客户体验“情感牌”怎么打？斯图飞腾Stratifyd情感分析来助力

在激烈的市场竞争环境下，企业必须利用所有可用的数据来对客户有充分了解才能保持长久竞争优势。但是客户情感捉摸不透，客户需求千变万化，想要了解客户并非易事。此种情形下， 与客户建立“情感连接”才是拉近相互距离的最强催化剂。

情感分析作为一种通过文本分析偏好的手段，应用越来越广泛。情感分析可以帮助企业了解客户的情感倾向，深层挖掘客户需求，提升客户体验（CX）。

正所谓打好客户“情感牌”，客源自然来。

什么是情感分析？

从理论上讲， 情感分析是对客户的观点、态度、意见、情绪进行研究，以了解其对公司、产品和服务的态度。 传统的情感分析是基于字典和规则的算法这些简单方法完成。

人类互动和语言学的复杂性意味着经过预训练的模型通常无法接近人类的理解水平。在模型严格规则的筛选下可能会导致分数降低或者重要信号丢失。这些模型还面临讽刺、否定和单词歧义之类的语言障碍，甚至会让最会说话的类人机器人犯错误。

换一个角度来看，利用自然语言处理（NLP）技术进行情感分析可以更加准确地预测和分析客户意图。 敏捷AI驱动的新一代情感分析平台 （如Stratifyd）搭载了NLP、机器学习（ML）、情感分析、话题预测模型等AI底层技术，可以全面分析来自调研问卷、电商评论、社交媒体、CRM等多个数据源的结构化与非结构化数据，打破传统情感分析的壁垒，增强企业对客户需求的理解，为企业科学决策提供可执行的商业见解。

有了情感分析，企业可以快速识别紧要解决的问题，制定最佳策略来修复/解决问题，满足客户需求，从而提升客户体验。从各个角度分析客户的情感对于提升客户体验起着至关重要的作用。

为什么情感分析对客户体验如此重要？

在“顾客至上，体验致胜”的时代，情感分析是实现品牌差异化的关键 。情感分析将碎片化的体验无缝整合，为企业提供完整的客户体验视图，帮助企业更好地理解客户的情感意图，了解客户对品牌、产品或服务的观点态度或需求痛点。所以，情感分析应当纳入企业战略发展的重点。

以下是企业需要加强情感分析投资的两点原因：

改进NPS指标

净推荐值（NPS）是用于衡量和评估客户体验的客户忠诚度分析指标。它通过一个10分制原则根据客户向其他人推荐企业产品或服务的可能性将客户分为推荐者、被动者和贬损者。尽管NPS可以一目了然地呈现一个客户的忠诚度，但它无法深入探知客户体验的真实健康状况。

许多企业把NPS作为衡量客户体验成功与否的关键指标。但是，单纯依赖NPS一个指标无法有效地预测客户未来的忠诚度或从公司购买更多产品的意愿。情感分析可以进一步完善NPS指标。通过分析调研反馈，企业可以深入了解客户推荐或贬损公司产品/服务的原因。

Stratifyd这样的情感分析解决方案通过应用话题预测模型将客户反馈分类贴标，分析市场流行话题，为企业决策者提供可执行的商业见解。企业可以在业务运营中广泛推行激发客户积极情感的营销策略，把贬损者转化为推荐者。

弥补调研的不足

情感分析并不是独立地去分析净推荐值（NPS）、客户满意度（CSAT）、客户费力度（CES）、社交评论等信息，而是将各个数据源的结构化和非结构化数据统一整合分析。它已经远远超越了调研分析的范围，为企业提供更清晰、完整的客户体验视图。复杂的情感分析工具（如文本分析）利用NLP、ML和话题预测模型，帮助企业分门别类地梳理客户互动信息中的各种线索，找寻影响客户体验的因素和提升方式。通过情感分析，企业可以发现当下流行的热议话题和趋势走向，优先解决讨论度较高的棘手问题并及时修复，让客户体验迈上新台阶。

情感分析不仅可以帮助企业提升客户体验，还能提高跨部门的运营效率。情感分析如此重要，它在业务运营中是如何发挥价值的呢？

下篇文章我们将以案例形式为大家介绍情感分析在客户需求偏好洞察方面的实际应用。关注Stratifyd微信公众号，更多精彩不要错过~

体验Stratifyd

Stratifyd提供敏捷AI驱动的体验分析平台，简化文本、语音分析流程，帮助企业更好地了解客户，读懂客户心声，提升客户体验。 企业使用Stratifyd语音分析功能的一种方式是建立AI模型，根据客户说话的语速节奏、话题权重、能量水平等多个指标来判断对其产品或服务的兴趣。

您也可以使用Stratifyd情感分析解决方案去探寻未知的业务洞察，挖掘业绩增长发力点，制定最贴合自身需求的营销策略。

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