Müşteri Duygu Analizi Nedir? Kullanımları ve Uygulamaları

İşletmeler, alıcının markaları hakkındaki algısını ölçmek için müşteri duygularını kullanır. Doğru yapıldığında, şu sorulara cevap verebilir:

• Müşteriler markanız, ürünleriniz veya hizmetleriniz hakkında ne düşünüyor?
• Sosyal medyada şirketiniz hakkında ne söylüyorlar?
• Müşteri destek hizmetlerinizden memnunlar mı?

Hedef kitlenizi tam olarak anlamak ve işletmenizin her yönünü alıcılarınız etrafında şekillendirecek şekilde kişiselleştirmek için duygu analizi kullanılabilir.

Sonuçta kişiselleştirme başarının anahtarıdır.

Mckinsey'e göre, bunu doğru yapan markalar, yapmayanlara göre potansiyel olarak %40 daha fazla gelir elde edebilir. Bu, harika bir ürün geliştirmenin artık yeterli olmadığını gösteriyor.

Kullanıcı duygularını da dikkate almanız gerekiyor.

Müşteri duygu analizi, daha yüksek düzeyde kullanıcı anlayışı ve kişiselleştirme elde etmenize yardımcı olarak müşteri deneyimini iyileştirebilir.

Müşteri duygu analizi nedir?

Müşteri duygu analizi, tüketicilerin belirli bir ürün, hizmet veya şirket hakkındaki görüşlerini, duygularını ve tutumlarını tespit etme ve anlama sürecidir.

Alıcılarınızın zihinlerine bakmanızı ve kullanıcıların markanızla etkileşime girdiklerinde (öncesinde ve sonrasında) ne düşündüklerini ve hissettiklerini anlamanızı sağlar, ki bu çok önemlidir çünkü:

• Alıcıların %39'u kişiselleştirilmiş deneyimler sunmayan bir markadan alışveriş yapmayacak
• Yüz müşterinin seksen altısı harika bir tüketici deneyimi sunan şirketlere daha fazla ödeme yapacak

Kullanıcı duygu analizi olarak da bilinen bu süreç, genellikle değerli müşteri içgörüleri elde etmek için anketler, sosyal medya paylaşımları, geri bildirimler ve yorumlar üzerinde gerçekleştirilir.

Ek olarak web aramaları ve basın bültenlerini de kullanabilirsiniz.

Elde edilen bilgiler, genel müşteri duygularını takip etmeye ve kullanıcı memnuniyet seviyelerini ölçmeye yardımcı olarak özellikleri geliştirmenizi ve pazarlama mesajlarını optimize etmenizi sağlar.

Peki nasıl çalışır?

Müşteri duygu analizi, duyguları pozitif, negatif veya nötr gibi farklı kutuplara sınıflandırmak için NLP (Doğal Dil İşleme) gibi makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

NLP, insan dilini analiz etmek ve yorumlamak için bilgisayar bilimi ve dilbilimini birleştiren yapay zekanın bir dalıdır. Nispeten kısa bir sürede büyük miktarda müşteri verisini işleyebilir.

Genellikle, basit bir duygu analizi süreci şu adımları içerir:

1. Farklı kaynaklardan metin verisi toplama
2. İlgisiz bilgileri (kelimeler, özel karakterler) kaldırma
3. Metni tekil kelimeler veya ifadelere ayırma
4. İlgili özellikleri (ifadeler, sözlükler) çıkarma
5. Özellikleri farklı duygu kategorilerine gruplama

Algoritma daha sonra özelliklere, ifade edilen ton ve duyguyu belirleyen kutupluluk ve büyüklük (duygunun yoğunluğu) temelinde bir müşteri duygu puanı atar.

Duygu analizi dört ana türü

Duygu analizi algoritmaları, duyguları ve müşteri memnuniyet seviyelerini belirlemek için doğal dil işleme kullanır.

Müşteri yorumları, geri bildirimleri ve yorumlar şeklinde çok sayıda veri mevcut olduğundan, metnin (ve alıcılarınızın) duygusunu ölçmek artık daha kolay hale geldi.

Bu bağlamda, duygu analizinin en popüler dört yöntemine delve edelim.

I. İnce taneli analiz

İnce taneli duygu analizi pozitif veya negatifin ötesine geçer. Bir adım daha ileri giderek duyguları beş kutupta bölersiniz: çok pozitif, pozitif, nötr, negatif ve çok negatif.

