Analiza sentymentu klientów: praktyczny przewodnik

Analiza sentymentu klientów polega na czytaniu tego, co klienci piszą i mówią w zgłoszeniach, czatach, e-mailach, recenzjach i ankietach, aby ocenić, jak odbierają Państwa produkt, usługę i otrzymaną obsługę. Zwykle opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego, które oznacza opinie jako pozytywne, neutralne lub negatywne. Zespoły obsługi klienta korzystają z niej, by wcześnie dostrzec frustrację i zareagować, zanim przerodzi się w eskalację.

W skrócie

• Analiza sentymentu klientów zamienia opinie klientów w obraz tego, jak się czują, a nie tylko o co prosili.
• Obejmuje klientów, których pomijają ankiety CSAT, bo ankiety wychwytują głównie najbardziej zadowolonych i najbardziej zirytowanych.
• Cztery rodzaje stosowane w obsłudze klienta to analiza aspektowa, analiza szczegółowa, wykrywanie emocji i analiza intencji.
• Większość zespołów powinna zacząć od analizy emocji i intencji na archiwalnych zgłoszeniach, bo obie korzystają z danych, które zespół już ma.
• Sentyment działa najlepiej obok wyników kontroli jakości i oceny empatii konsultantów: widać wtedy, jak czuł się klient i jak konsultant poprowadził rozmowę.

Czym jest analiza sentymentu klientów?

Analiza sentymentu klientów to metoda, której menedżerowie obsługi klienta używają, aby szybko i trafnie oceniać opinie klientów. Bada język, jakim posługują się klienci, aby ustalić, czy ich nastawienie jest pozytywne, neutralne czy negatywne, i czego dotyczy. Wynik pokazuje wzorce w reakcjach klientów, dzięki czemu zespół może budować strategie poprawiające satysfakcję i doświadczenia klientów.

Zasadniczo analiza sentymentu opiera się na algorytmach, które analizują dane klientów, takie jak e-maile, komentarze, recenzje, ankiety, a nawet rozmowy telefoniczne. Na tej podstawie ocenia się użyty język i ustala, co czuje klient.

Taka analiza pomaga rozpoznać problemy klientów, ich preferencje i obszary wymagające poprawy. Pomaga też liderom znajdować trendy w opiniach klientów i lepiej decydować, jak odpowiadać na ich potrzeby lub problemy. W Kaizo ta funkcja należy do modułu analityka obsługi klienta, obok analizy przyczyn źródłowych i raportów.

Jeśli interesuje Państwa sama technika, poza obsługą klienta, nasz artykuł o tym, czym jest analiza sentymentu (po angielsku), omawia podstawy.

Dlaczego analiza sentymentu klientów jest ważna?

Analiza sentymentu klientów ma znaczenie, ponieważ nie da się zapewnić świetnych doświadczeń klienta bez zrozumienia, jak klienci się czują. Pokazuje, jak klienci odbierają produkt lub usługę, w tym otrzymaną obsługę, i pozwala zespołom obsługi klienta wychwycić problemy, zanim urosną. Śledzenie sentymentu w czasie ujawnia negatywne trendy, gdy wciąż jest czas, by je naprawić.

Lepsze zrozumienie tego, co klienci myślą (i czują) o Państwa firmie, pozwala podejmować lepsze decyzje przy planowaniu i dostarczaniu doświadczeń. Wiedząc dokładnie, co podoba się, a co nie podoba klientom w Państwa produkcie i usłudze, będą Państwo mogli:

• Oferować spersonalizowane doświadczenia
• Zapewniać proaktywną obsługę klienta (po angielsku)
• Podejmować lepsze decyzje dotyczące przyszłości produktu i użytkowników
• Zwiększyć zwrot z inwestycji w kampanie prowadzone przez różne działy w Państwa organizacji
• Bezpiecznie dbać o reputację marki i unikać narastania ryzyka

Śledząc sentyment klientów w czasie, mogą Państwo wykrywać negatywne trendy i reagować na nie na czas. To szczególnie ważne, bo pozwala wyprzedzać reklamacje i utrzymywać satysfakcję klientów na najwyższym poziomie.

