Cum poate ajuta analiza sentimentelor o strategie CRM?

sentiment_analytics_headerCompaniile adoptă analiza sentimentelor pentru a afla ce gândesc clienții și pentru a stimula strategiile centrate pe client pentru vânzări și campanii de marketing. Prezicerea comportamentului consumatorului poate fi o sarcină dificilă, în special luând în calcul cantitățile semnificative de date care provin de la atât de multe și variate canale de comunicare, social media fiind unul dintre cele mai reprezentative. Prin urmare, departamentele de marketing se bazează pe utilizarea analizei predictive și elaborarea unor campanii de marketing bazate pe diferite criterii, pentru a îmbunătăți notorietatea brandului și pentru a aborda interacțiunile cu consumatorii la un nivel mai ridicat și mai personal.

De ce e important ca internetul să știe dacă suntem fericiți sau triști?

Cercetările IBM arată că în fiecare zi producem 2,5 quintilioane (2,5 x 1018) bytes de date, echivalentul a 530.000.000 de melodii sau 5 milioane de laptopuri. 90% din datele la nivel global au fost generate doar în ultimii doi ani, iar ritmul de creștere este din ce in ce mai alert. Sursele sunt în continuare la fel de variate, social media fiind un generator semnificativ de date. Astfel, fenomenul Big Data devine din ce in ce mai evident în Internet, ducând la nevoia de a inova în metodele de analiză  a acestor seturi de date.
Este important ca cei care folosesc Internetul în scopuri de marketing să știe dacă suntem fericiți sau nemultumiți în raport cu ce au ei de oferit. În funcție de feedback, știu foarte rapid cum se poziționează și ce ajustări au de făcut pentru a fi pe placul consumatorilor. România este în fruntea clasamentului în privința utilizării Internetului. Rezultatele unui studiu realizat de Autoritatea Națională pentru Administrare și Reglementare în Comunicații (ANCOM) arată că 90% dintre utilizatorii din România folosesc Internetul pentru a căuta informații, a citi știri și pentru a fi la curent cu diverse evenimente, în timp ce 77% dintre aceștia îl folosesc pentru a accesa rețele sociale. Prin urmare, este un pas firesc ca toți cei care “vând” ceva să ia pulsul utilizatorilor online.

Analiza sentimentelor aduce noi perspective

Atitudine proactivă în relația cu clientul. Studii recent efectuate în SUA au arătat că 81% dintre utilizatorii de Internet au făcut cercetări online asupra unui produs cel puțin o dată. Analiza opiniilor exprimate în mediul online de cumpărători oferă o imagine la 360 de grade asupra pieței și oferă companiilor feedback în timp real despre produsele și serviciile lor. Astfel, consultanții customer service pot avea o abordare centrată pe client și personalizată. Îmbunătățirea produselor și a strategiei de marketing. Instrumentele de analiza sentimentelor pot fi folosite cu succes pentru a prelua feedback despre produse, pentru a afla ce se spune în piață despre brand și despre competiție și pentru a folosi aceste informații în dezvoltarea unor campanii de marketing targetate pe nevoile și percepțiile publicului țintă.
Creșterea reputației brandului. Analiza sentimentelor poate ajuta companiile să monitorizeze opinia consumatorilor despre brand, să își consolideze reputația și să își crească vizibilitatea în rândul acestora. Astfel pot anticipa schimbările de percepție în rândul utilizatorilor social media și își pot pregăti în avans strategiile de business. În plus, pot identifica ușor influencerii în rândul utilizatorilor și pot ajunge mai ușor la ei pentru a-și spori nivelul de awareness în piață. De aici rezulta un relevant avantaj competitiv:  instrumentele de analiza sentimentelor oferă o imagine de ansamblu despre întreaga piață. Poți afla rapid statutul competitorilor pentru a identifica noi oportunități.

Cu ce provocări se confruntă analiza sentimentelor?

Înțelegerea sentimentelor este un proces complex. Fiecare limbă vine cu aspecte specifice de gramatică, sintaxă, reguli etc. În plus, procesul de analiză a sentimentelor este îngreunat de luarea în calcul a contextului, a nuanțelor unor cuvinte, de ironii, greșeli gramaticale și asa mai departe. Intervin multe variabile în ecuație și este dificil să fie toate puse într-un șablon universal. Detectarea sensului unui cuvânt în funcție de context necesită tehnologii semantice avansate pentru interpretarea textelor. Un cuvânt poate avea conotație pozitivă într-un context, însă negativă sau ironică în altul.
Oamenii au moduri diferite de a-și expima opiniile. Uneori, mici deosebiri între două texte fac o mare diferență, iar un instrument de analiza sentimentelor trebuie să țină cont de aceste cazuri. În plus, oamenii pot exprima idei contradictorii într-o singură postare. Majoritatea recenziilor conțin și comentarii pozitive, și negative, ceea ce devine mai dificil de gestionat dacă ambele se regăsesc în aceeași frază. În prezent, sistemele de analiza sentimentelor oferă clasificări de tipul: opinie pozitivă, negativă sau neutră, în timp ce spectrul sentimentelor umane este mult mai extins și nuantat.
Concluzie
Instrumentele de analiza sentimentelor pot aduce în mod sigur un plus de valoare în analiza de marketing și pot sprijini companiile în a-și cunoaste mai bine piața, astfel încât să construiască strategii centrate pe client. Viziunea pe care o promovez în acest domeniu prin proiectele de cercetare pe care le coordonez pleacă de la premiza că se pot depăși limitările actuale și se poate obține o clasificare mult mai rafinată a opiniilor din rețelele de socializare, mergând până la identificarea emoțiilor umane și încadrarea automată a utilizatorilor în diferite profiluri de personalitate și comportamentale pe baza analizei semantice.
* * *
Alexandra-CernianDespre autor
Alexandra Cernian este Doctor în Ingineria Sistemelor și Lector universitar la Facultatea de Automatică și Calculatoare (Universitatea Politehnică București) din 2007. Are experiență de predare și cercetare în domenii ca: data mining, inteligență artificială, software engineering, business intelligence. A participat ca expert în numeroase proiecte naționale și internaționale și a derulat activități de consultanță în formare și  e-Learning în companii de top din industria de software din România. Ca trainer, are 10 ani experiență în susținerea de cursuri în companii naționale și multinaționale și derulează programe de formare și consultanță în competențe funcționale. A colaborat cu peste 50 de companii, pentru care a susținut peste 350 sesiuni de training și consultanță.

Comments are closed.