การวิเคราะห์ความคิดเห็นคืออะไร

คนผมหยักศกนั่งอยู่ที่โต๊ะกลมกำลังทำงานบนแล็ปท็อป โดยสวมเสื้อเชิ้ตสีเทาและชุดเอี๊ยมสีเหลือง

ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เปลี่ยนโซลูชันและกระบวนการของตนให้กลายเป็นระบบดิจิทัล พวกเขายังพบว่ามีความจำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อให้ประสบความสำเร็จ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เปลี่ยนวิธีในการทำความเข้าใจลูกค้า

แต่ไม่ใช่แค่เพียงการจัดทำแบบสำรวจความคิดเห็นของลูกค้าแบบง่ายๆ เท่านั้น คุณต้องมีส่วนร่วมอย่างจริงจังในการสนทนาเกี่ยวกับความรู้สึกที่ฐานลูกค้ามีต่อแบรนด์ของคุณ และการวิเคราะห์ความคิดเห็นถือเป็นกุญแจสำคัญในการค้นหาคำตอบ

Dynamics 365 ช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าของคุณ

ประเมินความคิดเห็นของลูกค้าที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์ของคุณ ทั้งในแง่บวก เป็นกลาง หรือแง่ลบ ด้วย Dynamics 365 Customer Insights ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าระดับองค์กรที่จะช่วยปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า และมาพร้อมข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน

ลองใช้ฟรี

การกำหนดการวิเคราะห์ความคิดเห็น

การวิเคราะห์ความคิดเห็น ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าการขุดค้นความคิดเห็นหรือปัญญาประดิษฐ์ด้านอารมณ์ คือเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้กำหนดว่าเนื้อหาส่วนหนึ่งเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูด วิธีการพูด และความหมายจริง ทั้งจากมุมมองของบุคคลและมุมมองของสาธารณชน โดยการวิเคราะห์ข้อความและสถิติ

ภายใต้การขุดค้นข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นมักใช้เพื่อระบุความเห็นจากลูกค้าในเอกสารคำติชมและช่องทางต่างๆ เช่น รีวิว แบบสำรวจ บทความบนเว็บ และโซเชียลมีเดีย เมื่อภาษามีการพัฒนาขึ้น การเข้าใจจุดประสงค์ผ่านช่องทางต่างๆ เหล่านี้อาจกลายเป็นเรื่องท้าทายมากขึ้น และการใช้คำนิยามในพจนานุกรมอาจทำให้การอ่านผลไม่ถูกต้อง

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นตามอัลกอริทึมที่ปรับตามความเห็นจากลูกค้า คุณจะสามารถทราบได้ถึงอะไรที่จำเป็นสำหรับลูกค้าและลูกค้าต้องการอะไรจากผลิตภัณฑ์ บริการ หรือโซลูชันของคุณ และดูว่าความคิดเห็นของพวกเขามีแนวโน้มหรือเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

ตามแง่มุม—กำหนดสิ่งที่ลูกค้าของคุณกำลังพูดถึงเป็นพิเศษ เช่น ราคาสินค้าในรีวิวออนไลน์ ตลอดจนความคิดเห็นของลูกค้าแต่ละราย
การจับอารมณ์ความรู้สึก—รับรู้อารมณ์ต่างๆ ด้วยการเชื่อมโยงคำบางคำกับความรู้สึกใดความรู้สึกหนึ่งโดยเฉพาะ
ละเอียด—วิเคราะห์ความคิดเห็นตามหมวดหมู่ของขั้วอารมณ์ (บวกมาก บวก เป็นกลาง ลบ หรือลบมาก) เพื่อช่วยระบุความคิดเห็นของลูกค้าในระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้น
เจตนา—ระบุเจตนาของลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณเข้าใจว่าพวกเขากำลังทำการซื้อหรือค้นหาข้อมูลอยู่หรือไม่ และคุณจะต้องติดตามและกำหนดเป้าหมายในภายหลังหรือไม่

การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้งานอย่างไร

โดยทั่วไปแล้ว ธุรกิจใช้แบบสอบถามและแบบสำรวจเพื่อประเมินความคิดเห็นของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แบบสำรวจ Net Promoter Score (NPS) จะรวบรวมและประเมินข้อมูลที่จำเป็นในการวัดความเต็มใจของลูกค้าที่จะแนะนำธุรกิจ แม้ว่าจะมีคุณค่า แต่ก็ขาดความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าผ่านช่องทางดิจิทัลของคุณ เช่น เมื่อทำการซื้อสินค้า

แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถอุดช่องว่างนั้นได้

ในการตรวจสอบ ระบุ และดึงความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าออกจากข้อความ การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถช่วยเปิดเผยความหมายที่ซ่อนอยู่ในความคิดเห็นแต่ละรายการ การกดถูกใจในโซเชียลมีเดีย ไอเดีย การร้องเรียน และการสอบถาม รวมไปถึงช่วยให้คุณพร้อมตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของลูกค้าของคุณ

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมแล้ว คุณจะได้รับสรุปการตอบสนองของลูกค้าแต่ละราย รวมถึงคำติชมเพิ่มเติมอื่นๆ ที่อาจช่วยสร้างการรับรู้ของสาธารณชนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือธุรกิจของคุณได้ เมื่อข้อมูลนี้ถูกจัดอยู่ในระดับความคิดเห็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ คุณจะสามารถมองเห็นสิ่งที่ผลักดันให้ลูกค้าพูดคำกล่าวเหล่านั้นได้ ซึ่งจะเผยให้เห็นความคิดที่อธิบายความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะเจาะจง

ความคิดเห็นเหล่านี้จะถูกจัดประเภทเป็นแบบโดยตรง ("ผลิตภัณฑ์นี้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดที่ฉันเคยใช้!") หรือแบบเปรียบเทียบ ("ผลิตภัณฑ์ A รวมเข้ากับองค์กรของฉันได้ดีกว่าผลิตภัณฑ์ B") แม้ว่าข้อมูลเหล่านี้มักจะตีความได้ง่าย แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบด้วยว่าบางเรื่องอาจต้องมีการพิจารณาเพิ่มเติม การจัดประเภท เช่น โดยนัย ("ธุรกิจรู้ว่าต้องทำอะไรเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์นี้") และโดยชัดเจน ("ฟีเจอร์ A ใช้งานง่าย") เช่นเดียวกับลำดับคำที่เป็นเชิงบวกแต่มีคำเชิงลบอยู่ด้วย อาจทำให้วิเคราะห์ได้ยากและอาจต้องมีการตรวจสอบด้วยตนเองหรือปรับเปลี่ยนโมเดลความคิดเห็นของคุณ

แต่เมื่อคุณค้นพบคำสำคัญและวลีที่บอกถึงความรู้สึกของผู้อื่นที่มีต่อคุณแล้ว คำเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณวางแผนการดำเนินการครั้งต่อไปขององค์กรได้ แต่ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจก่อนว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

ทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้เทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อกลั่นกรองคำพูดของลูกค้าทั้งหมดให้เป็นรายการเดียวที่สามารถดำเนินการได้ กระบวนการวิเคราะห์ความคิดเห็นมีสี่ขั้นตอน ดังนี้:

การแบ่งข้อความออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ ได้แก่ ประโยค วลี โทเค็น และประเภทของคำต่างๆ
การระบุแต่ละวลีและองค์ประกอบ
การกำหนดคะแนนความคิดเห็นให้กับแต่ละวลีด้วยคะแนนบวกหรือลบ
การรวมคะแนนสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นในขั้นสุดท้าย

คุณและทีมของคุณสามารถสร้างไลบรารีความคิดเห็นได้ โดยการจดจำคำและวลีอธิบายเพื่อกำหนดน้ำหนักความคิดเห็น ผ่านการให้คะแนนด้วยตนเอง ทีมของคุณจะตัดสินใจว่าแต่ละคำควรมีความมีน้ำหนักเพียงใด จากนั้นจึงให้คะแนนขั้วอารมณ์ของวลีที่สอดคล้องกัน โดยระบุว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง โปรแกรมการวิเคราะห์ความคิดเห็นหลายภาษาจะต้องรักษาไลบรารีเฉพาะสำหรับแต่ละภาษาที่รองรับผ่านการให้คะแนนที่สอดคล้องกัน วลีใหม่ และการลบคำที่ไม่เกี่ยวข้อง

การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถกลั่นกรองวิธีการเหล่านี้ออกเป็นสามประเภทที่แตกต่างกัน:

อัตโนมัติ

การผสมผสานระหว่างสถิติ NLP และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุความคิดเห็น ระบบได้รับการฝึกให้เชื่อมโยงข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออกที่สอดคล้องกัน นั่นก็คือข้อความของลูกค้าที่มีขั้วอารมณ์ เครื่องจะถูกจัดประเภทด้วยข้อมูลขาเข้าและสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามกาลเวลาเมื่อได้รับการฝึก ซึ่งสามารถทดสอบกับข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อให้การคาดการณ์ที่ดียิ่งขึ้น

