تحليل مشاعر العملاء؟ الاستخدامات والتطبيقات

تستخدم الشركات مشاعر العملاء لقياس تصور المشتري لعلامتهم التجارية. إذا تم ذلك بشكل جيد، يمكن أن يوفر إجابات لأسئلة مثل:

• كيف يشعر العملاء تجاه علامتك التجارية أو منتجاتك أو خدماتك؟
• ماذا يقولون عن شركتك على وسائل التواصل الاجتماعي؟
• هل هم راضون عن خدمات دعم العملاء لديك؟

يمكن الاستفادة من تحليل المشاعر لفهم جمهورك المستهدف بشكل كامل وتخصيص كل جانب من جوانب عملك، بحيث يتمحور حول المشترين لديك.

التخصيص هو مفتاح النجاح بعد كل شيء.

وفقاً لـ ماكينزي، يمكن للعلامات التجارية التي تنجح في ذلك تحقيق إيرادات أعلى بنسبة 40% من تلك التي لا تفعل ذلك. وهذا يدل على أن بناء منتج رائع لم يعد كافياً.

تحتاج أيضاً إلى مراعاة مشاعر المستخدمين.

يمكن أن يساعدك تحليل مشاعر العملاء في تحقيق مستوى أكبر من فهم المستخدم والتخصيص، وبالتالي تحسين تجربة العملاء.

ما هو تحليل مشاعر العملاء؟

تحليل مشاعر العملاء هو عملية اكتشاف وفهم آراء ومشاعر ومواقف المستهلكين تجاه منتج أو خدمة أو شركة معينة.

يتيح لك النظر في عقول المشترين والحصول على فكرة عما يفكر به المستخدمون ويشعرون به عند تفاعلهم مع علامتك التجارية (قبل وبعد)، وهذا مهم جداً لأن:

• ٣٩٪ من المشترين لن يشتروا من علامة تجارية لا تقدم تجارب شخصية
• ستة وثمانون من كل مائة عميل سيدفعون أكثر للشركات التي تقدم تجربة مستهلك رائعة

المعروف أيضاً باسم تحليل مشاعر المستخدم، يتم إجراؤه عادةً على الاستطلاعات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات والمراجعات للكشف عن رؤى قيمة للعملاء.

يمكنك أيضاً استخدام استعلامات الويب والبيانات الصحفية.

يمكن أن تساعد المعلومات المكتسبة في تتبع مشاعر العملاء العامة وقياس مستويات رضا المستخدم، مما يمكنك من تحسين الميزات وتحسين الرسائل التسويقية.

إذن كيف يعمل؟

يستخدم تحليل مشاعر العملاء خوارزميات التعلم الآلي مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتصنيف المشاعر إلى قطبيات مختلفة، مثل إيجابي، سلبي، أو محايد.

معالجة اللغات الطبيعية هي فرع من الذكاء الاصطناعي يجمع بين علوم الكمبيوتر واللغويات لتحليل وتفسير اللغة البشرية. يمكنها معالجة كمية كبيرة من بيانات العملاء في وقت قصير نسبياً.

عادةً، تتضمن عملية تحليل المشاعر البسيطة هذه الخطوات:

1. جمع البيانات النصية من مصادر مختلفة
2. إزالة المعلومات غير ذات الصلة (الكلمات، الأحرف الخاصة)
3. تقسيم النص إلى كلمات أو عبارات مفردة
4. استخراج السمات ذات الصلة (العبارات، المعاجم)
5. تجميع السمات في فئات مشاعر مختلفة

ثم تقوم الخوارزمية بتعيين درجة مشاعر العملاء للسمات على أساس القطبية والحجم (شدة المشاعر)، مما يحدد النبرة والعاطفة المعبر عنها.

هل أعجبك ما تقرأه؟ اشترك في نشرتنا البريدية!

تعلم كل ما تحتاج معرفته عن التسويق، تحليل المنافسين، وأبحاث الجمهور.

