روشای سنتی مثل رتبه‌بندی ستاره‌ها و امتیازات پروموتر، روشای آشنایی هستن که با استفاده از اونا میتونیم رضایت مشتری رو اندازه بگیریم. اما این فقط نوک کوه یخ در مورد کلیت احساسات مشتری هاست.
فناوری‌های پیشرفته مثل تجزیه و تحلیل احساسات به شما کمک میکنه با تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی مثل کامنت‌ها در سوشال مدیا و بررسی‌ها، فراتر از داده‌های عددی برید. محاسبه امتیاز احساسات درک دقیق تری از نظر مشتری برای بهبود پیشنهادات و استراتژی‌های برند بهتون میده.
امتیاز احساسات، احساسات بیان شده در داده‌های کیفی مثل فیدبک‌های مشتری رو اندازه میگیره. از طریق فرآیند تحلیل احساسات محاسبه و در محدوده 1- تا 1 اندازه گیری میشه. یک منفی بالاترین احساسات منفی ، 0 احساسات خنثی و +1 بالاترین احساسات مثبت رو نشون میده.
امتیازات احساسات به شما نشون میده که نظر بازار درباره برند شما مثبت، منفی یا خنثی هست. تجزیه و تحلیل بیشتر داده‌ها به شما دید عمیقی میده که چطور میتونید جنبه‌های مختلف کسب و کار مثل خدمات مشتری، بازاریابی، محصولات و خدمات پس از فروش رو بهبود بدید تا مطمئن بشید که وفاداری به برند و رشد کسب و کار رو تقویت میکنید.
روش‌های سنتی برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری بیشتر بر معیارهای کمی تکیه داشتن. مثل:
ویروسی بودن به تعداد کل تعاملات سوشال مدیا، مثل لایک، اشتراک گذاری و کامنت‌هایی که محتوا یا کمپین شما جذب کرده، اشاره میکنه. ویروسی بودن به طور سنتی به عنوان شاخصی استفاده میشه که نشون میده برند، کمپین یا محتوای بازاریابی شما چقدر با مخاطب هدف و عموم مردم همراه بوده. این یک دید کلی از ترجیحات مشتری ارائه میده تا بتونید تصمیمات بازاریابی آگاهانه‌تری بگیرید و استراتژی‌هاتون رو بر اساس اون تغییر بدید.
رتبه بندی ستاره یک روش محبوب برای درک احساسات مشتری هست و خیلی زیاد توسط برندها برای ارزیابی یک محصول یا خدمات استفاده میشه. رتبه بندی ستاره‌ها معمولاً در محدوده 1 تا 5 ستاره ارائه میشه که 1 نشون دهندهی پایین ترین سطح رضایت مشتری و 5 نشون دهندهی بالاترین سطح هست.
NPS یک معیار کمیه که برای اندازه گیری رضایت مشتری و تمایل مشتری به توصیه برند به خانواده و دوستان استفاده میشه. هر چقدر امتیاز بالاتر باشه ، وفاداری مشتری هم بیشتر میشه. رتبه بندی NPS اغلب در مقیاس 0 تا 10 هست که 0 نشون دهندهی کمترین رتبه و 10 بالاترینه.
بر خلاف رتبه‌بندی ستاره‌ها یا ویروسی بودن، معیارهای NPS مشتری‌ها رو بر اساس رتبه‌بندیشون به سه دسته تقسیم میکنن:
مروجین (8 تا 10): اینها مشتری‌های خوشحالی هستن که به طور فعال برند رو بصورت دهان به دهان، در نقدها یا نظرات سوشال مدیا تبلیغ میکنن.
غیرفعال ها (7-8): این مشتری‌ها راضی هستن اما به احتمال زیاد محصول یا خدمات رو تبلیغ نمیکنن.
بدکار ها (6-0): اینها مشتری‌های عمیقا ناراضی هستن که احتمالاً نظرات منفی میفرستن و احتمالاً دیگران رو هم منصرف میکنن.
CSAT روشیه که برای سنجش میزان رضایت مشتری‌ها از محصولات یا خدمات یک برند استفاده میشه. امتیازات CSAT با اندازه گیری میانگین رتبه بندی مشتری‌ها محاسبه میشه. مقیاس‌های CSAT میتونن متفاوت باشن؛ برای مثال، میتونن بین 1 تا 10 باشن که 10 بالاترین یا 1 و 5 که 5 بالاترین سطح رضایت مشتری هست.
نظرسنجی های CSAT رو میتونیم پس از انجام معامله یا به صورت دوره‌ای ارسال کنیم.
محاسبات سنتی بر معیارهای کمی از شاخص های عملکرد کلیدی متمرکز هستن. اما برای به دست آوردن تصویری واقعاً دقیق از احساسات برند، باید داده‌های کیفی موجود در نظرات و بازخوردها رو به ترکیب اضافه کنید. تحقیقات نشون میده که حتی اگر اکثر کسب‌وکارها رتبه‌بندی ستاره‌های مثبت بین ۸۰ تا ۱۰۰ درصد جذب کنن، این رتبه‌بندی‌ها بر موفقیت کسب‌وکار منعکس نمیشه. این به این دلیله که مردم تمایل دارن که رتبه‌های مثبت بالاتری نسبت به تجربه واقعی خودشون بدن.
