Bli bedre kjent med kundene dine enn noen gang før – med flerspråklig sentimentanalyse
Den som sa at all publisitet er god publisitet, levde åpenbart i en tid før sosiale medier. Det at folk snakker om varemerket ditt betyr ikke noe som helst hvis du ikke forstår hva de sier.
Når du vet hva folk tenker om og føler for produktene og tjenestene dine, kan du handle raskt for å skreddersy tilbudet, slik at det samsvarer bedre med kundenes behov og ønsker.
Men hvordan er det mulig å komme inn i hodet deres og finne ut hva de faktisk tenker?
Sentimentanalyse: Gjør omtale på nettet til en forretningsfordel
Millioner av mennesker som handler på nett, deler meningene sine på sosiale medier og omtalesider. Ved å granske disse offentlig tilgjengelige kundedataene kan du oppdage mønstre og danne deg et bilde av kundenes holdninger. Det er denne prosessen som kalles sentimentanalyse, eller også stemningsanalyse eller holdningsanalyse.
Sentimentanalyse innbefatter bruk av kunstig intelligens (AI) til å sortere tekstdata fra en rekke kilder, identifisere meninger og klassifisere resultatene som en positiv, nøytral eller negativ respons på et produkt, en tjeneste eller et varemerke.
Selv om kundeundersøkelser er noe som alltid har eksistert innen detaljhandelen, har veksten i netthandel brakt vitenskapen bak sentimentanalyse til et nytt sofistikert nivå, med målrettede prosesser designet for å grave dypere ned i kundenes holdninger.
Disse omfatter:
- Finkornet sentimentanalyse: Finkornet sentimentanalyse handler om å oppdage positive eller negative oppfatninger på frase- eller setningsnivå. Det begynner med en enkel binær oppfatning – god eller dårlig – som kan deles inn i mer detaljerte nivåer – svært god, god, nøytral, dårlig eller svært dårlig – avhengig av sammenhengen.
- Emosjonsregistrering: Emosjonsregistrering brukes til å oppdage følelsestilstander i et stykke tekst, inkludert glede, tristhet og frustrasjon. Dette oppnås vanligvis ved hjelp av lister med relevante ord og maskinlæringsteknikker.
- Aspektbasert sentimentanalyse: Aspektbasert sentimentanalyse gjenkjenner offentlig mening om et spesifikt aspekt ved et produkt eller en tjeneste – som batterilevetiden til en smarttelefon – og bruker dette for å identifisere hva kundene anser som produktets/tjenestens fordeler og ulemper.
- Intensjonsanalyse: Her tas sentimentanalyse et skritt videre ved å identifisere hvilken intensjon som uttrykkes i teksten. Er det for eksempel et spørsmål, en mening eller en klage kunden deler?
Fordeler ved sentimentanalyse for netthandel
Ved å bruke disse ulike metodene for sentimentanalyse kan nettforhandlere skaffe seg nødvendig informasjon for å:
1. Forbedre kundeopplevelsen
Ved å bruke sentimentanalyse kan du avdekke kundeholdninger og ta tak i eventuell motstand mot varemerket ditt, produktene og tjenestene dine.
Dette gir kunden både en bedre kjøpsopplevelse og et bedre helhetsinntrykk av selskapet ditt, slik at de får lyst til å komme tilbake. De kommer også til å ønske å dele den positive opplevelsen med andre.
2. Skaffe deg konkurransefordeler
Sentimentanalyse gir kontinuerlig tilbakemelding om hvordan selskapet ditt ligger an i forhold til konkurrentene. Den peker nærmere bestemt på akkurat de områdene der du overgår rivalene, og områdene der du kommer til kort.
Ta for eksempel kundestøtte. Kunder som har vokst opp med internett-tilgang døgnet rundt og smarttelefoner, forventer ikke å måtte vente i dagevis på å få svar på et spørsmål. Så hvis konkurrentene dine svarer raskere på spørsmål fra kundene enn du gjør, vil en sentimentanalyse varsle deg om dette umiddelbart, slik at du raskt kan sette inn tiltak.
3. Forutsi fremtiden
Sentimentanalyse gjør det mulig å identifisere ikke bare hva som er trendy nå og hva som ikke er det, men også hva som er i ferd med å bli det, ved å evaluere populariteten til produkter og funksjoner og språktonen som brukes til å kommentere på disse.
