چگونه احساسات مشتریان را برای رشد کسب و کار تحلیل کنیم

در تعاملات رو در رو با مشتریان، از مزیت مشاهده تماس چشمی، لحن صدا، زبان بدن و سایر نشانه هایی که با کلمات گفتاری آنها همخوانی دارد برخوردار هستید. اما وقتی به دنیای پشتیبانی از مشتری دیجیتال یا همه‌کانالی می‌روید، عنصر زبان انسان از بین می‌رود و سنجش احساس واقعی مشتریان درباره شرکت، برند، محصولات و تجربیات ما بسیار دشوارتر می‌شود.

اندازه گیری میزان رضایت (یا ناراضی بودن) مشتریان از برند، خدمات، پشتیبانی و محصولات شما – که به عنوان احساسات مشتری نیز شناخته می شود – در مرکز تماس همه کانالی چالش برانگیز است. چگونه متن ها و چت ها «مشتری» را می خوانید؟ علاوه بر این، تعاملات بی‌شماری با مشتری در ده‌ها پلتفرم می‌تواند شما را غرق اطلاعات کند و نتوانید بازخورد مشتریان خود را شفاف توضیح دهید .

علیرغم چالش‌های، بسیار مهم است که مراکز تماس، تجزیه و تحلیل احساسات مشتری را انجام دهند تا درک عمیق‌تر و بینش معناداری در مورد نحوه درک برند، محصولات و ارائه خدمات آن‌ها به دست آورند. خوشبختانه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیت ها و فرآیندهایی را خودکار می کنند که به تحلیلگران و رهبران مرکز تماس کمک می کند تا لحن، هدف و احساساتی را که بر تجربیات و وفاداری مشتری تأثیر می گذارد، شناسایی کنند.

تحلیل احساسات مشتری چیست؟

برای درک بهتر منظور از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری و چرایی مفید بودن آن، اجازه دهید برخی از اصطلاحات رایج صنعت را بررسی کنیم.

احساس مشتری

احساسات مشتری که به آن احساس کاربر نیز می گویند، معیاری کیفی است که نشان می دهد مشتریان چگونه بر اساس افکار، نظرات و نگرش هایشان در مورد برند خود احساس و فکر می کنند.

سه نوع احساس وجود دارد:

1. مثبت
2. خنثی
3. منفی

به خوبی ثابت شده است که احساسات منفی یا تجربیات بد، مشتریان را مستقیماً از بیرون می راند. از طرف دیگر، طبق گزارش Zendesk CX 2023 Trends، ۷۰ درصد از مصرف‌کنندگان بیشتر با شرکت‌هایی کار می‌کنند که تجارب مشتری روان، شخصی و بدون فاصله را ارائه می‌دهند.

بنابراین اگر احساسات مثبت اهمیت زیادی دارد، سوال بعدی این است که چگونه می‌توانید تجزیه و تحلیل احساسات مشتری یا تشخیص احساسات را به مرکز تماس خود بیاورید یا آن را بهبود ببخشید؟

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری روشی مبتنی بر داده و خودکار برای اندازه گیری احساسات مثبت، خنثی یا منفی و بازخورد مشتریان شما در مورد شرکت، محصول، برند و خدمات شما در هر تعامل و هر کانال است.

بخشی از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات خودکار فراتر از ستایش یا انتقاد ساده است و حجم عظیمی از داده ها را از منابع مختلف تجزیه و تحلیل می کند – ایمیل ها، چت ها، متن، رسانه های اجتماعی، نظرات مشتریان، و سایر تعاملات برای تفسیر نگرش ها و احساسات. به این تجربیات یک امتیاز احساسی اختصاص می‌دهد،

وقتی نوبت به تجزیه و تحلیل تعاملات مشتری و استخراج بینش های معنادار می رسد، در جزئیات، یا در این مورد، احساسات است.