Gdy zespoły obsługi klienta rozumieją, co klienci czują i myślą, mogą też tworzyć spersonalizowane doświadczenia, tak aby każdy klient otrzymał potrzebną pomoc. W badaniu Zendesk CX Trends 2022 90% konsumentów deklarowało, że jest gotowych wydać więcej w firmach, które personalizują obsługę klienta.

Jak analiza sentymentu poprawia doświadczenia klientów?

Analiza sentymentu poprawia doświadczenia klientów, pokazując trendy i wzorce, które ukrywają standardowe wskaźniki obsługi. Dodaje historię stojącą za liczbą taką jak CSAT, pokazuje, które problemy frustrują klientów od pierwszej wiadomości, i podpowiada konsultantom, kiedy odpowiedź może jeszcze bardziej zdenerwować rozzłoszczonego klienta. Dwóch liderów obsługi klienta opowiedziało nam, jak z niej korzystają.

Craig Stoss, Director of CX Transformation w PartnerHero, mówi, że sentyment klientów musi potwierdzać lub korygować wskaźniki i cele, które zwykle mierzy się w obsłudze klienta:

„Na przykład gdy raportujemy, że nasz wskaźnik satysfakcji klienta (CSAT) wzrósł, wiemy, że CSAT nie jest w pełni dokładny, bo zwykle obejmuje najbardziej zadowolonych i najbardziej zirytowanych klientów, a nie tych pośrodku.

„Jest całkiem możliwe, że gdy zbierzecie sentyment z mediów społecznościowych, komentarzy w recenzjach, danych ze zgłoszeń czy innych źródeł, dowiecie się czegoś, co przeczy wskaźnikom, które oglądacie każdego dnia. To dlatego, że korzystacie z szerszego zbioru danych, bez filtra tego, kto odpowiada na ankiety i konkretne, ukierunkowane pytania”.

Dla Craiga już samo to jest kluczowe dla ich misji, czyli dogłębnego zrozumienia klienta i współpracy z nim przy tworzeniu pozytywnych doświadczeń:

„Sentyment jest ważny dla partnerstwa. Kiedy myślimy o rozmowie o wartości z naszymi klientami, wiemy, że najważniejszy nie jest wskaźnik, tylko historia za nim, to, co na podstawie tej historii zrobimy, by poprawić wskaźnik, i efekt tych działań. Połączenie tego wszystkiego ze wskaźnikiem daje więcej wartości każdej organizacji obsługi klienta”.

Jeśli Państwa CSAT i wyniki oceny jakości opowiadają różne historie, nasz przewodnik ocena jakości a CSAT pokazuje, jak odczytać tę rozbieżność.

Jaakko Jutila, Vice President of Customer Support w Basware, mówi, że stosując analizę sentymentu do pierwszych i kolejnych komentarzy klienta, jego zespół dowiaduje się, jakie konkretne problemy frustrują klienta od samego początku. Te informacje stają się kluczowe przy ustalaniu priorytetów rozwoju produktu: pozwalają usuwać frustrujące funkcje i poprawiać ogólne doświadczenie z produktem.

Analizując sentyment klientów, zespół Jaakko podpowiada konsultantom, czy dana odpowiedź może pogłębić złość klienta, dzięki czemu mogą komunikować się w sposób dopasowany i skuteczny.

Jaakko zauważa też, że jedną z najbardziej oczywistych korzyści jest zapobieganie eskalacjom zgłoszeń:

Jeśli chodzi o eskalacje, warto zobaczyć, jak zespoły obsługi klienta podchodzą do jakości obsługi eskalacji zgłoszeń.

Jakie są rodzaje analizy sentymentu klientów?

W obsłudze klienta wyróżnia się cztery główne rodzaje analizy sentymentu klientów: analizę aspektową, która łączy odczucia z konkretnymi elementami produktu lub usługi; analizę szczegółową, która dokładnie oznacza słowa i emocje; wykrywanie emocji, które odczytuje ton i nastawienie w rozmowach; oraz analizę intencji, która ustala, co klient chce zrobić dalej.

Aspektowa analiza sentymentu klientów

Czym jest:

Aspektowa analiza sentymentu klientów to technika, która pomaga głębiej zrozumieć, co klienci myślą o konkretnych aspektach (lub elementach) Państwa produktów lub usług. Ten rodzaj analizy wykracza poza prostą klasyfikację opinii jako pozytywnych, negatywnych lub neutralnych, bo pozwala ustalić, które konkretne aspekty klientom się podobają, a które nie.