Muligheten til å gjøre salgs- og kampanjejusteringer i henhold til sanntidsdata, sikrer at du er klar for de siste trendene før de skjer.
4. Åpne nye markeder
Sentimentanalyse bidrar ikke bare til å identifisere kommende trender, men også til å avdekke nye markeder under utvikling. Når sentimentanalyse brukes til å undersøke hva folk snakker om, trekkes behovene, frustrasjonen og interessepunktene deres frem i lyset. Dette åpner muligheter for å henvende seg til kunder som tidligere ikke har vært en målgruppe.
5. Bygge opp et bedre varemerke
Sentimentanalyse hjelper deg med å finpusse både produkter, tjenester og personlighet. Over tid bygger dette et omdømme om et selskap som er i forkant, som imøtekommer kundenes behov, og som er oppdatert om hva som gjelder akkurat nå.
Et sterkt og tiltalende varemerke som dette blir lagt merke til, tiltrekker seg flere kunder og øker den positive praten på sosiale medier og andre steder.
6. Støtte kundenes undersøkelser
En stor del av netthandelsopplevelsen omfatter undersøkelsene kunden gjør før noe i det hele tatt handles. Ved å analysere kundenes følelser og frustrasjoner på dette tidlige stadiet kan du imøtekomme behovene til potensielle shoppere i denne avgjørende beslutningsprosessen.
Det kan du for eksempel gjøre ved å sørge for praktiske produktoversikter som er skreddersydde for å dekke behovene til mulige kunder.
7. Være der kundene er
Hvis du klarer å fange opp tonen og innholdet i samtaler som foregår på kundenes arenaer, kan du få kontakt med publikummet ditt via en rekke nettkanaler. Engasjement på nettet gir en rekke fordeler, som muligheten til å lede forbrukere til nettsiden din.
Overvinn utfordringene ved sentimentanalyse for netthandel
Informasjon som ikke er tilgjengelig i en tradisjonell rad/kolonne-database – som e-postmeldinger, utskrifter av telefonsamtaler, Twitter-innlegg, blogginnlegg og Facebook-meldinger – kalles ustrukturerte data.
IDC anslår at 80 prosent av verdens data kommer til å være ustrukturerte innen 2025. Ustrukturerte data er av en diffus karakter som gjør dem vanskeligere å sortere enn de mer strukturerte dataene som finnes i tradisjonelle databaser.
Sentimentanalyse kan imidlertid kobles med algoritmer for kunstig intelligens (AI), slik at de ustrukturerte dataene forvandles til tilgjengelig innsikt. Disse algoritmene «tagger» hver datadel med en klassifiseringsetikett som gjør den gjenkjennelig for sentimentanalyse. Funnene kan deretter evalueres på samme måte som for vanlige strukturerte data.
Fordi netthandel i seg selv er multinasjonal, må sentimentanalyse fungere på flere språk. Selv om sentimentanalyse på engelsk har hatt en enorm utvikling i løpet av de siste årene, kan man ikke si det samme om andre språk.
En studie fra 2014 viser imidlertid at det er mulig å produsere «sentimentanalyseresultater med svært stor presisjon» i prosesser der sentimentanalyse kombineres med maskinoversettelse.
Kom i gang med sentimentanalyse
Summa Linguae Technologies har ekspertise innen kunstig intelligens, maskinoversettelse og sentimentanalyse, og er derfor en ideell partner til å overvinne de potensielle utfordringene ved å analysere og agere på kundenes holdninger, uansett hvilket språk de formidles på.
Krzysztof Zdanowski, adm.dir. i Summa Linguae Technologies, beskriver et typisk prosjekt:
«SLT ble bedt om å analysere og tagge sentimenter (følelser) fra flere datasett med opptil 400 000 meldinger på ni forskjellige språk. Vi skapte en omfattende løsning hvor vi knyttet nesten 200 ressurser direkte til prosjektet. Slik kunne kunden bygge opp en enhetlig plattform på flere språk for å lytte, kommunisere med og måle kundenes holdninger gjennom 25 sosiale kanaler og 10 meldingskanaler.»
Kontakt Summa Linguae Technologies nå for å finne ut hvordan datakyndige netthandelsselskaper kan bruke sentimentanalyse for å få viktig innsikt og optimalisere kundeopplevelsen gjennom hele shoppingreisen.
