Müşteri yorumlarını analiz etmenin kolay yolu: Metin analitiği

İşletmeler müşteri sayıları arttıkça müşterilerini anlamak için daha çok kaynak ayırmak zorundalar. Bazen onbinlerce müşteri yorumunun analiz edebilmesi için onlarca insan gücü bile yetersiz kalabiliyor. Gücünü yapay zekadan alan metin analitiği çözümleriyle günler sürecek analizleri birkaç dakika içinde yapmak mümkün hale geliyor.
Müşteri deneyimine önem veren işletmeler her temas noktasında, her işlem sonrasında müşterilerine geri bildirim kanalı sunuyor. Müşteri ve işlem sayısına bağlı olarak müşterilerden toplanan geri bildirim sayısı artış gösteriyor. Başarılı bir müşteri deneyimi programını sürdürebilmenin altın kurallarından birisi ise her geri bildirimin işlenmesidir. Her geri bildirim sınıflandırılmalı, etiketlenmeli, gerekli aksiyonlar alındıktan sonra kapatılmalıdır.
Açık uçlu yanıtların gücü
Müşteri anketindeki açık uçlu yanıtlar (yani yorumlar; yapılandırılmamış geri bildirimler; sözler) inanılmaz derecede değerlidir. Müşterilerinizin nasıl hissettiğini gösterirler. Müşteri deneyimi uzmanları yorumlar olmadan, müşterilerini anlamak için yeterli bilgiye sahip olamazlar.
İyi açık uçlu anket soruları, katılımcıların nitel serbest biçimli yazılı metin alanları aracılığıyla kendi sözcükleriyle geri bildirim sağlamalarına olanak tanır. Bu müşteri anketi yorumları paha biçilmezdir ancak yapılandırılmamış yapıları nedeniyle manuel olarak analiz edilmeleri zordur. Müşteri anketi yorumlarınızı geniş ölçekte hızlı ve kolay bir şekilde analiz etmeniz için büyük bir insan gücüne ya da doğruluk oranı yüksek bir metin analitiği çözümüne ihtiyacınız olacaktır.
Sentiment (Duygu Analizi)
Sentiment (Duygu Analizi), yorumlarda müşterinin konuya yönelik tutumunun olumlu (positive), olumsuz (negative), nötr (neutral) olarak değerlendirip çeşitli algoritmalar aracılığıyla hesaplayıp tanımlama ve sınıflandırma süreçlerine verilen genel bir tanımdır.

Müşterinizden NPS, mutluluk vb. metriklerle talep ettiğiniz değerlendirme ile müşterinizin yorumu her zaman örtüşmeyebilir. Müşteriniz NPS sorunuza 9 puan verip yorum alanında size öneri ve sitemde bulunmuş olabilir ya da düşük bir NPS puanı verip genel anlamda olumlu ifadelerle size düşüncelerini iletebilir. Bu yüzden müşteri skorlarını ve yorumlarını birbirinden bağımsız şekilde analiz etmek doğru olacaktır.
Otomatik Etiketleme
Ürün ve servisinizle ilgili topladığınız geri bildirimlerin genel bir gruplama (şikayet, öneri, teşekkür) dışında tamamen işletmenize özel bir yapıda gruplanması kritik bir öneme sahiptir. Her geri bildirim işletmeniz içinde farklı bir departmanı ilgilendiriyor olabilir, birçok farklı kırılımla geri bildirimleri gruplamak gerekecektir. Bu gruplamayı yapmanın en kolay ve sağlıklı yöntemi ise etiketleme olacaktır. İşletmenizin etiket havuzunu oluşturup, etiketleri de grupladıktan sonra tüm yanıtları etiketlemeye başlayabilirsiniz. Yapay zekadan gücünü alan otomatik etiketleme ile bu işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz.

Wiseback Metin Analitiği servisi ile tanışın
Türkçe dilinde farklı sektörlerden gerçek müşteri yorumları ile eğitilen Wiseback Yapay Zeka servisi müşteri yorumlarının duygu analizini yapıp, yanıtları otomatik etiketliyor. Türkçe dilinde %92 doğruluk oranıyla çalışan servis sayesinde kaynak tasarrufu sağlayabilirsiniz.

Gönderiyi paylaş: