Lär känna din kund bättre än någonsin tidigare – med flerspråkiga sentimentanalyser
Vem som än sade att all publicitet är bra publicitet måste ha levt innan sociala medier uppstod. Att människor talar om ditt varumärke betyder ingenting om du inte förstår tonen i konversationen.
När du vet vad människor tänker om och känner inför dina produkter och tjänster kan du agera snabbt och skräddarsy ditt erbjudande så att det är bättre anpassat till kundernas behov och önskemål.
Men hur kan du ta sig in i deras hjärnor och upptäcka vad de verkligen tycker och tänker?
Sentimentanalys: Att förvandla online-prat till en affärsfördel
Miljontals konsumenter som köper varor och tjänster online delar regelbundet med sig av sina åsikter på sociala medier och på webbplatser där man kan lämna omdömen. Dessa kunddata är offentligt tillgängliga, och om du granskar dem noggrant kan du upptäcka mönster, och på så sätt skapa dig en bild av dina kunders attityder. Denna process kallas sentimentanalys eller även attitydanalys eller tonalitetsanalys.
Vid en sentimentanalys använder man sig av artificiell intelligens (AI) för att jämföra data från flera olika källor, identifiera åsikter och klassificera resultaten som positiv, neutral eller negativ respons på en produkt, en tjänst eller ett varumärke.
Kundundersökningar är ingenting nytt inom detaljhandelsbranschen. Men e-handelns tillväxt har tagit sentimentanalyser till en ny nivå av förfining, med precisionsinriktade processer som är utformade för att gräva djupare i kundernas attityder.
Bland dessa processer finns:
- Finkorniga sentimentanalyser: Finkorniga sentimentanalyser handlar om att upptäcka positiva eller negativa sentiment på fras- eller meningsnivå. Det börjar med ett enkelt, binärt sentiment – bra eller dåligt – som kan delas upp i mer detaljerade sentiment – mycket bra, bra, neutralt, dåligt eller mycket dåligt – beroende på appliceringen.
- Emotionsdetektering: Emotionsdetektering används för att upptäcka känslolägen inom en text, till exempel glädje, sorg och frustration. Det här uppnår man vanligtvis genom att använda listor med relevanta ord och maskininlärningstekniker.
- Aspektbaserade sentimentanalyser: Aspektbaserade sentimentanalyser känner igen allmänhetens åsikter kring en viss aspekt av en produkt eller en tjänst, till exempel en smarttelefons batterilängd, och använder detta för att identifiera vad kunderna anser vara produktens/tjänstens för- och nackdelar.
- Avsiktsanalyser: Här går man ett steg längre med sentimentanalysen genom att identifiera vilken avsikt som uttrycks i texten. Ställer kunden till exempel en fråga, delar med sig av en åsikt eller uttrycker ett klagomål?
Sentimentanalysens fördelar inom e-handeln
Genom att använda dessa olika metoder för sentimentanalyser kan online-återförsäljare få den information som de behöver för att:
1. Förbättra kundupplevelsen
När du använder sentimentanalyser för att ta reda på kundernas attityder kan du agera direkt på kritik mot ditt varumärke, dina produkter och dina tjänster.
På så sätt förbättrar du både dina kunders köpresa och deras övergripande intryck av ditt företag, så att de kommer att vilja besöka dig igen. De kommer också att vilja dela sina positiva upplevelser med andra.
2. Skaffa dig konkurrensfördelar
Sentimentanalyser ger kontinuerlig feedback kring hur ditt företag ligger till i relation till sina konkurrenter. Mer specifikt identifierar analysen de exakta områden där du gör bättre ifrån dig än konkurrenterna, och de områden där du behöver bli bättre.
Vi kan ta kundservice som ett exempel. Människor som är uppväxta med att internet alltid är tillgängligt, och som är vana vid att använda smarttelefoner, tycker inte det är rimligt att svar på förfrågningar dröjer flera dagar. Så om dina konkurrenter besvarar förfrågningar från kunder snabbare än du kommer sentimentanalysen att ge dig besked omedelbart, så att du kan hantera problemet snabbt.
3. Förutspå framtiden
Genom att utvärdera hur populära produkter och egenskaper är, och även den språkliga tonen som används i kommentarerna, gör sentimentanalysen det möjligt att identifiera inte bara vad som är trendigt just nu, och vad som inte är det. Du får även reda på vilka trender som ligger i startgroparna.
