Bagaimana analisis sentimen dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan?

Analisis sentimen dalam pengalaman pelanggan merujuk pada proses analisis data untuk memahami dan mengukur bagaimana perasaan pelanggan terhadap produk, layanan, atau merek tertentu. Data ini mungkin dalam bentuk tertulis dan dikumpulkan dari bahasa lisan. Bisnis dapat menggunakan metrik analisis sentimen untuk memahami metrik pelanggan seperti skor CSAT dan NPS. Informasi ini dapat membantu mengarahkan operasi bisnis, layanan pelanggan, dan proses bisnis untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Analisis sentimen adalah bentuk ilmu data yang menggunakan kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis masukan pelanggan dan ulasan secara real-time dari seluruh organisasi. Analisis sentimen dalam pengalaman pelanggan secara khusus diambil dari semua jenis interaksi, seperti tiket dukungan, survei, ulasan produk, panggilan telepon, dan jenis lainnya.

Dengan menggunakan interaksi ini sebagai data, sebuah bisnis dapat mengetahui masalah utama yang ditanyakan oleh pelanggan kepada mereka dan memberikan insight waktu nyata tentang sentimen di balik setiap masalah. Selain itu, dengan menganalisis poin-poin data ini, sebuah organisasi dapat mengetahui faktor sentimen negatif dan positif serta mendapatkan gambaran tentang fluktuasi sentimen pelanggan.

Tujuan utama analisis sentimen dalam pengalaman pelanggan adalah memahami perasaan dan emosi pelanggan terhadap merek. Proses analisis sentimen dapat menghasilkan penerapan alat, seperti chatbot atau strategi pemasaran yang dikonfigurasi ulang yang memperkenalkan kampanye pemasaran yang ditargetkan. Analisis sentimen hanyalah salah satu bagian dari strategi pengalaman pelanggan (CX) yang lebih besar, yang biasanya melibatkan banyak komponen. Semua dengan tujuan mempertahankan pelanggan saat ini dan membawa hubungan baru yang langgeng.

Proses langkah demi langkah bervariasi dari satu organisasi ke organisasi lainnya, tetapi garis besar proses ini dapat diterapkan pada sebagian besar organisasi yang ingin lebih memahami pelanggan mereka dan melakukan peningkatan yang didukung oleh data pada merek mereka.

Langkah 1: Kumpulkan data pelanggan

Langkah pertama untuk analisis sentimen adalah mengumpulkan data yang akan memicu analisis. Data ini dapat dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda, tergantung pada organisasi.

• Wawancara pelanggan atau kelompok fokus: Insight ini dapat diperoleh melalui wawancara pelanggan tertulis yang dilakukan secara online atau melalui telepon. Atau kelompok fokus tertentu yang dibuat khusus untuk memahami sentimen pelanggan tentang suatu produk.

• Email atau ulasan online: Alat analisis sentimen dapat membantu mengumpulkan korespondensi email dengan pelanggan dan menggolongkannya ke penempatan yang tepat.

• Pemantauan media sosial: Analisis sentimen dapat digunakan untuk memahami dan memantau komentar pelanggan yang dibuat di platform media sosial.

• Masukan pada situs ulasan: Beberapa pengguna mungkin mengunjungi situs web produk tertentu untuk menawarkan pengalaman dan masukan mereka.

• Tiket dukungan pelanggan: Analisis sentimen dapat digunakan untuk memisahkan dan menganalisis tiket dukungan pelanggan yang dibuka oleh staf layanan pelanggan dan menguraikan apakah masalah telah terselesaikan atau dibiarkan terbuka.

• Interaksi dengan tim yang berhadapan langsung dengan pelanggan, seperti penjualan atau dukungan: Analisis sentimen juga dapat mengetahui apakah pelanggan berinteraksi langsung dengan anggota tim dukungan pelanggan atau melalui saluran otomatis.

Dengan data dari berbagai saluran, analisis sentimen dapat menjadi lebih lengkap dan memberikan pemahaman yang lebih luas kepada organisasi tentang perasaan pelanggan. Data yang dikumpulkan pada tahap ini sangat penting karena merupakan dasar dari proses analisis sentimen dan akan menjadi dasar pengambilan keputusan bagi organisasi ketika tiba saatnya untuk melakukannya.

Langkah 2: Identifikasi pola sentimen positif dan negatif

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi sentimen positif dan negatif pelanggan terhadap produk atau layanan. Hal ini dapat dilakukan dengan beberapa cara, yang paling umum adalah dengan melihat tanggapan survei kuantitatif, seperti survei skor promotor bersih (NPS) dan skor kepuasan pelanggan (CSAT).

Tanggapan kualitatif sedikit lebih sulit dan mengharuskan organisasi untuk melakukan tanggapan secara manual, tetapi kemajuan teknologi telah membantu mengotomatiskan proses ini. Analisis masukan yang didukung AI yang dapat menangkap sentimen pelanggan secara otomatis juga kian populer.

Langkah 3: Dapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti

etelah organisasi mengidentifikasi sentimen pelanggan positif dan negatif, saatnya untuk mengumpulkan insight yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Contohnya adalah analisis masukan pelanggan yang menunjukkan bahwa pelanggan tidak puas selama tahap orientasi, dengan mencirikannya sebagai 'menakut-nakuti'.

Hal ini berarti perombakan pada proses orientasi dan perincian sistem yang ada saat ini. Area analisis lainnya juga dapat memberikan insight berharga tentang masalah dan pengalaman negatif pelanggan.

