Wat Is Klantsentimentanalyse? Gebruiken en Toepassingen

Bedrijven gebruiken klantensentiment om de perceptie van een koper over hun merk te meten. Als het goed wordt gedaan, kan het antwoorden geven op vragen zoals:

• Hoe voelen klanten zich over uw merk, producten of diensten?
• Wat zeggen ze over uw bedrijf op sociale media?
• Zijn ze tevreden met uw klantenondersteuningsdiensten?

Sentimentanalyse kan worden benut om uw doelgroep volledig te begrijpen en elk aspect van uw bedrijf te personaliseren, zodat het om uw kopers draait.

Personalisatie is immers de sleutel tot succes.

Volgens Mckinsey kunnen merken die het goed doen potentieel 40% meer omzet genereren dan degenen die dat niet doen. Het laat zien dat het bouwen van een geweldig product niet meer genoeg is.

U moet ook rekening houden met gebruikerssentimenten.

Klantensentimentanalyse kan u helpen een beter begrip van gebruikers en personalisatie te bereiken, waardoor de klantervaring verbetert.

Wat is klantsentimentanalyse?

Klantsentimentanalyse is het proces van het detecteren en begrijpen van de meningen, emoties en houdingen van consumenten ten opzichte van een bepaald product, dienst of bedrijf.

Het stelt je in staat om in de gedachten van je kopers te kijken en een idee te krijgen van wat gebruikers denken en voelen wanneer ze met je merk interacteren (voor en na), wat echt belangrijk is omdat:

• 39% van de kopers niet zal kopen bij een merk dat geen gepersonaliseerde ervaringen biedt
• Zesentachtig van de honderd klanten zullen meer betalen aan bedrijven die een geweldige consumentenervaring bieden

Ook bekend als gebruikerssentimentanalyse, wordt het meestal uitgevoerd op enquêtes, social media berichten, feedback en beoordelingen om waardevolle klantinzichten te ontdekken.

Je kunt daarnaast ook zoekopdrachten en persberichten gebruiken.

De verkregen informatie kan helpen bij het volgen van de algemene klantemoties en het meten van gebruikerstevredenheidsniveaus, waardoor je functies kunt verbeteren en marketingboodschappen kunt optimaliseren.

Hoe werkt het dus?

Klantsentimentanalyse gebruikt machine learning algoritmes zoals NLP om emoties in verschillende polariteiten te classificeren, zoals positief, negatief of neutraal.

NLP is een tak van kunstmatige intelligentie die informatica en taalkunde combineert om menselijke taal te analyseren en te interpreteren. Het kan een grote hoeveelheid klantgegevens in relatief korte tijd verwerken.

Gewoonlijk omvat een eenvoudig sentimentanalyseproces deze stappen:

1. Verzamel tekstuele gegevens uit verschillende bronnen
2. Verwijder irrelevante informatie (woorden, speciale tekens)
3. Tokeniseer de tekst in afzonderlijke woorden of zinnen
4. Extraheer relevante kenmerken (zinnen, lexicons)
5. Groepeer kenmerken in verschillende sentimentcategorieën

Het algoritme kent vervolgens een klantsentimentscore toe aan kenmerken op basis van polariteit en magnitude (intensiteit van het sentiment), wat de toon en emotie bepaalt die wordt uitgedrukt.

Vier hoofdtypen van sentimentanalyse

Sentimentanalyse-algoritmen gebruiken natuurlijke taalverwerking om emoties en klanttevredenheidsniveaus te bepalen.

Aangezien er een schat aan gegevens beschikbaar is in de vorm van klantbeoordelingen, feedback en opmerkingen, is het nu eenvoudiger geworden om het sentiment van de tekst (en uw kopers) te peilen.

Laten we delve in de vier meest populaire methoden van sentimentanalyse.

I. Fijnmazige analyse

Fijnmazige sentimentanalyse gaat verder dan positief of negatief. Je gaat een stap verder en verdeelt emoties in vijf polariteiten: zeer positief, positief, neutraal, negatief en zeer negatief.