Metin analizi kullanarak, her yoruma 1'den (çok negatif) 10'a (çok pozitif) kadar bir müşteri duygu puanı atayabilirsiniz.

Bu yaklaşım, nüanslı detayları ortaya çıkarır ve daha kapsamlı bir bakış açısı sunar, bu da ürün ve hizmetlerinizdeki iyileştirme alanlarını belirlemenize yardımcı olabilir.

II. Duygu tespiti

Duygusal bağ kurmak bazı markalar için gerçekten işe yarıyor. Aslında, alıcıların %71'i bir markaya olan duygusal bağlılıklarına dayanarak markayı tavsiye edecektir.

Duygu tespit modelleri, mutluluk, öfke ve üzüntü gibi hem pozitif hem de negatif duyguları çözmenize yardımcı olur.

Bu çoğunlukla makine öğrenimi ve/veya sözlükler kullanılarak yapılır. Sözlükler, belirli bir konuyla ilişkili kelimeler veya ifadelerdir ve terimleri duygularına göre ayırmayı kolaylaştırır.

Ancak, insanların kendilerini ifade etme şekillerini düşündüğünüzde sözlükleri kullanmak zorlaşır.

Örneğin bir kullanıcı "ürününüz rocks" diyebilir ve bunu nereye yerleştireceğinizi bilemezsiniz. Ancak makine öğrenimi teknolojileriyle birleştirilmiş yapay zeka bu sorunu çözebilir.

III. Yön bazlı analiz

Yön bazlı analiz, ince taneli duygu analizi gibidir. Tek fark, insanların konuştuğu belirli konulara ve konulara odaklanmasıdır.

İşletmeler genellikle duyguları bir ürün veya hizmetin farklı özelliklerine eşleyerek tüketici inceleme verilerini analiz etmek için kullanır.

İşte bir örnek.

Bir akıllı telefon incelemesinde, bir marka kamera kalitesi, arayüz ve tasarım için duyguyu analiz edebilir. Diyelim ki bir kullanıcı, "tasarım fena değil, kamera kalitesi çok kötü" diyor.

Bu geri bildirim bir duygu analizi yazılımından geçirildiğinde, "fena değil" ve "çok kötü"yü negatif müşteri duyguları olarak gruplandıracaktır.

IV. Niyet analizi

Müşteri niyeti, alıcılarınızı satın alma kararı vermeye iten düşüncedir.

Niyet analizi, potansiyel müşterilerinizin markanızı ve ürünlerini destekleme niyetinde olup olmadığını söyler. Size alıcılarınızın ne istediği ve eylemlerinin arkasındaki amaç hakkında daha iyi bir fikir verir.

Yani, web sitenizi ilk ziyaret ettiklerinde ne yapmak istiyorlar? Veya neden sürekli olarak müşteri hizmetleri ekiplerinizle iletişime geçiyorlar?

Böylece satın alma niyeti gösterdiklerinde onlara hemen ulaşabilirsiniz. Bu, önemli miktarda zaman ve kaynaktan tasarruf sağlayarak, meşru müşterileri takip etmenize olanak tanır.

Duygu analizi işletmeniz için neden önemlidir?

Müşteri tabanını artırmak ve gelirde olumlu bir büyüme görmek isteyen işletmeler, duygu analizini kullanmayı bir öncelik haline getirmelidir.

Neden olmasın ki?

Alıcılarınızın markanıza ve ürünlerinize yönelik duygularını bilmek, sadece müşteri etkileşimlerini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda müşteri memnuniyetini ve sadakatini de artırır.

Bunu göz önünde bulundurarak, müşteri duygu analizinin birçok faydasına daha yakından bakalım.

#1 Müşteri deneyimlerini kişiselleştirin

Kendinizi alıcılarınızın tercihleri ve istekleri etrafında konumlandırdığınızda, müşteri beklentilerini karşılamaya başlar ve sonuç olarak müşteri deneyimini iyileştirirsiniz.

Bu gerçekten çok açık.

Duygu analizi yoluyla duyguları etkili bir şekilde ölçebilirsiniz. Nitel verilere nicel puanlar atayarak, işe yarayan içgörüler elde etmek zahmetsiz hale gelir.

Kişiselleştirmenin zor bir iş olduğunu biliyoruz.

Alıcıların bir satın alma yapmadan önce geçtikleri sayısız duygunun yanı sıra bir dizi faktörü de göz önünde bulundurmanız gerekir.

Bu arada işleri basitleştirmek için sorunları tespit edip çözümlemeniz gerekir.

