง ของ Vendasta มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ความรู้สึกอันทรงพลังที่เรียกว่า Insights

Insights ใช้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติโดย ใช้ AI เพื่อระบุและแยกคำหลักและวลีจากบทวิจารณ์ของลูกค้าเพื่อแสดงสิ่งที่ขับเคลื่อนการสนทนาออนไลน์ ผลลัพธ์คือความเข้าใจร่วมกันว่าธุรกิจประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวในสายตาของลูกค้า ใช้ข้อมูลเพื่อเปิดเผยแนวโน้มของลูกค้า ทำความเข้าใจว่าลูกค้าในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์บางแห่งรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับที่ตั้งธุรกิจเฉพาะ และพิจารณาว่าการปรับเปลี่ยนการดำเนินงานส่งผลต่อแบรนด์อย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

หากต้องการดู การทำงานของ Insights ให้ ลงทะเบียนฟรี และเปิดใช้งานผลิตภัณฑ์ Reputation Management Express ชิ้นแรกของคุณโดยไม่มีค่าใช้จ่าย