Bagaimana Analisis Sentimen Pelanggan Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Diterbitkan: 2022-02-10

Pernahkah Anda membaca komentar positif atau negatif tentang merek Anda dan bertanya-tanya mengapa pelanggan merasa seperti itu?

Dengan menangkap informasi subjektif, Anda dapat memperoleh wawasan tentang bagaimana perasaan pelanggan tentang Anda dan menggunakan informasi itu untuk meningkatkan pengalaman mereka.

Proses ini disebut analisis sentimen pelanggan.

Mari kita lihat analisis sentimen pelanggan dan bagaimana merek menggunakannya untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Apa itu analisis sentimen pelanggan?

Analisis sentimen pelanggan adalah proses otomatis. Ini menganalisis bahasa Inggris percakapan dalam komunikasi online untuk melihat bagaimana perasaan pelanggan tentang merek, layanan, atau produk.

Dengan menganalisis posting media sosial pelanggan, tiket online, percakapan chatbot, dan formulir umpan balik, merek dapat melihat bagaimana perasaan pelanggan dan masalah apa yang mereka hadapi.

Analisis sentimen pelanggan adalah contoh yang bagus dari otomatisasi proses bisnis, karena bekerja dengan membaca dan mengkategorikan data pelanggan dalam tiket sehingga dapat diarahkan ke saluran yang sesuai.

Dengan menggunakan sesuatu yang disebut Natural Language Processing (NLP) dan serangkaian algoritme, analisis sentimen mendeteksi pola dalam teks dan secara otomatis mengklasifikasikan opini sebagai netral, negatif, atau positif.

Analisis sentimen pelanggan sangat penting untuk layanan yang mengandalkan faktor emosional, seperti membeli hadiah untuk anak baptis.

Singkatnya, analisis sentimen pelanggan mengotomatiskan pembacaan dan penandaan data sehingga Anda dapat merutekan tiket pelanggan ke orang yang tepat secepat mungkin.

Bagaimana cara kerja analisis sentimen pelanggan?

Analisis sentimen pelanggan — juga dikenal sebagai penggalian opini — menggunakan NLP untuk menentukan nada emosional di balik percakapan online secara otomatis.

Bergantung pada seberapa akurat model Anda dan berapa banyak data yang perlu Anda analisis, Anda dapat menerapkan algoritme model yang berbeda.

Algoritme analisis sentimen pelanggan biasanya termasuk dalam salah satu keranjang berikut:

  • Hibrida: Kombinasi pendekatan otomatis dan berbasis aturan
  • Berbasis aturan: Sistem yang secara otomatis melakukan analisis berdasarkan seperangkat aturan yang dibuat secara manual
  • Otomatis: Teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk belajar dari data

(Sumber Gambar)

Bagaimana analisis sentimen pelanggan meningkatkan pengalaman pelanggan?

Analisis sentimen pelanggan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan cara berikut.

1. Meningkatkan pengalaman membeli

Dari menyajikan penawaran pertama hingga mendukung mereka selama proses pembayaran, analisis sentimen pelanggan meningkatkan perjalanan pembeli.

Merek menggunakan analisis sentimen pelanggan untuk memahami bagaimana perasaan pelanggan tentang:

  • Opsi pembayaran
  • Diskon dan penawaran
  • Produk dan layanan
  • Kampanye pemasaran
  • Penawaran khusus
  • Waktu tunggu
  • Informasi pembelian dan pengiriman

Dengan mengungkap sikap, nada, dan temperamen pelanggan, merek dapat memahami bagaimana perasaan pelanggan tentang pembelian. Mirip dengan bagaimana dokter dapat mengetahui karakteristik akustik pasien di telepon, merek juga dapat menggunakan wawasan ini untuk mengungkap makna tak terucap di balik kata-kata.

Misalnya, lihat contoh ini dari Inkable Label:

(Sumber Gambar)

Di bagian bawah setiap halaman produk, Label Inkable telah menyertakan ajakan bertindak (CTA) di atas untuk membantu calon pelanggan selama proses pembelian.

CTA yang mereka pilih meliputi:

  1. Saya siap memesan!
  2. Saya tahu apa yang saya inginkan, tetapi saya tidak melihatnya di sini
  3. Saya benar-benar bingung dan perlu berbicara dengan seseorang

Dengan melakukan analisis sentimen pelanggan, Inkable Label telah menentukan tiga emosi pembelian teratas pelanggannya di awal pembayaran.

  1. Merasa bersemangat dan bersemangat untuk membeli
  2. Merasa siap untuk membeli tetapi tidak yakin bagaimana melakukannya
  3. Merasa bingung dan membutuhkan dukungan

Dengan mempertimbangkan poin rasa sakit dan perasaan pelanggan mereka, Inkable Label telah menemukan cara yang lebih baik untuk mendukung pelanggan selama perjalanan pembelian.

Saat pelanggan membuka halaman mereka untuk berbelanja, mereka cenderung bertahan karena mengetahui bahwa dukungan pembelian tersedia bagi mereka dengan cara yang paling penting.

2. Konten berbasis nilai yang menginspirasi dan pengalaman yang dipersonalisasi

Memahami bagaimana perasaan pelanggan Anda dan apa yang mereka inginkan adalah satu-satunya cara untuk memberikan konten berbasis nilai dan pengalaman yang dipersonalisasi.