•  مقالات تعليمية
•  تحديثات المنتجات
•  أدلة وإرشادات
•  عروض وخصومات

Subscribe now

اقرأ المزيد ->

الأنواع الرئيسية الأربعة لتحليل المشاعر

تستخدم خوارزميات تحليل المشاعر معالجة اللغة الطبيعية لتحديد العواطف ومستويات رضا العملاء.

نظراً لتوفر كم هائل من البيانات في شكل تقييمات العملاء والتعليقات والملاحظات، أصبح من السهل الآن قياس مشاعر النص (والمشترين).

دعونا delve في الطرق الأربع الأكثر شيوعاً لتحليل المشاعر.

I. التحليل الدقيق

يتجاوز تحليل المشاعر الدقيق مجرد الإيجابي أو السلبي. تذهب خطوة أبعد وتقسم المشاعر إلى خمسة أقطاب: إيجابي جداً، إيجابي، محايد، سلبي، وسلبي جداً.

باستخدام تحليل النصوص، يمكنك تعيين درجة مشاعر العملاء لكل مراجعة، من 1 (سلبي جداً) إلى 10 (إيجابي جداً).

يكشف هذا النهج عن تفاصيل دقيقة ويقدم منظوراً أكثر شمولاً، مما يمكن أن يساعدك في تحديد مجالات التحسين في منتجاتك وخدماتك.

II. اكتشاف المشاعر

تكوين رابط عاطفي يعمل حقاً لبعض العلامات التجارية. في الواقع، 71% من المشترين سوف يوصون بعلامة تجارية بناءً على ارتباطهم العاطفي بها.

تساعدك نماذج اكتشاف المشاعر في فك رموز المشاعر الإيجابية والسلبية، مثل السعادة والغضب والحزن.

يتم ذلك بشكل رئيسي باستخدام التعلم الآلي و/أو المعاجم. المعاجم هي كلمات أو عبارات مرتبطة بموضوع معين، مما يجعل من السهل فصل المصطلحات وفقاً لمشاعرها.

ومع ذلك، يصبح استخدام المعاجم صعباً عندما تأخذ في الاعتبار الطرق التي يعبر بها الناس عن أنفسهم.

مثل أن يقول المستخدم "منتجك رائع" ولن تعرف أين تضعه. لكن الذكاء الاصطناعي مع تقنيات التعلم الآلي يمكن أن يحل هذه المشكلة.

III. التحليل القائم على الجوانب

التحليل القائم على الجوانب يشبه نوعاً ما تحليل المشاعر الدقيق. الفرق الوحيد هو أنه يركز على مواضيع ومواضيع محددة يتحدث عنها الناس.

غالباً ما تستخدمه الشركات لتحليل بيانات مراجعات المستهلكين من خلال ربط المشاعر بالميزات المختلفة للمنتج أو الخدمة.

إليك مثال.

في مراجعة الهاتف الذكي، قد تحلل العلامة التجارية المشاعر لجودة الكاميرا والواجهة والتصميم. لنفترض أن المستخدم يقول، "التصميم مقبول، جودة الكاميرا سيئة جداً."

عندما يتم تمرير هذه التعليقات عبر برنامج تحليل المشاعر، سيقوم بتجميع "مقبول" و"سيئة جداً" كمشاعر سلبية للعملاء.

IV. تحليل النوايا

نية العميل هي الفكرة التي تدفع المشترين لاتخاذ قرار الشراء.

يخبرك تحليل النوايا ما إذا كان عملاؤك المحتملون ينوون دعم علامتك التجارية ومنتجاتها. يمنحك فكرة أفضل عما يريده مشتروك وكذلك الغرض وراء أفعالهم.

