Müşteriler, aldıkları ürün veya hizmetler hakkında sürekli olarak geri bildirimde bulunurlar. Ancak perakendeciler bunu daha iyi bir hizmet oluşturmak için nasıl kullanabilir? Müşteri memnuniyet oranlarını ve yorumlarını takip etmek zaman alabilir. Ancak müşteri duyarlılığını analiz etmenin faydaları vardır. Bu blog, duyarlılık analizinin ne olduğuna ve perakendecilerin müşterileriyle bağlantı kurmak için buna neden ihtiyaç duyduğuna bakacaktır.
Müşteri Duyarlılığı Analizi Nedir?
Müşteri duyarlılığı, müşterilerin ürün ve hizmetler hakkında nasıl hissettiğidir. İncelemelerde, anketlerde ve hatta sosyal medya sayfalarında, müşterilerle iletişimin olduğu her yerde bulabilirsiniz. Pozitiften negatife kadar basit bir ölçek kullanılarak ölçülebilir.
Alternatif olarak, şirketlere ürünlerinin nasıl alındığına dair bir fikir vermek için mutluluk, heyecan, hayal kırıklığı ve öfke gibi duygular analiz edilebilir.
Örneğin, CRM çağrı merkezi yazılımını kullanımının ne kadar kolay olduğuna göre sıralayan bir ankette müşterilerden 10 üzerinden derecelendirmesi istenebilir. Ardından müşterilerin yorum bırakabileceği bir bölüm olabilir.
Bu verileri analiz ederken, derecelendirme, ürünü rakipler tarafından oluşturulan önceki yazılımlara veya benzer ürünlere göre sıralamak için kullanılabilir. Ürünün müşterilere nasıl hissettirdiğinin bir resmini oluşturmak için yorumlar bölümünden anahtar kelimeler ve kelime öbekleri seçilebilir.
Duygu Analizi Araçları
Duyarlılık analizini etkili bir şekilde kullanmak için, müşteri duyarlılığı konusunda güncel bilgilere sahip olmanız gerekir. Müşteri görüşleri hızla değişebilir ve hiç bitmeyen bir veri akışını analiz etmek zor olabilir. Çevrimiçi duyarlılık analizi araçları, veri toplamanın ve analiz etmenin en etkili yoludur. Belirli platformlardaki anahtar kelimeleri izleyebilir ve size müşteri memnuniyeti oranlarının doğru bir resmini vermek için verileri gerçek zamanlı olarak analiz edebilirler.
Yapay Zeka Tabanlı Duygu Analizi
Yapay zeka (AI) daha akıllı hale geldikçe, müşterilere daha iyi bir deneyim sunmak için onu kullanmanın daha fazla yolunu buluyoruz. AI optimizasyonu ile sorunları izleyebilir ve önceliklendirebilir, ayrıca müşteri yolculukları hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanabilirsiniz. Yapay zeka tabanlı duyarlılık analizi, müşteri duyarlılığı verilerinizden daha fazla anlam kazanmanıza yardımcı olabilir. Öğrendikçe ses tonlarını ve dildeki gizli anlamları yakalayabilir. Genellikle, sadece insanlar bunu yapabilirdi.
Perakendeciler Neden Müşteri Duyarlılığı Analizine İhtiyaç Duyar?
Müşteri Memnuniyetini Takip Edin
Yüksek müşteri memnuniyeti oranları, geri gelmelerini sağlayan şeydir. Duyarlılık analizi, ürününüzün ne kadar iyi karşılandığını görebilmeniz için memnuniyet oranlarını takip edecektir. Ayrıca, tam olarak hangi ürün veya hizmetlerin müşterileri nasıl mutlu ettiği konusunda size fikir verecektir. Bu, memnuniyet oranlarını yüksek tutmak için değerli bir bilgidir.
Müşteri Hizmetlerini İyileştirin
Müşteri hizmetlerinin müşterilerin ihtiyaçlarına göre uyarlanması gerekir. Mesele sadece onları mutlu etmek değil. Mutsuz olduklarında ne yapacağınızı bilmelisiniz. Memnun olmayan müşterilerle daha iyi başa çıkmak için chatbot’ları ve iş arkadaşlarınızı eğitmek için memnun olmayan müşterilerden gelen şikayetlerden, geri dönüşlerden ve yorumlardan elde edilen verileri kullanabilirsiniz.
Ürün geliştirme
Duyarlılık analizi, müşterilerin yeni ürünlere piyasaya sürülmeden önce tepkilerini ölçmeye yardımcı olabilir. Ürününüz satışa çıkmadan önce bu küçük ince ayarları yapmanızı sağlar.
Kriz yönetimi
Sorunlar kontrolden çıkmadan önce onlarla ilgilenmek en iyisidir. Duyarlılık analizi, sorunların düzgün bir şekilde ele alınıp alınmadığını belirlemek için canlı sohbetleri izlemenizi sağlayabilir. Ayrıca, zararlı içeriği hız kazanmadan önce bulmak için negatif anahtar kelimeleri çevrimiçi olarak izleyebilirsiniz.
