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Die meisten wertvollen Erkenntnisse stammen aus qualitativen oder textuellen Daten. Das Feedback, das Kunden in ihren eigenen Worten geben, ist der Heureka-Moment für die Innovation Ihrer Geschäftsstrategie.
Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass Textfeedback schwer zu analysieren ist. Die meisten Datenanalyseprogramme sind für die Analyse numerischer oder quantitativer Daten konzipiert.
Wie können Sie also wörtliche Antworten sinnvoll auswerten?
Künstliche Intelligenz wie Sentiment Analytics kann Ihnen helfen, das Problem zu lösen.
Dem Feedback, den Bewertungen oder Kommentaren, die Kunden für Ihre Marke hinterlassen, liegen einige Emotionen zugrunde. Mithilfe von KI für die Wortlaut Analyse können Sie Schlüsselwörter extrahieren, die mit der Kundenerfahrung in Verbindung stehen, Emotionen und kognitive Reaktionen über alle Berührungspunkte hinweg identifizieren und so einen kundenorientierten Rahmen schaffen.
Nach einer positiven Erfahrung kaufen 85 % der Kunden mehr bei einer Marke.
Ein negatives Erlebnis führt dazu, dass 70 % der Kunden weniger kaufen.
Nach einem positiven Erlebnis geben die Kunden wahrscheinlich 140 % mehr für Ihre Marke aus.
Einblicke in die Emotionen der Kunden gegenüber Ihrer Marke können einen entscheidenden Unterschied machen und Ihnen helfen, bessere CX-Entscheidungen zu treffen, um die Loyalität zu stärken und den Umsatz zu steigern.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Sentiment Analytics liest das Kundenfeedback und erkennt Emotionen anhand der verwendeten Sprache. Die KI nutzt NLP und Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Emotionen der Kunden in positiv, neutral oder negativ zu unterteilen.
In Kombination mit CSAT-, NPS- oder CES-Umfragen kann KI Wortlaute und Emotionen erfassen, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihre kurz- und langfristigen Strategien zur Kundenbindung prägen.
Sie kann eine große Menge an Feedback in Echtzeit analysieren, um zu erkennen, welcher Kunde mehr Aufmerksamkeit benötigt und wer zufrieden ist.
Mithilfe von KI können Sie vorhersagen, ob Kunden zufrieden sind oder Beschwerden haben.
Unabhängig von Ihren Zielkunden können Sie mit Hilfe der Stimmungsanalyse die Herzen Ihrer Kunden erobern.
Vorteile des Einsatzes von KI für die Feedback-Analyse:
Kunden erinnern sich daran, wie sie sich bei Ihnen fühlen:
Wenn Sie Ihren Kunden positive Erinnerungen bieten wollen, müssen Sie die Ursache für ihre Bedenken ermitteln.
Nutzen Sie KI, um zu verstehen, was die Ursache des Problems ist. Mit Sentiment Analytics können Sie wiederkehrende Themen und Schlüsselwörter aus dem Kundenfeedback aufspüren, die aufzeigen, was Ihre Kunden am meisten stört.
Segmentieren Sie diese Kunden und setzen Sie sich mit ihnen in Verbindung, um ihre Anliegen besser zu verstehen. Generieren Sie Erkenntnisse, um entscheidende Maßnahmen zu ergreifen, herausragende Erlebnisse zu bieten und Ihre Kundenbeziehungen zu verbessern.
Entdecken Sie, was fehlt:
Kunden können Ihnen selbst sagen, was sie sich wünschen und wo Sie versagen. Oft sind die Berührungspunkte, von denen Marken erwarten, dass sie CX beeinflussen, nicht die, die den Kunden wirklich wichtig sind.
KI kann zeigen, was Kunden von Ihrem Unternehmen erwarten, wo sie Hilfe brauchen und was Sie versäumen. Mithilfe von Sentiment-Analysen können Sie die Schmerzpunkte erkennen und sie als Chance für Verbesserungen nutzen.
Ganz gleich, ob es sich um einen Aspekt des Produkts oder der Customer Journey handelt, decken Sie die dringenden Probleme und Faktoren auf, die für Kunden entscheidend sind, um sie zu priorisieren.
Glücklich! Traurig! Verärgert! Zufrieden!
Erfassen Sie die Kundenwahrnehmung der Marke:
Der Ruf einer Marke ist entscheidend für die Gewinnung neuer Kunden – 95 % der Käufer lesen vor dem Kauf Kundenrezensionen.
Mit Sentiment-Analysen können Sie in Echtzeit erfassen, wie die Kunden denken. Durch die Verfolgung positiver und negativer Erwähnungen Ihrer Marke können Sie feststellen, was die Einstellung der Kunden zu Ihrer Marke beeinflusst.
Die Erfassung der Kundenstimmung in Echtzeit ist der Schlüssel zur Verbesserung des Markenrufs.
Die Emotionen der Kunden werden sich im Laufe der Zeit wahrscheinlich verflüchtigen, und sie könnten zu anderen Marken wechseln. Erfassen Sie Kundenrezensionen und leiten Sie sie an das zuständige Team weiter, damit dieses das Problem proaktiv lösen kann.
Marken, die mindestens 25 % der Zeit auf Kundenrezensionen antworten, erzielen wahrscheinlich 35 % mehr Umsatz.
Steigern Sie Ihren ROI mit innovativen Strategien:
Durch die Analyse von Kundenfeedback können Sie intelligente Erkenntnisse gewinnen, um innovative Marketingstrategien zu entwickeln, die Ihre Zielgruppe ansprechen.