Daje to zespołom obsługi klienta bardziej szczegółowy obraz tego, jak myślą klienci. Na przykład gdy otrzymują Państwo reklamację, analiza aspektowa pokaże dokładnie, z którymi elementami produktu lub usługi klient miał problem, na podstawie słów, jakimi opisuje swoje doświadczenie. Dzięki temu można zidentyfikować i usunąć źródło problemu, zanim sytuacja eskaluje. Ten kolejny krok omawia nasz przewodnik po analizie przyczyn źródłowych.

Jak zacząć:

Aby przeprowadzić aspektową analizę sentymentu, trzeba najpierw ustalić, które główne aspekty (elementy lub funkcje) produktu lub usługi są ważne dla klientów.

Mogą to być konkretne funkcje, cena, łatwość użycia czy obsługa klienta. Jako menedżer obsługi klienta skupią się Państwo zapewne na tej ostatniej. Nie oznacza to jednak, że analizę trzeba prowadzić samodzielnie. Warto wręcz połączyć siły z innymi działami w organizacji.

Gdy aspekty są już ustalone, najczęściej stosuje się techniki uczenia maszynowego (ML) lub przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby przeanalizować duże ilości opinii klientów. Źródłem tych informacji są recenzje klientów, ankiety, posty w mediach społecznościowych i zgłoszenia do obsługi klienta.

Szczegółowa analiza sentymentu klientów

Czym jest:

Proszę sobie wyobrazić, że każde zdanie dzieli się na słowa i klasyfikuje je jako pozytywne, neutralne lub negatywne (po angielsku). Analizując sygnały językowe, takie jak emotikony, interpunkcja, wyrażenia odwracające znaczenie i wzmacniacze, algorytm szczegółowej analizy sentymentu potrafi klasyfikować wiadomości klientów (nawet rozmowy telefoniczne i pliki audio) według etykiet sentymentu, na których został wytrenowany.

Wnioski ze szczegółowej analizy sentymentu pomagają zespołom obsługi klienta ustalać priorytety problemów, usprawniać procesy, dopracowywać odpowiedzi w FAQ i artykuły w bazie wiedzy oraz lepiej dopasowywać odpowiedzi do poszczególnych zapytań klientów.

Jak zacząć:

Do szczegółowej analizy sentymentu potrzebny jest model wytrenowany na dużym zbiorze przykładów tekstu oznaczonych konkretnymi emocjami, takimi jak strach, zadowolenie, wahanie, złość itp. Model ten można następnie stosować do recenzji klientów, komentarzy, e-maili, transkrypcji i ankiet.

Wynikiem jest zwykle seria wyróżnień w tekście, które pokazują różne emocje. Na ich podstawie można w pierwszej kolejności odpowiadać klientom wykazującym silne negatywne emocje, takie jak złość. Można też śledzić emocje w czasie, aby monitorować reakcje klientów na zmianę, na przykład aktualizację funkcji lub zmiany w interfejsie.

Analiza skupiona na wykrywaniu emocji

Czym jest:

Obserwowanie emocji to chyba jeden z najpopularniejszych rodzajów analizy sentymentu klientów, bo jest łatwe w zastosowaniu i nie wymaga konfigurowania skomplikowanych modeli AI.

Polega po prostu na analizie tonu, emocji i nastawienia, które klienci wyrażają, kontaktując się z Państwa firmą przez kanały takie jak e-mail, media społecznościowe, serwisy z recenzjami, ankiety czy czat.

Jaki jest więc cel w tym przypadku? Zrozumieć, co ludzie naprawdę czują wobec obsługi i doświadczeń, jakie zapewniają Państwa konsultanci. Na przykład przeglądanie zgłoszeń pomaga dostrzec negatywne emocje i możliwości poprawy. Można wtedy porozmawiać z konsultantami i wprowadzić lepsze praktyki w sposobie, w jaki komunikują się i rozmawiają z klientami.

Jak zacząć:

Najważniejsze jest zrozumienie, jak czytać te zgłoszenia, wiadomości, posty, recenzje czy transkrypcje.

