İnsan ilişkilerinde duyguları anlamak karmaşıktır. Pazarlama için de aynı şey geçerli. Bir ürünü tanıtmak kolaydır, ancak ürünün müşteriye nasıl hissettirdiğini anlamaya ne dersiniz?Ürünün reklamını yaparak ürününüzün ne işe yaradığını anlatabilirsiniz. Bu basit ve anlaşılırdır. Peki, ürünün müşteride uyandırdığı duyguyu anlayabilir misiniz? Duygu analizi sayesinde, BÜYÜK BİR EVET!

Duygu analizi, müşterilerin şirketiniz hakkında nasıl hissettiğini anlamanıza, ürününüzü geliştirebilecek geri bildirimleri ortaya çıkarmanıza ve en son tüketici içgörülerini radarınıza alarak müşterilerinizle aranızı iyi tutmanıza yardımcı olabilir. Sonuç olarak, müşteri ilişkileri yönetiminizi duygu analizi yöntemleriyle zenginleştirmek, müşterilerinizle aranızdaki empati açığını kapatarak işinizi büyütebilir.Bu yazıda genel bir inceleme ile duygu analizine değineceğiz.

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi veya fikir madenciliği, bir metnin duygusunu çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Yazılı bir metin, onu yazan kişinin duygusal durumu hakkında birçok ipucu içerir. Cümlenin semantiği ve söz dizimi, kişinin mutlu, kızgın, heyecanlı veya hayal kırıklığına uğramış olduğunu gösterebilir. Bağlamsal duygu analizini kullanarak, ister uygulamanızın uygulama mağazası puanları, ister e-ticaret mağazanızda bıraktıkları yorumlar, ister sosyal medyada hakkınızda söyledikleri şeyler olsun, müşterilerinizin ürününüz hakkında ne düşündüğünü anlayabilirsiniz.

Bunlar olumlu mu, olumsuz mu yoksa nötr mü?

Pivony gibi duygu analizi araçları müşteri yorumlarınızı bu kategorilerde etiketleyebilir. Bu şekilde, müşteri yorumlarının duygu eğilimini takip ederek ürününüzün ne kadar iyi durumda olduğunu izleyebilirsiniz. İyi haber şu ki, duygu analizini neredeyse istediğiniz her konuda kullanabilirsiniz. Örneğin, müşterilerinizin kargo ile ilgili sorunlar açısından satış sonrası memnuniyetini merak ediyor olabilirsiniz. Ya da ürününüze eklediğiniz en yeni özelliklerle ilgili müşteri geri bildirimlerini merak ediyor olabilirsiniz. Duygu analizi araçlarını kullanarak tüm müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz veya nötr olarak etiketleyebilirsiniz. Ayrıca, genel müşteri duyarlılığı seviyelerindeki artış ve azalışları görmek için aydan aya duyarlılık yüzdesini takip edebilirsiniz.

Duygu Analizi nasıl çalışır?

Duygu analizi, çevrimiçi sosyal medya kanalları, mobil uygulama incelemeleri ve e-ticaret ürün incelemeleri dahil olmak üzere metin verilerini analiz etmek için doğal dil anlama (NLU) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının işbirliğinin bir ürünüdür. Bu algoritmalar, yazılı metnin tonunu pozitif, negatif veya nötr olarak tespit etmekle görevlidir. Peki duygu analizi nasıl çalışır? Bunu bir kapsam altına alalım! Duygu analizinde, algoritma bir derin öğrenme çözümü içerir. Yapay zeka (AI) insan beynine benzer şekilde çalışır. Benzer anlamlara sahip kelimeler benzer duygular altında kategorize edilir. Analiz dil tabanlıdır ve bu nedenle araç farklı dillere duyarlı bir şekilde çalışır.

“Camın kalitesi gerçekten iyi değil, kolayca kırılabilir ama fiyatı uygun.”

Burada, metnin duygusal tonu anlambilim ve sözdizimi kullanılarak işlenir. Eğer metnin genel duygusu olumsuzluğa doğru eğiliyorsa (örneğin, ürünün kalitesi) negatif duygu sepetine girer! tam aksine.

Ancak, bir metnin duygu değeri her zaman açık değildir. Şimdi işler biraz karışacak. Hazır mısınız? Örnek olarak bu incelemeyi ele alalım:

“Vay canına. Yolda kırılan bir kahve fincanı daha! Tam da ihtiyacım olan şey.”