به عنوان مثال، یک بررسی آنلاین که می گوید “من عاشق لپ تاپ جدیدم هستم” به راحتی مثبت تفسیر می شود. اما در مورد نقدی که به صورت عامیانه‌ای انجام می شود مانند اینکه به طعنه گفته شود «من عاشق لپ‌تاپ جدیدم هستم – دو دقیقه صبر کردن تا راه‌اندازی آن بسیار سرگرم‌کننده است» چطور؟

یک ابزار ساده تجزیه و تحلیل احساسات که فقط برای جستجوی کلمات یا عبارات خاص برنامه ریزی شده است ممکن است نکته مثال دوم را از دست بدهد. با این حال، ابزارهای جدیدتر تجزیه و تحلیل احساسات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی به تحلیل‌گران شما کمک می‌کنند تا با تجزیه و تحلیل احساسات در کل مکالمه و گزارش‌ها در فواصل زمانی مختلف، فرآیند امتیازدهی و بازخورد کارآمدتری را به دست آورند، اما همچنین به رهبران مرکز تماس و مدیران کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا به آنها اعتماد کنند. نتایج در زمینه مراکز تماس، استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری نه تنها به دریافت اطلاعات دقیق‌تر در زمان واقعی از مشتریان کمک می‌کند، بلکه به کارشناسان مرکز تماس اجازه می‌دهد تا درک بهتری از سطوح رضایت مشتری به دست آورند، مشتریان ناراضی را علامت‌گذاری کنند و نقاط دردسر خاصی را شناسایی کنند که می‌تواند منجر به بهبود محصول یا خدمات شود.

امتیاز احساسات مشتری

همانطور که در بالا ذکر شد، امتیاز احساس مشتری مقدار یا عددی است که برای سنجش نظرات مشتریان در مورد خدمات و محصولات مشتری یک شرکت استفاده می شود. با کمک هوش مصنوعی و با استفاده از الگوریتم‌ها، فازها و کلمات اندازه‌گیری شده و مقادیری به آنها اختصاص می‌یابد. سپس این مقادیر جمع می شوند که منجر به یک نمره کلی می شود.

نمره احساسات مثبت دقیقاً نشان می دهد که چه چیزی را توصیف می کند – مشتریان از تجربه خود از محصول، نام تجاری یا خدمات شرکت راضی هستند. نمره احساسات منفی برعکس آن را نشان می دهد. و یک احساس خنثی نشان می دهد که آنها بی تفاوت هستند.

بدیهی است که شرکت ها برای تمام نمرات احساسات مثبت تلاش می کنند، اما در واقع نمرات منفی نیز برای یادگیری و فرصت های بهبود مهم هستند.

چرا به تحلیل احساسات نیاز داریم؟

ارائه یک تجربه مشتری برجسته (CX) برای کسب و کارها به یک ماموریت حیاتی تبدیل شده است. شرکت ها با درک بهتر نیازها و خواسته های مشتریان، بهتر می توانند تجربیاتی ایجاد کنند که به آنها کنترل و اعتماد بهتری نسبت به برند، محصولات و خدمات بدهد.

توانایی تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به شرکت ها و مراکز خدمات و پشتیبانی کمک می کند تا اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان خود کسب کنند. سپس می توان از آن برای ایجاد برنامه ها و تاکتیک هایی برای موارد زیر استفاده کرد:

• در مورد اینکه چرا مشتریان چنین احساسی دارند عمیق تر بگردید
• شکاف ها را شناسایی کرده و ببندید / ارائه بازخورد در مورد ارائه محصولات و خدمات
• الگوهای خرید و خریدهای آتی از مشتریان فعلی و جدید را پیش بینی کنید
• برنامه های وفاداری و بازاریابی بسازید

این آمار و ارقام بسیار معروف هستند:

به دست آوردن یک مشتری جدید ۷ برابر بیشتر از حفظ مشتری موجود است

مشتریان وفادار ۶۷ درصد بیشتر از مشتریان جدید خرج می کنند

و لیست ادامه دارد.

برای کسب‌وکارها و مراکز تماس، اندازه‌گیری تحلیل احساسات مشتری (و اقدام بر اساس نتایج) یک امر ضروری است که مزیت رقابتی و مزایای زیادی را ارائه می‌کند.

