ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เปลี่ยนโซลูชันและกระบวนการของตนให้กลายเป็นระบบดิจิทัล พวกเขายังพบว่ามีความจำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อให้ประสบความสำเร็จ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เปลี่ยนวิธีในการทำความเข้าใจลูกค้า
แต่ไม่ใช่แค่เพียงการจัดทำแบบสำรวจความคิดเห็นของลูกค้าแบบง่ายๆ เท่านั้น คุณต้องมีส่วนร่วมอย่างจริงจังในการสนทนาเกี่ยวกับความรู้สึกที่ฐานลูกค้ามีต่อแบรนด์ของคุณ และการวิเคราะห์ความคิดเห็นถือเป็นกุญแจสำคัญในการค้นหาคำตอบ
การวิเคราะห์ความคิดเห็น ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าการขุดค้นความคิดเห็นหรือปัญญาประดิษฐ์ด้านอารมณ์ คือเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้กำหนดว่าเนื้อหาส่วนหนึ่งเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูด วิธีการพูด และความหมายจริง ทั้งจากมุมมองของบุคคลและมุมมองของสาธารณชน โดยการวิเคราะห์ข้อความและสถิติ
ภายใต้การขุดค้นข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นมักใช้เพื่อระบุความเห็นจากลูกค้าในเอกสารคำติชมและช่องทางต่างๆ เช่น รีวิว แบบสำรวจ บทความบนเว็บ และโซเชียลมีเดีย เมื่อภาษามีการพัฒนาขึ้น การเข้าใจจุดประสงค์ผ่านช่องทางต่างๆ เหล่านี้อาจกลายเป็นเรื่องท้าทายมากขึ้น และการใช้คำนิยามในพจนานุกรมอาจทำให้การอ่านผลไม่ถูกต้อง
ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นตามอัลกอริทึมที่ปรับตามความเห็นจากลูกค้า คุณจะสามารถทราบได้ถึงอะไรที่จำเป็นสำหรับลูกค้าและลูกค้าต้องการอะไรจากผลิตภัณฑ์ บริการ หรือโซลูชันของคุณ และดูว่าความคิดเห็นของพวกเขามีแนวโน้มหรือเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป
ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:
โดยทั่วไปแล้ว ธุรกิจใช้แบบสอบถามและแบบสำรวจเพื่อประเมินความคิดเห็นของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แบบสำรวจ Net Promoter Score (NPS) จะรวบรวมและประเมินข้อมูลที่จำเป็นในการวัดความเต็มใจของลูกค้าที่จะแนะนำธุรกิจ แม้ว่าจะมีคุณค่า แต่ก็ขาดความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าผ่านช่องทางดิจิทัลของคุณ เช่น เมื่อทำการซื้อสินค้า
แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถอุดช่องว่างนั้นได้
ในการตรวจสอบ ระบุ และดึงความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าออกจากข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถช่วยเปิดเผยความหมายที่ซ่อนอยู่ในความคิดเห็นแต่ละรายการ การกดถูกใจในโซเชียลมีเดีย ไอเดีย การร้องเรียน และการสอบถาม รวมไปถึงช่วยให้คุณพร้อมตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของลูกค้าของคุณ
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมแล้ว คุณจะได้รับสรุปการตอบสนองของลูกค้าแต่ละราย รวมถึงคำติชมเพิ่มเติมอื่นๆ ที่อาจช่วยสร้างการรับรู้ของสาธารณชนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือธุรกิจของคุณได้ เมื่อข้อมูลนี้ถูกจัดอยู่ในระดับความคิดเห็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ คุณจะสามารถมองเห็นสิ่งที่ผลักดันให้ลูกค้าพูดคำกล่าวเหล่านั้นได้ ซึ่งจะเผยให้เห็นความคิดที่อธิบายความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะเจาะจง
ความคิดเห็นเหล่านี้จะถูกจัดประเภทเป็นแบบโดยตรง ("ผลิตภัณฑ์นี้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดที่ฉันเคยใช้!") หรือแบบเปรียบเทียบ ("ผลิตภัณฑ์ A รวมเข้ากับองค์กรของฉันได้ดีกว่าผลิตภัณฑ์ B") แม้ว่าข้อมูลเหล่านี้มักจะตีความได้ง่าย แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบด้วยว่าบางเรื่องอาจต้องมีการพิจารณาเพิ่มเติม การจัดประเภท เช่น โดยนัย ("ธุรกิจรู้ว่าต้องทำอะไรเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์นี้") และโดยชัดเจน ("ฟีเจอร์ A ใช้งานง่าย") เช่นเดียวกับลำดับคำที่เป็นเชิงบวกแต่มีคำเชิงลบอยู่ด้วย อาจทำให้วิเคราะห์ได้ยากและอาจต้องมีการตรวจสอบด้วยตนเองหรือปรับเปลี่ยนโมเดลความคิดเห็นของคุณ
แต่เมื่อคุณค้นพบคำสำคัญและวลีที่บอกถึงความรู้สึกของผู้อื่นที่มีต่อคุณแล้ว คำเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณวางแผนการดำเนินการครั้งต่อไปขององค์กรได้ แต่ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจก่อนว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร
การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้เทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อกลั่นกรองคำพูดของลูกค้าทั้งหมดให้เป็นรายการเดียวที่สามารถดำเนินการได้ กระบวนการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีสี่ขั้นตอน ดังนี้:
คุณและทีมของคุณสามารถสร้างไลบรารีความคิดเห็นได้ โดยการจดจำคำและวลีอธิบายเพื่อกำหนดน้ำหนักความคิดเห็น ผ่านการให้คะแนนด้วยตนเอง ทีมของคุณจะตัดสินใจว่าแต่ละคำควรมีความมีน้ำหนักเพียงใด จากนั้นจึงให้คะแนนขั้วอารมณ์ของวลีที่สอดคล้องกัน โดยระบุว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง โปรแกรมการวิเคราะห์ความคิดเห็นหลายภาษาจะต้องรักษาไลบรารีเฉพาะสำหรับแต่ละภาษาที่รองรับผ่านการให้คะแนนที่สอดคล้องกัน วลีใหม่ และการลบคำที่ไม่เกี่ยวข้อง
การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถกลั่นกรองวิธีการเหล่านี้ออกเป็นสามประเภทที่แตกต่างกัน:
การผสมผสานระหว่างสถิติ NLP และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุความคิดเห็น ระบบได้รับการฝึกให้เชื่อมโยงข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออกที่สอดคล้องกัน นั่นก็คือข้อความของลูกค้าที่มีขั้วอารมณ์ เครื่องจะถูกจัดประเภทด้วยข้อมูลขาเข้าและสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามกาลเวลาเมื่อได้รับการฝึก ซึ่งสามารถทดสอบกับข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อให้การคาดการณ์ที่ดียิ่งขึ้น
การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาที่สุดจะใช้พจนานุกรมและศัพท์เฉพาะเพื่อสำรวจคำและวลีและระบุความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง แนวทางประเภทนี้ใช้ได้ดีกับความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาและชัดเจน แม้ว่าระบบนี้จะรวดเร็วและใช้งานง่าย แต่ก็ไม่ค่อยคำนึงถึงวิธีการรวมคำเป็นลำดับสักเท่าไร ทีมจำเป็นต้องเพิ่มกฎสำหรับความคิดเห็นเชิงเปรียบเทียบ เนื่องจากแนวทางนี้ไม่สามารถเข้าใจความคิดเห็นโดยนัยได้อย่างง่ายดาย
การรวมระบบที่ทำงานตามกฎและระบบอัตโนมัติเข้าด้วยกันหมายความว่าคุณสามารถได้รับความแม่นยำและความถูกต้องที่จำเป็นในการเข้าใจลูกค้าของคุณได้อย่างแท้จริง นี่คือระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เนื่องจากมีข้อมูลด้านอารมณ์ที่รวบรวมจากศัพท์เฉพาะ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามกาลเวลา
ในขณะที่โซเชียลมีเดียให้คุณเห็นคร่าวๆ ว่าผู้คนพูดถึงแบรนด์ของคุณทางออนไลน์อย่างไร แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะช่วยให้ทราบได้ทันทีว่าสาธารณชนรับรู้ถึงแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร แม้ว่าการรีทวีตหลายครั้งบน Twitter อาจดูเป็นเชิงบวก แต่หากคุณสังเกตว่าจำนวนกดถูกใจนั้นลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับความคิดเห็นเชิงลบ คุณจะสรุปได้ว่านั่นเป็นการโต้ตอบที่ได้ผลไม่ดีนัก
การวิเคราะห์ความคิดเห็นยังสามารถช่วยให้บริษัทของคุณแยกข้อมูลอันล้ำค่าของลูกค้าจากแหล่งข้อมูลภายในได้ ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบสำเนาบทสนทนาจากการแชทออนไลน์ของลูกค้ากับกับตัวแทนฝ่ายบริการและสนับสนุน จะทำให้บริษัทของคุณทราบถึงปัญหาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความปลอดภัย และการรับประกันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ประโยชน์อื่นๆ ของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:
ประโยชน์เหล่านี้ทั้งหมดช่วยให้ทีมของคุณมีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังคิดและวิธีการตอบสนองอย่างเหมาะสม จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถแนะนำทีมภายใน เช่น ทีมฝ่ายบริการลูกค้า เพื่อช่วยปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้ หรือทีมการตลาดและทีมที่ต้องติดต่อกับลูกค้า เพื่อเข้าถึงกลุ่มลูกค้าตามความคิดเห็นด้วยความพยายามด้านการขาย การตลาด และการสนับสนุนที่กำหนดเป้าหมาย
ส่วนที่ดีที่สุดก็คือการวิเคราะห์ความคิดเห็นไม่ได้เหมาะสำหรับทีมเดียว ทุกทีมสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวางแผนได้อย่างเหมาะสมสำหรับทุกอย่าง ตั้งแต่แคมเปญการตลาดไปจนถึงกลยุทธ์ด้านราคา การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อหรือการสนับสนุนลูกค้า ขณะที่ทีมต่างๆ เรียนรู้มากขึ้นเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ แบรนด์ และธุรกิจ พวกเขาสามารถใช้ความรู้ดังกล่าวเพื่อกำหนดการตอบสนองและปรับการดำเนินธุรกิจให้เหมาะสมได้ นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถประเมินเป้าหมายของทั้งธุรกิจและลูกค้าใหม่ และกำหนดการดำเนินการที่จะทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้
ตัวอย่างวิธีที่ทีมใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:
การมีเครื่องมือที่สามารถเข้าใจอารมณ์ที่ซับซ้อนของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญในการรับคำติชมที่คุณต้องการจากฐานลูกค้าของคุณ ในอดีต การวิเคราะห์ความคิดเห็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีหลายอย่าง แต่ในปัจจุบัน มีเครื่องมือซอฟต์แวร์หลายอย่างที่ทำให้สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นได้โดยแทบไม่ต้องมีความรู้เลย
การเลือกแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ที่มีเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นอัจฉริยะในตัวควรเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ เพื่อสร้างประสบการณ์ของลูกค้าแบบช่องทาง omni ที่ประสบความสำเร็จ ทีมและองค์กรของคุณจำเป็นต้องมี CDP ที่มีความสามารถทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบองค์รวมในเวลาจริง ซึ่งรวมถึงเครื่องมือการวิเคราะห์ความคิดเห็นที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ สำหรับการปรับระบบจัดการลูกค้าสัมพันธ์และข้อมูลอื่นๆ ที่คุณรวบรวมได้ให้เหมาะสม
หา CDP ที่ใช้แบบจำลอง NLP เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและอารมณ์ของลูกค้าอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ โมเดลที่ได้รับการฝึกจากข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ ควรสามารถสร้างคะแนนความคิดเห็นของลูกค้า และระบุพื้นที่ทางธุรกิจที่สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงที่ตรงเป้าหมายได้
ติดตาม Dynamics 365