یادگیری ماشین و وظایف هوش مصنوعی مثل شناسایی موجودیت نامگذاری شده و پردازش زبان طبیعی به غلبه بر این چالش کمک میکنه. اینها به شما کمک میکنن احساسات مشتری رو بیشتر درک کنید، و امکان میدن الگوهایی رو در نظرات مشتری‌ها در جریان درک برند در طول جدول زمانی و کمپین‌ها پیدا کنید.
شدت احساسات کاوی بر اساس روش های مورد استفاده متفاوته. سه مورد اصلی عبارتند از:
این روش به شما درک کلی از احساسات منفی، مثبت یا خنثی در یک سند میده. برای مجموعه داده های کوچک و بدون خطا استفاده میشه.
این روش ظریف‌تره و احساسات رو بر اساس موضوع نمره میده. مدل ML موضوعات و مضامین رایج در داده‌ها رو شناسایی میکنه و بعد احساسات موجود در اونها رو تحلیل میکنه.
این روش به بازاریاب‌ها کمک میکنه تا بفهمن مشتری‌ها یا عموم مردم چه چیزهایی رو در مورد برندشون دوست دارن و چه چیزهایی رو دوست ندارن. بنابراین، بینش‌های مرتبط و کاربردی از بررسی‌ها، گوش دادن به سوشال مدیا یا ایمیل‌ها و نظرات مربوط به مراقبت از مشتری ارائه میشه.
این پیشرفته ترین روش مورد استفاده برای استخراج احساسات هست. تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه، موضوعات رو بیشتر برای شناسایی و جستجوی جنبه‌های درون آنها تجزیه میکنه، و بعد از معناشناسی برای ارائه تصویر کامل‌تری از احساسات مشتری استفاده میکنه. برای مثال، میتونه جنبه‌هایی مثل «سرویس اتاق»، «خدمت بار»، «پذیرایی» یا «پارکینگ خدمتکار» رو از طبقه‌بندی موضوعی «خدمات مشتری» در داده‌های بازخورد شناسایی کنه.
تکنیک‌های پردازش داده برای محاسبه امتیازات احساسات استفاده میشه
محاسبه امتیاز احساسات برای استفاده در بازاریابی هوش مصنوعی به بسیاری از وظایف پردازش داده بستگی داره که به طور خودکار توسط یک مدل ماشینی انجام میشه، مثل مدل های زبان بزرگ. این وظایف عبارتند از:
توکن سازی
Tokenization فرآیند جداسازی متن به کلمات جداگانه هست. تمام علائم نگارشی حذف میشه و رشته متن به بلوک‌های کلمات حذف میشه. مثلا:
[ اقامت خوب بود اما اتاق من سرد بود و مجبور بودیم ساعت ها منتظر بمانیم تا کارکنان هتل ترموستات رو تنظیم کنند، حتی اگر هتل خالی به نظر می رسید. وقتی سعی کردیم برای پرس و جو با پذیرش تماس بگیریم، آنها بی تاب و بی ادب به نظر می رسیدند]
عادی سازی متن
در این مرحله تمام ورودی‌های تکراری از داده‌ها حذف میشن بنابراین هیچ خطای داده‌ای وجود نداره. در این حالت، رشته متن بدون تغییر باقی میمونه چون هیچ کلمه اضافی وجود نداره.
[ اقامت خوب بود اما اتاق من سرد بود و مجبور شدیم ساعت ها منتظر بمانیم تا کارکنان هتل ترموستات رو تنظیم کنند، حتی اگر هتل خالی به نظر می رسید. ]
ریشه کلمه
ریشه کلمه به فرآیند کاهش یک کلمه به ریشه‌ی اون اشاره میکنه. در این مثال:
[ اقامت خوب بود اما اتاق من سرد بود و مجبور شدیم ساعتی منتظر بمانیم تا کارکنان هتل ترموستات رو تنظیم کنند، حتی اگر هتل خالی به نظر می‌رسد، وقتی سعی کردیم با پذیرش تماس بگیریم تا پرس و جو کنیم، به نظر بی‌صبر و بی‌رحم به نظر می‌رسند]
حذف کلمه توقف
همه کلمات زائد حذف میشن، بنابراین فقط موجودات نامگذاری شده و کلماتی که نشون دهندهی احساسات هستن نگه داشته میشن.
[ اقامت خوب بود اتاق من سرد بود و مجبور شدیم ساعتی منتظر بمانیم تا کارکنان هتل ترموستات رو تنظیم کنند، حتی اگر هتل خالی به نظر می‌رسد. ]
متن پردازش شده حاصل حالا خونده میشه: [ اتاق خوب، ساعت انتظار سرد، کارکنان پذیرش بی‌صبر، بی‌صبر].