• تجربه مشتری را بهبود می بخشد
• باعث وفاداری و حفظ مشتری می شود
• شهرت برند بهتری ایجاد می کند
• محصولات و ارائه خدمات به مشتریان را بهبود می بخشد
• حفظ کارشناس و تجربه کارمند را افزایش می دهد (EX)

وقتی صحبت از نحوه برخورد مراکز تماس با تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به میان می آید، یک معیار ثابت برای همه وجود ندارد. بخش مهم این است که شروع کنید. ما فهرستی از هفت راه برای بهبود احساسات مشتری تهیه کرده‌ایم.

با یک برنامه شروع کنید – قبل از اینکه وارد شوید، به یک برنامه نیاز دارید. اطمینان حاصل کنید که اهداف اندازه گیری شما با اهداف تجاری شرکت هماهنگ است و بینش عملی ارائه می دهد.

موارد استفاده برای اندازه گیری احساسات مشتری را مشخص کنید.

• آیا اثربخشی تلاش‌ها و کمپین‌های بازاریابی را می‌سنجید؟
• آیا شرکت شما در سفری برای بهبود CX کلی یا تجربیات مثبت مشتری در مرکز تماس است؟
• آیا تلاش برای بهبود محصول برای تیم محصول شما است ؟
• آیا هدف کاهش ریزش مشتری است؟

مهم است که بازخورد همه‌کانالی (Omni Channel )را جمع‌آوری کنید و آن‌ها را به‌گونه‌ای جمع‌آوری کنید که تصویر واضح ‌تری در پشتیبانی از اهداف و موارد استفاده به شما ارائه دهد. ترجیحات مشتریان برای برخی روش‌های بازخورد به این معنی است که اگر فقط به کانال‌های خاصی نگاه کنید، ورودی کلیدی برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری را از دست خواهید داد. جمع آوری داده ها از منابع مختلف، از جمله پلتفرم های رسانه های اجتماعی، ایمیل ها، نظرسنجی های مشتریان، نظرات مثبت، نظرات منفی و غیره.

اهمیت برچسب گذاری مناسب در تحلیل احساسات را فراموش نکنید. اگر نتوانید به درستی آن را تجزیه و تحلیل کنید، تمام جمع‌آوری داده‌ها در جهان به تماس یا مرکز تماس شما کمک نمی‌کند تا تجربه مشتری را بهبود بخشد. برچسب‌گذاری، رویکردی برای طبقه‌بندی احساسات، به شما کمک می‌کند تا بازخورد مشتری را برای تجزیه و تحلیل بهتر و بینش عمیق دسته‌بندی کنید. در حالی که برچسب‌گذاری دستی برای مراکز پشتیبانی مشتری کوچک‌تر خوب است، مراکز تماس در حال رشد می‌خواهند راه‌حل برچسب‌گذاری خودکار را پیاده‌سازی کنند.

از درخواست بازخورد مستقیم از مشتریان غافل نشوید. در حالی که ابزارهای تجزیه و تحلیل به شما این امکان را می‌دهند که داده‌های همه‌کاناله را سریع‌تر و آسان‌تر از قبل جمع‌آوری و ترکیب کنید، همچنان مهم است که مستقیماً از مشتریان افکار، احساسات و نظرات آنها در مورد برند، محصولات و ارائه خدمات خود بپرسید. نظرسنجی‌های آنلاین، فیلدهای نظرات، و نظرسنجی‌های رضایت مشتری (CSAT) را به چرخه خود اضافه کنید تا رنگ بیشتری به تجزیه و تحلیل احساسات خود ارائه دهید.

بر اساس تحلیل عمل کنید! همانطور که در بالا ذکر شد، برنامه ای برای استفاده از این بینش در سراسر سازمان داشته باشید. خواه ارائه لحظات آموزشی و مربیگری برای تیم‌های خدمات مشتری باشد یا به اشتراک گذاشتن بررسی‌های محصول و داده‌های قابلیت استفاده با شرکای تجاری، کلید این است که بر اساس تجزیه و تحلیل عمل کنید تا در یک دوره زمانی بهبود پیدا کنید.

تجزیه و تحلیل دستی جای خود را به ابزارهای نرم افزاری خودکار تجزیه و تحلیل احساسات مشتری داده است – که به طور ایده آل توسط هوش مصنوعی هدایت می شود – که به یادگیری پیچیدگی های نحوه صحبت مشتریان با کارشناسان شما در طول زمان و نحوه برآورده کردن انتظارات مشتری ادامه می دهد. یک راه‌حل هوش مصنوعی می‌تواند بازخورد کیفی مشابهی را پیدا کند و آن را برای تجزیه و تحلیل سریع‌تر – و اقدام سریع‌تر و تصمیم‌های تجاری بهتر، برچسب‌گذاری کند.