بمعنى، ماذا يريدون أن يفعلوا عند زيارتهم الأولى لموقعك الإلكتروني؟ أو لماذا يتواصلون باستمرار مع فرق خدمة العملاء لديك؟

لذلك عندما يظهرون نية الشراء، يمكنك التواصل معهم على الفور. هذا يوفر قدراً كبيراً من الوقت والموارد، مما يتيح لك متابعة العملاء الحقيقيين.

لماذا يعد تحليل المشاعر مهماً لعملك؟

يجب على الشركات التي تريد زيادة قاعدة عملائها ورؤية نمو إيجابي في الإيرادات أن تحرص على استخدام تحليل المشاعر.

ولماذا لا؟

إن معرفة مشاعر المشتري تجاه علامتك التجارية ومنتجاتك لا تساعد فقط في تسهيل التفاعلات مع العملاء ولكنها تزيد أيضاً من رضا العملاء وولائهم.

مع وضع هذا في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة أعمق على الفوائد العديدة لتحليل مشاعر العملاء.

#1 تخصيص تجارب العملاء

عندما تركز على تفضيلات واحتياجات المشترين، تبدأ في تلبية توقعات العملاء وبالتالي تحسين تجربة العميل.

إنه أمر بديهي حقاً.

يمكنك قياس المشاعر بفعالية من خلال تحليل المشاعر. من خلال تعيين درجات كمية للبيانات النوعية، يصبح من السهل الحصول على رؤى فعالة.

نحن نعلم أن التخصيص مهمة صعبة.

عليك مراعاة مجموعة من العوامل إلى جانب المشاعر المتعددة التي يمر بها المشترون قبل إجراء عملية الشراء.

مع تحديد ومعالجة المشكلات لتبسيط الأمور.

يمكن أن تجعل الرؤى المستمدة من تحليل المشاعر عملك أسهل وتخبرك الكثير عن احتياجات العملاء ونقاط الألم، مما يجعل التخصيص عملية صعبة قليلاً فقط.

#2 تقليل معدلات تسرب العملاء

معدل التسرب يشير إلى النسبة المئوية للعملاء الذين تفقدهم في فترة زمنية معينة، مثل شهر أو سنة. على الرغم من أنه يبدو سيئاً في تقاريرك السنوية، إلا أنه جزء طبيعي من أي عمل.

هذا لا يعني أنه يجب عليك تجاهله والسماح للأرقام بالخروج عن السيطرة.

يساعد تحليل مشاعر العملاء في الحفاظ على هذه النسبة منخفضة ويحسن قيمة العميل مدى الحياة. تمكنك درجات المشاعر من تحديد أنواع المشاعر إلى جانب حجم ما يشعر به مشتريك.

هل هم سعداء، محبطون، متحمسون، أم غير راضين؟ وإذا كانوا كذلك، إلى أي مدى؟

يمكنك تحديد أولويات الشكاوى وتقديم المساعدة وحل المشكلات. يمكن أن تؤدي معالجة المشاعر في الوقت المناسب إلى تعزيز الاحتفاظ بالعملاء والدعوة للعلامة التجارية.

#3 إدارة سمعة العلامة التجارية

يحب العملاء عندما يكون لعملك شخصية علامة تجارية رائعة. لا يجب أن تكون شيئاً فظيعاً، مثل Old Spice، لجذب الانتباه أو بناء متابعة كبيرة.

إذا كانت علامتك التجارية متسقة وموثوقة، فهذا يكفي.

المشاعر الإيجابية تعزز قيمة العلامة التجارية وتشجع مشاركة المستخدم (تعليقات العملاء، المراجعات، المعاملات). المشاعر السلبية من ناحية أخرى يمكن أن تؤدي إلى أسوأ كابوس للشركة.

تذكر، يستغرق الأمر تعليقاً واحداً فقط من عميل غير سعيد لإلحاق ضرر شديد بسمعتك.

تتيح لك مراقبة العلامة التجارية مع تحليل المشاعر إدارة سمعة علامتك التجارية عبر الإنترنت وخارجه. يمكنك استخدام أدوات تتبع وسائل التواصل الاجتماعي لالتقاط الإشارات والتعليقات المتعلقة بعلامتك التجارية.

