Nel dinamico panorama aziendale moderno, la Customer Experience (CX) è diventata un fattore cruciale di successo.
L'esperienza del cliente comprende tutte le interazioni e le esperienze che un cliente ha con un'organizzazione o un marchio in ogni punto di contatto, dalla prima conoscenza di un prodotto ai servizi post-vendita.
Oggi, dove i clienti sono disposti a passare alla concorrenza alla minima insoddisfazione, è essenziale che le organizzazioni comprendano le mutevoli esigenze dei clienti, esplorino modi innovativi per mantenerne la fedeltà e rimangano all’avanguardia nella concorrenza.
Cos'è l'analisi letterale?
L'analisi letterale è un metodo strategico utilizzato per estrarre informazioni significative dal feedback grezzo e non strutturato dei clienti.
Questi commenti, chiamati “verbatims”, sono estratti parola per parola dei commenti dei clienti riguardanti la loro esperienza con un prodotto o servizio. Analizzando queste parole, le aziende possono ottenere una comprensione qualitativa dei sentimenti, delle preferenze e delle aspettative dei propri clienti.
A differenza dei tradizionali parametri quantitativi come il Net Promoter Score (NPS) o l'indice di soddisfazione generale (OSAT), che quantificano il livello di soddisfazione del cliente, l'analisi letterale va oltre fornendo approfondimenti dettagliati sui problemi specifici che i clienti incontrano o affrontano i loro punti critici.
Questo processo consente alle aziende di adattare con precisione le proprie strategie in base alle reali esigenze dei clienti.
Perché l’analisi letterale è essenziale?
Molte aziende spesso ignorano l'analisi letterale per mancanza di risorse e di tempo. Eppure questi dati grezzi sono più autentici ed espliciti dei semplici punteggi numerici.
Il feedback letterale riflette le voci dei clienti in modo sincero e non filtrato . Esaminando questi dati, le aziende possono scoprire informazioni cruciali che non verrebbero catturate da sondaggi chiusi.
1 – Comprensione profonda dei clienti
Ti consente di andare oltre i numeri e comprendere i sentimenti, le preferenze e le aspettative dei clienti in modo più sfumato.
2 – Identificazione dei punti dolenti
Le parole scritte possono rivelare problemi specifici riscontrati dai clienti, offrendo alle aziende opportunità di miglioramento mirato.
3 – Rilevazione delle tendenze emergenti
L'analisi letterale aiuta a identificare le tendenze e i comportamenti emergenti dei clienti, consentendo alle aziende di adattarsi in modo proattivo.
4 – Opportunità di personalizzazione
Comprendendo le espressioni e la lingua utilizzata dai clienti, le aziende possono personalizzare le proprie interazioni e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.
Fonti letterali
I testi integrali provengono da varie fonti, che vanno dai sondaggi sulla soddisfazione ai social network, ai forum di discussione, alle e-mail di reclamo e alle recensioni dei clienti sulle piattaforme di e-commerce. Possono essere classificati in due categorie principali:
- Si richiede parola per parola :
Raccolti direttamente dall'azienda tramite questionari o indagini di soddisfazione.
- Verbali spontanei :
I clienti condividono le loro opinioni senza sollecitazione, solitamente sui social media o sulle piattaforme di recensioni online. Questi commenti possono influenzare positivamente o negativamente la reputazione online del brand.
L'analisi Verbatim si basa su due metodologie principali : analisi manuale e analisi semantica automatica.
Come analizzare i verbatim?
1 – Analisi manuale dei verbatim
Tradizionalmente, l'analisi manuale prevede la lettura di ciascuna recensione del cliente una per una e il raggruppamento per tema o argomento. Ogni commento è codificato con un numero o un tag che rappresenta un tema specifico.
Ad esempio, le risposte a una domanda aperta come "Sei soddisfatto del prodotto che hai acquistato?" » potrebbero essere raggruppati in temi quali qualità del prodotto, prezzo o tempi di consegna.
Questo metodo, sebbene dettagliato, richiede molto tempo ed è più adatto a piccoli campioni letterali. Inoltre, viene spesso eseguito in fogli di calcolo Excel, limitando la capacità di acquisire le sfumature contestuali del feedback.
2 – Analisi semantica dei verbatim con l'intelligenza artificiale
A differenza dell'analisi manuale, l'analisi semantica o lessicale utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le parole in tempo reale. Uno specifico software AI raggruppa automaticamente i commenti in categorie in base al loro contenuto e ai criteri definiti dall'azienda. L'algoritmo può anche distinguere tra commenti positivi e negativi.
Ad esempio, la piattaforma di analisi vocale di Zaion utilizza tecnologie AI per estrarre e arricchire tutte le informazioni dalle conversazioni con i clienti. Questa soluzione consente la registrazione, la trascrizione e l'analisi dei segnali vocali, nonché il rilevamento di emozioni grazie all'intelligenza artificiale emotiva .
I principali vantaggi di questo approccio includono aumenti di produttività, costi operativi ridotti e migliore qualità del servizio individuando rapidamente le aree di miglioramento.