Door tekstanalyse te gebruiken, kun je een klantsentimentscore toekennen aan elke beoordeling, bijvoorbeeld van 1 (zeer negatief) tot 10 (zeer positief).

Deze aanpak onthult genuanceerde details en biedt een uitgebreider perspectief, wat je kan helpen verbeterpunten in je producten en diensten te identificeren.

II. Emotiedetectie

Het vormen van een emotionele verbinding werkt echt voor sommige merken. In feite zal 71% van de kopers een merk aanbevelen op basis van hun emotionele band ermee.

Emotiedetectiemodellen helpen je zowel positieve als negatieve sentimenten te ontcijferen, zoals geluk, woede en verdriet.

Het wordt voornamelijk gedaan met behulp van machine learning en/of lexicons. Lexicons zijn woorden of zinnen die geassocieerd worden met een bepaald onderwerp, wat het makkelijker maakt om termen te segregeren volgens hun sentiment.

Echter worden lexicons moeilijk te gebruiken wanneer je rekening houdt met de manieren waarop mensen zich uitdrukken.

Zoals wanneer een gebruiker zegt "jouw product rocks" en je niet weet waar je het moet plaatsen. Maar artificial intelligence gecombineerd met machine learning technologieën kan dit probleem oplossen.

III. Aspectgebaseerde analyse

Aspectgebaseerde analyse lijkt op fijnmazige sentimentanalyse. Het enige verschil is dat het zich richt op specifieke onderwerpen waar mensen over praten.

Bedrijven gebruiken het vaak om consumentenbeoordelingsgegevens te analyseren door sentimenten te koppelen aan verschillende kenmerken van een product of dienst.

Hier is een voorbeeld.

In een smartphone-beoordeling zou een merk het sentiment kunnen analyseren voor camerakwaliteit, interface en ontwerp. Stel dat een gebruiker zegt: "het ontwerp is matig, de camerakwaliteit is super slecht."

Wanneer deze feedback door een sentimentanalyse-software wordt gehaald, zal het "matig" en "super slecht" groeperen als negatieve klantsentimenten.

IV. Intentieanalyse

Klantintentie is de gedachte die je kopers drijft om een aankoopbeslissing te nemen.

Intentieanalyse vertelt je of je prospects van plan zijn je merk en producten te ondersteunen. Het geeft je een beter idee van wat je kopers willen en het doel achter hun acties.

Zoals, wat willen ze doen wanneer ze je website voor het eerst bezoeken? Of waarom nemen ze voortdurend contact op met je klantenserviceteams?

Dus wanneer ze de intentie tonen om een aankoop te doen, kun je direct contact met hen opnemen. Dit bespaart aanzienlijk veel tijd en middelen, waardoor je je kunt richten op legitieme klanten.

Waarom is sentimentanalyse belangrijk voor uw bedrijf?

Bedrijven die hun klantenbestand willen vergroten en een positieve omzetgroei willen zien, moeten er een punt van maken om sentimentanalyse te gebruiken.

En waarom niet?

Het kennen van de gevoelens van uw koper ten opzichte van uw merk en uw producten helpt niet alleen bij het soepeler laten verlopen van klantinteracties, maar verhoogt ook de klanttevredenheid en -loyaliteit.

Met dit in gedachten, laten we eens dieper kijken naar de vele voordelen van klantsentimentanalyse.

#1 Personaliseer klantervaringen

Wanneer u zich richt op de voorkeuren en wensen van uw kopers, begint u aan klantverwachtingen te voldoen en verbetert u bijgevolg de klantervaring.

Het is eigenlijk vanzelfsprekend.

U kunt emoties effectief meten via sentimentanalyse. Door kwantitatieve scores toe te kennen aan kwalitatieve gegevens, wordt het moeiteloos om bruikbare inzichten te krijgen.

We weten dat personalisatie een moeilijke taak is.

U moet rekening houden met een aantal factoren naast de talloze emoties die kopers doormaken voordat ze een aankoop doen.