Marken können personalisierte Kampagnen entwerfen, indem sie ihren Kundenstamm mithilfe von NPS und qualitativem Feedback segmentieren. So können Sie erkennen, ob die „zufriedenen“ Kunden begeistert sind. Oft sind die Kunden, die hohe Zufriedenheitswerte vergeben, ablenkung gefährdet. Die Erkenntnisse, die Sie durch die Analyse des Kundenfeedbacks gewinnen, können Sie auf die Gefahr von Verlusten in solchen Szenarien aufmerksam machen.
Sie können personalisierte Kampagnen und Dienstleistungen entwerfen, die den Kunden einen besseren Nutzen bringen.
Beseitigen Sie, was CX schadet:
Der ultimative Vorteil des Einsatzes von KI für die wörtliche Analyse besteht darin, eine Krise zu verhindern, indem Maßnahmen priorisiert werden, die eine außergewöhnliche Kundenerfahrung bieten.
Sie können die Emotionen der Kunden analysieren, um die Faktoren zu ermitteln, die die Unzufriedenheit der Kunden verursachen. Die Stimmungsanalyse von Umfrageantworten kann Ihnen helfen, zu verstehen, was die Kunden frustriert oder was sie erfreut.
Ob es sich nun um eine bestimmte Marketingkampagne oder einen Zahlungsvorgang handelt, Sie können zum richtigen Zeitpunkt entscheidende Maßnahmen ergreifen und eingreifen.
Zusammenfassend;
Jede Kundenreaktion oder jedes Kundenfeedback ist eine Goldgrube, um das Unternehmenswachstum zu beschleunigen. Marken können nun KI nutzen, um jeden Aspekt der Kundenerfahrung in Echtzeit zu überwachen und umgehend effektive Lösungen anzubieten.
Glücklich – Neutral – Traurig: Bleiben Sie immer auf dem Laufenden, was Ihre Kunden über Ihre Marke denken.
Wie wäre es, wenn Sie sich mit unserem Team für eine kostenlose Beratung in Verbindung setzen.
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Take a guided tour of our platform with our on-demand survey demos. Explore our survey platform in short videos.
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4. LIKERT SCALE QUESTIONS
The Likert scale is a 5- or 7-point scale used to assess a respondent’s level of agreement with a statement or the intensity of their reaction to something.
The scale grows symmetrically, with the median number (e.g., a ‚3‘ on a 5-point scale) representing a point of neutrality, the lowest number (always a ‚1‘) representing an extreme opinion, and the highest number (e.g., a ‚5‘ on a 5-point scale) representing the opposing extreme position.
Likert-type question examples:
1 – Strongly disagree
2 – Somewhat disagree
3 – Neither agree nor disagree
4 – Somewhat agree
5 – Strongly agree
1 – Very dissatisfied
2 – Somewhat dissatisfied
3 – Slightly dissatisfied
4 – Neither satisfied nor dissatisfied
5 – Slightly satisfied
6 – Somewhat satisfied
7 – Very satisfied
When should we utilize Likert scale questions?
Because the responses are provided in a set sequence, Likert-type questions are also known as ordinal questions. Likert scale questions, like other multiple-choice questions, are useful when we already know what our clients are thinking. For example, if our open-ended questions reveal a complaint about a recent modification to your ordering procedure, we may utilize a Likert scale question to evaluate how the average user felt about the change.
5. RATING-SCALE QUESTIONS
Rating scale questions have responses that correspond to a number scale (such as rating customer support on a scale of 1-5, or likelihood to recommend a product from 0 to 10).
Rating questions include the following:
When should we utilize rating questions?
A rating question is the way to go whenever we want to offer a numerical value to our survey and/or examine and compare patterns.
A common rating question is used to calculate Net Promoter Score® (NPS): the question asks consumers to assess their probability of suggesting items or services to their friends or colleagues, and the findings allow us to look at the results historically to see if we’re improving or worsening. Customer satisfaction surveys and product reviews (such as Amazon’s five-star product ratings) also employ rating questions.
6. ‘YES’ OR ‘NO’ QUESTIONS
These are easy questions that demand a simple ‚yes‘ or ’no‘ response.
Yes/No questions include the following:
When should we use ‚yes‘ or ’no‘ questions?
WORDINGS OF QUESTION
The words and phrases used in a question are crucial in conveying the meaning and aim of the question to the respondent and ensuring that all respondents read the question in the same manner. Even little language adjustments can have a significant impact on the responses individuals offer.
A large amount of study has been conducted to assess the impact of different ways of asking questions and how to minimize disparities in how respondents understand what is being asked. The challenges surrounding question phrasing are extensive and cannot be completely addressed in this small space, but here are a few key points to consider:
To begin, it is critical to ask clear and detailed questions that each respondent will be able to answer. If a question is open-ended, responders should be aware that they can react on their own terms and what sort of response they should offer (an issue or problem, a month, number of days, etc.). Closed-ended questions should allow for all acceptable replies (i.e., the list of alternatives should be exhaustive), and the response categories should not overlap (i.e., response options should be mutually exclusive).
It’s also a good idea to limit yourself to one question at a time. Questions that ask respondents to evaluate more than one concept (known as double-barreled questions) – such as „How much confidence do you have in President Obama to handle domestic and foreign policy?“ – are difficult for respondents to answer and frequently result in difficult-to-interpret responses. It would be more effective in this case to ask two separate questions, one about domestic policy and one about foreign policy.
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