In het dynamische landschap van moderne zaken is klantervaring (klantervaring of CX) een cruciale succesfactor geworden.
De klantervaring omvat alle interacties en ervaringen van een klant met een organisatie of een merk op elk contactpunt, van de eerste informatie over een product tot after-sales-services.
Tegenwoordig, waar klanten klaar zijn om te veranderen voor concurrentie bij de minste ontevredenheid, is het essentieel voor organisaties om de veranderende behoeften van klanten te begrijpen, innovatieve middelen te onderzoeken om hun loyaliteit te behouden en avant-garde van concurrentie te blijven.
Wat is letterlijke analyse?
Werkervooranalyse is een strategische methode die wordt gebruikt om aanzienlijke informatie te extraheren uit ongestructureerde en onbewerkte opmerkingen van klanten.
Deze opmerkingen, genaamd "verbatims", zijn woorduittreksels voor opmerkingen van het woord van klanten over hun ervaring met een product of dienst. Door deze verbied te analyseren, kunnen bedrijven een kwalitatief begrip krijgen van de gevoelens, voorkeuren en verwachtingen van hun klanten.
Unlike conventional quantitative metrics such as the net promoter score (NPS) or the overall satisfaction index (OSAT), which quantify the level of customer satisfaction, Verbatim analysis goes further by providing detailed insights on specific problems that Customers meet or on their points of pain .
Met dit proces kunnen bedrijven hun strategieën nauwkeurig aanpassen aan de werkelijke behoeften van klanten.
Waarom is werkbatim -analyse essentieel?
Veel bedrijven negeren vaak de analyse van werkbatims wegens gebrek aan middelen en tijd. Deze onbewerkte gegevens zijn echter authentieker en explicieter dan eenvoudige digitale scores.
Woordelijke opmerkingen weerspiegelen de stem van klanten op een oprechte en niet gefilterde manier . Door deze gegevens te onderzoeken, kunnen bedrijven cruciale informatie ontdekken die niet wordt vastgelegd door gesloten enquêtes.
1 – In -diepgaand begrip van klanten
Hiermee kunt u verder gaan dan cijfers en de gevoelens, voorkeuren en klantverwachtingen op een meer genuanceerde manier begrijpen.
2 – Identificatie van pijnpunten
Verbatims kunnen specifieke problemen onthullen die klanten zijn tegengekomen en bieden bedrijven gerichte verbeteringsmogelijkheden.
3 – Detectie van opkomende trends
De analyse van verbatims maakt het mogelijk om trends en opkomend gedrag bij klanten te identificeren, waardoor bedrijven proactief kunnen aanpassen.
4 – Personalisatiemogelijkheden
Door de uitdrukkingen en de taal van klanten te begrijpen, kunnen bedrijven hun interacties personaliseren en de wereldwijde ervaring van de klant verbeteren.
Verbatims bronnen
Verbatims komen uit verschillende bronnen, variërend van enquêtes op sociale media, discussieforums, klachten en klantbeoordelingen op e-commerceplatforms. Ze kunnen worden ingedeeld in twee hoofdcategorieën:
- Verbatims vroeg :
Rechtstreeks verzameld door het bedrijf via vragenlijsten of tevredenheidsenquêtes.
- Spontane verbaten :
Klanten delen hun meningen zonder verzoek, meestal op sociale netwerken of online opinieplatforms. Deze opmerkingen kunnen de online reputatie van het merk positief of negatief beïnvloeden.
Woordelijke analyse is gebaseerd op twee hoofdmethoden : handmatige analyse en geautomatiseerde semantische analyse.
Hoe analyseer ik verbatims?
1 - Handmatige analyse van verbatims
Traditioneel is handmatige analyse om elke klantcommentaar een voor een te lezen en vervolgens te groeperen op thema of onderwerp. Elke opmerking is gecodeerd met een getal of tag die een specifiek thema vertegenwoordigt.
Bijvoorbeeld, de antwoorden op een open vraag als "Ben je tevreden met het product dat je hebt gekocht?" Kan worden gegroepeerd onder thema's zoals productkwaliteit, prijs of levertijd.
Deze methode, hoewel gedetailleerd, is erg tijd -verbruikend en is beter geschikt voor kleine monsters van verbieds. Bovendien wordt het vaak uitgevoerd in Excel -berekeningsbladen, wat het vermogen beperkt om de contextuele nuances van de opmerkingen vast te leggen.
2 - Semantische analyse van verbatims met AI
In tegenstelling tot handmatige analyse maakt semantische of lexicale analyse gebruik van kunstmatige intelligentie om werkbatims in realtime te analyseren. Specifieke software van AI bevat automatisch opmerkingen in categorieën op basis van hun inhoud en de door het bedrijf gedefinieerde criteria. Het algoritme kan ook positieve opmerkingen onderscheiden van negatieve opmerkingen.
Het spraakanalyseplatform van Zaion gebruikt bijvoorbeeld AI -technologieën om alle informatie uit gesprekken met klanten te extraheren en te verrijken. Deze oplossing maakt de opname, transcriptie en analyse van vocale signalen mogelijk, evenals de detectie van emoties dankzij emotionele AI .
De belangrijkste voordelen van deze aanpak omvatten productiviteitswinst, een verlaging van de bedrijfskosten en een verbetering van de kwaliteit van de dienstverlening, dankzij een snelle detectie van de te verbeteren velden.
