Müşteri duyarlılığı analizi, duyguları ve görüşleri belirlemek için müşterilerden gelen verileri genellikle metin biçiminde işleme yöntemidir. Müşteriler, ürün veya hizmetle ilgili geri bildirimlerini veya düşüncelerini her zaman bir biçimde (sosyal medya, forumlar vb.) sağlarlar. Geri bildirimler olumlu, tarafsız veya olumsuz olabilir. Deneyimleri, bir hizmet veya ürünle ilgili bir soruna işaret eden bazı temel göstergeleri ortaya çıkarabilir.
Şirketler, yardım masaları veya çeşitli iletişim araçları aracılığıyla her hafta yüzlerce veya binlerce yanıt ve içgörü toplayabilirken, her yanıtı okumadan müşterilerin ne dediğini anlamaya çalışmak zordur. Bilgisayar tabanlı bir teknik olan duygu analizinin en iyi şekilde kullanılabileceği yer burasıdır. Duyarlılık analizi yoluyla yüzlerce müşteri duyarlılığını anlama yeteneği, bir müşterinin kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olacak kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olabilir.
İçindekiler
Müşteri geri bildirim analizi nasıl yapılır?
Müşteri duyarlılığı analizi, müşterinin tepkisini değerlendirmek için belirli duygusal sözcükleri tahsis etmeye dayanan bir sistemdir. Bu duygusal kelimelere kulağa ne kadar olumlu, olumsuz veya doğal geldiğini yansıtmak için bir sayı atanır ve ardından alınan her kelime için puanlar eklenir. Puanların toplamı üzerine bir makine öğrenme yöntemidir ve verilen yanıt için toplam duyarlılık puanı çıkarılır. Elde edilen sonuç ile kuruluşlar duyarlılığı değerlendirebilir ve uygun notlar alabilir.
Duygu analizinin modern modelleri yalnızca tatmine (olumlu, olumsuz, tarafsız) değil, aynı zamanda görüşlere ve duygulara da (kızgın, mutlu, hüsrana uğramış vb.) yöneliktir. Aksine, motivasyona bile odaklanır (yani, ürününüzü satın almakla ilgilenir, sizinkini satın almakla ilgilenmez).
Müşteri duyarlılığı analizinin faydaları
Tüketicilerin bir ürün veya hizmet hakkında ne hissettiklerini bilmek, onlara sunulan müşteri deneyimini iyileştirmenin anahtarıdır. Müşteri geri bildirim analizinin faydaları şu şekilde sıralanabilir;
Ürün veya hizmet hakkında yapıcı geri bildirim sağlar
Yanıtlarda müşteri duyarlılığını analiz etmenin temel faydalarından biri, bir ürün veya hizmette iyileştirme alanlarını kolayca belirlemektir. Olumsuz geri bildirimler, destek ekibinin talebi işlemekte yavaş olduğunu veya uzun süre çözümsüz kalan kritik bir hatayı ortaya çıkarabilir. Bu müşteri geri bildiriminin erken analizi, ürünlerini proaktif olarak geliştirmelerine ve genel müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olabilir.
Müşteri hizmetlerini iyileştirir
CSAT (Müşteri Memnuniyeti) veya NPS (Net Promoter Score) anketleri aracılığıyla periyodik müşteri geri bildirimi alınarak, müşterilerin aldığı müşteri hizmetlerinin kalitesi hakkında tüyolar kolayca alınabilir. Çözülmesi daha uzun süren müşteri sorunlarının türleri anlaşılabilir. Bu içgörüler ve müşteri duyguları kullanılarak müşteri hizmetleri operasyonlarında anlamlı değişiklikler yapılabilir.
Marka popülaritesi izlenebilir ve ölçülebilir
Duyarlılık analizini kullanarak, sosyal medyada şirketinize yönelik kızgın tweet’leri veya gönderileri hızlı bir şekilde tespit edebilir ve anında harekete geçebilir. Bu gönderiler dikkat edilmediği takdirde bir markanın popülaritesini ciddi şekilde zedeleyebilir. Hızlı bir yanıt, müşterilere gelişmiş bir müşteri deneyimine sahip olacaklarına dair güvence vermede uzun bir yol kat eder. Bunlar ayrıca, aksi takdirde geri dönüşü olmayan bir noktaya ulaşacak olan bir durumu hafifletmeye yardımcı olacaktır.
Kapsamlı bir analiz yaparak, marka popülaritesini ölçmek ve zaman içindeki eğilimleri analiz etmek kolaydır. Halkla ilişkilerin de olmazsa olmazı müşteri analizidir. Ayrıca, pazarlamacıların ve blog yazarlarının, mesajın müşterileri için alakalı ve bilgilendirici olmasını sağlamak için analiz yapmasına yardımcı olur.
Pazarlama stratejisi veya ürün geliştirilebilir
Marka rekabetinin zayıf ve güçlü yönleri, müşteri duyarlılığının doğru bir şekilde analiz edilmesiyle kolayca tespit edilebilir. Rakiplerin zayıf yönlerine odaklanarak, pazarlama stratejisi ve ürün değiştirilebilir. Rakiplerin güçlü yönlerini öğrenerek, ürün veya hizmeti taklit ederken veya çoğaltırken o şirketin yararına kullanılabilirler. Pazarlama kampanyalarının yatırım getirisi, hem sayısal (dönüşüm oranı) hem de sayısal olmayan (müşteri duyarlılığı) getiriler açısından değerlendirilebilir.