تتيح بعض أدوات تحليل المشاعر تحليل مواقع المراجعة والمنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت.

#4 تتبع مشاعر المستخدم مع مرور الوقت

المشاعر البشرية متقلبة. قد يحب الشخص شيئاً في لحظة ويكرهه في اللحظة التالية.

الأمر نفسه ينطبق على آراء ومشاعر العملاء.

إنها تتغير باستمرار ولن تظل كما هي إلى الأبد. لذا فإن وضع خطط تضمن أن قيم علامتك التجارية ورسائلك لا تسيء لأحد مرة واحدة فقط لن يجدي نفعاً.

تحتاج إلى تعديلها بمرور الوقت.

يمكن أن يكون تحليل مشاعر العملاء ذا قيمة هائلة عندما يتعلق الأمر بتتبع التحولات في سلوك المستهلك. يمكنك مراقبة ردود فعل العملاء وتعديل استراتيجيات عملك.

يمكن لأدوات التتبع المدعومة بالذكاء الاصطناعي مراقبة المشاعر في الوقت الفعلي، مما يتيح لك تخصيص حملاتك التسويقية ومنتجاتك وفقاً لذلك.

كيف تجمع البيانات لقياس مشاعر العملاء؟

يمكنك جمع البيانات عبر الاستطلاعات، تقييمات NPS، أدوات مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي، المراجعات، محادثات الدعم، وبرامج فويس أوف ذا كاستمر .

سيساعدك هذا النهج النوعي في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسين منتجاتك وتسويقك وخدمات العملاء.

١. الاستطلاعات

استطلاعات المستهلكين هي أفضل طريقة لجمع بيانات العملاء الدقيقة لتحليل المشاعر.

قم بإنشاء استطلاعات بأسئلة مصممة لشرح مشاعر المستخدم في كل مرحلة من مراحل رحلة العميل. يمكن توزيعها على العملاء المحتملين عبر البريد الإلكتروني أو وسائل التواصل الاجتماعي أو استضافتها مباشرة على موقعك الإلكتروني.

يمكنك استخدام أدوات الاستطلاع عبر الإنترنت مثل SurveyMonkey و Zoho و Google Forms لمزيد من الكفاءة.

٢. تقييمات NPS

NPS هو اختصار لـ Net Promoter Score. وهو مقياس تسويقي يقيس احتمالية اقتراح عملائك لمنتجك أو خدماتك للآخرين.

عادةً ما تطرح العلامات التجارية هذا السؤال: "على مقياس من ٠ إلى ١٠، ما مدى احتمالية أن توصي بـ [المنتج أو الخدمة أو الشركة] لصديق أو فرد من العائلة؟"

تساعدك تقييمات NPS في التمييز بين العملاء غير الراضين، والعملاء المحايدين، والمشترين المتحمسين للغاية الذين سيقومون بالإشارة إليك للآخرين.

٣. مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي

في الوقت الحاضر، أصبح من الضروري تتبع مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بعلامتك التجارية.

عليك معالجة ردود فعل الناس (الإعجابات وعدم الإعجاب)، والتعليقات، والمشاركات، وإعادة المشاركات، وذكر العلامة التجارية لتحليل مشاعر العملاء ونبرة صوتهم.

تتيح لك أدوات الاستماع للوسائط الاجتماعية مثل Audiense و Meltwater مراقبة ردود الفعل على منصات التواصل الاجتماعي المختلفة في الوقت الفعلي.

٤. مراجعات التطبيقات والمواقع الإلكترونية

تقدم مراجعات المنتجات والمواقع الإلكترونية مثل تلك الموضحة أدناه طريقة سريعة لجمع بيانات العملاء والرؤى، للأسئلة العامة والمحددة المتعلقة بمنتجاتك أو خدماتك.

