Müşteri Duygu Analizi Müşteri Deneyimini Nasıl İyileştirir?

Markanız hakkında hiç olumlu veya olumsuz bir yorum okudunuz ve müşterilerin neden böyle hissettiklerini merak ettiniz mi?

Sübjektif bilgileri yakalayarak, müşterilerin sizin hakkınızda nasıl hissettikleri hakkında fikir edinebilir ve bu bilgileri deneyimlerini geliştirmek için kullanabilirsiniz.

Bu sürece müşteri duyarlılığı analizi denir.

Müşteri duyarlılığı analizine ve markaların müşteri deneyimini geliştirmek için bunu nasıl kullandığına bakalım.

Müşteri duyarlılığı analizi nedir?

Müşteri duyarlılığı analizi otomatik bir süreçtir. Müşterilerin bir marka, hizmet veya ürün hakkında nasıl hissettiklerini görmek için çevrimiçi iletişimde konuşma İngilizcesini analiz eder.

Markalar, müşteri sosyal medya gönderilerini, çevrimiçi biletleri, sohbet robotu konuşmalarını ve geri bildirim formlarını analiz ederek bir müşterinin nasıl hissettiğini ve hangi sorunlarla karşılaştıklarını görebilir.

Müşteri duyarlılığı analizi, uygun kanallara yönlendirilebilmesi için biletlerdeki müşteri verilerini okuyarak ve kategorilere ayırarak çalıştığından, iş süreci otomasyonunun harika bir örneğidir.

Doğal Dil İşleme (NLP) adı verilen bir şey ve bir dizi algoritma kullanan duygu analizi, metindeki kalıpları algılar ve görüşleri otomatik olarak tarafsız, olumsuz veya olumlu olarak sınıflandırır.

Müşteri duyarlılığı analizi, bir vaftiz çocuğuna hediye almak gibi duygusal bir faktöre dayanan hizmetler için gereklidir.

Kısacası, müşteri duyarlılığı analizi, müşteri biletlerini mümkün olduğunca hızlı bir şekilde doğru kişilere yönlendirebilmeniz için verileri okumayı ve etiketlemeyi otomatik hale getirir.

Müşteri duyarlılığı analizi nasıl çalışır?

Fikir madenciliği olarak da bilinen müşteri duyarlılığı analizi, çevrimiçi konuşmaların ardındaki duygusal tonu otomatik olarak belirlemek için NLP'yi kullanır.

Modelinizin ne kadar doğru olduğuna ve ne kadar veriyi analiz etmeniz gerektiğine bağlı olarak farklı model algoritmaları uygulayabilirsiniz.

Müşteri duyarlılığı analizi algoritmaları genellikle şu gruplardan birine girer:

• Hibrit: Otomatik ve kural tabanlı yaklaşımların bir kombinasyonu
• Kural tabanlı: Analizi manuel olarak oluşturulmuş bir dizi kurala dayalı olarak otomatik olarak gerçekleştiren sistemler
• Otomatik: Verilerden öğrenmek için kullanılan makine öğrenimi teknikleri

(Görüntü Kaynağı)

Müşteri duyarlılığı analizi müşteri deneyimini nasıl iyileştirir?

Müşteri duyarlılığı analizi, müşteri deneyimini aşağıdaki şekillerde geliştirir.

1. Satın alma deneyimini geliştirmek

Müşteri duyarlılığı analizi, ilk teklifi sunmaktan ödeme sırasında onları desteklemeye kadar, alıcının yolculuğunu iyileştirir.

Markalar, müşterilerin aşağıdakiler hakkında nasıl hissettiğini anlamak için müşteri duyarlılığı analizini kullanır:

• Ödeme seçenekleri
• indirimler ve fırsatlar
• Ürünler ve servisler
• Pazarlama kampanyaları
• Özel teklifler
• bekleme süreleri
• Satın alma ve nakliye bilgileri

Markalar, müşteri tutumlarını, üslubunu ve mizacını ortaya çıkararak müşterilerin satın alma konusunda nasıl hissettiklerini anlayabilir. Doktorların bir hastanın akustik özelliklerini telefonda nasıl algılayabileceğine benzer şekilde, markalar da bu bilgileri kelimelerin ardındaki söylenmemiş anlamı ortaya çıkarmak için kullanabilir.

Örneğin, Inkable Label'dan şu örneğe bir göz atın:

(Görüntü Kaynağı)

Inkable Label, her ürün sayfasının alt kısmında, potansiyel müşterilere satın alma sürecinde yardımcı olmak için yukarıdaki harekete geçirici mesajlara (CTA'lar) yer vermiştir.

Seçtikleri CTA'lar şunları içerir:

1. Sipariş vermeye hazırım!
2. Ne istediğimi biliyorum ama burada göremiyorum
3. Gerçekten kafam karıştı ve biriyle konuşmaya ihtiyacım var

Inkable Label, müşteri duyarlılığı analizi yaparak müşterilerinin ödeme başlangıcındaki ilk üç satın alma duygusunu belirledi.

1. Satın almak için istekli ve heyecanlı hissetmek
2. Satın almaya hazır ama nasıl yapılacağından emin değil
3. Kafası karışmış hissetmek ve desteğe ihtiyaç duymak

Inkable Label, müşterilerinin acı noktalarını ve duygularını göz önünde bulundurarak, satın alma yolculuğu sırasında müşterileri desteklemenin daha iyi yollarını buldu.

Müşteriler alışveriş yapmak için sayfalarına gittiklerinde, satın alma desteğinin kendileri için en önemli şekilde sağlandığını bilmeleri daha olasıdır.

2. İlham veren değer odaklı içerik ve kişiselleştirilmiş deneyimler

Müşterilerinizin nasıl hissettiğini ve ne istediğini anlamak, değer odaklı içerik ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanın tek yoludur.

Müşteri duyarlılığı analiziyle, aşağıdakilerle ilgili müşteri duygularını ortaya çıkarabilirsiniz:

• Sık sorulan sorular (SSS)
• Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik
• Olumlu ve olumsuz yorumlar
• İlişkilendirilebilir marka deneyimleri

Elinizdeki bu bilgilerle teklifleri kişiselleştirebilir, ilişkilendirilebilir pazarlama kampanyaları oluşturabilir ve müşterilerinizin duyguları doğrultusunda değer odaklı içerikler üretebilirsiniz.

Örneğin, teslimat yazılımı Track-POD, sık sorulan müşteri sorularına değerli ve kişiselleştirilmiş cevaplar ekledi. Track-POD, müşterilerinin kim olduğunu ve hangi sıkıntılı noktaları olduğunu anlayarak, müşteri deneyimini kötü etkileyen bilgi silolarını ortadan kaldırmayı başardı. (Görüntü Kaynağı)

3. Ürün ve hizmetleri geliştirmek

Müşteri duyarlılığı analizi, markaların müşterilerin hangi ürün veya hizmet sorunlarıyla karşılaşmaya devam ettiğini anlamasına yardımcı olur.

Markalar, anketler, incelemeler ve sosyal medya gönderileri üzerinde müşteri duyarlılığı analizi yaparak şunları anlayabilir:

• Bir ürün veya hizmette hangi hataların veya sorunların hemen düzeltilmesi gerekiyor?
• Müşterilerin bir markanın ürünleri ve hizmetleri hakkında ne söylediği
• Bir müşterinin bir markanın ürünlerini ve hizmetlerini ne sıklıkla tavsiye ettiği
• Bir marka belirli ürün özelliklerini ve hizmetlerini nasıl iyileştirebilir?
• Müşterilerin sürekli karşılaştığı engeller
• Hangi sorunlar müşterileri bir rakibe yönlendirir?
• Müşteriler, bir markanın henüz sunmadığı hangi özellikleri veya hizmetleri ister?

4. Müşteri hizmetlerini iyileştirmek

Bir müşteriyi bir rakibe kaptırmak için yalnızca bir veya iki kötü deneyim gerekir. Y kuşağının %41'i, incelemelerin satın alma kararlarında önemli bir faktör olduğunu belirtiyor, bu nedenle olumsuz müşteri deneyimlerinden kaçınmak, olumsuz incelemelerden kaçınmaya da yardımcı olacaktır.