Na przykład gdy klienci mają negatywne doświadczenie z Państwa zespołem obsługi, często wprost wyrażają frustrację i rozczarowanie, a w razie potrzeby kontaktują się kilka razy. Mogą jednak także używać neutralnego, a nawet pozytywnego języka, wyrażając to niezadowolenie klienta. Właśnie dlatego najlepiej przeprowadzić analizę samodzielnie i uwzględniać kontekst, zwracając szczególną uwagę na subtelne niezadowolenie i wcześniejsze interakcje.

Warto pamiętać: liczą się nie tylko słowa, których używają klienci. Kontekst, gramatyka, interpunkcja, odstępy, emoji, a nawet sygnały niewerbalne pomagają prawidłowo rozpoznać emocje.

Analiza intencji

Czym jest:

Chcą Państwo wiedzieć, co klienci zrobią dalej, albo z grubsza oszacować, kiedy będą gotowi na zakup? Tu przydaje się analiza intencji.

Ta technika pomaga konsultantom zrozumieć intencję lub cel tego, co mówi klient. Konsultanci mogą wtedy udzielać lepszych, bardziej trafnych odpowiedzi na zapytania klientów. Do tego to świetne narzędzie, jeśli chcą Państwo dostarczać dodatkowych informacji zespołom sprzedaży lub produktu.

Jak zacząć:

Intencję rozpoznaje się, opierając się w dużej mierze na kontekście. Klienci mogą nawet używać różnych słów, by wyrazić tę samą intencję. Na przykład klient może zapytać „Czy mogę dostać więcej zdjęć produktu?” albo „Jakie są Państwa zasady zwrotów?”. Za obydwoma pytaniami stoi jakaś forma intencji zakupowej. Jedyny problem: każdy z tych klientów może być na innym etapie cyklu życia. I właśnie tu kontekst pomaga przewidzieć najbardziej prawdopodobną intencję.

Rozumiejąc intencję na każdym etapie, konsultanci mogą udoskonalać odpowiedzi, by nie stracić potencjalnego klienta ani klienta. Jako menedżer mogą Państwo przejrzeć wcześniejsze interakcje konsultantów z klientami, przeanalizować sposób odpowiadania i wprowadzić korekty. Małe zmiany mogą poprawić odsetek spraw rozwiązanych przy pierwszej odpowiedzi, produktywność konsultantów (po angielsku) i poziom satysfakcji klientów (po angielsku).

Jak klasyfikować wiadomości klientów jako zadowolone, neutralne lub niezadowolone?

Wiadomość klienta klasyfikuje się, czytając razem słowa, kontekst i historię kontaktu, a następnie nadając jej jedną etykietę: zadowolony, neutralny lub niezadowolony. Same słowa wprowadzają w błąd, bo niezadowoleni klienci często piszą uprzejmie. Proszę zwracać uwagę na ponowne kontakty, ponaglenia i to, o co klient prosi dalej, i oznaczać całą rozmowę, a nie jedno zdanie.

Oto przykład poglądowy: trzy wiadomości do obsługi klienta i to, jak oznaczyłby je recenzent:

Trzeci wiersz to ten, który narzędzia oparte na słowach kluczowych zwykle przeoczają. To problem „neutralnego, a nawet pozytywnego języka” z sekcji o wykrywaniu emocji powyżej i powód, dla którego kontekst znaczy więcej niż jakiekolwiek pojedyncze słowo.

Jak Kaizo mierzy sentyment klientów i empatię?

Kaizo ocenia sentyment klientów i empatię konsultantów w 100% rozmów z obsługi klienta, w każdej wiadomości, a nie na próbce. Menedżerowie mogą filtrować rozmowy o negatywnym przebiegu, sprawdzać, jak odpowiadali konsultanci, i oceniać, czy wykazali się wystarczającą empatią. Frustracja staje się wtedy trendem, na który można zareagować, a nie rezygnacją klienta.

W Kaizo mogą Państwo wykorzystać zgłoszenia, aby analizować sentyment klientów, sprawdzać, jak konsultanci odpowiadają na zgłoszenia, oceniać, czy wykazali się wystarczającą empatią, i nie tylko.

Wskaźnik Customer Sentiment w Kaizo to cenne narzędzie do oceny satysfakcji klientów i poprawy jakości obsługi. Daje wgląd w ogólne doświadczenie klienta i pomaga wskazać miejsca, w których coś mogło pójść nie tak.