يمكنك جمع مراجعات المنتجات من مواقع مثل G2 و Capterra و Amazon و Tripadvisor.

بالإضافة إلى ذلك، حاول تشجيع المستخدمين على ترك تعليقات داخل تطبيقاتك أو مواقعك الإلكترونية. سيسمح لك ذلك بجمع البيانات التي تحتاجها تلقائيًا باستخدام أدوات استخراج البيانات من الويب.

٥. دعم العملاء

تفاعلات دعم العملاء، مثل سجلات الدردشة، وتذاكر الدعم، ورسائل البريد الإلكتروني، والنصوص المكتوبة، هي مصادر قيمة للغاية للمعلومات.

يمكن معالجة كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة بمساعدة برامج دعم العملاء لتجميع الأشخاص بناءً على المشاعر التي يعبرون عنها.

٦. بيانات فويس أوف ذا كاستمر

تجمع برامج المعلومات من الاستطلاعات والمراجعات ونماذج التعليقات لقياس ولاء العملاء والحصول على توجيهات للتحسينات.

تستخدم أدوات تحليل مشاعر العملاء مثل Monkeylearn و Userpilot تقنية معالجة اللغات الطبيعية إلى جانب مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي الأخرى لفهم البيانات النصية.

يساعدهم تحليل تعليقات العملاء في تحديد وتجميع المشاعر المتعلقة بمنتجك أو علامتك التجارية في تنسيق قابل للاستخدام.

استخدامات تحليل مشاعر العملاء

لقد قرأت عن الأنواع المختلفة من نماذج تحليل المشاعر وفوائدها والمصادر التي يمكنك من خلالها جمع بيانات العملاء.

حان الوقت الآن للتعرف على تطبيقاتها في العالم الحقيقي. بشكل عام، يساعد تحليل مشاعر العملاء الشركات في:

• بناء منتجات وخدمات أفضل
• تحسين التسويق والتواصل
• تحسين خدمة العملاء

إليك شرح مفصل لكيفية استفادتك من الرؤى المستخلصة من تقنيات تحليل المشاعر في كل من هذه المجالات.

#١ بناء منتجات وخدمات أفضل

تبدأ جميع المنتجات والخدمات بفكرة بسيطة.

على سبيل المثال، أسس ستيف جوبز آبل لتغيير الطريقة التي ينظر بها الناس إلى أجهزة الكمبيوتر.

في عصر كانت فيه أجهزة الكمبيوتر كبيرة جداً وضخمة للاستخدام الشخصي، أراد أن يجعلها صغيرة بما يكفي لاستخدامها في المنزل. كان جوبز يعلم أن فكرته ستؤدي إلى نجاح تجاري.

ويمكن قول الشيء نفسه عن إيربيانبي.

قدمت كلتا العلامتين التجاريتين للمشترين ما كانوا يبحثون عنه. من خلال الاستفادة من احتياجات ومشاعر المستخدمين، ضمنوا نجاح مشروعهم.

يمكن استخدام تحليل المشاعر في جميع مراحل تطوير المنتج، من التصور إلى التسويق. يمكنك إجراؤه على تعليقات المنتج والتقييمات والمراجعات والتعليقات من أجل:

• توقع اتجاهات الصناعة واكتشاف الأسواق المتخصصة
• تحديد أولويات تحديثات المنتج من خلال تحليل المشكلات الشائعة
• تسهيل تغييرات الأسعار وإطلاق المنتجات
• حث فرق التطوير على إصلاح الأخطاء المتكررة
• اكتشاف مجالات التحسين وتقييم أداء المنتج وزيادة معدلات التبني

#٢ تحسين التسويق والتواصل

لا يمكنك تصميم المنتج المثالي وانتظار قدوم المشترين إليك. تحتاج إلى التواصل معهم من خلال حملات ورسائل تسويقية مخصصة للغاية.

