Wie können Sentiment-Analysen genutzt werden, um die Customer Experience zu verbessern?

Die Sentiment-Analyse in der Customer Experience bezieht sich auf den Prozess der Datenanalyse, bei dem es darum geht zu verstehen und zu messen, wie ein Kunde über ein bestimmtes Produkt, eine Dienstleistung oder eine Marke denkt. Diese Daten können in schriftlicher Form vorliegen und aus gesprochener Sprache gewonnen werden. Ein Unternehmen kann die Stimmungsanalyse nutzen, um Kundenmetriken wie CSAT- und NPS-Scores zu verstehen. Diese Informationen können dabei helfen, den Geschäftsbetrieb, den Kundenservice und die Geschäftsprozesse neu auszurichten, um die Customer Experience zu verbessern.

Die Sentiment-Analyse ist eine Form der Data Science, bei der künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden, um Kundenfeedback und Kundenreviews in Echtzeit aus dem Unternehmen zu analysieren. Die Sentiment-Analyse in der Kundenerfahrung bezieht sich auf alle Arten von Interaktionen, wie z. B. Support-Tickets, Umfragen, Produktbewertungen, Telefonanrufe und andere Arten.

Durch die Nutzung dieser Interaktionen als Daten kann ein Unternehmen herausfinden, zu welchen wichtigen Themen Kunden Kontakt aufnehmen, und in Echtzeit Einblicke in die Stimmung hinter den einzelnen Themen erhalten. Darüber hinaus kann ein Unternehmen durch die Analyse dieser Datenpunkte negative und positive Stimmungsfaktoren ermitteln und sich ein Bild von den Stimmungsschwankungen der Kunden machen.

Das Hauptziel der Sentiment-Analyse in der Kundenerfahrung ist das Verständnis der Gefühle und Emotionen der Kunden gegenüber der Marke. Der Prozess der Sentiment-Analyse kann zur Implementierung von Tools wie Chatbot oder einer neu konfigurierten Marketingstrategie führen, die eine gezielte Marketingkampagne einführt. Die Sentiment-Analyse ist nur ein Teil einer umfassenderen Customer-Experience-Strategie (CX), die in der Regel mehrere Komponenten umfasst. Alles mit dem Ziel, bestehende Kunden zu halten und neue, dauerhafte Beziehungen aufzubauen.

Der schrittweise Prozess variiert von Organisation zu Organisation, aber die allgemeinen Grundzüge des Prozesses können auf die meisten Organisationen angewendet werden, die ihre Kunden besser verstehen und datengestützte Verbesserungen an ihrer Marke vornehmen wollen.

Schritt 1: Sammeln von Kundendaten

Der erste Schritt zu einer Stimmungsanalyse besteht darin, die Daten zu sammeln, die als Grundlage für die Analyse dienen. Diese Daten können je nach Unternehmen aus verschiedenen Quellen erfasst werden.

• Kundenbefragungen oder Fokusgruppen: Diese Informationen können durch schriftliche Kundenbefragungen gewonnen werden, die online oder per Telefon durchgeführt werden. Oder eine speziell dafür gebildete Fokusgruppe, um die Stimmung der Kunden zu einem Produkt zu verstehen.

• E-Mails oder Online-Bewertungen: Tools zur Sentiment-Analyse können dabei helfen, E-Mail-Korrespondenz mit Kunden zu erfassen und sie in die richtige Reihenfolge zu kategorisieren.

• Social-Media-Monitoring: Die Stimmungsanalyse kann verwendet werden, um Kundenkommentare auf Social-Media-Plattformen zu verstehen und zu überwachen.

• Feedback auf Bewertungsseiten: Manche Benutzer besuchen möglicherweise bestimmte Produktreviews-Seiten, um dort ihre Erfahrung und ihr Feedback mitzuteilen.

• Kundensupport-Tickets: Mittels Sentiment-Analyse können Support-Tickets, die von Kundendienstmitarbeitern geöffnet wurden, getrennt und analysiert werden, um herauszufinden, ob das Problem gelöst wurde oder offen geblieben ist.

• Die Interaktionen mit kundenorientierten Teams, wie Vertrieb oder Support: Die Sentiment-Analyse kann auch feststellen, ob ein Kunde direkt mit einem Mitarbeiter des Kundensupports interagiert hat oder ob er einen automatisierten Kanal benutzt hat.