W przeciwieństwie do tradycyjnych miar, takich jak CSAT, ten wskaźnik wykracza poza powierzchowne oceny i wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do analizy sentymentu stojącego za interakcjami z klientami.

Wykrywając negatywny sentyment na wczesnym etapie, umożliwia proaktywne rozpoznawanie problemów i szybkie działanie, aby odpowiedzieć na obawy klientów i zapewnić ich satysfakcję. Wskaźnik pokazuje też mocne strony konsultantów i ich potrzeby szkoleniowe, co pozwala na ukierunkowany coaching i lepsze wyniki.

Wskaźnik Empathy Score w Kaizo służy do oceny i pomiaru poziomu empatii, jaką konsultanci okazują podczas interakcji. Profesjonalne, empatyczne i pozytywne podejście jest dla konsultantów kluczowe, nawet w trudnych sytuacjach.

Empathy Score, oparty na AI, zapewnia obiektywne pomiary empatii i spójne oceny w różnych interakcjach i u różnych konsultantów. Generuje wnioski oparte na danych, analizując wzorce językowe, sentyment i ton, dzięki czemu zespół QA może wskazać mocne strony i obszary, w których potrzebne może być dodatkowe szkolenie. Konsultanci otrzymują informację zwrotną na podstawie swoich wyników empatii, co pomaga im rozwijać umiejętności. O tym, jak sentyment wpisuje się w kartę oceny, piszemy w artykule o ocenie sentymentu w kontroli jakości (po angielsku).

To właśnie w tej pętli informacji zwrotnej widać oszczędność czasu. EverHelp (case study po angielsku), firma BPO zatrudniająca ponad 400 specjalistów obsługi klienta, generuje w Kaizo karty coachingowe dla każdego konsultanta na podstawie jego własnych rozmów, a czas przygotowania do coachingu spadł o 75% w szesnastu domenach.

Proszę sprawdzić to na własnych rozmowach. Ocenimy sentyment na próbce Państwa rozmów i pokażemy wzorce. Umów demo.

Jak zacząć analizę sentymentu w obsłudze klienta?

Proszę zacząć od archiwalnych zgłoszeń. Wystarczy wybrać rozmowy, które były trudne lub trwały dłużej niż zwykle, wybrać jeden lub dwa rodzaje analizy sentymentu i szukać wzorców w tym, jak czuli się klienci i jak odpowiadali konsultanci. Połączenie analizy emocji i intencji to najłatwiejszy pierwszy krok, bo korzysta z danych, które Państwo już mają.

Jeśli mają Państwo zapamiętać teraz jedną rzecz, to tę, że poprawa doświadczeń klientów (po angielsku) oznacza pomaganie konsultantom w rozwoju. Jednak to, które umiejętności miękkie lub twarde wymagają rozwoju, można zrozumieć tylko, przyglądając się ich interakcjom z klientami.

Do tego dochodzi druga część: zrozumienie sentymentu, potrzeb i problemów klientów, aby lepiej dopasować przyszłe interakcje.

Aby dobrze uchwycić sentyment klientów (a przy okazji wyniki konsultantów), proszę zacząć od analizy archiwalnych zgłoszeń. Warto wybrać zgłoszenia, które były trudne lub których zamknięcie trwało dłużej niż zwykle. Potem to Państwo decydują, jakiego rodzaju analizy sentymentu użyć.

Można przeprowadzić wszystkie cztery rodzaje analizy sentymentu klientów, ale to nie jest dobre rozwiązanie, jeśli zależy Państwu na szybkich wynikach. Zalecamy, by na początek połączyć analizę emocji i intencji, bo są łatwiejsze we wdrożeniu i wymagają zasobów, które już Państwo mają, takich jak dostęp do zgłoszeń, recenzji klientów czy ankiet.

Kiedy analiza sentymentu klientów nie jest właściwym narzędziem?

Analiza sentymentu klientów nie jest właściwym narzędziem, gdy opinii jest za mało, by pokazać wzorzec, albo gdy trzeba sprawdzić, czy konsultant postąpił zgodnie z procedurą. Zespół, który obsługuje kilka zgłoszeń tygodniowo, dowie się więcej, czytając każde z nich. Sentyment mówi, jak czuł się klient, a nie czy odpowiedź była poprawna.