ومع ذلك، كيف تعرف من هم؟ كيف يشعرون؟ أو ما إذا كانوا سيستجيبون لك على الإطلاق؟

يتيح لك البحث السوقي الشامل الإجابة على السؤال الأول. بالإضافة إلى ذلك، تمنحك استطلاعات رضا العملاء نظرة عامة على جمهورك المستهدف.

لكن تحليل مشاعر العملاء بالاقتران مع التسويق سيمكنك من فحص المشاعر استجابةً لحملاتك التسويقية.

علاوة على ذلك، يمكنك:

• تقسيم العملاء على أساس المشاعر المختلفة
• استخدام تحليل العواطف لتوجيه الحملات المباشرة
• إنشاء محتوى يلبي مشاعر مستخدمين محددين
• التركيز على المجالات أو المواضيع التي تثير ردود فعل إيجابية
• تخصيص النبرة والأسلوب واللغة لقنوات التسويق المختلفة (مثل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي والعضوي والمدفوع وما إلى ذلك)

سيتيح لك ذلك إنشاء تجربة عملاء إيجابية على جميع المنصات ودفع العملاء المحتملين عبر مسار التسويق. لست بحاجة للالتزام بمشتريك فقط، انظر إلى منافسيك أيضاً.

ستساعدك نقاط ضعفهم وقوتهم في إنشاء حملات تسويقية مدروسة.

#٣ تحسين خدمة العملاء

هل تعلم أن تجربة خدمة العملاء الجيدة تزيد من فرص إعادة الشراء بنسبة ٨٢٪؟

هذا منطقي لأن المشتري سيتجه دائماً نحو علامة تجارية تقدم تجربة عملاء إيجابية. حتى إذا كان المنتج يحتوي على بعض العيوب، يمكن للخدمة في الوقت المناسب أن تتجاوز الأمور.

إنه أمر ضروري إذا كنت تريد منع معدلات التسرب وتعزيز الربحية.

وبذلك، يمكن لتحليل المشاعر أن يساعد فرق دعم العملاء لديك بالطرق التالية:

• تحديد النبرة واللغة التي يجدها الناس منفرة عند التواصل مع موظفي الدعم
• تحسين تدريبات الفريق باستخدام رؤى التحليل
• أتمتة المهام المتكررة وتقليل أوقات الاستجابة الطويلة
• حل تذاكر دعم العملاء بشكل أسرع، وتقليل التراكم
• تنبيه أعضاء الفريق عندما يكون العملاء في ضائقة
• تحسين الأداء وتقليل الإجهاد وتعزيز الاحتفاظ بالموظفين

دعم العملاء هو أحد أصعب الوظائف. عليك الاستماع إلى ملايين العملاء يومياً دون أن تفقد صبرك.

ليس هناك الكثير مما يمكنك فعله.

ومع ذلك، يمكن لتحليل المشاعر أن يساعدك في الرد على استفسارات العملاء بكفاءة أكبر. حدد المشكلات والمزاجات الأكثر شيوعاً ودرب نفسك على معالجتها بشكل أفضل.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك مراقبة المحادثات عبر الإنترنت باستخدام فرق خدمة العملاء المدربة خصيصاً للتعامل مع وسائل التواصل الاجتماعي.

الختام

تحليل مشاعر العملاء له إيجابيات وسلبيات خاصة به. في حين أنه يمكن أن يساعد في معالجة كمية كبيرة من البيانات، قد يواجه صعوبة في التعامل مع اللغة المعقدة مثل السخرية.

عبارة بسيطة مثل "هذا ليس سيئاً للغاية" يمكن أن تكون صعبة التفسير، حيث يمكن أن تكون إيجابية أو سلبية حسب السياق.

ومع ذلك، يمكن أن تكون أدوات تحليل المشاعر عوامل قوية عندما يتعلق الأمر بالتقاط دقائق تعبير المستهلك. يمكنك استخدام الرؤى المُستخلصة بشكل فعال لتعزيز تطلعات عملك.