Duygu analizinden elde edilen içgörüler işinizi kolaylaştırabilir ve müşteri ihtiyaçları ve acı noktaları hakkında size çok şey söyleyebilir, kişiselleştirmeyi sadece biraz zor bir süreç haline getirir.

#2 Müşteri kayıp oranlarını azaltın

Kayıp oranı, bir ay veya bir yıl gibi belirli bir süre içinde kaybettiğiniz müşterilerin yüzdesini ifade eder. Yıllık raporlarınızda kötü görünse de, her işletmenin normal bir parçasıdır.

Bu, görmezden gelip rakamların çılgınca artmasına izin vermeniz gerektiği anlamına gelmez.

Müşteri duygu analizi bu yüzdeyi düşük tutmaya yardımcı olur ve müşteri yaşam boyu değerinizi artırır. Duygu puanları, alıcılarınızın ne hissettiğinin büyüklüğü ile birlikte duygu türlerini belirlemenizi sağlar.

Mutlular mı, hayal kırıklığına mı uğramışlar, heyecanlılar mı, yoksa memnuniyetsizler mi? Ve öyleyse, ne ölçüde?

Şikayetleri önceliklendirebilir, yardım sunabilir ve sorunları çözebilirsiniz. Duygulara doğru zamanda hitap etmek müşteri sadakatini ve marka savunuculuğunu artırabilir.

#3 Marka itibarını yönetin

Müşteriler, işletmenizin harika bir marka kişiliğine sahip olmasını sever. Dikkat çekmek veya büyük bir hayran kitlesi oluşturmak için Old Spice gibi çılgın bir şey olması gerekmez.

Eğer markanız tutarlı ve güvenilirse, bu yeterlidir.

Olumlu duygular marka değerini artırır ve kullanıcı etkileşimini (müşteri geri bildirimi, yorumlar, işlemler) teşvik eder. Olumsuz duygular ise bir şirketin en kötü kabusu olabilir.

Unutmayın, itibarınıza ciddi şekilde zarar vermek için mutsuz bir müşteriden gelen tek bir yorum yeterlidir.

Duygu analizi ile marka takibi, marka itibarınızı hem çevrimiçi hem de çevrimdışı yönetmenizi sağlar. Markanızla ilgili bahsedilmeleri ve yorumları yakalamak için sosyal medya takipçilerini kullanabilirsiniz.

Bazı duygu analizi araçları, inceleme sitelerini, forumları ve çevrimiçi toplulukları analiz etmenize olanak tanır.

#4 Kullanıcı duygularını zaman içinde takip edin

İnsan duyguları değişkendir. Bir kişi bir an bir şeyi sevebilir ve bir sonraki an nefret edebilir.

Müşteri görüşleri ve duyguları için de aynı durum geçerlidir.

Sürekli değişiyorlar ve sonsuza kadar aynı kalmayacaklar. Bu yüzden marka değerlerinizin ve mesajlarınızın kimseyi sadece bir kez rahatsız etmemesini sağlayan planlar yapmak işe yaramayacaktır.

Zamanla bunu düzeltmeniz gerekiyor.

Müşteri duygu analizi, tüketici davranışındaki değişimleri takip etmek söz konusu olduğunda son derece değerli olabilir. Müşteri tepkilerini dikkatle izleyebilir ve iş stratejilerinizi ayarlayabilirsiniz.

AI destekli takipçiler duyguları gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve pazarlama kampanyalarınızı ve ürünlerinizi buna göre özelleştirmenize olanak tanır.

Müşteri duygularını ölçmek için veri nasıl toplanır?

Anketler, NPS derecelendirmeleri, sosyal medya izleme araçları, değerlendirmeler, destek sohbetleri ve Voys of dı Kastımır programları aracılığıyla veri toplayabilirsiniz.

Bu nitel yaklaşım, ürünlerinizi, pazarlamanızı ve müşteri hizmetlerinizi geliştirmek için veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olacaktır.

1. Anketler

Tüketici anketleri, duygu analizi için doğru müşteri verilerini toplama konusunda en iyi yoldur.

Müşteri yolculuğunun her aşamasında kullanıcı duygularını açıklayacak şekilde tasarlanmış sorularla anketler oluşturun. Bunlar e-posta, sosyal medya yoluyla veya doğrudan web sitenizde potansiyel müşterilere dağıtılabilir.

Daha fazla verimlilik için SurveyMonkey, Zoho veya Google Forms gibi çevrimiçi anket araçlarını kullanabilirsiniz.

2. NPS derecelendirmeleri

NPS, Net Promoter Score'un kısaltmasıdır. Müşterilerinizin ürün veya hizmetlerinizi başkalarına önerme olasılığını ölçen bir pazarlama metriğidir.

Markalar genellikle şu soruyu sorar: "0'dan 10'a kadar bir ölçekte, [ürün, hizmet veya şirketi] bir arkadaşınıza veya aile üyenize önerme olasılığınız nedir?"

NPS derecelendirmeleri, mutsuz müşteriler, ilgisiz müşteriler ve sizi başkalarına kolayca önerecek yüksek hevesli alıcılar arasında ayrım yapmanıza yardımcı olur.

3. Sosyal medya izleme

Günümüzde markanızla ilgili sosyal medya duygularını takip etmek bir zorunluluk haline geldi.

Müşteri duygularını ve ses tonunu analiz etmek için insanların tepkilerini (beğeni ve beğenmemeler), yorumlarını, paylaşımlarını, yeniden paylaşımlarını ve marka bahislerini işlemeniz gerekir.

Audiense ve Meltwater gibi sosyal medya dinleme araçları, farklı sosyal medya platformlarındaki tepkileri gerçek zamanlı olarak izlemenize olanak tanır.

4. Uygulama içi ve website değerlendirmeleri

Aşağıda verilen ürün ve website değerlendirmeleri gibi değerlendirmeler, ürün veya hizmetlerinizle ilgili genel ve özel sorular için müşteri verilerini ve içgörülerini toplama konusunda hızlı bir yol sunar.

G2, Capterra, Amazon veya Tripadvisor gibi sitelerden ürün değerlendirmeleri toplayabilirsiniz.

Ek olarak, kullanıcıları uygulamalarınızda veya web sitelerinizde geri bildirim bırakmaya teşvik edin. Bu, web kazıma araçlarıyla ihtiyacınız olan verileri otomatik olarak toplama imkanı sağlayacaktır.

5. Müşteri desteği

Sohbet kayıtları, destek talepleri, e-postalar ve transkriptler gibi müşteri desteği etkileşimleri oldukça değerli bilgi kaynaklarıdır.

Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler, müşteri destek yazılımı yardımıyla insanları ifade ettikleri duygulara göre gruplamak için işlenebilir.

6. Voys of dı Kastımır verisi

Programları, müşteri sadakatini ölçmek ve iyileştirmeler için yön almak amacıyla anketler, değerlendirmeler ve geri bildirim formlarından bilgi toplar.

Monkeylearn ve Userpilot gibi müşteri duygu analizi araçları, metin tabanlı verileri anlamak için NLP'yi diğer makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte kullanır.

Müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, ürününüz veya markanızla ilgili duyguları kullanılabilir bir formatta tanımlamalarına ve gruplamalarına yardımcı olur.

Müşteri duygu analizi kullanım alanları

Farklı duygu analizi modellerini, faydalarını ve müşteri verilerini toplayabileceğiniz kaynakları okudunuz.

Şimdi gerçek dünyadaki uygulamalarını öğrenme zamanı. Genel olarak, müşteri duygu analizi şirketlere şu konularda yardımcı olur:

• daha iyi ürün ve hizmetler geliştirmek
• pazarlama ve iletişimi geliştirmek
• müşteri hizmetlerini iyileştirmek

İşte duygu analizi teknolojilerinden elde edilen içgörülerin bu alanların her birinde size nasıl fayda sağlayabileceğinin detaylı açıklaması.

#1 Daha iyi ürün ve hizmetler geliştirin

Tüm ürün ve hizmetler basit bir fikirle başlar.

Örneğin, Steve Jobs, Apple'ı insanların bilgisayarlara bakış açısını değiştirmek için kurdu.

Bilgisayarların kişisel kullanım için çok büyük ve hantal olduğu bir dönemde, onları evde kullanılabilecek kadar küçük yapmak istedi. Jobs, fikrinin ticari başarıya ulaşacağını biliyordu.

Aynı şey Airbnb için de söylenebilir.

Her iki marka da alıcılara aradıklarını verdi. Kullanıcı ihtiyaçlarını ve duygularını anlayarak, girişimlerinin başarısını garantilediler.

