7 vantaggi dell'analisi dei testi per i programmi di feedback

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. Aumentare gli approfondimenti con meno domande

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. Ottenere approfondimenti tempestivi

Scegliete una piattaforma software dicustomer experience management (CEM) che offra un'analisi testuale nativa, in modo da non ritardare la ricezione delle informazioni. I sistemi con analisi testuale non nativa costringono ad aspettare per capire la causa di un problema: Il sistema che cattura i feedback deve inviare i dati a un sistema di analisi testuale che, a sua volta, impiega tempo per analizzare i dati prima di rispedirli. Il tempo aggiuntivo non solo ritarda le intuizioni e le azioni di miglioramento, ma può anche creare più clienti insoddisfatti.

#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

Le analisi testuali aiutano a comprendere le richieste dei clienti individuando parole chiave, temi e sentimenti nei commenti di feedback. Inoltre, i feedback ottenuti dai clienti rivelano tendenze e intuizioni. Grazie a questa ricchezza di informazioni orientate all'azione, potrete comprendere i punti di forza e di debolezza della vostra azienda.

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

Per avere successo, i dati di analisi testuale devono essere accurati e di alta qualità. Dati scadenti portano a intuizioni fuorvianti e a decisioni sbagliate. Alcuni fattori che possono ridurre la qualità dei dati sono la duplicazione dei dati, i dati mancanti, la formattazione incoerente e gli errori umani.

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.

La combinazione di elaborazione automatizzata e umana dei dati migliora la qualità dei dati. L'elaborazione manuale dei dati consente agli analisti di analizzare e verificare la correttezza dei dati, mentre l'elaborazione automatica dei dati gestisce rapidamente quantità enormi di dati. Risolvendo i problemi di qualità dei dati, si migliorano gli approfondimenti e le decisioni in materia di analisi testuale.

#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

Non c'è dubbio che l'analisi del testo offra spunti per migliorare un programma di feedback. Tuttavia, sfruttarla non è un compito facile. Quindi, invece di partire da zero o di fare il lavoro manualmente, collaborate con un fornitore di software preparato a sbloccare il valore dell'analisi testuale.

Cercate un fornitore di software con un'esperienza che permetta ai marchi più importanti di tutti i settori di raccogliere feedback, analizzare i dati e fornire informazioni utili, utilizzando l'analisi dei testi per setacciare grandi quantità di dati testuali. La piattaforma deve consentire di valutare rapidamente e senza soluzione di continuità volumi enormi di dati di feedback, scoprire modelli e tendenze e creare miglioramenti per 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.

Volete sbloccare il valore delle informazioni sui clienti? Scaricate la nostra brochure ufficiale sull'analisi dei testi per saperne di più sulle nostre soluzioni.