Müşteri duyarlılığı analizi, duygu ve fikirleri belirlemek için müşterilerden gelen verileri tipik olarak metin biçiminde işlemenin bir yoludur. Müşteriler, ürün veya hizmetle ilgili geri bildirimlerini veya fikirlerini her zaman bir şekilde sunarlar (sosyal medya, forumlar vb.) Geri bildirim olumlu, tarafsız veya olumsuz duyarlılık olabilir. Deneyimleri, hizmetin veya ürünün karşılaştığı soruna işaret eden birkaç temel göstergeyi ortaya çıkarabilir.
Firmalar yardım masaları veya farklı iletişim araçları aracılığıyla haftalık olarak yüzlerce veya binlerce yanıt ve fikir toplanabilirken, her yanıtı okumadan müşterilerin ne söylediğini anlamaya çalışmak zordur. İşte bilgisayar tabanlı bir yöntem olan duygu analizinin en iyi şekilde kullanılabileceği yer burasıdır. Duyarlılık analizi yoluyla yüzlerce müşteri duygularını anlayabilmek, müşteri kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olacak kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olabilir.
Müşteri Duyarlılığı Analizi Nasıl Yapılır?
Müşteri duyarlılığı analizi, bir müşteri yanıtını değerlendirmek için duygu ifadesi olan bazı kelimelerin atanması temeline dayanan bir sistemdir. Duygu ifadesi olan bu kelimelere, ne kadar olumlu, olumsuz veya doğal göründüğünü yansıtmak için bir sayı atanır ve ardından alınacak her kelimenin puanları toplanır. Puan toplamı üzerine bir makine öğrenme yöntemidir ve verilen yanıt için genel bir duyarlılık puanı çıkartılır. Elde edilen puanla, kuruluşlar duyarlılığı değerlendirebilir ve uygun geri bildirimleri not edebilir.
Modern duyarlılık analizi modelleri, sadece memnuniyete (olumlu, olumsuz, tarafsız) değil, aynı zamanda bakış açılarına ve duygulara (kızgın, mutlu, hüsrana uğramış vb.) yöneliktir. Ve hatta güdülere (örneğin ürününüzü satın almakla ilgilenen, ürününüzü satın almakla ilgilenmeyen) odaklanır.
Müşteri Duygularını Analiz Etmenin Faydaları
Tüketicilerin ürün veya hizmet hakkında nasıl hissettiğini öğrenmek, onlara sunulan müşteri deneyimini iyileştirmenin anahtarıdır. Müşteri duyarlılığı analizin sağladığı faydalar şu şekilde sıralanabilir;
Yapıcı Ürün veya Hizmet İçin Geri Bildirim Sağlar
Yanıtlarda müşteri duygularını analiz etmenin en önemli faydalarından biri, ürün veya hizmetteki iyileştirme alanlarını kolayca belirlemektir. Olumsuz geri bildirimler, uygulama için destek ekibinin işlemi yavaş yaptığını veya uzun bir süre düzeltilmemiş kalan kritik bir hatayı ortaya çıkarabilir. Bu tür müşteri geri bildirimlerinin erken analizi, ürününü proaktif olarak iyileştirmeye ve müşterilerin genel memnuniyetini artırmaya yardımcı olabilir.
Müşteri Hizmetlerini Geliştirir
CSAT (Müşteri Memnuniyeti) veya NPS (Net Promoter Score) anketleri aracılığıyla periyodik müşteri geri bildirimi alarak, müşterilerin aldığı müşteri hizmetinin kalitesi hakkında kolayca gizli bilgiler edinilebilir. Hangi tür müşteri sorunlarının çözüme ulaşmasının en uzun sürdüğünü anlaşılabilir. Bu iç görüleri ve müşteri duyarlılığını kullanarak, müşteri hizmetleri süreçlerinde anlamlı değişiklikler yapılabilir.
Marka Popülerliği İzlenebilir ve Ölçülebilir
Duygu analizini kullanarak, sosyal medyada şirketinize yöneltilen kızgın tweetleri veya paylaşımları hızlı bir şekilde tespit edebilir ve anında harekete geçebilir. Bu gönderiler fark edilmeden bırakılırsa marka popülaritesine ciddi şekilde zarar verebilir. Hızlı bir yanıt, müşterilere son teknoloji müşteri deneyimi yaşadıklarından emin olmada uzun bir yol kat eder. Bunlar, aksi takdirde geri dönüşü olmayan bir noktaya gidecek olan durumu hafifletmeye de yardımcı olacaktır.
Kapsamlı analizler yapılarak, marka popülaritesi kolayca ölçülebilir ve zaman içindeki eğilimler analiz edilebilir. Müşteri analizi, halkla ilişkiler için de bir zorunluluktur. Ayrıca, pazarlamacıların ve blog yazarlarının müşterilerine mesajın alakalı ve bilgilendirici olmasını sağlamak için analiz yapmalarına yardımcı olur.
Pazarlama veya Ürün Stratejisi İyileştirilebilir
Markanın rekabetinin zayıf yönleri ve gücü, uygun müşteri duyarlılığı analizi ile kolayca ortaya çıkabilir. Rakiplerin zayıflığına odaklanarak, pazarlama ve ürün stratejisi ayarlanabilir. Rakiplerin güçlü yönleri öğrenilerek, bunlar üründe veya hizmet de taklit edebilir veya çoğaltabilirken bu firmanın yararına kullanılabilir. Pazarlama kampanyalarının yatırım getirisi, hem sayısal (dönüşüm oranı) hem de sayısal olmayan (müşteri duyarlılığı) getiriler üzerinden değerlendirilebilir.
Olumsuz müşteri görüşlerine yeterince önem vermemenin bazı sakıncaları vardır. Müşteriler, ürünü veya hizmeti satın almak isteyen diğer müşterilerin de aynı deneyimi yaşamayacağını umarak hayal kırıklıklarını çevrimiçi medya aracılığıyla dile getirir. Olumsuz müşteri deneyimleri şunlara neden olabilir:
• Müşteri edinme oranlarında düşüş
• Kar marjlarında azalma
• Marka veya ürünle ilgili genel güven kaybı
Müşteri Duyguları Nerede Ölçülür?
Modern kuruluşlar, müşterilerle çok çeşitli kanallar aracılığıyla etkileşim kurarlar. Müşteri duygularını ölçmek için kullanılan popüler kanallardan bazıları şunlardır:
Müşteri Desteği
Çoğu kuruluş, tüm destek taleplerini merkezileştirmek ve yönetmek için HappyFox, Zendesk veya sadece E-posta gibi yazılımları kullanır. Müşteri yanıtlarını bir duyarlılık analizi aracına aktararak, onlara sağladığı hizmete bağlı olarak bir müşterinin ne kadar mutlu, tarafsız, üzgün olduğunu hızlı bir şekilde belirleyebilir. HappyFox’un yerleşik müşteri duyarlılığı analizi özelliği vardır, bu da doğrudan yardım masası ara yüzden anında müşteri duyarlılığı derecelendirmeleri alabileceği anlamına gelir.
Topluluk Forumları
Şirketler, müşteri etkileşimi için kendi halka açık forumlarını oluşturur. İyi bir forum varlığına sahip olmak, marka itibarını artıracak ve müşteri sadakatini artıracaktır. Bu nedenle, kızgın müşteri gönderilerine göz kulak olmak ve sorunlarını hızlı bir şekilde çözmek çok önemlidir. Bu aykırı değerler, müşteri gönderilerini bir duyarlılık analizi motoru aracılığıyla çalıştırarak hızla ortaya çıkar.
Sosyal Medya
Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformları, müşterilerin markaya ulaşması için en popüler seçenek olmaya devam etmektedir. Markadan bahseden tüm tweetleri ve direkt mesajları toplayarak, müşteri duyarlılığını değerlendirmek için kapsamlı bir analiz yapılabilir. Çoğu sosyal medya platformu, şirketlerin müşteri yanıt verilerini API’leri aracılığıyla dışa aktarmalarına izin verir.
Yazılım İnceleme Siteleri ve Ticaret Siteleri
Müşteriler genellikle Capterra, G2 Crowd veya GetApp gibi popüler inceleme sitelerinde ürün veya hizmet hakkında yorumlar bırakır. Bu sağlayıcıların sergilediği müşteri incelemeleri oldukça kapsamlı ve onlardan birçok bilgi toplanabilir. Bu web sitelerinde duygu analizi için veri almanın en iyi yolu, web kazıma yoluyla veri çıkarmaktır.
Duygu Analizi Gerçekleştirecek Araçlar
HappyFox Yardım Masası, verileri analiz etmek için harici araçlar kullanmak zorunda kalmamak için kullanıma hazır duygu analizi özellikleri sunar. Temsilci ve müşterinin duyarlılığı, bilet ayrıntıları sayfasının içinde doğru bir şekilde belirlenir. Genel olarak, analiz edilmesi gereken verileri başarılı bir şekilde topladıktan sonra, sonraki adım, müşteri duyarlılığını analiz etmek için bir müşteri duyarlılığı analiz aracından geçirmektir. Aşağıdaki duyarlılık analizi araçları, farklı yaklaşımların bir karışımını kullanır, ancak bunların tümü, verilerinizi analiz etmek için kapsamlı çözümlerdir:
• IBM Watson Tone Analyzer
• Google Cloud Doğal Dil İşleme (NLP)
• Clarabridge Konuşma Analizi
• OpenText Duyarlılık Analizi
• SAS Duyarlılık Analizi Aracı
• Temel Teknoloji Rozet API’si
• Amazon
• Linguamatics I2E
• Uzman Sistemin Bilişsel Otomasyonu
Alternatif olarak, ayrıca güçlü duyarlılık, analiz modelleri oluşturmak için RapidMiner, Python Natural Language Tool Kit (NLTK), GATE ve diğerleri gibi açık kaynaklı kitaplıkları kullanabilir. Duygular için müşteri yanıtlarını başarılı bir şekilde analiz ettikten sonra, bu verileri gerçek zamanlı olarak güzel bir şekilde görselleştirmek için HappyFox BI’a çekebilir ve verilerden içgörü toplamak için iş zekâsı tekniklerini uygulanabilir.
Kullanıcıların genel müşteri deneyimi, duyarlılık analizi ile anında ortaya çıkarılabilir, ancak gelişmiş analizler sayesinde çok daha ayrıntılı hale gelebilir. Tüketici tutumlarını hızlı bir şekilde anlama ve hızlı tepki verme yeteneği, uzun süreli müşteri ilişkileri kurmanın anahtarıdır. Duygu Analizinin Doğru Kullanımı, daha fazla müşteri memnuniyeti sağlar.
Kaynakça:
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/modeling/what-is-sensitivity-analysis/
https://www.google.com/search?q=Sensitivity+analysis
https://www.researchgate.net/publication/303378146_Determinants_of_customer_price_sensitivity_an_empirical_analysi
Yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu