كيف يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء؟

تحليل المشاعر في تجربة العملاء يشير إلى عملية تحليل البيانات لفهم وقياس شعور العميل تجاه منتج أو خدمة أو علامة تجارية معينة. قد تكون هذه البيانات مكتوبة أو مجمعة من اللغة المنطوقة. يمكن للشركة استخدام مقياس تحليل المشاعر لفهم مقاييس العملاء مثل درجات رضا العملاء (CSAT) ودرجات مؤشر صافي مُروجي العلامة التجارية (NPS). يمكن أن تساعد هذه المعلومات في إعادة توجيه العمليات التجارية وخدمة العملاء والعمليات التجارية لتحسين تجربة العملاء.

تحليل المشاعر هو شكل من أشكال علم البيانات يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل ردود فعل العملاء وتقييمات العملاء في الوقت الفعلي من جميع أنحاء المؤسسة. يسحب تحليل المشاعر في تجربة العملاء بشكل خاص من جميع أنواع التفاعلات، مثل تذاكر الدعم، والاستطلاعات، ومراجعات المنتجات، ومكالمات الهاتف، من بين أنواع أخرى.

من خلال استخدام هذه التفاعلات كبيانات، يمكن للشركة تحديد القضايا الرئيسية التي يتصل بها العملاء وتوفير رؤى في الوقت الفعلي حول المشاعر وراء كل قضية. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحليل هذه النقاط البيانية، يمكن للمؤسسة تحديد محركات المشاعر السلبية والإيجابية والحصول على صورة مرئية لأي تقلبات في مشاعر العملاء.

الهدف الرئيسي لتحليل المشاعر في تجربة العملاء هو فهم مشاعر وعواطف العملاء تجاه العلامة التجارية. يمكن أن تؤدي عملية تحليل المشاعر إلى تنفيذ أدوات، مثل روبوتات المحادثة أو استراتيجية تسويق معاد تكوينها والتي تقدم حملة تسويقية مستهدفة. يعد تحليل المشاعر جزءًا واحدًا فقط من استراتيجية تجربة العملاء (CX) الأكبر، والتي عادةً ما تتضمن مكونات متعددة. كل ذلك بهدف الاحتفاظ بالعملاء الحاليين وجذب علاقات جديدة ودائمة.

تختلف العملية خطوة بخطوة من مؤسسة إلى أخرى، ولكن يمكن تطبيق الخطوط العريضة للعملية على معظم المؤسسات التي تسعى إلى فهم عملائها بشكل أفضل وإجراء تحسينات مدعومة بالبيانات على علامتها التجارية.

الخطوة 1: جمع بيانات العملاء

إن الخطوة الأولى لتحليل المشاعر هي جمع البيانات التي من شأنها أن تغذي التحليل. يمكن جمع هذه البيانات من مجموعة من المصادر المختلفة اعتمادًا على المؤسسة.

• المقابلات مع العملاء أو مجموعات التركيز: يمكن الحصول على هذه الرؤى من خلال المقابلات المكتوبة مع العملاء التي تتم عبر الإنترنت أو عبر الهاتف. أو من خلال مجموعة تركيز مختارة تم إنشاؤها خصيصًا لفهم مشاعر العملاء تجاه منتج ما.

• رسائل البريد الإلكتروني أو المراجعات عبر الإنترنت: يمكن أن تساعد أدوات تحليل المشاعر في جمع مراسلات البريد الإلكتروني مع العملاء وتصنيفها في موضعها المناسب.

• مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي: يمكن استخدام تحليل المشاعر لفهم ومراقبة تعليقات العملاء التي يتم إجراؤها على منصات التواصل الاجتماعي.

• التعليقات على مواقع المراجعات: قد يتوجه بعض المستخدمين إلى مواقع ويب محددة لمراجعة المنتجات لتقديم تجربتهم وتعليقاتهم.

• تذاكر دعم العملاء: يمكن استخدام تحليل المشاعر لفصل وتحليل تذاكر دعم العملاء التي فتحها موظفو خدمة العملاء ومعرفة ما إذا كانت المشكلة قد تم حلها أو تم تركها مفتوحة.

