Lær din kunde bedre at kende end nogensinde før – med flersproget sentimentanalyse
Den, der sagde, at al omtale er god omtale, levede tydeligvis i en tid før sociale medier. Det er lige meget at folk taler om dit brand, hvis du ikke forstår den måde, de taler om det på.
Når du ved, hvad folk synes og tænker om dine produkter og tjenester, kan du hurtigt skræddersy dit tilbud, så det passer bedre til dine kunders behov og ønsker.
Men hvordan er det muligt at finde ud af, hvad de virkelig mener?
Sentimentanalyse: Gør onlineomtale til en forretningsfordel
Millioner af onlinekunder deler jævnligt deres synspunkter på sociale medier og anmeldelsessider. Ved at gennemgå disse offentligt tilgængelige kundedata kan man finde mønstre og sammensætte et billede af din kundes tankegang. Denne proces kaldes sentimentanalyse.
Sentimentanalyse omfatter brugen af kunstig intelligens (AI) til at samle tekstdata fra en række forskellige kilder, identificere holdninger og klassificere resultaterne i en positiv, neutral eller negativ respons på et produkt, en tjeneste eller et brand.
Der har altid eksisteret kundeundersøgelser i detailhandlen, men væksten i e-handel har taget sentimentanalyse til et nyt sofistikeret niveau, der omfatter målrettede processer designet til at grave dybere ned i kundens holdninger.
Disse omfatter:
- Finkornet sentimentanalyse: Finkornet sentimentanalyse er påvisning af positive eller negative synspunkter på frase- eller sætningsniveau. Det starter med et simpelt binært synspunkt, god eller dårlig, der kan inddeles i mere detaljerede niveauer – meget god, god, neutral, dårlig eller meget dårlig – afhængigt af sammenhængen.
- Følelsesregistrering: Følelsesregistrering bruges til at finde følelsesmæssige tilstande i et stykke tekst, blandt andet lykke, tristhed og frustration. Dette opnås typisk med lister over relevante ord og maskinlæringsteknikker.
- Aspektbaseret sentimentanalyse: Aspektbaseret sentimentanalyse genkender den offentlige holdning til et specifikt aspekt af et produkt eller en tjeneste – såsom batteriets levetid på en smartphone – for at identificere, hvad kunderne anser for at være dets fordele og ulemper.
- Hensigtsanalyse: Her tages sentimentanalyse et skridt videre ved at identificere, hvilken hensigt der udtrykkes i teksten. Deler kunden for eksempel et spørgsmål, en holdning eller en klage?
Fordelene ved sentimentanalyse for e-handel
Ved at bruge disse forskellige metoder til sentimentanalyse, kan onlinebutikker tilegne sig de nødvendige oplysninger til at:
1. Forbedre kundeoplevelsen
Brug af sentimentanalyse til at afsløre kundens holdninger giver dig mulighed for at håndtere modstand mod dit brand, dine produkter og tjenester.
Dette forbedrer dine kunders indkøbsrejse og deres overordnede indtryk af din virksomhed, hvilket betyder, at de vil komme igen. De vil også dele deres positive oplevelse med andre.
2. Opnå konkurrencemæssige fordele
Sentimentanalyse giver løbende feedback om, hvor din virksomhed er i forhold til dine konkurrenter. Mere specifikt identificerer analysen de nøjagtige områder, hvor du overgår konkurrenterne, og hvor du halter bagefter.
Tag for eksempel kundesupport. Kunder, der er vokset op med internetadgang døgnet rundt og smartphonens bekvemmelighed, forventer ikke at skulle vente i flere dage på at få svar på en henvendelse. Så hvis dine konkurrenter reagerer hurtigere på kundehenvendelser end dig, giver sentimentanalyse dig besked med det samme, så du kan handle hurtigt for at tage dig af det.
3. Forudsige fremtiden
Ved at evaluere produkter og funktioners popularitet og den tone kommentarer er skrevet i, kan sentimentanalyser identificere det, der er populært og det, der ikke er. De kan endda også identificere det, der vil blive populært.