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Vantaggi dell'analisi letterale
Approfondimenti sui clienti
Fornisce una comprensione qualitativa delle opinioni dei clienti, dei punti critici e delle preferenze, integrando i dati quantitativi.
Maggiore soddisfazione del cliente
Identificando i punti di attrito o le aspettative non soddisfatte, le aziende possono migliorare i propri prodotti o servizi in modo mirato .
Monitoraggio della reputazione online
Aiuta a monitorare la reputazione online e a capire come il brand viene percepito dal pubblico.
Maggiore personalizzazione
Consente interazioni più personalizzate con i clienti, che creano fedeltà e soddisfazione.
Per eseguire un'analisi letterale in Magileads , una piattaforma di prospezione delle vendite e di gestione delle relazioni con i clienti, puoi seguire questi passaggi per massimizzare l'estrazione di informazioni dai commenti dei clienti e dal feedback raccolti attraverso le tue campagne di marketing o pubblicitarie. Ecco una guida dettagliata su come eseguire questa analisi all'interno di Magileads;
Passaggi per eseguire un'analisi letterale in Magileads
1 – Raccolta del feedback dei clienti
Magileads centralizza le interazioni con i clienti , comprese le risposte via e-mail, i commenti sui social media, le risposte alle chiamate e le risposte ai sondaggi. Inizia raggruppando tutti questi verbatims (commenti grezzi) nella piattaforma.
2 – Segmentazione dei verbatim
Segmenta i verbatims in base a diversi criteri, come il tipo di interazione (risposta via email, feedback su una campagna specifica, ecc.), il canale di comunicazione o il profilo del cliente (prospettivo, cliente esistente, ecc.). Magileads ti consente di filtrare e organizzare i dati dei clienti in modo efficiente.
3 – Utilizzo di filtri di ricerca avanzati
Utilizza i filtri di ricerca avanzati di Magileads per isolare le parole rilevanti. Ad esempio, puoi cercare tutti i termini contenenti determinate parole chiave (come "prezzo", "qualità", "supporto tecnico") o filtrare in base al punteggio di soddisfazione.
4 – Esportazione dei dati per analisi approfondite
Esporta i dati raccolti da Magileads in un file Excel o CSV. Ciò ti consentirà di eseguire analisi manuali più approfondite o di importarle in software di analisi del testo o di elaborazione dati come Python, R o piattaforme di analisi letterale dedicate.
5 – Analisi manuale o semiautomatica
Puoi iniziare con un'analisi manuale dei verbatim codificando i commenti per temi o argomenti specifici. Per andare oltre, è possibile utilizzare strumenti di analisi semantica o software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che identificano automaticamente le tendenze e raggruppano i commenti per sentiment o argomento.
6 – Analisi semantica con intelligenza artificiale integrata
Sebbene Magileads non sia specificamente una piattaforma di analisi semantica, puoi utilizzare la sua integrazione con altri strumenti di intelligenza artificiale per analizzare il contenuto di questi verbatim. Ad esempio, collega Magileads a strumenti di intelligenza artificiale esterni come MonkeyLearn o IBM Watson per l'analisi del testo e del sentiment. Ciò ti consentirà di estrarre tendenze, emozioni e sentimenti espressi letteralmente dai clienti.
7 – Creazione di dashboard e report
Usa le funzionalità di reporting Magileads per creare dashboard che illustrano le conclusioni principali. Puoi visualizzare tendenze, parole chiave ricorrenti e variazioni nei sentimenti dei clienti nel tempo. Questi rapporti possono essere condivisi con i team interessati per migliorare le vendite , il marketing e le strategie di assistenza clienti.
8 – Ciclo di miglioramento continuo
Utilizza gli insight derivanti dall'analisi letterale per orientare le tue decisioni strategiche. Migliora i tuoi script di chiamata, perfeziona i tuoi messaggi di prospecting o adatta le tue offerte di prodotti/servizi in base alle aspettative e alle preoccupazioni identificate. Ripeti questo processo regolarmente per continuare ad allineare la tua offerta alle reali esigenze dei tuoi clienti.
Migliori pratiche per l'analisi letterale in Magileads
Pulisci i tuoi dati
Prima di iniziare l'analisi, assicurati che le tue parole letterali siano prive di duplicati o informazioni non necessarie.
Utilizza parole chiave pertinenti
Definisci un elenco di parole chiave che rappresentano argomenti di interesse per guidare la tua ricerca in Magileads.
Automatizzare ciò che può essere automatizzato
Utilizza strumenti di automazione per elaborare grandi quantità di dati e rilevare rapidamente tendenze o anomalie.
Concentrarsi sulla collaborazione
Coinvolgi più team (vendite, marketing, servizio clienti) per ottenere una prospettiva trasversale dei risultati della tua analisi letterale.
Valuta regolarmente la tua metodologia
Adatta e migliora il tuo approccio di analisi letterale man mano che raccogli più dati.
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