Müşteri Geri Bildirimlerinden Duyguları Analiz Etmek
Müşterilerinizi memnun etmek için mümkün olan her şeyi yaptığınıza inanıyorsunuz. Sahadaki ekibinizin en iyi hizmeti sunmak için ellerinden gelen her şeyi yaptığından neredeyse eminsiniz. Peki ya müşterilerinizin ürün ve servisleriniz hakkındaki duyguları! Gerçekten sizin şehrin en iyisi olduğunu mu düşünüyorlar? Geri gelip tekrar satın alacak kadar mutlular mı?
Mutluluk bir duygudur ve duyguyu anlamak mühimdir. Çünkü hepimizin bildiği gibi duygular düşünceleri , düşünceler de davranışları tetikler. Müşterilerin tekrar satın alma davranışı eğiliminde olması şirketinizin büyümesi için çok önemlidir. Eğer konu bu kadar kritik ise o zaman müşterilerinizin size sağladığı geri bildirimlerden onların duygularını nasıl daha iyi anlayabilirsiniz? Daha da önemlisi, bu duyguları nasıl ölçebilirsiniz?
Müşterilerin çeşitli kanallardan bıraktığı geri bildirimlerinden sentiment analizi yapabiliyoruz. Yani bir ifadenin pozitif, negatif ya da nötr bir halde olduğunu anlamak artık mümkün. Peki bu ifadelerde yer alan duyguların analizi? Çoğu zaman sentiment ve duygu analizi konseptleri birbirleri ile karıştırılıyor. Peki bu iki kavramın temelde farkı nedir?
En basit hali ile, duygu analizi sentimentin daha ince ayrıntılı halidir. Örneğin, ‘öfke’ ve ‘üzüntü’ ikisi de olumsuz duygulardır, ancak farklı duygulardır. Benzer şekilde, ‘umut’ ve ‘neşe’ de iki farklı duygudur, ikisi de olumlu duygulardır. Duygu analizi bu nedenle (nispeten) basit olarak sentiment analizinin daha gelişmiş ve detaylandırılmış halidir. “Sentiment analizi” yalnızca veri noktalarını olumsuz veya olumlu bir duyguyu yansıtıp yansıtmadıklarına bölerek sınıflandırır. “Duygu analizi” ise müşteri tepkilerini anlamak için çok daha karmaşık bir sistem kullanır. Sentiment istatistikleri basitleştirilmiş olumlu veya olumsuz belirteçleri izlerken, duygu analizi geniş bir şekilde insan duyguları ve hassasiyetleri yelpazesine odaklanır. Her iki yöntem de müşterinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamanın bir yolunu bulmaya odaklansa da, aralarındaki fark bu bilgilere yaklaşımlarında yatmaktadır.
Duygu analizi size negatif veya pozitif yorumları analiz etmenin ötesine nasıl götürür??
1-Kompleks duyguları anlamanızı sağlar
İnsan duygularının basitçe olumlu veya olumsuz olarak kategorize edilemeyecek kadar karmaşık olduğu açıktır. Müşteri deneyiminiz için bir strateji oluşturmak istiyorsanız, kesinlikle müşterinizin tepkilerine dair bütünsel bir bakış açısına ihtiyacınız var.
Sentiment analitiği, görüşleri olumsuz, olumlu veya tarafsız olarak sınıflandırırken, duygu analizi, müşterilerinizin motivasyonlarını ve duygusal tıkanıklıklarını size bildirerek nihayetinde müşterinin daha derin ihtiyaçlarını karşılamanıza yardımcı olur.
2-Anlamlı ve derin içgörüler sağlar
Duygu analizi, sentiment analizinden daha ileri olacak şekilde müşterinin eylemlerine ve bu eylemlerin arkasındaki motivasyonlara ilişkin kapsamlı ve derin içgörüler sağlar. Bu bilgileri, müşterilerinizin yolcukluklarını haritalamada hem acı noktalarını hem de haz noktalarını anlamak için kullanabilirsiniz. Ardından, bu acı noktalarını ortadan kaldırmak ve “wow” anlarıyla değiştirmek size kalmış.
3-İçgörüleri aksiyona çevirmenize yardımcı olur
Müşteri geri bildirimlerini yalnızca “olumlu” ve “olumsuz” diye sınıflandırmanın ötesinde derinlemesine analiz ederek, çözmeniz gereken büyük sorunların kök nedenlerini daha iyi anlayabilirsiniz. Müşterinin sesi programlarının çoğu, anketler, sosyal medya ve diğer kanallar aracılığıyla müşterileri dinlemenin yanı sıra geri bildirimlerini bir şekilde analiz etmeyi içerir. Ancak, doğru bir şekilde uygulandığında müşteri sadakatini artırmasına rağmen, geri bildirim üzerine – hızlı – aksiyona geçmek şirketler tarafından en çok atlanan adımdır.
Alterna CX, duygu analizini farklı bir boyuta taşıyor
Alterna CX’in farklılaştığı ve güçlü özelliklerinden biri olan duygu sınıflandırma ve duygu ölçümü modelleri, şirketlerin farklı yolculuklar ve işlemlerde geri bildirim anında mutluluk, kafa karışıklığı, öfke ve keyif gibi müşteri duygularını tahmin etmelerini sağlar. Geliştirme ekibimiz, endüstriden bağımsız olarak deneyimler arasında sık sık hissedilen yedi duyguyu yaratmak için Dr. Robert Plutchik’in duygusal çarkından ilham aldı. Duygu modeli, müşterilerimize daha iyi deneyim analizi ve bu analize göre aksiyon planı oluşturmak için yeni bir bakış sağlayacaktır.
Alterna CX’in sentiment ve duygu analizi modelleri müşteri deneyimi profesyonellerinin NPS, elde tutma ve gelir gibi belirli konuların temel iş metrikleri üzerindeki etkilerini tahmin etmelerini ve kararları buna göre önceliklendirmelerini sağlar.
Sonuç olarak;
Anket yanıtlarındaki ve sosyal medyadaki görüşler gibi müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak analiz etmek, markaların müşterilerini neyin mutlu ettiğini veya hayal kırıklığına uğrattığını öğrenmelerine olanak tanır, böylece şirketler ürün ve hizmetleri müşterilerinin ihtiyaçlarına göre uyarlayabilirler. Sentiment ve duygu analizi genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak bunlar iki farklı türde içgörü sağlayan iki farklı yöntemdir. Daha önce bahsedildiği gibi, sentiment, “bir metin parçasını olumlu ve olumsuz sınıflar olarak sınıflandırmaktan” oluşurken, duygu analizi, metni farklı kategorilere (öfke, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık) “çoklu sınıflandırma”dan oluşur. Duygu analizi, sentimente kıyasla detaylı bir resim sunar. Bu tür ayrıntılar, hesaplama karmaşıklığını artırmak ile birlikte, olumlu yönü ise elde edilebilecek içgörülerin derinliği daha fazladır.
Sonuç olarak, müşteri duygularının doğru bir şekilde analizi, müşteri deneyimini geliştirebilir ve bu da şirket için yeni bir karlılık fırsatı yaratabilir. Bununla birlikte, çeşitli kanallardan gelen müşteri geribildirimlerindeki duyguları doğru bir şekilde analiz etmek ve simülasyon modellerine bağlamak uzman analitik düşünce yeteneği gerektirir. Ancak doğru müşterinin sesi platformunu ve araçlarını kullanmak size bu gerekli analitik yetkinlikleri sağlayacaktır. Sonuçta bu araçlara yapacağınız yatırım size gerçek bir rekabet avantajı ve büyüme kaynağı olarak geri dönecektir.