Olumsuz müşteri incelemelerine yeterince dikkat etmemenin bazı sakıncaları vardır. Müşteriler, ürün veya hizmeti satın almak isteyen diğer müşterilerin de aynı şeyi yaşamayacağını umarak hayal kırıklıklarını çevrimiçi medya aracılığıyla ifade ederler. Olumsuz müşteri deneyimleri şunlara yol açabilir:
• Düşük müşteri edinme oranları
• Düşük kar marjları
• Markaya veya ürüne duyulan genel güven kaybı
Müşteri duyguları nerede ölçülür?
Modern kuruluşlar, müşterilerle çeşitli kanallar aracılığıyla etkileşime girer. Müşteri duyarlılığını ölçmek için kullanılan yaygın kanallardan bazıları şunlardır:
müşteri desteği
Çoğu kuruluş, tüm destek taleplerini merkezileştirmek ve yönetmek için HappyFox, Zendesk veya yalnızca e-posta gibi yazılımlar kullanır. Müşteri yanıtlarını bir duyarlılık analiz aracına aktararak, bir müşterinin sağladıkları hizmete göre ne kadar memnun, tarafsız veya üzgün olduğunu hızlı bir şekilde belirleyebilir. HappyFox yerleşik bir müşteri duyarlılığı analizi özelliğine sahiptir, bu da doğrudan yardım masası arayüzünden müşteri duyarlılığı hakkında anında geri bildirim alabileceği anlamına gelir.
Sosyal forumlar
Şirketler, müşteri etkileşimi için kendi genel forumlarını oluşturur. Forumda iyi bir varlık, markanın itibarını artıracak ve müşteri sadakatini artıracaktır. Bu nedenle kızgın müşterilerin gönderilerini takip etmek ve sorunlarını hızlı bir şekilde çözmek çok önemlidir. Bu aykırı değerler, bir duyarlılık analizi motoru aracılığıyla müşteri gönderileri çalıştırılarak hızlı bir şekilde algılanır.
sosyal ağ
Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformları, müşterilerin markaya ulaşmak için en popüler tercihi olmaya devam ediyor. Markadan bahseden tüm tweet’leri ve doğrudan mesajları toplayarak, müşteri duyarlılığını değerlendirmek için kapsamlı bir analiz yapılabilir. Çoğu sosyal medya platformu, işletmelerin müşteri yanıt verilerini API’leri aracılığıyla dışa aktarmasına izin verir.
Yazılım inceleme siteleri ve ticaret siteleri
Müşteriler genellikle ürün veya hizmet hakkında yorumlarını Capterra, G2 Crowd veya GetApp gibi popüler inceleme sitelerinde bırakırlar. Bu sağlayıcıların gösterdiği müşteri incelemeleri oldukça kapsamlıdır ve onlardan pek çok bilgi toplanabilir. Bu sitelerde duyarlılık analizi için veri almanın en iyi yolu, verileri web kazıma yoluyla çıkarmaktır.
Duyarlılık analizi gerçekleştirmek için araçlar
HappyFox Yardım Masası, üçüncü taraf veri analizi araçlarını kullanmak zorunda kalmamanız için kullanıma hazır duyarlılık analizi özellikleri sağlar. Temsilci ve müşteri duyguları, bilet detay sayfasında düzgün bir şekilde eşlenir. Genel olarak, analiz edilmesi gereken veriler başarıyla toplandıktan sonraki adım, müşteri duyarlılığını analiz etmek için bu verileri bir müşteri duyarlılığı analiz aracı aracılığıyla çalıştırmaktır. Aşağıdaki duyarlılık analizi araçları, farklı yaklaşımların bir karışımını kullanır, ancak bunların tümü, verilerinizi analiz etmek için kapsamlı çözümlerdir:
• IBM Watson Ton Analisti
• Google Cloud Doğal Dil İşleme (NLP)
• Clabridge konuşma analizi
• OpenText duyarlılık analizi
• SAS duyarlılık analiz aracı
• Temel teknoloji rozeti API’si
• Amazon
• Dilbilim I2E
• Uzman sistemin bilişsel otomasyonu
Alternatif olarak, güçlü duygu analizi modelleri oluşturmak için RapidMiner, Python Natural Language Tool Kit (NLTK), GATE ve diğerleri gibi açık kaynak kitaplıklarını da kullanabilir. Müşterilerin duygulara verdiği tepkileri başarılı bir şekilde analiz ettikten sonra, HappyFox bu verileri gerçek zamanlı olarak güzel bir şekilde görselleştirmek için iş zekasına çekebilir ve verilerden içgörü toplamak için iş zekası tekniklerini uygulayabilir.
Duyarlılık analizi ile kullanıcıların genel müşteri deneyimi anında ortaya çıkarılabilir, ancak gelişmiş analitik sayesinde daha doğru hale getirilebilir. Tüketici durumlarını hızlı bir şekilde anlama ve hızlı yanıt verme yeteneği, uzun vadeli müşteri ilişkileri kurmanın anahtarıdır. Duyarlılık analizinin doğru kullanımı daha fazla müşteri memnuniyeti sağlar.
kaynak:
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/modeling/what-is-sensitivity-analysis/
https://www.google.com/search?q=Hassasiyet+analiz
https://www.researchgate.net/publication/303378146_Determinants_of_customer_price_sensitivity_an_empirical_analysi
yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]