Dengan analisis sentimen pelanggan, Anda dapat mengungkap emosi pelanggan terkait dengan:

  • Pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)
  • Konten buatan pengguna
  • Review positif dan negatif
  • Pengalaman merek yang terkait

Dengan informasi ini di tangan, Anda dapat mempersonalisasi penawaran, membuat kampanye pemasaran yang relevan, dan menghasilkan konten berbasis nilai yang sesuai dengan emosi pelanggan Anda.

Misalnya, perangkat lunak pengiriman Track-POD menambahkan jawaban yang berharga dan dipersonalisasi untuk pertanyaan pelanggan yang sering diajukan. Dengan memahami siapa pelanggannya dan apa masalah yang mereka miliki, Track-POD telah mampu menghilangkan silo informasi yang berdampak buruk pada pengalaman pelanggan. (Sumber Gambar)

3. Meningkatkan produk dan layanan

Analisis sentimen pelanggan membantu merek memahami masalah produk atau layanan apa yang terus dihadapi pelanggan.

Dengan melakukan analisis sentimen pelanggan pada survei, ulasan, dan postingan media sosial, merek dapat memahami:

  • Bug atau masalah apa yang perlu segera diperbaiki pada produk atau layanan
  • Apa yang dikatakan pelanggan tentang produk dan layanan merek
  • Seberapa sering pelanggan merekomendasikan produk dan layanan merek?
  • Bagaimana sebuah merek dapat meningkatkan fitur dan layanan produk tertentu
  • Apa kendala yang terus dihadapi pelanggan
  • Masalah apa yang mengirim pelanggan ke pesaing?
  • Fitur atau layanan apa yang diinginkan pelanggan yang belum ditawarkan oleh merek

4. Meningkatkan layanan pelanggan

Hanya butuh satu atau dua pengalaman buruk untuk kehilangan pelanggan karena pesaing. 41% Milenial menunjukkan bahwa ulasan adalah faktor utama dalam keputusan pembelian mereka, oleh karena itu menghindari pengalaman pelanggan yang negatif juga akan membantu menghindari ulasan negatif.

Dengan menjalankan analisis sentimen pelanggan pada interaksi layanan pelanggan dan tanggapan survei, merek belajar:

  • Apa yang menyenangkan pelanggan dan apa yang membuat mereka frustrasi?
  • Apa poin rasa sakit yang parah yang dimiliki pelanggan?
  • Bagaimana pelanggan lebih suka didukung
  • Apa yang pelanggan katakan tentang pengalaman layanan pelanggan mereka?
  • Saluran layanan pelanggan mana yang hilang atau dapat ditingkatkan?
  • Bagaimana perasaan pelanggan tentang agen dukungan pelanggan
  • Seberapa efektif proses resolusi pelanggan
  • Bagaimana perasaan pelanggan tentang keseluruhan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan permintaan

Misalnya, Anda mungkin belajar bahwa komentar negatif sering kali berhubungan dengan proses resolusi yang buruk, mendorong Anda untuk merampingkan dan meningkatkan proses resolusi.

Atau Anda mungkin mengetahui bahwa sebagian besar komentar negatif berkaitan dengan waktu respons yang lama. Ini akan meminta Anda untuk menggunakan chatbots untuk mempercepat waktu respons.

5. Memantau reputasi merek dan mengoptimalkan strategi pemasaran

Analisis sentimen pelanggan membantu merek memantau penyebutan merek secara real-time dan mengirim komentar negatif ke urutan teratas antrian.

Baik itu melihat klien yang marah di Twitter atau melihat sekelompok pelanggan mengeluh tentang merek Anda di Yelp, analisis sentimen pelanggan adalah kunci untuk memantau reputasi merek.

Dengan analisis sentimen pelanggan, merek dapat menonton komentar negatif secara real-time dan merespons dengan cepat untuk meminimalkan dampak merek.

Analisis sentimen pelanggan juga membantu merek meningkatkan strategi pemasaran mereka.

Dari memantau tren industri hingga mengawasi peluncuran produk pesaing, analisis sentimen pelanggan membantu merek mengidentifikasi kelemahan sebelum merilis penawaran baru.

Mari kita lihat beberapa cara merek menggunakan analisis sentimen pelanggan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Merek menggunakan analisis sentimen pelanggan untuk mempelajari:

  • Sentimen terhadap produk, fitur, dan layanan baru di media sosial
  • Kelemahan dan kekuatan pesaing
  • Peluncuran pesaing baru, merek ulang, dan perubahan pasar
  • Memenangkan taktik pemasaran
  • Perilaku audiens pelanggan yang tersegmentasi
  • Metrik seperti Customer Churn Rate (CCR) dan Net Promoter Score (NPS)

Dengan mempertimbangkan wawasan ini, merek dapat mengelola dan menyelesaikan komentar negatif, menjangkau pelanggan yang tidak puas, dan menyesuaikan kampanye pemasaran mereka.

Siap mencoba analisis sentimen pelanggan?

Dengan menangkap informasi subjektif, Anda dapat memperoleh wawasan tentang bagaimana perasaan pelanggan tentang Anda dan menggunakan informasi itu untuk meningkatkan pengalaman mereka yang tidak dapat dilakukan oleh orang lain.

Gunakan analisis sentimen pelanggan untuk:

  • Tingkatkan pengalaman membeli
  • Menginspirasi konten berbasis nilai
  • Berikan pengalaman yang dipersonalisasi
  • Tingkatkan produk dan layanan
  • Tingkatkan layanan pelanggan
  • Pantau reputasi merek
  • Optimalkan strategi pemasaran

Siap mencoba analisis sentimen pelanggan? Bagikan pengalaman Anda di komentar!