Duygu analizi, fikir aşamasından ticarileştirmeye kadar ürün geliştirmenin tüm aşamalarında kullanılabilir. Ürün geri bildirimleri, değerlendirmeler, yorumlar ve görüşler üzerinde analiz yaparak:

• Sektör trendlerini öngörmek ve niş pazarları tespit etmek
• Yaygın sorunları analiz ederek ürün güncellemelerine öncelik vermek
• Fiyat değişikliklerini ve ürün lansmanlarını kolaylaştırmak
• Geliştirme ekiplerini tekrarlayan hataları düzeltmeye yönlendirmek
• İyileştirme alanlarını keşfetmek, ürün performansını değerlendirmek ve benimseme oranlarını artırmak

#2 Pazarlama ve iletişimi geliştirin

Mükemmel bir ürün tasarlayıp alıcıların size gelmesini bekleyemezsiniz. Onlara kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve mesajlarla yaklaşmanız gerekir.

Peki kim olduklarını nasıl bileceksiniz? Ne hissediyorlar? Ya da size hiç yanıt verecekler mi?

Kapsamlı pazar araştırması ilk soruyu yanıtlamanızı sağlar. Ayrıca, müşteri memnuniyeti anketleri hedef kitleniz hakkında genel bir bakış sunar.

Ancak pazarlamayla birlikte müşteri duygu analizi, pazarlama kampanyalarınıza verilen tepkilerdeki duyguları incelemenizi sağlayacaktır.

Ayrıca şunları yapabilirsiniz:

• Müşterileri farklı duygulara göre segmentlere ayırmak
• Doğrudan kampanyaları yönlendirmek için duygu analizi kullanmak
• Belirli kullanıcı duygularına hitap eden içerik oluşturmak
• Olumlu tepkiler uyandıran alan veya konulara odaklanmak
• Farklı pazarlama kanalları için ton, stil ve dili özelleştirmek (e-posta, sosyal medya, organik, ücretli vb.)

Bu, tüm platformlarda olumlu bir müşteri deneyimi yaratmanızı ve potansiyel müşterileri pazarlama hunisinde ilerletmenizi sağlayacaktır. Sadece kendi alıcılarınıza bakmak zorunda değilsiniz, rakiplerinizinkine de bakın.

Onların zayıf ve güçlü yanları, bilinçli pazarlama kampanyaları oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

#3 Müşteri hizmetlerini iyileştirin

İyi bir müşteri hizmeti deneyiminin yeniden satın alma olasılığını %82 oranında artırdığını biliyor muydunuz?

Bu mantıklı çünkü bir alıcı her zaman olumlu müşteri deneyimi sunan bir markaya yönelecektir. Bir üründe bazı kusurlar olsa bile, zamanında verilen hizmet durumu düzeltebilir.

Müşteri kaybı oranlarını önlemek ve kârlılığı artırmak istiyorsanız bu önemlidir.

Bununla birlikte, duygu analizi müşteri destek ekiplerinize şu şekillerde yardımcı olabilir:

• Destek personeliyle iletişim kurarken insanların itici bulduğu ton ve dili tespit etmek
• Analiz içgörüleriyle ekip eğitimlerini optimize etmek
• Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve uzun yanıt sürelerini azaltmak
• Müşteri destek biletlerini daha hızlı çözmek, birikmeyi azaltmak
• Müşteriler sıkıntılı olduğunda ekip üyelerini uyarmak
• Performansı artırmak, stresi azaltmak ve çalışan bağlılığını artırmak

Müşteri desteği en zor işlerden biridir. Sabrınızı kaybetmeden günlük olarak milyonlarca müşteriyi dinlemeniz gerekir.

Yapabileceğiniz çok şey yok.

Yine de duyguları analiz etmek, müşteri sorularına daha verimli yanıt vermenize yardımcı olabilir. En yaygın sorunları ve ruh hallerini tespit edin ve bunlarla daha iyi başa çıkmak için kendinizi eğitin.

Ek olarak, özellikle sosyal medyayı yönetmek için eğitilmiş müşteri hizmetleri ekiplerini kullanarak çevrimiçi konuşmaları izleyebilirsiniz.

Sonuç

Müşteri duygu analizi kendi artıları ve eksileri olan bir süreçtir. Önemli miktarda veriyi işleyebilirken, mizah gibi karmaşık dil kullanımlarını anlamakta zorlanabilir.

"O kadar da kötü değil" gibi basit bir ifadeyi yorumlamak bile zorlayıcı olabilir, çünkü bağlama göre olumlu veya olumsuz anlam taşıyabilir.

Yine de, duygu analizi araçları tüketici ifadelerinin inceliklerini yakalamada güçlü araçlar olabilir. Elde edilen içgörüleri iş hedeflerinizi ilerletmek için aktif olarak kullanabilirsiniz.