Lees ook: generatieve AI -kansen en uitdagingen in B2B -marketing in 2024
Voordelen van letterlijke analyse
In -diepte klantinzichten
Biedt een kwalitatief begrip van gevoelens, pijnpunten en klantvoorkeuren, waardoor kwantitatieve gegevens worden voltooid.
Verbetering van de klanttevredenheid
Door wrijvingspunten of onbevredigde verwachtingen te identificeren, kunnen bedrijven hun producten of diensten op een gerichte manier verbeteren .
Monitoring van online reputatie
Helpt bij het monitoren van de e-reputatie en begrijpen hoe het merk door het publiek wordt waargenomen.
Verhoogde aanpassing
Maakt meer gepersonaliseerde interacties met klanten mogelijk, wat de trouw en tevredenheid versterkt.
Om een letterlijke analyse uit te voeren in Magileads , een commercieel vooruitzichtsplatform en management voor klantrelaties, kunt u deze stappen volgen om de extractie van informatie uit opmerkingen en klantrendementen te maximaliseren die zijn verzameld via uw marketing of prospectie. Hier is een gedetailleerde gids voor het uitvoeren van deze analyse binnen Magileads;
Stappen om een letterlijke analyse uit te voeren in Magileads
1 – Klantcommentaarverzameling
Magileads centraliseert klantinteracties , met name antwoorden op e -mails, opmerkingen over sociale netwerken, belt feedback en antwoorden op enquêtes. Begin met het groeperen van al deze Verbatims (RAW -opmerkingen) in het platform.
2 – Verbatims segmentatie
Segmenteer de Verbatims volgens verschillende criteria, zoals het type interactie (reactie per e -mail, feedback op een specifieke campagne, enz.), Het communicatiekanaal of het klantprofiel (Prospect, bestaande klant, enz.). Met Magileads kunt u klantgegevens effectief filteren en organiseren.
3 – Gebruik van geavanceerde zoekfilters
Gebruik geavanceerde Magileads -zoekfilters om relevante verbaten te isoleren. U kunt bijvoorbeeld zoeken naar alle verbatims die bepaalde trefwoorden (zoals "prijs", "kwaliteit", "technische ondersteuning") of filteren op tevredenheidsscore.
4 – Gegevens exporteren voor in -diepte -analyse
Exporteer de gegevens verzameld van Magileads naar een Excel- of CSV -bestand. Hiermee kunt u een meer handmatige analyse van de diepte uitvoeren of deze importeren in tekstanalyse of gegevensverwerkingssoftware zoals Python, R of Dedicated Watim Analysis Platforms.
5 – Handmatige of semi-geautomatiseerde analyse
U kunt beginnen met een handmatige analyse van werkbatims door opmerkingen van thema's of specifieke onderwerpen te coderen. Om verder te gaan, kunt u semantische analysetools of Natural Language Processing Software (NLP) gebruiken die automatisch trends identificeren en opmerkingen samenbrengen door een gevoel of onderwerp.
6 – Semantische analyse met geïntegreerde AI
Hoewel Magileads niet specifiek een semantisch analyseplatform is, kunt u de integratie ervan gebruiken met andere kunstmatige intelligentietools om de inhoud van deze verbatims te analyseren. Verbind bijvoorbeeld Magileads met externe hulpmiddelen zoals MonkeyLearn of IBM Watson voor tekst- en gevoelanalyse. Hierdoor kunt u trends, emoties en gevoelens uiten die worden uitgedrukt in werkbatims van klanten.
7 – Creatie van dashboards en rapporten
Gebruik Magileads -rapportagefuncties om dashboards te maken die uw belangrijkste conclusies illustreren. U kunt in de loop van de tijd trends, terugkerende zoekwoorden en variaties in klantgevoelens bekijken. Deze rapporten kunnen worden gedeeld met de betrokken teams om voor verkoop , marketing en klantenondersteuning te verbeteren.
8 – Continue verbeteringslus
Gebruik inzichten uit woordelijke analyse om uw strategische beslissingen te informeren. Verbeter uw oproepscripts, verfijn uw prospectieberichten of pas uw product/dienstenaanbiedingen aan op basis van geïdentificeerde verwachtingen en zorgen. Herhaal dit proces regelmatig om uw aanbod te blijven afstemmen op de echte behoeften van uw klanten.
Goede praktijken voor woordelijke analyse in Magileads
Reinig uw gegevens
Voordat u aan de analyse begint, moet u ervoor zorgen dat uw verbaten vrij zijn van duplicaten of onnodige informatie.
Gebruik relevante zoekwoorden
Definieer een lijst met trefwoorden die de interesse van interesse vertegenwoordigen om uw zoekopdracht in Magileads te oriënteren.
Automatiseren wat kan zijn
Gebruik automatiseringstools om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en snel trends of afwijkingen te detecteren.
Wedden op samenwerking
Betrek verschillende teams (verkoop, marketing, klantenservice) om een kruisingsperspectief te verkrijgen van de resultaten van uw woordelijke analyse.
Beoordeel regelmatig uw methodologie
Pas uw letterlijke analysebenadering aan en verbetert u meer gegevens.
—————————
Magileads is Prospecting Automation -software waarmee u eenvoudig alle complexe aspecten van uw marketingprocessen kunt beheren.
Test Magileads gratis in 14 dagen. Klik hier .
Of bezoek onze website om te zien hoe we werken. Klik hier .
