7 vantaggi dell'analisi del testo per i programmi di feedback
6 febbraio 2023
Customer Experience
I clienti sono persone e le persone sono appassionate. Quindi, sia che parlino di una recente esperienza di servizio al cliente o di un prodotto che amano o odiano, le domande aperte dei sondaggi e le recensioni permettono ai clienti di andare oltre un punteggio o una valutazione e di esprimere la loro passione (o la loro mancanza) per un marchio e le sue offerte. E il feedback dei clienti, diretto o indiretto, è proprio quello che serve per migliorare concretamente customer experience (CX).
Fortunatamente per le aziende, nell'era digitale non c'è molto da tenere nascosto. Quando i vostri clienti acquistano o si informano sui vostri prodotti e servizi, vi forniscono segnali sui clienti in varie forme. E se raccogliete feedback e sfruttate questi dati in modo etico, i consumatori sono favorevoli.
Nella raccolta dei dati di feedback, un'area a cui prestare particolare attenzione è l'analisi dei testi. Se ben fatta, migliora significativamente la comprensione del pubblico di riferimento da parte di Azienda, consentendogli di servire meglio i clienti.
I vantaggi dell'analisi del testo
Oltre a migliorare il processo decisionale, l'analisi testuale offre vantaggi quali una maggiore velocità di elaborazione, l'integrazione di big data, una migliore coerenza e la riduzione dei costi. Per questo motivo il mercato globale dell'analisi testuale è in rapida crescita. Entro il 2026, si prevede un valore di mercato di 14,84 miliardi di dollari, rispetto ai 5,46 miliardi di dollari del 2020. Ciò si traduce in un CAGR del 17,35% nel periodo.
Continuate a leggere per scoprire come sfruttare i vantaggi dell'analisi testuale e portare il vostro Azienda a un livello superiore.
#1. Increase insights with fewer questions
I sondaggi tra i clienti sono un metodo eccellente per ricevere feedback. Tuttavia, a volte sono monotoni ed esaustivi e portano alla stanchezza da sondaggio. Di conseguenza, i clienti possono sentirsi meno motivati a partecipare a sondaggi futuri. I dati indicano che solo il 9% degli intervistati completa i sondaggi più lunghi.
I sondaggi più brevi, tuttavia, generano tassi di risposta migliori. Per ottenere almeno lo stesso livello di informazioni con un minor numero di domande, le aziende devono porre più domande aperte, come "Cos'altro dovremmo sapere?". - che generano risposte basate sul testo.
#2. Arrivare alla causa principale
Sebbene i punteggi e le valutazioni forniscano un barometro del vostro feedback, i punteggi in genere non sono in grado di dirvi il "perché" che c'è dietro. Le domande di valutazione successive possono approfondire la comprensione del "perché", ma di solito non così bene come il feedback basato sul testo. I commenti aperti dei clienti forniscono i dettagli necessari per identificare la causa principale di un problema, in modo che i team sappiano come e dove migliorare.
#3. Get timely insights
Choose a customer experience management (CEM) software platform that offers native text analytics so there’s no delay in receiving insights. Systems with non-native text analytics force you to wait to understand the root cause of an issue: The system that captures feedback needs to send the data to a text analytics system that, in turn, takes time to analyze the data before sending it back. The added time not only delays insights and actions to improve but also can create more unhappy customers.
#4. Identificare le tendenze emergenti
La maggior parte dei programmi di feedback e persino i siti di recensioni hanno una serie specifica di domande da porre ai clienti. Per ottenere una visione della soddisfazione dei clienti (CSAT) nel tempo, queste domande cambiano raramente e si limitano a punteggi e valutazioni. Sebbene le risposte possano mostrare le tendenze dell'opinione sugli argomenti delle domande, non possono mostrare le tendenze nuove ed emergenti che non sono coperte dalle domande.
Il feedback testuale colma questa lacuna. Se un cliente non vede una domanda che gli consenta di fornire il proprio feedback (ad esempio, se le domande riguardano i tempi di check-out dell'hotel, ma l'ospite vuole lamentarsi dell'accuratezza della fattura), le domande aperte consentono al cliente di fornire comunque il proprio feedback, solo in formato testo.
Utilizzando l'analisi del testo, è possibile individuare i problemi emergenti e intervenire prima che si aggravino.
#5. Comprendere le esigenze dei clienti
Text analytics help you understand customer demands by finding keywords, themes, and sentiment in feedback comments. Moreover, customer feedback obtained reveals trends and insights. With this wealth of action-oriented insights, you’ll understand your business’ strengths and weaknesses.
Per esempio, se gestite un hotel e molti ospiti si lamentano della mancanza del servizio in camera, potete utilizzare questa conoscenza per migliorare la loro esperienza. Se invece gli ospiti lodano abitualmente il personale o i letti comodi, potete continuare a concentrarvi su queste aree.
In generale, l'analisi dei feedback testuali aiuta un'azienda a comprendere i desideri, le esigenze e le aspettative dei consumatori, in modo da poter adeguare con successo i prodotti o i servizi, aumentando la fedeltà e la fidelizzazione dei clienti, in quanto le preferenze vengono soddisfatte.
#6. Prendere decisioni basate sui dati
Uno dei vantaggi principali dell'analisi del testo è la possibilità di prendere decisioni aziendali basate sui dati, il che è essenziale. Ad esempio, i dati non strutturati provenienti da domande aperte di sondaggi e valutazioni possono rivelare esigenze e preferenze dei clienti altrimenti invisibili.
L'analisi testuale scopre i temi e i sentimenti chiave nel feedback dei consumatori e segue i cambiamenti nel tempo. Ad esempio, è possibile misurare il sentiment dei clienti dopo il lancio di una nuova offerta o dopo aver apportato modifiche a un prodotto o servizio esistente sulla base del feedback dei clienti.
Questi dati guidano le decisioni relative allo sviluppo del prodotto e alla strategia del servizio clienti. Date priorità ai miglioramenti in base alla loro influenza sulla felicità e sulla fedeltà dei consumatori e seguite i vostri progressi nel tempo.
#7. Migliorare i clienti e employee experience
Oltre alla qualità dei prodotti, per far crescere il vostro marchio dovete offrire CX e employee experience (EX) eccellenti. Potete risolvere i punti dolenti del customer journey studiando i feedback dei consumatori e migliorando le caratteristiche del prodotto, il servizio clienti, il design del sito web e l'esperienza utente (UX).
L'analisi del testo permette anche di scoprire miglioramenti employee experience . L'analisi dei dati dei dipendenti, come il punteggio di impegno, il coinvolgimento, la soddisfazione e il sentiment, aiuta a scoprire e risolvere i problemi più frequenti. Alcune aree che può aiutare a migliorare sono la formazione e lo sviluppo, la cultura dell'ambiente di lavoro e l'onboarding dei dipendenti.
Il miglioramento della CX e dell'EX crea un circolo virtuoso che aumenta la felicità dei clienti, la loro fedeltà, il coinvolgimento e la fidelizzazione dei dipendenti. Ne derivano profitti ed espansione.
Gli studi dimostrano che le aziende che si concentrano sui clienti e su employee experience superano le loro controparti in termini di crescita delle vendite e di redditività. L'analisi testuale è quindi in grado di aumentare la soddisfazione dei clienti e dei dipendenti.
Sfide potenziali con l'analisi del testo
Come tutti i tipi di tecnologie, anche l'analisi dei testi presenta degli ostacoli. Per poterne sfruttare appieno i vantaggi, è necessario comprendere e mitigare le potenziali sfide dell'analisi dei testi.
Ecco alcune delle sfide che si possono incontrare con l'analisi dei testi e come affrontarle.
#1. Qualità dei dati
Text analytics data must be accurate and high quality to be successful. Poor data leads to misleading insights and ill-fated decisions. Some factors that can lower data quality include data duplication, missing data, inconsistent formatting, and human mistakes.