Mit den Daten aus mehreren Kanälen kann die Sentiment-Analyse umfassender sein und dem Unternehmen ein breiteres Verständnis für die Gefühle eines Kunden vermitteln. Die in dieser Phase gesammelten Daten sind äußerst wichtig, da sie die Grundlage für die Sentiment-Analyse bilden und die Entscheidungsgrundlage für das Unternehmen darstellen, wenn es an der Zeit ist, diese durchzuführen.

Schritt 2: Identifizieren Sie positive und negative Stimmungsmuster

Sobald die Daten gesammelt wurden, besteht der nächste Schritt darin, die positiven und negativen Empfindungen der Kunden gegenüber dem Produkt oder der Dienstleistung zu ermitteln. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten. Am gebräuchlichsten sind quantitative Umfrageantworten wie der Net Promoter Score (NPS) und der Customer Satisfaction Score (CSAT).

Qualitative Antworten sind etwas schwieriger und erfordern, dass Unternehmen die Antworten manuell durchgehen, aber Fortschritte in der Technologie haben dazu beigetragen, diesen Prozess zu automatisieren. Auch KI-gestützte Feedback-Analysen, die Kundenstimmung automatisch erfassen können, gewinnen an Popularität.

Schritt 3: Gewinn verwertbarer Erkenntnisse

Wenn ein Unternehmen die positiven und negativen Gefühle der Kunden ermittelt hat, ist es an der Zeit, verwertbare Erkenntnisse zu sammeln, um das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Ein Beispiel könnte eine Kundenfeedback-Analyse sein, die zeigt, dass Kunden während der Onboarding-Phase unzufrieden sind. Das wird als „überwältigend“ bezeichnet.

Hierzu müsste der Onboarding-Prozess überarbeitet und das derzeitige System detailliert aufgeschlüsselt werden. Auch andere Analysebereiche können wertvolle Erkenntnisse über Kundenprobleme und negative Erfahrungen liefern.

Schritt 4: Erkenntnisse nutzen und Verbesserungen vornehmen

Daher ist es nun an der Zeit, Strategien zu entwickeln, um diese Bereiche zu verbessern. Nehmen wir als Beispiel ein „überwältigender“ Onboarding-Prozess. Das Unternehmen würde mit der Analyse des Benutzerverhaltens und der Analyse von Support-Tickets beginnen, um die Ursache des Problems herauszufinden.

Ein potenzielles Szenario ist, dass viele Benutzer die Onboarding-Checkliste nicht ausfüllen. Mithilfe der Sentiment-Analyse stellt das Unternehmen jedoch fest, dass die Kunden bei einem bestimmten Schritt aufgeben. Eine Möglichkeit zur Verbesserung des Prozesses ist die Erstellung eines interaktiven Walkthroughs, der die Benutzer durch die Aufgabe führt. Eine weitere Option ist ein Video-Tutorial mit Schritt-für-Schritt-Anleitung, das bessere Support-Interaktionen ermöglicht.

Schritt 5: Analysieren und erfassen Sie die Auswirkungen

Im letzten Schritt prüfen die Unternehmen, ob die umgesetzten Strategien die gewünschten Auswirkungen auf ihre Kunden haben. Der beste Weg, dies zu tun, ist die Messung der Leistung und die weitere Analyse der Sentiment-Daten. Die Unternehmen müssen die Sentiment-Analysen wahrscheinlich mit weiteren Analysedaten verknüpfen, um die Genauigkeit zu gewährleisten:.

Sobald diese Strategien gemessen werden, können Unternehmen ihre Auswirkungen bewerten, indem sie wichtige Leistungsindikatoren (KPI) überwachen und die Analyse der Kundenstimmung fortsetzen.

Die Sentiment-Analyse verbessert die Customer Experience auf verschiedene Weisen. Die folgenden Vorteile der Sentiment-Analyse gehören zu den wichtigsten und beliebtesten.