Kilka uczciwych ograniczeń, o których warto pamiętać:

• Mały wolumen. Przy kilkudziesięciu rozmowach tygodniowo lepiej czytać je samodzielnie. Automatyczna analiza sentymentu niewiele wnosi, gdy widać każde zgłoszenie.
• Uprzejme niezadowolenie. Klienci mogą używać neutralnych, a nawet pozytywnych słów, będąc niezadowoleni, więc etykieta sentymentu bez kontekstu może wprowadzać w błąd.
• Poprawność i zgodność. Zadowolony klient mógł mimo to otrzymać błędną odpowiedź. To sprawdza karta oceny jakości, a nie sentyment.
• Brak planu działania. Dane o sentymencie opłacają się tylko wtedy, gdy ktoś odpowiada za dalsze kroki: coaching, poprawkę w produkcie albo zmianę procesu.

Gdy będą Państwo gotowi połączyć sentyment z analizą przyczyn źródłowych i raportami, proszę zacząć od modułu analityka obsługi klienta w Kaizo albo umówić demo, aby zobaczyć to na własnych zgłoszeniach.

Najczęściej zadawane pytania

Jaki jest przykład analizy sentymentu klientów?

Lider zespołu obsługi klienta przegląda zgłoszenia z poprzedniego miesiąca i oznacza każde jako zadowolone, neutralne lub niezadowolone. Wiadomość taka jak „Dziękuję. Pytam o mój zwrot pieniędzy już trzeci raz” zostaje oznaczona jako niezadowolona mimo uprzejmego tonu, bo to ponowny kontakt. Pogrupowanie etykiet według tematów pokazuje, które problemy najbardziej frustrują klientów.

Z jakich źródeł danych korzysta analiza sentymentu klientów?

Z każdego miejsca, w którym klienci wypowiadają się własnymi słowami: zgłoszeń, rozmów na czacie, e-maili, ankiet, recenzji online, postów w mediach społecznościowych i transkrypcji. Szerszy zbiór źródeł daje pełniejszy obraz, bo odpowiedzi w ankietach pochodzą tylko od klientów, którzy zdecydują się odpowiedzieć.

Czy analiza sentymentu klientów to to samo co CSAT?

Nie. CSAT to ocena, którą klienci wystawiają, odpowiadając na ankietę, i zwykle obejmuje najbardziej zadowolonych i najbardziej zirytowanych klientów. Analiza sentymentu klientów czyta same rozmowy, więc obejmuje też klientów pośrodku, którzy nigdy nie odpowiadają na ankiety.

Czy analiza sentymentu może zapobiegać eskalacjom?

Może pomóc. Gdy negatywny sentyment zostanie wykryty na wczesnym etapie rozmowy, menedżer lub konsultant może zareagować, póki sprawę da się jeszcze uratować. Zespół obsługi klienta w Basware wykorzystuje sentyment, aby podpowiadać konsultantom, kiedy dana odpowiedź może jeszcze bardziej zdenerwować rozzłoszczonego klienta.

Od którego rodzaju analizy sentymentu klientów zacząć?

Od połączenia wykrywania emocji i analizy intencji. Oba są łatwiejsze we wdrożeniu niż analiza aspektowa czy szczegółowa i oba korzystają z zasobów, które już Państwo mają, takich jak zgłoszenia, recenzje klientów i ankiety.

Jak analiza sentymentu pomaga w coachingu konsultantów?

Sentyment pokazuje, jak klienci czuli się w rozmowach z każdym konsultantem, a ocena empatii pokazuje, jak konsultant odpowiedział. Razem wskazują konkretne rozmowy do omówienia na coachingu, dzięki czemu informacja zwrotna opiera się na dowodach, a nie na ogólnym wrażeniu.

Powiązane artykuły

• Czym jest analiza sentymentu? (po angielsku)
• Czym jest conversation intelligence? (po angielsku)
• Czym jest analityka rozmów? (po angielsku)
• Oprogramowanie conversation intelligence: przewodnik dla kupujących (po angielsku)
• Wskaźniki AI w obsłudze klienta, które naprawdę się liczą