Per migliorare la qualità dei dati, eseguire la pulizia dei dati. Questo processo prevede l'eliminazione dei dati inutili o duplicati, la correzione degli errori di formattazione e l'aggiunta dei dati mancanti. La pulizia dei dati può aumentare la qualità dei dati e garantire risultati analitici affidabili.
Combining automated and human data processing improves data quality. Manual data processing allows analysts to analyze and verify data correctness, whereas automated data processing quickly handles massive amounts of data. As you fix data quality concerns, you’ll improve text analytics insights and decision-making.
#2. Integrazione con i sistemi esistenti
Per ottenere risultati ottimali, l'analisi testuale deve funzionare bene con i sistemi esistenti. Tuttavia, l'integrazione dell'analisi testuale può rappresentare una sfida. Avete bisogno dei feedback dei clienti, dei social media, dei dati dei ticket di assistenza e altro ancora. Tuttavia, questi dati sono in genere sparsi su piattaforme, formati e luoghi diversi, il che li rende difficili da esaminare senza la migliore piattaforma software CEM.
Per questo motivo, i team IT, data science e customer service devono collaborare durante l'integrazione. Ciò comporta l'identificazione delle fonti di dati, l'estrazione, la standardizzazione e l'immissione dei dati nella piattaforma software utilizzata per la CX.
Durante l'integrazione, assicuratevi che i dati siano protetti. A tal fine, è possibile utilizzare la crittografia e le restrizioni di accesso per proteggere i dati sensibili.
Nonostante gli ostacoli, l'analisi del testo deve essere integrata correttamente per acquisire una prospettiva completa dei comportamenti e delle preferenze dei clienti e per effettuare scelte basate sui dati.
#3. Mancanza di standardizzazione
Un'altra area in cui l'analisi del testo può incontrare difficoltà è l'uniformità. I dati testuali non strutturati sono infatti difficili da analizzare e comprendere. Inoltre, il linguaggio, la grammatica e l'ortografia non sono standardizzati, il che potrebbe influire sull'accuratezza.
Pertanto, l'analisi del testo può essere difficile da applicare in tutte le aziende e i settori a causa del gergo e della terminologia.
#4. Complessità dell'analisi
Come si può immaginare, l'analisi dei testi è una scienza complicata che richiede competenze tecnologiche per analizzare i dati non strutturati. Inoltre, pulire, organizzare e convertire i dati per l'analisi richiede tempo e risorse. L'analisi dei dati testuali non strutturati richiede quindi software e algoritmi sofisticati.
L'analisi del testo utilizza comunemente metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che possono risultare complicati e ad alta intensità computazionale. Inoltre, questi sistemi trovano difficile comprendere le espressioni idiomatiche, il sarcasmo e l'ironia.
La complessità dell'analisi richiede competenze tecniche, strumenti software e risorse. Molte aziende potrebbero aver bisogno di assumere o formare analisti di dati con conoscenze di NLP e di dati non strutturati. Una piattaforma di analisi del testo con NLP integrato e potenti algoritmi può facilitare l'analisi anche agli utenti non tecnici.
Migliorate il vostro programma di feedback con l'analisi del testo
There’s no doubt text analytics offers insights to enhance a feedback program. However, leveraging it is not an easy task. So instead of starting from scratch or doing the work manually, partner with a software provider prepared to unlock text analytics’s value.
Look for a software provider with expertise in empowering top brands across industries to gather feedback, analyze data, and provide actionable insights — using text analytics to sift through large amounts of text-based data. Your platform should let you rapidly and seamlessly evaluate massive volumes of feedback data, uncover patterns and trends, and create improvements for customer experience.
Con l'analisi del testo di Medallia, ecco cosa aspettarsi:
- Sofisticate tecniche di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico per valutare i dati non strutturati
- Analisi dei dati di feedback in tempo reale per aiutare le organizzazioni ad affrontare nuove sfide
- Dashboard e report personalizzati per una facile visualizzazione e condivisione da parte degli stakeholder in tutto il sistema. Azienda
- L'integrazione con la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e con altri sistemi consente di migliorare le procedure senza incidere sul flusso di lavoro.
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