ตามกฎ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาที่สุดจะใช้พจนานุกรมและศัพท์เฉพาะเพื่อสำรวจคำและวลีและระบุความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง แนวทางประเภทนี้ใช้ได้ดีกับความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาและชัดเจน แม้ว่าระบบนี้จะรวดเร็วและใช้งานง่าย แต่ก็ไม่ค่อยคำนึงถึงวิธีการรวมคำเป็นลำดับสักเท่าไร ทีมจำเป็นต้องเพิ่มกฎสำหรับความคิดเห็นเชิงเปรียบเทียบ เนื่องจากแนวทางนี้ไม่สามารถเข้าใจความคิดเห็นโดยนัยได้อย่างง่ายดาย

ไฮบริด

การรวมระบบที่ทำงานตามกฎและระบบอัตโนมัติเข้าด้วยกันหมายความว่าคุณสามารถได้รับความแม่นยำและความถูกต้องที่จำเป็นในการเข้าใจลูกค้าของคุณได้อย่างแท้จริง นี่คือระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เนื่องจากมีข้อมูลด้านอารมณ์ที่รวบรวมจากศัพท์เฉพาะ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามกาลเวลา

การวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์อย่างไร

ในขณะที่โซเชียลมีเดียให้คุณเห็นคร่าวๆ ว่าผู้คนพูดถึงแบรนด์ของคุณทางออนไลน์อย่างไร แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะช่วยให้ทราบได้ทันทีว่าสาธารณชนรับรู้ถึงแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร แม้ว่าการรีทวีตหลายครั้งบน Twitter อาจดูเป็นเชิงบวก แต่หากคุณสังเกตว่าจำนวนกดถูกใจนั้นลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับความคิดเห็นเชิงลบ คุณจะสรุปได้ว่านั่นเป็นการโต้ตอบที่ได้ผลไม่ดีนัก

การวิเคราะห์ความคิดเห็นยังสามารถช่วยให้บริษัทของคุณแยกข้อมูลอันล้ำค่าของลูกค้าจากแหล่งข้อมูลภายในได้ ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบสำเนาบทสนทนาจากการแชทออนไลน์ของลูกค้ากับกับตัวแทนฝ่ายบริการและสนับสนุน จะทำให้บริษัทของคุณทราบถึงปัญหาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความปลอดภัย และการรับประกันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ประโยชน์อื่นๆ ของการวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

ทำหน้าที่เป็นจุดสำคัญในการระบุอารมณ์ที่มีต่อหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งเพื่อให้ทีมของคุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ในหลายกลุ่มธุรกิจและโครงการวิจัยต่างๆ
ประหยัดเวลาและความพยายามในทีมของคุณ เนื่องจากกระบวนการดึงความคิดเห็นเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยสมบูรณ์
การใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบปรับตัว ซึ่งช่วยให้ทีมของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ แก้ไขปัญหา และรีเฟรชการคาดคะเนได้อย่างสม่ำเสมอ
การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากอย่างรวดเร็วสำหรับการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

ประโยชน์เหล่านี้ทั้งหมดช่วยให้ทีมของคุณมีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังคิดและวิธีการตอบสนองอย่างเหมาะสม จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถแนะนำทีมภายใน เช่น ทีมฝ่ายบริการลูกค้า เพื่อช่วยปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้ หรือทีมการตลาดและทีมที่ต้องติดต่อกับลูกค้า เพื่อเข้าถึงกลุ่มลูกค้าตามความคิดเห็นด้วยความพยายามด้านการขาย การตลาด และการสนับสนุนที่กำหนดเป้าหมาย

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความคิดเห็น

ส่วนที่ดีที่สุดก็คือการวิเคราะห์ความคิดเห็นไม่ได้เหมาะสำหรับทีมเดียว ทุกทีมสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวางแผนได้อย่างเหมาะสมสำหรับทุกอย่าง ตั้งแต่แคมเปญการตลาดไปจนถึงกลยุทธ์ด้านราคา การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อหรือการสนับสนุนลูกค้า ขณะที่ทีมต่างๆ เรียนรู้มากขึ้นเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ แบรนด์ และธุรกิจ พวกเขาสามารถใช้ความรู้ดังกล่าวเพื่อกำหนดการตอบสนองและปรับการดำเนินธุรกิจให้เหมาะสมได้ นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถประเมินเป้าหมายของทั้งธุรกิจและลูกค้าใหม่ และกำหนดการดำเนินการที่จะทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้

ตัวอย่างวิธีที่ทีมใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็น ได้แก่:

การตรวจสอบทางโซเชียลและแบรนด์ การวิเคราะห์การโต้ตอบและความคิดเห็นของลูกค้าในเวลาจริงบนช่องทางโซเชียลเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และธุรกิจของคุณสามารถมอบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าต่อสามสิ่งนี้ได้ นอกจากนี้ บริษัทยังสามารถใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นของผลิตภัณฑ์ก่อนหน้าเป็นหน่วยวัดของการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ แคมเปญการโฆษณา หรือข่าวด่วนเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ
บริการลูกค้า ทีมบริการลูกค้าของคุณอาจแยกปัญหาของลูกค้าออกเป็นกรณีเร่งด่วนและไม่เร่งด่วนโดยอัตโนมัติ การวิเคราะห์ความคิดเห็นจะเพิ่มอีกชั้นด้วยการวิเคราะห์ภาษาและความรุนแรงของปัญหาในการแชทหรืออีเมล โดยเน้นไปที่ลูกค้าที่ไม่พอใจโดยเฉพาะ เพื่อให้แก้ปัญหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ความติชมของลูกค้า สอดคล้องกับการตรวจสอบทางโซเชียล คุณจะได้รับฟังโดยตรงจากลูกค้าว่าพวกเขารับรู้ผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ในเชิงลบหรือเชิงบวกอย่างไร การติดตามคำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับคำติชมของลูกค้าโดยตรงที่แชร์บนโปรไฟล์โซเชียลมีเดีย ระหว่างการแชทออนไลน์กับทีมของคุณ หรือผ่านจุดให้บริการอื่นๆ จะให้การประเมินความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ แคมเปญ หรือโซลูชันโดยรวมของคุณ
การป้องกันวิกฤติ หากต้องการตรวจสอบการเผยแพร่สื่อ เครื่องมือการวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถรวบรวมการกล่าวถึงคำสำคัญที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในเวลาจริงได้ ทีมประชาสัมพันธ์หรือทีมความสำเร็จของลูกค้าของคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อแจ้งการตอบสนองต่อโพสต์เชิงลบ ซึ่งอาจช่วยลด หรือแม้กระทั่งหลีกเลี่ยง วิกฤตทางโซเชียลมีเดียก่อนที่จะเกิดขึ้นได้
การวิจัยตลาด คุณไม่ได้เพียงต้องเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า แต่ต้องทราบสาเหตุด้วย การเข้าใจว่าทำไมลูกค้าตอบสนองหรือไม่ตอบสนองตามที่คุณต้องการคือกุญแจสำคัญสู่การวางแผนขั้นตอนถัดไป ไม่ว่าจะผ่านการตอบสนองด้านการตลาด การขาย หรือบริการโดยตรงแบบเฉพาะบุคคล

การมีเครื่องมือที่สามารถเข้าใจอารมณ์ที่ซับซ้อนของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญในการรับคำติชมที่คุณต้องการจากฐานลูกค้าของคุณ ในอดีต การวิเคราะห์ความคิดเห็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีหลายอย่าง แต่ในปัจจุบัน มีเครื่องมือซอฟต์แวร์หลายอย่างที่ทำให้สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นได้โดยแทบไม่ต้องมีความรู้เลย

ค้นหาเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ

การเลือกแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ที่มีเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นอัจฉริยะในตัวควรเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ เพื่อสร้างประสบการณ์ของลูกค้าแบบช่องทาง omni ที่ประสบความสำเร็จ ทีมและองค์กรของคุณจำเป็นต้องมี CDP ที่มีความสามารถทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบองค์รวมในเวลาจริง ซึ่งรวมถึงเครื่องมือการวิเคราะห์ความคิดเห็นที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ สำหรับการปรับระบบจัดการลูกค้าสัมพันธ์และข้อมูลอื่นๆ ที่คุณรวบรวมได้ให้เหมาะสม

หา CDP ที่ใช้แบบจำลอง NLP เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและอารมณ์ของลูกค้าอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ โมเดลที่ได้รับการฝึกจากข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ ควรสามารถสร้างคะแนนความคิดเห็นของลูกค้า และระบุพื้นที่ทางธุรกิจที่สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงที่ตรงเป้าหมายได้

เริ่มการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณด้วย Microsoft Dynamics 365

เมื่อใช้ Dynamics 365 Customer Insights คุณสามารถรู้จักลูกค้าของคุณได้มากกว่าที่เคยด้วยโปรไฟล์หลายมิติที่ช่วยให้คุณมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคลได้ เปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึกในเวลาจริงในการเดินทางของลูกค้าที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการเป็นลูกค้า ปลดล็อกมูลค่าของข้อมูลลูกค้าด้วยการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มความคิดเห็นของลูกค้าในเชิงบวก

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dynamics 365 Customer Insights

ติดต่อเรา

ขอให้เราติดต่อคุณ

ให้ผู้เชี่ยวชาญ Dynamics 365 Sales ติดต่อคุณ

ส่งคำขอ