Möjligheten att justera försäljningen och kampanjer utifrån realtidsdata gör dig redo för de allra senaste trenderna innan de uppstår.
4. Öppna nya marknader
Sentimentanalyser identifierar inte bara kommande trender utan även nya marknader som håller på att växa fram. När du använder sentimentanalyser för att ta reda på vad människor talar om sätter du fokus på deras behov, deras frustrationer och vad de känner riktigt starkt för. Då kan du nå kunder som du hittills inte har någon erfarenhet av.
5. Bygg ett bättre varumärke
Med hjälp av sentimentanalyser kan du finslipa dina produkter och tjänster, och din personlighet. Med tiden bygger du på så sätt upp ett rykte om att ligga steget före, att reagera på kundernas behov och vara i fas med det aktuella stämningsläget.
Den här typen av starka och attraktiva varumärken blir uppmärksammade, lockar fler kunder och ökar mängden positiva kommentarer, både på sociala medier och andra forum.
6. Stöd kundernas efterforskningar
För kunderna består en stor del av online-shoppingupplevelsen av de efterforskningar som de gör innan själva köpet. När du analyserar kundernas känslor och frustrationer på detta tidiga stadium kan du rikta in dig på potentiella köpares behov genom hela denna viktiga beslutsprocess.
Du kan till exempel tillhandahålla praktiska produktsammanfattningar som är anpassade till potentiella kunders behov.
7. Samtala med kunderna
När du kan fånga tonen i och ämnena för samtalen som förs i dina kunders online-gemenskaper hjälper det dig att få kontakt med din publik via flera online-kanaler. Att vara aktiv online ger dig många olika fördelar, till exempel förmågan att driva konsumenter till din webbplats.
Så klarar du sentimentanalysens utmaningar inom e-handeln
Information som inte finns tillgänglig via en traditionell databas med rader och kolumner, utan som till exempel kommer i form av e-postmeddelanden, transkribering av telefonsamtal, tweetar, blogginlägg och Facebook-meddelanden, kallas ostrukturerade data.
Enligt prognoser som gjorts av IDC beräknas 80 procent av världens samlade data att vara i ostrukturerad form år 2025. Ostrukturerade data har i sig en grumlig karaktär, och därför är de svårare att jämföra än mer tillgängliga, strukturerade data från traditionella databaser.
Men sentimentanalyser kan paras ihop med AI-algoritmer som omvandlar ostrukturerade data till tillgängliga insikter. Dessa algoritmer ”taggar” vare bit data med en klassificerande etikett som gör den igenkännbar för sentimentanalysen. Resultaten kan sedan utvärderas precis som vanliga strukturerade data.
E-handelns flerspråkiga karaktär kräver sentimentanalyser som fungerar på flera språk. Engelskspråkiga sentimentanalyser har förbättrats dramatiskt de senaste åren, men tyvärr kan man inte säga detsamma om sentimentanalyser på andra språk.
En undersökning från 2014 har dock visat att man genom att kombinera sentimentanalysverktyg med maskinöversättningar kan få fram ”sentimentanalysresultat med signifikant precision”.
Kom igång med sentimentanalyser
Summa Linguae Technologies har expertkunskaper inom artificiell intelligens, maskinöversättningar och sentimentanalyser. Vi är därför en idealisk partner när du behöver bemästra potentiella utmaningar vid analyser av kundattityder. Vi kan även hjälpa dig med strategier för hur du bör agera på dessa attityder – oavsett vilka språk dina kunder talar.
Summa Linguae Technologies vd, Krzysztof Zdanowski, beskriver ett typiskt projekt:
”SLT fick en förfrågan om att analysera och tagga sentiment för flera datauppsättningar med upp till 400 000 meddelanden, samtliga på 9 olika språk. Vi skapade en omfattande lösning där vi knöt nästan 200 resurser direkt till projektet, och vår klient kunde bygga upp en enhetlig plattform på olika språk för att lyssna på kunderna, samtala med dem och mäta deras attityder på 25 olika sociala kanaler samt 10 meddelandekanaler.”
Kontakta Summa Linguae Technologies nu, så berättar vi hur datasmarta e-handelsföretag kan använda sentimentanalyser för att få viktiga insikter och optimera kundupplevelsen genom hela kundresan.