Durch eine Sentiment-Analyse kann ein Unternehmen die Erwartungen seiner Kunden besser verstehen und einen Sentiment-Score erstellen, der in die Praxis umgesetzt werden kann. Die Sentiment-Analyse ermöglicht es Unternehmen, die Emotionen ihrer Kunden zu verstehen und eine personalisierte Erfahrung zu schaffen. Unternehmen können die Analyse nutzen, um personalisierte Erfahrungen zu schaffen, die bei den einzelnen Nutzern auf Resonanz stoßen, was letztendlich den Ruf der Marke und die Kundenbindung verbessert.

Ein weiterer Nutzen der Sentiment-Analyse ist die Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Durch die Analyse der Kundenstimmungen können Unternehmen individuelle Erfahrungen schaffen, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind. Das Eingehen auf die Bedürfnisse der Kunden kann zu einer besseren Markentreue und positiveren Kundenmeinungen führen.

Mit Hilfe von KPIs wie der Stimmungsanalyse kann ein Unternehmen die Kundenbindung oder das Risiko der Abwanderung von Kunden überwachen. Die Analyse kann auch aufzeigen, warum Kunden geneigt sein könnten, zu einem anderen Produkt oder einer anderen Dienstleistung zu wechseln, und Unternehmen können dann neue Marketingstrategien entwickeln, wie z. B. Social-Media-Posts oder Preisänderungen.

Ein Teil der Customer Experience, den ein Unternehmen nicht vernachlässigen sollte, ist, wie gut das angebotene Produkt oder der Service tatsächlich funktioniert. Die Stimmungsanalyse kann die Produkte eines Unternehmens verbessern, indem sie ihm hilft, zu erkennen, welche Funktionen die Kunden wünschen und welche weniger erfolgreich sind oder Mängel aufweisen.

Eine Sentiment-Analyse kann für ein Unternehmen beim Versuch, das Kundenverhalten zu verstehen, äußerst hilfreich sein, doch die Textanalyse kann eine Herausforderung darstellen. Daher kann ein Datenanalyseverfahren keinen Sarkasmus, keinen emotionalen Tonfall oder falsch geschriebene Wörter erkennen, denn es handelt sich nicht um eine exakte Methode.

Ein vom Kunden verwendetes Wort kann je nach Kontext eine andere Konnotation haben, was zu Verwirrung und Mehrdeutigkeit führen kann. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, sind KI-basierte Stimmungsanalyse-Tools, die darauf trainiert werden können, diese Nuancen zu erkennen. Es ist wichtig, dass die Software regelmäßig aktualisiert und von Menschen und nicht nur von Algorithmen trainiert wird.

Die Sentiment-Analyse, auch als emotionale künstliche Intelligenz oder Opinion Mining bezeichnet, wird eingesetzt, um ein Unternehmen dabei zu unterstützen, herauszufinden, wo in der Customer Journey Verbesserungen möglich sind, um den Kunden eine bessere Erfahrung zu bieten.

Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger Anwendungsfälle für die Sentiment-Analyse:

• Verbessern Sie die Benutzerfreundlichkeit des Produkts: Nutzen Sie Datenanalysen aus der Stimmungsanalyse, um komplexe Funktionen in dem Produkt oder Service zu vereinfachen.

• Personalisieren Sie das Benutzerengagement: Sorgen Sie für relevante Erfahrungen durch maßgeschneiderte Inhalte auf verschiedenen Kanälen, die auf der Stimmung des einzelnen Benutzers basieren.

• Verbessern Sie den Onboarding-Prozess: Finden Sie heraus, was neuen Nutzern Schwierigkeiten bereitet, und führen Sie Checklisten oder Produktvorführungen ein, um die ersten Erfahrungen zu vereinfachen.

• Leitfaden Produktentwicklung: Bei der Entwicklung neuer Produkte und Funktionen sollten Sie die positiven Gefühle und Vorlieben der Kunden berücksichtigen.

• Besseres Kundensupport-Training: Unterstützen Sie Kunden-Support-Teams durch die Verwendung von Sentiment-Daten, um sie im Umgang mit negativem Feedback zu schulen und Kundeninteraktionen zu verbessern.

• Reibungspunkte in der Customer Journey erkennen: Mithilfe von Sentiment-Daten können Sie negative Stimmungen im Feedback identifizieren, um wiederkehrende Probleme und Reibungspunkte aufzuspüren.