In der dynamischen modernen Geschäftslandschaft ist Customer Experience (CX) zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor geworden.
Das Kundenerlebnis umfasst alle Interaktionen und Erfahrungen, die ein Kunde mit einem Unternehmen oder einer Marke an jedem Berührungspunkt hat, von der ersten Bekanntschaft mit einem Produkt bis hin zum After-Sales-Service.
Heutzutage, wo Kunden bei der geringsten Unzufriedenheit bereit sind, zur Konkurrenz zu wechseln, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die sich ändernden Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, innovative Wege zu finden, um ihre Loyalität aufrechtzuerhalten und an der Spitze der Konkurrenz zu bleiben.
Was ist eine Verbatimanalyse?
Die Verbatim-Analyse ist eine strategische Methode, mit der aus unstrukturiertem, rohem Kundenfeedback aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.
Bei diesen Kommentaren, auch „wörtlich“ genannt, handelt es sich um Wort-für-Wort-Auszüge aus Kundenkommentaren zu ihren Erfahrungen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung. Durch die Analyse dieser wörtlichen Aussagen können Unternehmen ein qualitatives Verständnis der Gefühle, Vorlieben und Erwartungen ihrer Kunden gewinnen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen quantitativen Kennzahlen wie dem Net Promoter Score (NPS) oder dem Overall Satisfaction Index (OSAT), die den Grad der Kundenzufriedenheit quantifizieren, geht die Verbatim-Analyse weiter, indem sie detaillierte Einblicke in die spezifischen Probleme liefert, mit denen Kunden konfrontiert sind, oder ihre Schwachstellen angeht.
Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, ihre Strategien präzise an die tatsächlichen Kundenbedürfnisse anzupassen.
Warum ist eine wörtliche Analyse unerlässlich?
Viele Unternehmen vernachlässigen die Analyse von wörtlichen Texten oft aus Mangel an Ressourcen und Zeit. Dennoch sind diese Rohdaten authentischer und expliziter als einfache numerische Bewertungen.
Das wörtliche Feedback spiegelt die Stimmen der Kunden aufrichtig und ungefiltert wider . Durch die Untersuchung dieser Daten können Unternehmen wichtige Erkenntnisse gewinnen, die durch geschlossene Umfragen nicht erfasst würden.
1 – Tiefes Verständnis für die Kunden
Es ermöglicht Ihnen, über die Zahlen hinauszugehen und die Gefühle, Vorlieben und Erwartungen der Kunden differenzierter zu verstehen.
2 – Schmerzpunkte identifizieren
Verbatims können spezifische Probleme von Kunden aufdecken und Unternehmen so Möglichkeiten für gezielte Verbesserungen bieten.
3 – Erkennung aufkommender Trends
Die wörtliche Analyse hilft bei der Identifizierung neuer Kundentrends und -verhaltensweisen und ermöglicht es Unternehmen, sich proaktiv anzupassen.
4 – Anpassungsmöglichkeiten
Durch das Verständnis der Ausdrücke und der Sprache, die Kunden verwenden, können Unternehmen ihre Interaktionen personalisieren und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.
Wörtliche Quellen
Die Wortlaute stammen aus verschiedenen Quellen, von Zufriedenheitsumfragen über soziale Netzwerke, Diskussionsforen, Beschwerde-E-Mails bis hin zu Kundenbewertungen auf E-Commerce-Plattformen. Sie können in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden:
- Verbatims erbeten :
Direkt vom Unternehmen über Fragebögen oder Zufriedenheitsumfragen erhoben.
- Spontane wörtliche Formulierungen :
Kunden teilen ihre Meinung unaufgefordert mit, meist in sozialen Medien oder auf Online-Bewertungsplattformen. Diese Kommentare können die Online-Reputation der Marke positiv oder negativ beeinflussen.
Die wörtliche Analyse basiert auf zwei Hauptmethoden : manuelle Analyse und automatisierte semantische Analyse.
Wie analysiert man die Wortlaute?