Terwijl u ondertussen problemen identificeert en aanpakt om dingen eenvoudig te maken.

De inzichten uit sentimentanalyse kunnen uw werk gemakkelijker maken en u veel vertellen over klantbehoeften en pijnpunten, waardoor personalisatie slechts een iets moeilijker proces wordt.

#2 Verminder klantverloop

Verlooppercentage verwijst naar het percentage klanten dat u verliest in een bepaalde periode, zoals in een maand of een jaar. Hoewel het er slecht uitziet in uw jaarverslagen, is het een normaal onderdeel van elk bedrijf.

Dit betekent niet dat u het moet negeren en de cijfers wild moet laten worden.

Customer sentiment analysis helpt dit percentage laag te houden en verbetert uw customer lifetime value. Sentimentscores stellen u in staat om de soorten emoties te herkennen samen met de mate waarin uw kopers zich voelen.

Zijn ze blij, gefrustreerd, opgewonden of ontevreden? En zo ja, in welke mate?

U kunt klachten prioriteren, hulp bieden en problemen oplossen. Het aanpakken van gevoelens op het juiste moment kan de klantbehoud en merkambassadeurschap versterken.

#3 Beheer merkreputatie

Klanten waarderen het wanneer uw bedrijf een geweldige merkpersoonlijkheid heeft. Het hoeft niet iets buitensporigs te zijn, zoals Old Spice, om aandacht te trekken of een grote fanschare op te bouwen.

Als uw merk consistent en betrouwbaar is, dan is dat voldoende.

Positieve sentimenten versterken de merkwaarde en stimuleren gebruikersbetrokkenheid (klantfeedback, beoordelingen, transacties). Negatieve gevoelens kunnen daarentegen leiden tot een bedrijfs grootste nachtmerrie.

Onthoud, het kost maar één opmerking van een ontevreden klant om uw reputatie ernstig te beschadigen.

Merkmonitoring met sentimentanalyse stelt u in staat om uw merkreputatie zowel online als offline te beheren. U kunt social media trackers gebruiken om vermeldingen en opmerkingen over uw merk vast te leggen.

Sommige sentimentanalyse-tools maken het mogelijk om recensiesites, forums en online gemeenschappen te analyseren.

#4 Volg gebruikerssentiment in de tijd

Menselijke emoties zijn vluchtig. Iemand kan iets het ene moment leuk vinden en het volgende moment haten.

Hetzelfde geldt voor klantmeningen en -gevoelens.

Ze veranderen voortdurend en zullen niet voor altijd hetzelfde blijven. Dus plannen maken die ervoor zorgen dat uw merkwaarden en boodschappen niemand één keer beledigen, zal niet werken.

U moet het in de loop van de tijd aanpassen.

Customer sentiment analysis kan enorm waardevol zijn als het gaat om het volgen van verschuivingen in consumentengedrag. U kunt de reacties van klanten in de gaten houden en uw bedrijfsstrategieën aanpassen.

AI-ondersteunde trackers kunnen sentimenten verder in realtime monitoren, waardoor u uw marketingcampagnes en producten dienovereenkomstig kunt aanpassen.

Hoe verzamel je gegevens om klanttevredenheid te meten?

Je kunt gegevens verzamelen via enquêtes, NPS-scores, social media monitoring tools, beoordelingen, support chats en Stem van de Klant programma's.

Deze kwalitatieve aanpak helpt je bij het nemen van datagestuurde beslissingen om je producten, marketing en klantenservice te verbeteren.

1. Enquêtes

Consumentenenquêtes zijn de beste manier om nauwkeurige klantgegevens te verzamelen voor sentimentanalyse.

Maak enquêtes met vragen die gebruikersemoties in elke fase van de klantreis uitleggen. Ze kunnen worden verspreid onder prospects via e-mail, social media of direct op je website worden gehost.

Je kunt online enquêtetools zoals SurveyMonkey, Zoho of Google Forms gebruiken voor meer efficiëntie.