Marka Bilinirliğini Artırın
Veriler, herhangi bir pazarlama stratejisinin çok önemli bir parçasıdır çünkü bir şirket, geçmişte hangi stratejilerin işe yarayıp hangilerinin yaramadığını bulmak için verileri kullanabilir. Müşteri duyarlılığı analizi, çevrimiçi trendleri bulmanın yanı sıra müşteri görüşündeki değişiklikleri tespit etmek için idealdir. Bu, potansiyel müşterilerinizin ne aradığını bildiğiniz için marka bilinirliğini artırmanıza yardımcı olur. Bu, daha iyi pazarlama stratejileri ve daha ilişkilendirilebilir reklamlar oluşturabileceğiniz anlamına gelir.
Müşteri Kaybını Azaltın
Bir müşterinin abonelik hizmetinden ayrılması veya bir ürünü kullanmayı bırakması için yalnızca bir kötü deneyim yeterli olabilir. Örneğin, müşterilerin birdenbire bir şirket olarak Otter.ai transkripsiyonuna alternatifler aradığını varsayalım. Bu durumda, zarar verici incelemeler olup olmadığını veya müşterilerin çözülmesi gereken herhangi bir sorun bulup bulmadığını kontrol etmelisiniz.
Müşteri Duyarlılığı Nerede Bulunur?
- Yorumlar: İnceleme web siteleri, müşteri duyarlılığını aramak için en iyi yerlerden biridir. Ancak sahte ve bot tarafından oluşturulan incelemelere dikkat edin.
- Anketler: Yeni ürünler veya sağladığınız bir hizmet hakkında müşteri geri bildirimi almak için bunları oluşturabilirsiniz.
- Sosyal medya: Bu, müşterilerinizin ürünleriniz ve markanız hakkında ne düşündüğü hakkında genel bir fikir verebilir.
- Haberler: Haber sitelerini ve blogları incelemek, markanızın nasıl algılandığı konusunda size daha iyi bir fikir verebilir. Bu web sitelerini takip etmek ve şirketiniz hakkında konuşurken belirli olumsuz kelimeler kullanıldığında sizi uyarmak için bir duyarlılık analizi aracı da kullanabilirsiniz.
- Canlı sohbet: Önemli müşteri sorunlarına öncelik vermenize yardımcı olmak için sohbetler gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Müşteri hizmetleri geri bildirimi vermek için canlı sohbetlerin sonuna kısa bir anket de ekleyebilirsiniz.
- Müşteri ilişkileri yazılımı (CRM): CRM, müşterilerinizin yolculuklarıyla ilgili bilgileri tutan çok önemli bir satış aracıdır.
3 Adımda Müşteri Duyarlılığı Analizi
1. Modelinizi Seçin
- Kural tabanlı bir model: Duygu analizi yapmanın en kolay yolu budur. Ancak bu, daha karmaşık duyguları kaçırabileceğiniz anlamına gelir. Bu model, izlenecek olumlu ve olumsuz kelimelerin ve ifadelerin bir listesini oluşturan veri etiketlemeyi içeriyordu. Bu manuel olarak veya bir duyarlılık analiz aracı kullanılarak yapılabilir. Ancak, gördüğünüz gibi, bu yoruma pek yer bırakmıyor. Bu örnekte, olumlu bir incelemeyi yanlış bir şekilde olumsuz olarak yorumlayabilir.
- AI tabanlı bir model: Bu modelin kurulması daha uzun sürer, ancak uzun vadede daha faydalı olacaktır. AI’nın müşteri duyarlılığını analiz etmek için eğitilmesi gerekiyor. Ancak ne kadar çok metin görürse o kadar verimli olur. Çalışır duruma geldiğinde tamamen otomatik hale gelecek ve verilerinizi toplayıp analiz edecektir.
2. Verilerinizi Toplayın
Modelinizi seçtikten sonra, verilerinizi toplamanız gerekir. Web sitelerinden içerik çıkarmak veya veri toplama işleminizi otomatikleştirmek için web scraping’i kullanabilirsiniz. Yönteminiz ne olursa olsun, kapsamlı olmanız gerekir. Örneğin, sosyal medya duyarlılığı analiziniz, markanız hakkında gerçekçi bir görüş elde etmek için şirketinizin ve müşterinizin kullandığı tüm platformları kapsamalıdır.
3. Analiz Et ve Değerlendir
Tutarsızlıkları gidermek için müşteri duyarlılığı analiz araçlarınızı sürekli olarak değerlendirmelisiniz. Yapay zekalar akıllıdır ancak insanların çevrimiçi iletişim kurma biçimlerindeki değişikliklerle başa çıkmak için yeniden eğitilmeleri gerekebilir. Kural tabanlı modellerin de yeni kelimeler ve ifadelerle güncellenmesi gerekecektir. Ayrıca, verilerinizi mahvedebilecek sahte incelemelere dikkat edin. Bunlar, kasıtlı olarak yanıltmaya çalışan botlardan veya rakiplerden gelebilir.
Müşterilerinizle Bağlantı Kurmak İçin Duygu Analizini Kullanın
Dışarıda çok fazla müşteri duyarlılığı verisi var. Müşterilerle bağlantı kurmak ve yolculuklarını optimize etmek için bundan yararlanabilirsiniz. Alışveriş yapanlar, şirketlerin yalnızca fikirlerini dinlemesini ve geri bildirimlerine yanıt vermesini istiyor. Perakendeciler, sosyal medyadan inceleme web sitelerine kadar, işletmelerini geliştirmek için müşteri duygularından faydalanabilir.