1 – Manuelle Analyse von Wortlauten
Traditionell besteht die manuelle Analyse darin, jede Kundenrezension einzeln zu lesen und sie dann nach Thema oder Thema zu gruppieren. Jeder Kommentar ist mit einer Nummer oder einem Tag codiert, der ein bestimmtes Thema darstellt.
Beispielsweise Antworten auf eine offene Frage wie „Sind Sie mit dem von Ihnen gekauften Produkt zufrieden?“ » könnten nach Themen wie Produktqualität, Preis oder Lieferzeit gruppiert werden.
Diese Methode ist zwar detailliert, aber sehr zeitaufwändig und eignet sich am besten für kleine wörtliche Stichproben. Darüber hinaus erfolgt die Durchführung oft in Excel-Tabellen, wodurch die Möglichkeit eingeschränkt wird, die kontextuellen Nuancen des Feedbacks zu erfassen.
2 – Semantische Analyse von Verbatimen mit KI
Im Gegensatz zur manuellen Analyse nutzt die semantische oder lexikalische Analyse künstliche Intelligenz, um Wortlaute in Echtzeit zu analysieren. Eine spezielle KI-Software gruppiert Kommentare automatisch nach Inhalt und vom Unternehmen definierten Kriterien in Kategorien. Der Algorithmus kann auch zwischen positiven und negativen Kommentaren unterscheiden.
Beispielsweise nutzt die Voice Analytics-Plattform von Zaion KI-Technologien, um alle Erkenntnisse aus Kundengesprächen zu extrahieren und anzureichern. Diese Lösung ermöglicht die Aufzeichnung, Transkription und Analyse von Sprachsignalen sowie die Erkennung von EmotionenEmotionale KI.
Zu den Hauptvorteilen dieses Ansatzes gehören Produktivitätssteigerungen, geringere Betriebskosten und eine verbesserte Servicequalität durch schnelles Erkennen von Verbesserungspotenzialen.
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Vorteile der wörtlichen Analyse
Detaillierte Kundeneinblicke
Bietet qualitatives Verständnis der Kundenstimmung, Schwachstellen und Präferenzen und ergänzt quantitative Daten.
Verbesserte Kundenzufriedenheit
Durch die Identifizierung von Reibungspunkten oder unerfüllten Erwartungen können Unternehmen ihre Produkte oder Dienstleistungen gezielt verbessern .
Online-Reputationsverfolgung
Hilft, die Online-Reputation zu überwachen und zu verstehen, wie die Marke von der Öffentlichkeit wahrgenommen wird.
Erhöhte Individualisierung
Ermöglicht personalisiertere Interaktionen mit Kunden, was zu Loyalität und Zufriedenheit führt.
Um eine wörtliche Analyse in Magileads , einer Plattform für Verkaufsprospekte und Kundenbeziehungsmanagement, durchzuführen, können Sie die folgenden Schritte ausführen, um die Extraktion von Informationen aus Kundenkommentaren und Feedback zu maximieren, die Sie im Rahmen Ihrer Marketing- oder Werbekampagnen gesammelt haben. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung zur Durchführung dieser Analyse in Magileads.
Schritte zur Durchführung einer wörtlichen Analyse in Magileads
1 – Sammeln von Kundenfeedback
Magileads zentralisiert Kundeninteraktionen , einschließlich E-Mail-Antworten, Social-Media-Kommentare, Rückrufe und Umfrageantworten. Beginnen Sie damit, alle diese wörtlichen Kommentare (Rohkommentare) auf der Plattform zu gruppieren.
2 – Segmentierung von Verbatimen
Segmentieren Sie Wortlaute anhand verschiedener Kriterien, wie z. B. der Art der Interaktion (E-Mail-Antwort, Feedback zu einer bestimmten Kampagne usw.), dem Kommunikationskanal oder dem Kundenprofil (Interessent, bestehender Kunde usw.). Mit Magileads können Sie Kundendaten effizient filtern und organisieren.
3 – Verwendung erweiterter Suchfilter
Verwenden Sie die erweiterten Suchfilter von Magileads, um relevante wörtliche Wörter zu isolieren. Sie können beispielsweise nach allen Wörtern suchen, die bestimmte Schlüsselwörter enthalten (z. B. „Preis“, „Qualität“, „technischer Support“) oder nach Zufriedenheitswert filtern.
4 – Exportieren von Daten zur detaillierten Analyse
Exportieren Sie von Magileads gesammelte Daten in eine Excel- oder CSV-Datei. Auf diese Weise können Sie tiefergehende manuelle Analysen durchführen oder diese in Textanalyse- oder Datenverarbeitungssoftware wie Python, R oder spezielle Plattformen für die wörtliche Analyse importieren.
5 – Manuelle oder halbautomatische Analyse
Sie können mit einer manuellen Analyse der wörtlichen Texte beginnen, indem Sie die Kommentare nach bestimmten Themen oder Themen kodieren. Um noch weiter zu gehen, können Sie semantische Analysetools oder Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, die automatisch Trends erkennt und Kommentare nach Stimmung oder Thema gruppiert.
6 – Semantische Analyse mit integrierter KI
Obwohl es sich bei Magileads nicht speziell um eine semantische Analyseplattform handelt, können Sie die Integration mit anderen Tools für künstliche Intelligenz nutzen, um den Inhalt dieser Verbatims zu analysieren. Verbinden Sie Magileads beispielsweise mit externen KI-Tools wie MonkeyLearn oder IBM Watson für Text- und Stimmungsanalysen. Auf diese Weise können Sie Trends, Emotionen und Gefühle extrahieren, die in Kundenausdrücken zum Ausdruck kommen.
7 – Erstellung von Dashboards und Berichten
Nutzen Sie die Berichtsfunktionen von Magileads, um Dashboards zu erstellen, die Ihre wichtigsten Erkenntnisse veranschaulichen. Sie können Trends, wiederkehrende Schlüsselwörter und Schwankungen in der Kundenstimmung im Laufe der Zeit anzeigen. Diese Berichte können mit den entsprechenden Teams geteilt werden Vertriebsstrategien verbessern, Marketing und Kundenbetreuung.
8 – Kontinuierliche Verbesserungsschleife
Nutzen Sie Erkenntnisse aus der wörtlichen Analyse, um Ihre strategischen Entscheidungen zu unterstützen. Verbessern Sie Ihre Anrufskripte, verfeinern Sie Ihre Werbebotschaften oder passen Sie Ihre Produkt-/Dienstleistungsangebote basierend auf Erwartungen und erkannten Bedenken an. Wiederholen Sie diesen Vorgang regelmäßig, um Ihr Angebot weiterhin an den tatsächlichen Bedürfnissen Ihrer Kunden auszurichten.
Best Practices für die wörtliche Analyse in Magileads
Bereinigen Sie Ihre Daten
Bevor Sie mit der Analyse beginnen, stellen Sie sicher, dass Ihre Wortlaute frei von Duplikaten oder unnötigen Informationen sind.
Verwenden Sie relevante Schlüsselwörter
Definieren Sie eine Liste mit Schlüsselwörtern, die interessante Themen darstellen, um Ihre Suche in Magileads zu leiten.
Automatisieren Sie, was automatisiert werden kann
Nutzen Sie Automatisierungstools, um große Datenmengen zu verarbeiten und Trends oder Anomalien schnell zu erkennen.
Konzentrieren Sie sich auf die Zusammenarbeit
Beziehen Sie mehrere Teams (Vertrieb, Marketing, Kundenservice) ein, um eine übergreifende Perspektive auf die Ergebnisse Ihrer wörtlichen Analyse zu erhalten.
Bewerten Sie Ihre Methodik regelmäßig
Passen Sie Ihren wörtlichen Analyseansatz an und verbessern Sie ihn, wenn Sie mehr Daten sammeln.
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