2. NPS-scores

NPS staat voor Net Promoter Score. Het is een marketingmeting die de waarschijnlijkheid meet dat je klanten je product of diensten aan anderen aanbevelen.

Merken stellen meestal deze vraag: "Op een schaal van 0 tot 10, hoe waarschijnlijk is het dat je [product, dienst of bedrijf] zou aanbevelen aan een vriend of familielid?"

NPS-scores helpen je onderscheid te maken tussen ontevreden klanten, onverschillige klanten en zeer enthousiaste kopers die je graag aan anderen zouden aanbevelen.

3. Social media monitoring

Tegenwoordig is het een noodzaak geworden om de social media sentimenten met betrekking tot je merk bij te houden.

Je moet reacties (likes en dislikes), opmerkingen, shares, reshares en merkvermelding verwerken om klantsentimenten en tone of voice te analyseren.

Social media listening tools zoals Audiense en Meltwater stellen je in staat om reacties op verschillende social media platforms in realtime te monitoren.

4. In-app en website beoordelingen

Product- en websitebeoordelingen zoals hieronder bieden een snelle manier om klantgegevens en inzichten te verzamelen, zowel voor algemene als specifieke vragen met betrekking tot je producten of diensten.

Je kunt productbeoordelingen verzamelen van sites zoals G2, Capterra, Amazon of Tripadvisor.

Probeer daarnaast gebruikers aan te moedigen om feedback achter te laten binnen je apps of websites. Hierdoor kun je automatisch de benodigde gegevens verzamelen met webscraping tools.

5. Klantenondersteuning

Klantenservice-interacties, zoals chatgesprekken, supporttickets, e-mails en transcripten, zijn zeer waardevolle informatiebronnen.

Zowel de gestructureerde als ongestructureerde gegevens kunnen worden verwerkt met behulp van klantenservicesoftware om mensen te groeperen op basis van de sentimenten die ze uiten.

6. Stem van de Klant gegevens

-programma's verzamelen informatie uit enquêtes, beoordelingen en feedbackformulieren om klantloyaliteit te meten en richtingen voor verbeteringen te krijgen.

Klantsentiment-analysetools zoals Monkeylearn en Userpilot gebruiken NLP samen met een set andere machine learning algoritmen om de tekstgebaseerde gegevens te begrijpen.

Het analyseren van klantfeedback helpt hen om de sentimenten met betrekking tot je product of merk te identificeren en te groeperen in een bruikbaar formaat.

Toepassingen van klantsentimentanalyse

Je hebt gelezen over de verschillende soorten sentimentanalysemodellen, hun voordelen en de bronnen waaruit je klantgegevens kunt verzamelen.

Nu is het tijd om te leren over de toepassingen in de praktijk. Over het algemeen helpt klantsentimentanalyse bedrijven bij:

• betere producten en diensten ontwikkelen
• marketing en communicatie verbeteren
• klantenservice verbeteren

Hier volgt een gedetailleerde uitleg van hoe inzichten uit sentimentanalysetechnologieën je kunnen helpen op elk van deze gebieden.

#1 Betere producten en diensten ontwikkelen

Alle producten en diensten beginnen met een eenvoudig idee.

Steve Jobs richtte bijvoorbeeld Apple op om de manier waarop mensen naar computers keken te veranderen.

In een tijd waarin computers te groot en lomp waren voor persoonlijk gebruik, wilde hij ze klein genoeg maken voor thuisgebruik. Jobs wist dat zijn idee zou leiden tot commercieel succes.

Hetzelfde kan worden gezegd over Airbnb.

Beide merken gaven kopers wat ze zochten. Door in te spelen op gebruikersbehoeften en emoties, verzekerden ze het succes van hun onderneming.