Kullanıcı burada iğneleme yapıyor ve insan beyni bunu kolayca anlayabiliyor. Ancak yapay zeka için cümlelerdeki ironi ve iğnelemeyi tespit etmek zordur. İyi haber şu ki, bu sorunu aşmanın bir yolu var. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerindeki gelişmeler sayesinde, kullanıcı geri bildirimi alarak ve algoritmamızı daha da hassas hale getirmek için eğiterek duygu analizi doğruluğunu artırabiliriz. Gördüğünüz gibi, duygu analizi günden güne gelişiyor!

Duygu analizini nerelerde kullanabilirsiniz? 

Müşteriler işletmelere farklı platformlardan ulaşmaya çalışıyor ve görüşlerinin/duygularının ne olduğunun önemsenmesini istiyor. Peki, müşteri deneyimini iyileştirmek için duygu analizi nasıl kullanılabilir? Müşteri deneyimi ekipleri için müşterilerden gelen tüm verileri işlemek o kadar da kolay değildir. Pivony Tüketici Zekası Platformu, müşterilerden gelen ürün inceleme verilerini kullanarak duygu analizi yapmanıza ve bunu müşteri destek yönetimine iletmenize yardımcı olur.

1. Müşteri İlişkileri Yönetimi

Şirketler, mevcut ve potansiyel müşterileriyle etkileşimlerini sürdürmek ve yönetmek için çeşitli stratejiler kullanır. Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sayesinde şirketler müşteri memnuniyetini sağlamakta ve marka itibarlarını korumaktadır.

Müşterilerin beklentileri ve davranışları, hızlı dijital inovasyonun bir sonucu olarak önemli ölçüde değişmekte. Birinci sınıf bir mal veya hizmet sunmak artık yeterli değil. Müşteriler işletmelerle kolay, etkili ve keyifli etkileşimler istiyor. Bu değişen pazarda başarılı olan işletmeler, müşteri geri bildirimlerinden değerli içgörüler elde eden işletmelerdir. Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini anlamanıza yardımcı olacaktır. Olumsuz duygularla uğraşırken müşteri kaybını önlemek için harekete geçmelisiniz.

‍Müşteri İlişkileri Yönetimi'nin nihai amacı, şirketi ayakta tutmak için müşterilerle olan ilişkilerini en üst düzeye çıkarmaktır. Duygu analizi ihtiyacı işte bu kritik noktada ortaya çıkmaktadır. Çarpık ve düzensiz anket sürecini derinlemesine içgörü metin analizine dönüştürmek, şirket gelirlerini artırmanın yollarını yaratmaya yol açar.

Müşterilerden içgörü almak harika bir şey, ancak bundan daha fazlası var: müşterilerin beklentilerini çözmek.

2. Sosyal Medyanın İzlenmesi

Sosyal medya, müşteri deneyiminde çok önemli bir rol oynadığı için sosyal medya takibi markalar için çok önemlidir. Sosyal medya izleme araçlarını kullanarak insanların ne hakkında konuştuğunu anlayabilirsiniz. İyi bir strateji iyi bir ödüldür. Sosyal medya duyarlılık analizi nedir? Sosyal medyanızı müşteri geri bildirimleri açısından izlemek iyi bir strateji mi?

En yeni ürününüzle ilgili her bir yoruma ulaşmak imkansız görünebilir. Ancak sosyal medya duyarlılık analizini kullanarak müşterilerin geri bildirimlerinden yola çıkarak insanların ürününüz/hizmetiniz hakkında neleri beğenip neleri beğenmediklerini ya da bunların hangi kısımlarının iyileştirmeye ihtiyaç duyduğunu öğrenebilirsiniz. Rakiplerinizin tarafında hangi konuların tartışıldığını da takip edebilirsiniz. Sosyal medya duyarlılık analizi ile fırsatlar, trendler ve organik içgörüler elde edin!

İnsanların ürününüz hakkında kötü konuşmaya başladığı ani bir sosyal medya krizi olduğunu düşünelim. Daha sonra bu, markanızla ilgili sözlerin giderek daha olumsuz hale geldiği kolektif bir harekete dönüştü. Bu konuda hızlı hareket edebildiniz mi? Harekete geçmek için sorunun temel nedenini bulmalı ve düzeltmelisiniz. Duygu analizi işte bu noktada devreye girer. Markanızla ilgili sosyal medya sohbetlerini her gün takip ederek olası krizleri duygu analiziyle hafifletebilirsiniz.