• التفاعلات مع الفرق التي تتعامل مع العملاء بشكل مباشر، مثل المبيعات أو الدعم: يمكن لتحليل المشاعر أيضًا أن يميز ما إذا كان العميل قد تفاعل بشكل مباشر مع أحد أفراد فريق دعم العملاء أو ما إذا كان قد مر عبر قناة آلية.

بفضل البيانات الواردة من قنوات متعددة، يمكن أن يكون تحليل المشاعر أكثر اكتمالاً، مما يمنح المؤسسة فهماً أوسع لآراء العملاء. تعد البيانات التي يتم جمعها في هذه المرحلة ذات أهمية بالغة، حيث إنها تمثل الأساس لعملية تحليل المشاعر، وستعتمد عليها المؤسسة في اتخاذ القرارات عند الحاجة.

الخطوة 2: تحديد أنماط المشاعر الإيجابية والسلبية

وبمجرد جمع البيانات، فإن الخطوة التالية هي تحديد المشاعر الإيجابية والسلبية التي يشعر بها العملاء تجاه المنتج أو الخدمة.يمكن القيام بذلك بعدة طرق، وأكثرها شيوعًا هو النظر في استجابات الاستطلاع الكمي، مثل صافي نقاط الترويج (NPS) واستطلاعات درجة رضا العملاء (CSAT).

الاستجابات النوعية أكثر صعوبة بعض الشيء وتتطلب من المؤسسات مراجعة الاستجابات يدويًا، ولكن التقدم التكنولوجي ساعد في أتمتة هذه العملية. كما أن تحليل الملاحظات المدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي يمكنه استخلاص مشاعر العملاء تلقائيًا آخذ في الازدياد أيضًا.

الخطوة 3: الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ

بمجرد أن تحدد المؤسسة مشاعر العملاء الإيجابية والسلبية، يحين الوقت لجمع رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين تجربة العملاء بشكل عام.ومن الأمثلة على ذلك تحليل التعليقات الذي يُظهر أن العملاء غير راضين خلال مرحلة التوجيه، ويصفونها بأنها "مربكة".

وهو ما يعني إعادة هيكلة شاملة لعملية التأهيل وتحليل مفصل للنظام الحالي المعمول به. كما يمكن أن توفر مجالات التحليل الأخرى رؤى قيّمة حول مشكلات العملاء والخبرات السلبية.

الخطوة 4: استخلاص رؤى وتكنولوجيا المعلومات وإجراء التحسينات

حان الوقت الآن لتنفيذ استراتيجيات لمعالجة مجالات التحسين هذه. دعنا نستخدم مثال عملية التوجيه "المربكة". ستبدأ المؤسسة بتحليل سلوك المستخدم وتحليل تذاكر الدعم للوصول إلى السبب الأساسي للارتباك.

من السيناريوهات المحتملة هو أن العديد من المستخدمين لا يكملون قائمة فحص عملية التوجيه. ولكن بمساعدة تحليل المشاعر، تجد المؤسسة أن العملاء يتوقفون عن العمل في إحدى الخطوات المحددة. إحدى طرق تحسين العملية هي إنشاء جولة تفاعلية توجه المستخدمين خلال المهمة. خيار آخر هو فيديو تعليمي مع إرشادات خطوة بخطوة مما يوفر تفاعلات دعم أفضل.

الخطوة 5: تحليل وقياس التأثير

في هذه الخطوة الأخيرة، تنظر المؤسسات فيما إذا كانت الاستراتيجيات التي تم تنفيذها تحقق التأثير المطلوب على عملائها. أفضل طريقة للقيام بذلك هي قياس الأداء ومواصلة تحليل رؤى المشاعر. من المحتمل أن تحتاج المؤسسات إلى ربط تحليلات المشاعر ببيانات تحليلات أخرى للحصول على دقة أكبر.

بمجرد قياس هذه الاستراتيجيات، يمكن للمؤسسات تقييم تأثيرها من خلال مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ومواصلة مراقبة تحليل مشاعر العملاء.

يساعد تحليل المشاعر على تحسين تجربة العملاء بعدة طرق مختلفة. فيما يلي بعض من أكبر فوائد تحليل المشاعر وأكثرها شيوعًا.