همانطور که از عبارت نشان می دهد، بیشتر گفتگوها در مورد تجزیه و تحلیل احساسات مشتری بر روی مشتری متمرکز است – همانطور که باید. اما ارزش قابل توجهی فراتر از مشتری وجود دارد.

رهبران مرکز تماس فرصتی دارند تا از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری برای اصلاح استراتژی پشتیبانی سازمان استفاده کنند.

تقویت آموزش نماینده – تجزیه و تحلیل احساسات مشتری بینش های مهمی را ارائه می دهد که مدیران می توانند از آنها برای افزایش دانش نماینده و ارائه فرصت های مربیگری برای بهبود عملکرد و در نهایت تقویت CX و کسب تجربیات مثبت بیشتر استفاده کنند. رهبران مرکز تماس فرصتی دارند تا تجربیات منفی را ناخوشایند کنند مشتریان py، و بینش احساسات در مورد لحظات مربیگری عملی و برنامه های آموزشی برای نمایندگان.

افزایش بهره وری نماینده – مدیران مرکز تماس می توانند بینش عمیق تری در مورد فرصت هایی برای بهبود بهره وری کارشناس به دست آورند. آیا نمایندگان مناسب با مجموعه مهارت های مناسب به مشتریان مناسب اختصاص داده شده اند؟ آیا فرصت هایی برای به دست آوردن کارایی از طریق کانال های پشتیبانی اضافی وجود دارد؟

بهبود حفظ کارشناسان – تجزیه و تحلیل احساسات راهی برای ردیابی تعامل کارشناس و کاهش ریزش کارمندان فراهم می کند. هنگامی که کارشناسان مرکز تماس ناامید می شوند، مشتریان می توانند این را تشخیص دهند و سپس در احساسات آنها منعکس می شود. مدیران مرکز تماس که بر تقویت تعامل کارشناسان و بهبود EX با خوشحال کردن مشتریان تمرکز می کنند، در نهایت به شرکت کمک می کنند تا CX بهتری ارائه دهد. کارشناسان شادتر باقی می مانند و به مشتریان خوشحال می انجامند.

به سمت CX و EX بهتر حرکت کنید

آیا می خواهید سازمان خود را به سمت ارائه CX و EX با استاندارد طلایی سوق دهید؟ مزایای تجاری تجزیه و تحلیل احساسات مشتری واضح است. این موضوع می تواند به شما کمک کند تا نحوه درک مشتریان از شرکت، نام تجاری، محصول و خدمات شما را بهتر کنید – و بر اساس آن عمل کنید و همچنین بهره وری را افزایش می دهد.

بهترین زمان برای پرش همین الان است. خبر خوب این است که ابزارهای نرم افزاری مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارند تا به تحلیلگران و رهبران مرکز تماس کمک کنند تا برنامه ای کارآمدتر، دقیق تر و با ارزش تر را اجرا کنند.

ICCS یک پلتفرم مرکز تماس با مشتری است که به عنوان یک میان افزار بین نقاط تماس دیجیتالی مشتری و سیستم های مختلف سازمان شما عمل می کند.
ICCS می تواند:
• دسترسی به تعدادی از نقاط تماس دیجیتالی مانند پیامک ، ایمیل ، چت ، پیام های اجتماعی ، چت بات ، ارتباط تصویری، چت صوتی و اشتراک صفحه نمایش را فراهم کند
• با CTI ها و API های خارجی تعامل داشته باشد و با نوم افزارهای CRM و مشابه آن تجمیع شود وکلیه تعاملات متنی، صوتی و تصویری شمارا ضبط کند

• ارتقائ دسکتاپ کارشناس پاسخگو ، با همه کانال ها و اطلاعات مربوط به سابقه مشتری، ICCS را می توان با استفاده از ICCS.AI و با افزودن قابلیت های ChatBOT به یک راه حل کامل تبدیل کرد.