Sentimentanalyse kan worden toegepast in alle fasen van productontwikkeling, van ideeontwikkeling tot commercialisering. Je kunt het uitvoeren op productfeedback, beoordelingen, recensies en opmerkingen om:

• Industrietrends voorspellen en nichemarkt ontdekken
• Productupdates prioriteren door veelvoorkomende problemen te analyseren
• Prijswijzigingen en productlanceringen faciliteren
• Ontwikkelteams aansporen om terugkerende bugs op te lossen
• Verbeterpunten ontdekken, productprestaties beoordelen en adoptiepercentages verhogen

#2 Marketing en communicatie verbeteren

Je kunt niet het perfecte product ontwerpen en wachten tot kopers naar je toe komen. Je moet ze benaderen met hypergepersonaliseerde marketingcampagnes en boodschappen.

Maar hoe weet je wie ze zijn? Hoe voelen ze zich? Of ze überhaupt op je zullen reageren?

Grondig marktonderzoek stelt je in staat om de eerste vraag te beantwoorden. Daarnaast geven klanttevredenheidsonderzoeken je een overzicht van je doelgroep.

Maar klantsentimentanalyse in combinatie met marketing stelt je in staat om sentimenten in reactie op je marketingcampagnes te onderzoeken.

Bovendien kun je:

• Klanten segmenteren op basis van verschillende sentimenten
• Emotieanalyse gebruiken om directe campagnes te sturen
• Content creëren die inspeelt op specifieke gebruikerssentimenten
• Focussen op gebieden of onderwerpen die positieve reacties oproepen
• Toon, stijl en taal aanpassen voor verschillende marketingkanalen (zoals e-mail, social media, organisch, betaald, etc.)

Het stelt je in staat om een positieve klantervaring te creëren op alle platforms en prospects door de marketingfunnel te leiden. Je hoeft je niet alleen te richten op je eigen kopers, kijk ook naar die van je concurrenten.

Hun zwakke en sterke punten helpen je bij het creëren van geïnformeerde marketingcampagnes.

#3 Klantenservice verbeteren

Wist je dat een goede klantenservice-ervaring de kans op herhaalaankoop met 82% verhoogt?

Dat is logisch aangezien een koper altijd zal neigen naar een merk dat een positieve klantervaring biedt. Zelfs als een product enkele gebreken heeft, kan tijdige service de zaken overbruggen.

Het is essentieel als je verloop wilt voorkomen en winstgevendheid wilt verhogen.

Dat gezegd hebbende, kan sentimentanalyse je klantenserviceteams op de volgende manieren helpen:

• De toon en taal herkennen die mensen afstotend vinden bij communicatie met supportmedewerkers
• Teamtrainingen optimaliseren met analyse-inzichten
• Repetitieve taken automatiseren en lange responstijden verminderen
• Klantenservicetickets sneller oplossen, achterstand verminderen
• Teamleden waarschuwen wanneer klanten in nood zijn
• Prestaties verbeteren, stress verminderen en personeelsbehoud verhogen

Klantenondersteuning is een van de moeilijkste banen die er zijn. Je moet dagelijks naar miljoenen klanten luisteren zonder je geduld te verliezen.

Er is niet veel wat je kunt doen.

Niettemin kan het analyseren van sentimenten je helpen om efficiënter te reageren op klantvragen. Herken de meest voorkomende problemen en stemmingen en train jezelf om ze beter aan te pakken.

Daarnaast kun je online gesprekken monitoren met klantenserviceteams die speciaal zijn opgeleid voor social media.

Afronden

Klantsentimentanalyse heeft zijn eigen voor- en nadelen. Hoewel het een aanzienlijke hoeveelheid gegevens kan verwerken, kan het moeite hebben met complexe taal zoals sarcasme.

Een eenvoudige uitspraak zoals "Dat valt nog wel mee" kan moeilijk te interpreteren zijn, omdat het afhankelijk van de context positief of negatief kan zijn.

Toch kunnen sentimentanalysetools krachtige hulpmiddelen zijn als het gaat om het vastleggen van de nuances in consumentenuitingen. Je kunt de gegenereerde inzichten actief gebruiken om je zakelijke aspiraties verder te brengen.