من خلال إجراء تحليل للمشاعر، يمكن للشركة أن تفهم بشكل أفضل توقعات العملاء وتنتج درجة مشاعر يمكن تطبيقها عمليًا. يتيح تحليل المشاعر للشركات فهم مشاعر العملاء والعملاء وإنشاء تجربة أكثر تخصيصًا. يمكن للمؤسسات أن تأخذ التحليل وتصمم تجارب مخصصة تتوافق مع المستخدمين الأفراد، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين سمعة العلامة التجارية وولاء العملاء.

بناءً على تجربة عملاء أكثر تخصيصًا، فإن فائدة أخرى لتحليل المشاعر هي تحسين رضا العملاء. من خلال تحليل مشاعر العملاء، يمكن للمؤسسات إنشاء تجارب فردية تتماشى مع احتياجاتهم المحددة. إن تلبية احتياجات العملاء يمكن أن يؤدي إلى ولاء أكبر للعلامة التجارية وآراء أكثر إيجابية من العملاء.

بمساعدة مؤشرات الأداء الرئيسية مثل تحليل المشاعر ، يمكن للمؤسسة مراقبة الاحتفاظ بالعملاء أو العملاء المعرضين لخطر الاضطراب. يمكن للتحليل أيضًا أن يكشف عن الأسباب التي قد تدفع العملاء إلى التبديل إلى منتج أو خدمة مختلفة، ويمكن للمؤسسات بعد ذلك أن تتغير لتطوير استراتيجيات تسويقية جديدة، مثل مشاركات وسائل التواصل الاجتماعي أو تغييرات الأسعار.

من الجوانب المهمة في تجربة العملاء والتي يجب ألا تغفلها المؤسسات هي مدى فعالية المنتج أو الخدمة المقدمة. يمكن لتحليل المشاعر أن يساعد المؤسسات على تحسين منتجاتها من خلال مساعدتهم على التعرف على الميزات التي يرغب فيها العملاء والميزات الأقل نجاحًا أو التي بها عيوب.

يمكن أن يكون تحليل المشاعر مفيدًا للغاية للشركة في محاولتها فهم رؤى العملاء، ومع ذلك يمكن أن يكون تحليل النصوص أمرًا صعبًا. لذلك، لا يمكن لعملية تحليل البيانات اكتشاف السخرية أو النبرة العاطفية أو الكلمات المكتوبة بشكل خاطئ، فهي ليست علمًا دقيقًا.

كلمة واحدة يستخدمها العميل قد تحمل دلالة مختلفة حسب السياق، مما قد يؤدي إلى الارتباك والغموض. إحدى طرق التغلب على هذه المشكلة هي العثور على أدوات تحليل المشاعر تعتمد على الذكاء الاصطناعي ويمكن تدريبها على التقاط هذه الفروق الدقيقة. من المهم تحديث البرامج بانتظام وتدريبها من قبل البشر وليس فقط من خلال الخوارزميات.

تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العاطفي أو استخراج الآراء، يتم تطبيقه لمساعدة الأعمال على معرفة أين يمكن إجراء تحسينات في رحلة العملاء لترك انطباع أفضل لدى العملاء.

فيما يلي قائمة ببعض حالات استخدام تحليل المشاعر:

• تحسين قابلية استخدام المنتج: استفد من تحليل البيانات من تحليل المشاعر لتبسيط الميزات المعقدة في المنتج أو الخدمة التي يتم تقديمها.

• تخصيص تفاعل المستخدم: وفّر تجربة أكثر صلة من خلال محتوى مخصص على قنوات مختلفة يعتمد على مشاعر المستخدم الفردي.

• تحسين عملية التوجيه: ابحث عن مشكلات المستخدمين الجدد الذين يواجهون صعوبات وقم بتنفيذ قوائم المهام أو جولات المنتجات، مما يجعلها تجربة أبسط.

• دليل تطوير المنتج: ضع المشاعر الإيجابية وتفضيلات العملاء في الاعتبار عند تطوير منتجات وميزات جديدة.

• تدريب أفضل على دعم العملاء: ساعد فرق دعم العملاء من خلال استخدام بيانات المشاعر لتدريبهم على التعامل مع التعليقات السلبية وتحسين تفاعلاتهم مع العملاء.

• كشف العوائق في رحلة العميل: استخدم بيانات المشاعر لتحديد المشاعر السلبية في التعليقات للتركيز على المشكلات المتكررة والعوائق.