Langkah 4: Ambil insight dan lakukan perbaikan

Sekarang saatnya menerapkan strategi untuk menangani area-area yang perlu perbaikan ini. Mari kita gunakan contoh proses orientasi yang 'luar biasa'. Organisasi akan memulai dengan menganalisis perilaku pengguna dan analisis tiket dukungan untuk menemukan akar masalah kebingungan.

Skenario yang mungkin terjadi adalah banyak pengguna yang tidak menyelesaikan daftar periksa orientasi. Namun dengan bantuan analisis sentimen, organisasi dapat mengetahui bahwa pelanggan berhenti pada satu langkah tertentu. Cara untuk meningkatkan proses ini adalah dengan membuat panduan interaktif yang memandu pengguna melalui tugas tersebut. Pilihan lainnya adalah tutorial video dengan panduan langkah demi langkah yang memberikan interaksi dukungan yang lebih baik.

Langkah 5: Analisis dan ukur dampaknya

Pada langkah terakhir ini, organisasi melihat apakah strategi yang diterapkan memberikan dampak yang diinginkan pada pelanggan mereka. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan mengukur kinerja dan melanjutkan analisis sentimen insight. Organisasi mungkin perlu menggabungkan analisis sentimen dengan data analisis lebih lanjut untuk mendapatkan akurasi.

Setelah strategi tersebut diukur, organisasi dapat mengevaluasi dampaknya melalui pemantauan indikator kinerja utama (KPI) dan melanjutkan pemantauan analisis sentimen pelanggan.

Analisis sentimen membantu pengalaman pelanggan dengan berbagai cara. Manfaat analisis sentimen berikut ini merupakan beberapa yang terbesar dan terpopuler.

Dengan melakukan analisis sentimen, bisnis dapat lebih memahami ekspektasi pelanggan dan menghasilkan skor sentimen yang dapat dipraktikkan. Analisis sentimen memungkinkan bisnis untuk memahami emosi pelanggan dan pelanggan dan menciptakan pengalaman yang lebih personal. Organisasi dapat melakukan analisis dan membuat pengalaman yang dipersonalisasi yang sesuai dengan pengguna individu, yang pada akhirnya meningkatkan reputasi merek dan loyalitas pelanggan.

Membangun pengalaman pelanggan yang lebih personal, manfaat lain dari analisis sentimen adalah peningkatan kepuasan pelanggan. Dengan menganalisis sentimen pelanggan, organisasi dapat menciptakan pengalaman individual yang selaras dengan kebutuhan spesifik mereka. Memenuhi kebutuhan pelanggan dapat hasil dalam loyalitas merek yang lebih baik dan pendapat pelanggan yang lebih positif.

Dengan bantuan KPI seperti analisis sentimen, organisasi dapat memantau retensi pelanggan atau pelanggan yang berisiko berpindah. Analisis ini juga dapat mengungkapkan mengapa pelanggan cenderung beralih ke produk atau layanan yang berbeda dan organisasi kemudian dapat beralih untuk membuat strategi pemasaran baru, seperti posting media sosial atau perubahan harga.

Bagian dari pengalaman pelanggan yang tidak boleh dilupakan oleh sebuah organisasi adalah seberapa baik produk atau layanan yang ditawarkan benar-benar berfungsi. Analisis sentimen dapat membuat produk organisasi menjadi lebih baik dengan membantu mereka mengenali fitur yang diinginkan pelanggan dan fitur yang kurang berhasil atau memiliki cacat.

Analisis sentimen dapat sangat membantu bisnis karena mencoba memahami insight pelanggan, namun analisis teks dapat menjadi tantangan. Oleh karena itu, proses analisis data tidak dapat menangkap sarkasme, nada emosional atau kata-kata yang salah eja, itu bukan ilmu yang sempurna.

Satu kata yang digunakan oleh pelanggan mungkin memiliki konotasi yang berbeda tergantung pada konteksnya, yang dapat menyebabkan kebingungan dan ambiguitas. Cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menemukan alat analisis sentimen yang berbasis AI dan dapat dilatih untuk menangkap nuansa ini. Penting bagi perangkat lunak untuk diperbarui secara teratur dan dilatih oleh manusia dan tidak hanya melalui algoritme.

Analisis sentimen, yang juga disebut sebagai kecerdasan buatan emosional atau penggalian opini, diimplementasikan untuk membantu bisnis mengetahui di mana perbaikan dapat dilakukan dalam perjalanan pelanggan untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan.

Daftar beberapa contoh penggunaan analisis sentimen adalah sebagai berikut:

• Meningkatkan kegunaan produk: Ambil analisis data dari analisis sentimen untuk menyederhanakan fitur-fitur kompleks dalam produk atau layanan yang disediakan.

• Mempersonalisasi keterlibatan pengguna: Memberikan pengalaman yang lebih relevan melalui konten yang disesuaikan di berbagai saluran yang didasarkan pada sentimen masing-masing pengguna.

• Tingkatkan proses orientasi: Temukan titik-titik kesulitan bagi pengguna baru yang mengalami kesulitan dan terapkan daftar periksa internal atau tur produk, sehingga pengalaman menjadi lebih sederhana.

• Memandu pengembangan produk: Pertimbangkan sentimen positif dan preferensi pelanggan saat mengembangkan produk dan fitur baru.

• Pelatihan dukungan pelanggan yang lebih baik: Bantu tim dukungan pelanggan dengan menggunakan data sentimen untuk melatih mereka dalam menangani masukan negatif dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan.

• Deteksi gangguan dalam perjalanan pelanggan: Gunakan data sentimen untuk mengidentifikasi sentimen negatif dalam masukan untuk memfokuskan masalah berulang dan titik gangguan.