Muligheden for at kunne foretage salgs- og kampagnejusteringer i henhold til realtidsdata sikrer, at du er klar til de nyeste trends, inden de sker.
4. Åbne nye markeder
Ud over at identificere nye tendenser hjælper sentimentanalyse dig også med at opdage udvikling af nye markeder. Sentimentanalyse kan bruges til at undersøge, hvad folk taler om, fremhæve deres behov, deres frustrationer og deres passioner. Alt dette åbner op for at henvende sig til kunder, der tidligere ikke var en målgruppe.
5. Opbygge et bedre brand
Sentimentanalyse hjælper dig med at finpudse dine produkter, tjenester og din fremtoning. Over tid opbygger dette et omdømme af en succesfuld virksomhed, der er lydhør over for kundernes behov og har fingeren på pulsen.
Et stærkt og attraktivt brand som dette bliver bemærket, trækker flere kunder til og øger positiv omtale på tværs af sociale medier og andre steder.
6. Understøtte kundens research før køb
En stor del af online shoppingoplevelsen inkluderer den research, kunden foretager, før der overhovedet købes noget. Ved at analysere kundernes følelser og frustrationer på dette tidlige tidspunkt kan du imødekomme potentielle kunders behov i denne afgørende beslutningsproces.
Dette kan f.eks. ske ved at levere praktiske produktoversigter skræddersyet til at imødekomme potentielle kunders behov.
7. Relatere til kunder
Ved at fange tonen og emnet for samtaler i dine kunders onlinegrupper får du mulighed for at få kontakt til dit publikum gennem flere onlinekanaler. Online engagement giver en hel masse fordele, inklusive muligheden for at styre forbrugerne over til dit website.
Overvind udfordringerne ved sentimentanalyse for e-handel
Oplysninger, der ikke er tilgængelige i en traditionel række-/søjledatabase – såsom e-mailbeskeder, telefonudskrifter, tweets, blogindlæg og Facebookmeddelelser – kaldes ustrukturerede data.
IDC anslår, at 80 procent af verdens data inden 2025 vil være ustrukturerede. Ustrukturerede data er af en diffus karakter, der gør dem sværere at sortere end de mere strukturerede data, der findes i traditionelle databaser.
Sentimentanalyse kan dog kobles sammen med algoritmer for kunstig intelligens (AI), der omdanner ustrukturerede data til tilgængelig indsigt. Disse algoritmer “tagger” hver enkelt datadel med et mærke, der gør datadelen genkendelig for sentimentanalyse. Resultaterne kan derefter evalueres ligesom med standardstrukturerede data.
E-handlens multinationale karakter kræver flersproget sentimentanalyse. Mens sentimentanalyse på engelsk er forbedret dramatisk i de senere år, kan det samme ikke siges for ikke-engelske sprog.
Imidlertid viste en undersøgelse i 2014 at med sentimentanalyseværktøjer kombineret med maskinoversættelse kan processer producere “sentimentanalyseresultater med betydelig præcision”.
Kom i gang med sentimentanalyse
Som en virksomhed med ekspertise inden for kunstig intelligens, maskinoversættelse og sentimentanalyse er Summa Linguae Technologies den ideelle partner til at overkomme de potentielle udfordringer ved at analysere og handle på kunders holdninger, uanset deres modersmål.
Krzysztof Zdanowski, CEO i Summa Linguae Technologies beskriver et typisk projekt:
“SLT blev bedt om at analysere og tagge følelser for adskillige datasæt med op til 400.000 beskeder på 9 forskellige sprog. Efter en omfattende løsning, der involverede næsten 200 ressourcer, der blev tildelt direkte til projektet, kunne kunden bygge en samlet platform på forskellige sprog til at lytte, engagere og måle kundernes holdninger på tværs af 25 sociale og 10 messaging-kanaler.”
Kontakt Summa Linguae Technologies nu for at finde ud af, hvordan datakyndige e-handelsvirksomheder kan implementere sentimentanalyse for at få vigtig indsigt og optimere kundeoplevelsen på tværs af hele deres shoppingrejse.