Markalar, müşteri hizmetleri etkileşimleri ve anket yanıtları üzerinde müşteri duyarlılığı analizi çalıştırarak şunları öğrenir:

• Müşterileri ne memnun eder ve onları ne sinirlendirir
• Müşterilerin sahip olduğu şiddetli ağrı noktaları
• Müşteriler nasıl desteklenmeyi tercih eder?
• Müşteriler, müşteri hizmetleri deneyimleri hakkında neler söylüyor?
• Hangi müşteri hizmetleri kanallarının eksik olduğu veya iyileştirilebileceği
• Müşteriler, müşteri destek temsilcileri hakkında ne düşünüyor?
• Müşteri çözüm süreçlerinin ne kadar etkili olduğu
• Müşteriler, bir talebi çözmek için geçen toplam süre hakkında ne düşünüyor?

Örneğin, olumsuz yorumların genellikle zayıf çözüm süreçleriyle ilgili olduğunu öğrenebilir, bu da sizi çözüm sürecini düzene sokmaya ve iyileştirmeye teşvik eder.

Veya olumsuz yorumların çoğunun uzun yanıt süreleriyle ilgili olduğunu öğrenebilirsiniz. Bu, yanıt sürelerini hızlandırmak için sohbet robotlarını kullanmanızı ister.

5. Marka itibarını izlemek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek

Müşteri duyarlılığı analizi, markaların markadan bahsetmelerini gerçek zamanlı olarak izlemesine ve sıranın en üstüne olumsuz yorumlar göndermesine yardımcı olur.

Twitter'da öfkeli bir müşteriyi fark etmek veya Yelp'te markanız hakkında şikayet eden bir grup müşteriyi tespit etmek olsun, müşteri duyarlılığı analizi marka itibarını izlemenin anahtarıdır.

Müşteri duyarlılığı analizi ile markalar, olumsuz yorumları gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve marka etkisini en aza indirmek için hızlı yanıt verebilir.

Müşteri duyarlılığı analizi, markaların pazarlama stratejilerini geliştirmelerine de yardımcı olur.

Müşteri duyarlılığı analizi, endüstri trendlerini izlemekten rakip ürün lansmanlarını yakından takip etmeye kadar, markaların yeni teklifler sunmadan önce zayıflıkları belirlemesine yardımcı olur.

Markaların pazarlama stratejilerini optimize etmek için müşteri duyarlılığı analizini kullanma yöntemlerine bir göz atalım.

Markalar, müşteri duyarlılığı analizini aşağıdakileri incelemek için kullanır:

• Sosyal medyada yeni ürünlere, özelliklere ve hizmetlere yönelik duygular
• Rakip zayıflıkları ve güçlü yönleri
• Yeni rakip lansmanları, yeniden markalar ve pazar değişiklikleri
• Kazanan pazarlama taktikleri
• Segmentlere ayrılmış müşteri kitle davranışı
• Müşteri Kayıp Oranı (CCR) ve Net Destekçi Puanı (NPS) gibi metrikler

Bu içgörüleri akılda tutarak markalar, olumsuz yorumları yönetebilir ve çözebilir, mutsuz müşterilere ulaşabilir ve pazarlama kampanyalarını buna göre düzenleyebilir.

Müşteri duyarlılığı analizini denemeye hazır mısınız?

Sübjektif bilgileri yakalayarak, müşterilerin sizin hakkınızda nasıl hissettikleri hakkında fikir edinebilir ve bu bilgileri başka hiçbir şeyin yapamayacağı şekilde deneyimlerini geliştirmek için kullanabilirsiniz.

Müşteri duyarlılığı analizini şu amaçlarla kullanın:

• Satın alma deneyimini iyileştirin
• Değer odaklı içeriğe ilham verin
• Kişiselleştirilmiş deneyimler sunun
• Ürün ve hizmetleri geliştirin
• Müşteri hizmetlerini iyileştirin
• Marka itibarını izleyin
• Pazarlama stratejilerini optimize edin

Müşteri duyarlılığı analizini denemeye hazır mısınız? Deneyiminizi yorumlarda paylaşın!