Yalnızca yerel dille sınırlı kalmak zorunda da değilsiniz, bir metin analiz aracı kullanarak herhangi bir dilden sosyal medya analizine göz atabilir ve çalıştırabilirsiniz. Örnek olarak, Twitter duygu analizini kullanmak, şirketin sosyal medyayı izleme ve herhangi bir müşteri şikayetinin veya yorumunun önüne geçme stratejilerinden biri olabilir.

3. Pazar Araştırması

Pazarlamacılar, bir duygu analizi sistemi aracılığıyla müşterilerin ürünlere yönelik duygularını ve hizmetlerden memnuniyet düzeyini çıkarıp sınıflandırabilir. Sosyal medya tartışmaları ve diğer platformlardaki yorumlar, marka bilinirliği ve ortaya çıkan pazar eğilimleri açısından nasıl bir performans gösterdiğinizi takip etmenize yardımcı olabilir. Pazar araştırmasını verimli bir şekilde sürdürmek için, duygu analizi yoluyla pazarlama trendlerini ve rakiplerin stratejilerini takip edebilirsiniz. Pazarlamacılar, zaman alıcı ve pahalı pazar araştırması girişimlerine yatırım yapmak zorunda kalmadan, ortaya çıktıkça tutum ve görüşler hakkında geri bildirim de toplayabilir.Ayrıca, şirketiniz gelecekteki iyileştirmeler için ürünün sorunlu noktalarını tespit edebilir ve önemli tüketici içgörülerini belirleyerek rekabet avantajı elde etmek için müşteri taleplerini öngörebilir. Bu içgörüler daha sonra pazarın geri kalanından önce yatırım yaparak erken bir avantaj elde etmek için kullanılabilir.

4. Marka Bilinirliği  

Müşterilerin marka farkındalığı genellikle memnuniyet anketlerinden geri bildirim elde edilerek anketler aracılığıyla sağlanır. Anketler geleneksel olarak müşteri verilerini elde etmek için tercih edilse de, ya analiz kolaylığı için soruları derecelendirme şeklinde oluştururlar ya da analiz edilmesi zor olan büyük miktarda metinsel veriye sahip olurlar. Öte yandan, metin analizine ilişkin derinlemesine içgörüye sahip marka duyarlılığı analizi, yapılandırılmamış metin yanıtlarını ölçmek ve bunları eyleme geçirilebilir verilere dönüştürmek için çok kullanışlıdır.

5. Müşterinin Sesi (VoC)

Müşterinin Sesi (VoC), müşterilerinizin ürün veya hizmetlerinizle ilgili deneyimleri ve beklentileri hakkında verdikleri geri bildirimleri tanımlar. Duygu analizi yapan bir firma müşterilerinin ruh halini tespit edebilir. Müşteri duygu analizini kullanmak müşteri yakınlığı oluşturur ve müşterilerin göz ardı edilmesini önler. Müşteri deneyimi yolculuğu boyunca neler olduğuna dair tutarlı bir resim sağlar.

‍

Sonuç

Özetle, duygu analizi, yazılı bir metnin duygusal değerini olumlu, olumsuz veya nötr duygular açısından anlamaya yönelik bir tekniktir. Niteliksel duygu analizi, müşteri deneyimini bilinenin ötesine taşır. Duygu analizini kullanmak, pazarlama, müşteri deneyimi veya ürün yönetiminde çalışan herkes için zaman ve enerji tasarrufu sağlarken, müşterilerinin neye ihtiyaç duyduğuna dair derinlemesine bir anlayış sunar.Karmaşık görünse de, duygu analizi özünde herkesin kullanabileceği temel bir sosyal dinleme aracıdır. Böyle bir ürüne ihtiyacınız varsa ya da denemek istiyorsanız, müşterilerinizi daha iyi tanımak için çıktığınız bu yolda online duygu analizi araçlarının size yardımcı olacağını bilin.

Müşterilerinizi önemseyin ve Pivony ile müşterilerinizin verilerini keşfetmeye başlayın!

Bizi izlemeye devam edin!