Stimmungsanalyse, ein leistungsstarkes Tool für die Kundenbetreuung im Einzelhandel
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Stimmungsanalyse, ein leistungsstarkes Tool für die Kundenbetreuung im Einzelhandel

Heutzutage wird es immer wichtiger, Sentiment-Analysen zu verwenden, um die Bedürfnisse seiner Kunden besser zu verstehen und die Markenreputation zu verbessern.
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Benutzer verlassen sich bei ihrer Auswahl zunehmend auf Online-Bewertungen und -Meinungen: Einkaufen, Restaurants, Hotels und Urlaubsorte. Jeder Aspekt unseres Lebens unterliegt der Bewertung durch andere Verbraucher.

Dies erweist sich einerseits als hervorragende Möglichkeit, unangenehme Erfahrungen zu vermeiden, ist aber auch ein zweischneidiges Schwert für Unternehmen, Marken und Profis.

Aus diesem Grund ist es wichtig zu wissen, wie man die Daten, die von dieser Art von Meinungen und “Spuren” im Web zu uns kommen, durch die sogenannte Sentiment-Analyse analysiert und verwendet.

Was ist Sentimentanalyse

Die einfachste Definition der Sentiment-Analyse auf Italienisch ist die Sentiment-Analyse. Es ist im Grunde ein Gebiet der Natural Language Processing, dessen Absicht es ist, einen Text zu analysieren , mit dem Ziel, die darin enthaltenen Informationen zu verstehen und zu klassifizieren.

Die Sentiment-Analyse, auch Opinion Mining genannt, ermöglicht es Ihnen, viele Informationen über die Meinungen und Erfahrungen von Kunden und Verbrauchern einer bestimmten Marke zu erhalten.

Durch Textanalyse des Austauschs von Rezensionen, Kommentaren und Meinungen von Nutzern und deren Interaktionen in sozialen Medien wird es durch maschinelle Lernalgorithmen möglich, ein aufschlussreiches Fenster zur Markenreputation eines Unternehmens und zur Customer Journey seines durchschnittlichen Kunden, in diesem Fall Meinungsinhaber, zu öffnen.

Die strategische Bedeutung der Sentiment-Analyse

Die erste große praktische Anwendung der Sentiment-Analyse begann mit dem Konzept des Web 2.0: Im Laufe der Zeit haben sich Internetnutzer von reinen Verbrauchern zu Inhaltserstellern entwickelt, die die von ihnen erhaltenen Dienste kommunizieren, bewerten und diskutieren.

Die ersten Ansätze des Opinion Mining zielten zunächst darauf ab, die Ausrichtungen der geäußerten Meinungen auszuwählen und einzuteilen und diese als positiv, negativ oder neutral zu bewerten. Mit dem Fortschritt der Systeme, dem Einsatz von KI und der Spezialisierung von Analysealgorithmen hat sich die Forschung allmählich verbreitet und die Motivationen hinter einer bestimmten Stimmung vertieft.

Der Kunde ist unzufrieden, aber warum? In welchem Teil des Kaufprozesses ist etwas schief gelaufen? Wenn Sie die Bedürfnisse und Meinungen Ihres Einzugsgebiets verstehen, finden Sie eine Lösung für das Problem.

  • Die Vorteile der Stimmungsanalyse

Im Gegensatz zu einem komplexen Prozess wie einer Marktumfrage zu einem Produkt ermöglicht Ihnen die Sentiment-Analyse, Ihre Zielgruppe der Verbraucher in kurzer Zeit besser kennenzulernen und Meinungsänderungen viel häufiger zu erfassen.

Verstehen, wie ein neues Produkt ankommt, die Qualität seines Kundenservices überprüfen, über Kommentare und Bewertungen auf dem Laufenden bleiben, um bei Bedarf einzugreifen , um die Markenreputation zu verbessern . All dies ist dank der Überwachung durch Sentiment-Analyse möglich.

Ein weiterer nicht zu unterschätzender Aspekt des Opinion Mining ist seine Skalierbarkeit : Soziale Medien sind eine unschätzbare Informationsquelle, aber die Überprüfung aller Daten erweist sich ohne das richtige Werkzeug als unmöglich zu handhaben. Bei der Sentiment-Analyse hingegen geschieht alles direkt , in Echtzeit und effizient.

  • Verwenden Sie die erhaltenen Daten

Aber wie nutzt man dieses Tool am besten, wie kanalisiert man alle gewonnenen Informationen , um einen echten Nutzen abzuleiten?

Wenn Sie die Stimmung Ihrer Kunden im Zeitverlauf überwachen, können Sie deren Gewohnheiten segmentieren und beispielsweise ihre Customer Journey innerhalb eines Kaufprozesses überprüfen . Zu verstehen, welche Kunden unzufrieden sind und der Grund für ihre negativen Erfahrungen, ist eine unverzichtbare Quelle für die Verbesserung des Kundenservice oder sogar des Marketingmanagements der Marke in Bezug auf Inhalte, Kosten oder Produkte selbst.

Wenn Sie sich für die Sentimentanalyse entscheiden, können Sie auch “kommunikative Notfallsituationen” mit dem richtigen Timing und der richtigen Strategie bewältigen. Das Erkennen der Zustimmung oder des Widerspruchs von Kunden und das Verstehen der Gründe wird zu einem unschätzbaren Werkzeug für das Management der Markenreputation.

Customer Care Retail und angewandte Sentimentanalyse

Daher ist es wichtig zu verstehen, wie diese Methode zur Analyse von Informationen über Kunden in der Praxis anzuwenden ist.

Wie ist es beispielsweise in einem Bereich wie dem Einzelhandel sinnvoll, ein Sentiment-Analyse-Management-Tool zu haben? Warum muss der Handel die gesammelten Daten analysieren?

  • Markenwahrnehmung und Kundenzufriedenheit

Social Media und das Web verbreiten heute in kurzer Zeit Meinungen und Reaktionen wie ein Lauffeuer und schaffen oder zerstören im Handumdrehen das Vermögen eines Produkts oder einer Marke. Im digitalen Zeitalter ist daher Aktualität der Reaktion notwendig.

Durch die Anwendung von Sentiment-Analysen mit effektiven Algorithmen, unter Verwendung von KI und maschinellem Lernen, werden Reaktionszeiten (eine je nach Situation ad hoc konzipierte Reaktion) schnell und effektiv . Denken wir zum Beispiel an eine Dankesnachricht mit einem kostenlosen Rabatt des Unternehmens an einen Benutzer, der seine Erfahrung nach einem Kauf positiv bewertet: Dies führt dazu, dass die Markenwahrnehmung und der Ruf exponentiell steigen.
Das gleiche gilt im Falle einer negativen Verbrauchererfahrung . Die Stimmungsanalyse wird es ermöglichen , die Situation einzudämmen und hoffentlich durch Maßnahmen zur Kundenzufriedenheit von einer negativen in eine positive Stimmung zu transformieren .

XCALLY und Sentiment-Analysetools

Die Komplexität der menschlichen Sprache ist nicht immer leicht zu interpretieren. Aus diesem Grund werden spezielle Tools benötigt, um Algorithmen zu analysieren und zu “trainieren” , um die Stimmung eines Kunden besser zu verstehen.

XCALLY ermöglicht Ihnen durch die Transkript- und Stimmungsanalyse-Tools, die im Abschnitt Anrufaufzeichnungen der Software enthalten sind, die Qualität Ihres Contact Centers unter Kontrolle zu haben und die gesammelten Daten dank künstlicher Intelligenz eingehend zu analysieren.

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