از اونجایی که هر کلمه یک معادل عددی در مدل ماشینی ML بر اساس مقیاس منفی یا مثبت بودن داره، داده های پردازش شده بر اساس میانگین کل احساسات به شما امتیاز میده. وقتی که با استفاده از روش Lexicon محاسبه میشه، اگر به کلمه “خوب” نمره 1 برای مثبت، در حالی که “بی حوصله” به -.05 – و بی ادب – 0.7 اختصاص داده بشه، نمره احساسات حاصل برای بررسی -1 خواهد بود که برابر است با منفی.
روش های مختلفی برای محاسبه امتیاز احساسات وجود داره که رایج ترین آنها روش Lexicon هست که از نسبت 1:1 برای اندازه گیری احساسات استفاده میکنه.وقتی صحبت از داده‌های پیچیده جمع آوری شده از منابع مختلف مثل گوش دادن به سوشال مدیا یا انجمن‌های بررسی مشتری میشه، به تکنیک های پیشرفته تری نیازه. در زیر به تفکیک این متدولوژی‌ها اشاره شده:
ساده‌ترین راه برای محاسبه نمره احساسات بر اساس واژگان یا روش شمارش کلمات مثل مثال بالا هست. در این روش، تعداد وقوع احساسات منفی از احساسات مثبت کم میشه.
فرمول: # کلمه منفی – کلمات مثبت = نمره احساسات
مثال: 1 – 2 = -1.
در این روش تعداد کلمات مثبت رو از کلمات منفی کم میکنیم و حاصل رو بر تعداد کل کلمات جمله مروری تقسیم میکنیم.
فرمول: # کلمه منفی – # کلمه مثبت تقسیم بر تعداد کلمات = نمره احساس
مثال: 1 – 2 / 42 = -0.0238095
این سیستم اغلب برای درک نظرات طولانی تر استفاده میشه.
از اونجایی که این روش برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها استفاده میشه، نمرات حاصل میتونه به کسرهای طولانی تبدیل بشه. وقتی این کار در مقیاس بزرگ انجام بشه، میتونه منجر به مشکل در مقایسه و درک ارزش‌های احساسات بشه. برای غلبه بر این چالش، نمرات حاصل در یک رقم منفرد ضرب میشن تا مقادیر بزرگ‌تر بشن، بنابراین مقایسه آسون‌تر میشه.
این روش متوازن ترین روش برای اندازه گیری امتیاز احساسات در داده‌های بزرگ در نظر گرفته میشه. تعداد کل کلمات مثبت بر تعداد کل کلمات منفی تقسیم میشه و سپس بر یک اضافه میشه.
فرمول: # کلمه مثبت / # کلمه منفی + 1 = نمره احساسات
مثال: 1 / 2 + 1 = 0.33333
هرچه متن طولانی‌تر باشه ، تعداد نمرات مثبت و منفی بیشتر میشه. این روش طول کل متن رو عادی میکنه و اون رو به ویژه در تجزیه و تحلیل مرورهای با طول های مختلف مفید میکنه. در این روش، نمره احساسات 1 به عنوان خنثی تعیین میشه.
مدل احساسات Sprout از شبکه های عصبی عمیق و به ویژه از مدل های زبان بزرگ استفاده میکنه. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با در نظر گرفتن بافت کل بلوک متن، خوندن کلمات از چپ به راست و از راست به چپ با استفاده از مدل‌های رمزگذار دوطرفه (BERT ) از Google کار میکنن.
با توجه به مجموعه داده‌ای از اسناد برچسب گذاری شده قبلی، یک LLM به طور خودکار کلمات، عبارات و ترتیب کلمات/عبارات رو که در یک بلوک متن به عنوان مثبت یا منفی برچسب گذاری شدن، شناسایی میکنه. سپس یک وزن (مقدار عددی) به هر نشانه در یک بلوک متن اختصاص میده. با محاسبه این وزن‌ها، احساس متن جدید و دیده نشده و احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن اون رو تعیین میکنیم.
امتیازات احساسات به شما کمک میکنه تا جنبه‌های مختلف برند، محصول و خدمات رو کمی و ارزیابی کنید و به تیم های بازاریابی، محصول و مراقبت از مشتری بینش عملی در مورد اینکه دقیقا چطور میتونن استراتژی‌هاشون رو به سمت یک مسیر موفق هدایت کنن، میده.
به لطف هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، ابزارهای متعددی وجود داره که حدس و گمان رو حذف میکنه و در عرض چند دقیقه تصویر دقیقی از احساسات برند به شما میده.
سعی کردیم تو این مقاله ابزارهای مفید برای اندازه‌گیری احساسات مشتری رو بهتون آموزش بدیم که بتونید دید بهتری از برندتون داشته باشین و به دنبال اون، تصمیم‌های دقیق‌تری برای استراتژی‌های آینده برند بگیرید. امیدواریم خوندن این مقاله براتون مفید باشه
اگر تا بحال از ابزاری برای تحلیل دقیق سوشال مدیای برندتون استفاده کردین، برامون از تجربتون بنویسین 😀
ممنون از توجهتون
ترجمه و تلخیص: فاطمه شریف
بدون نظر