Анализ отзывов клиентов: как анализировать отзывы?

По статистике, 88% руководителей высшего звена считают данные отзывов критически важным инструментом принятия решений. Однако сбор отзывов клиентов не имеет смысла без их последующего анализа. Погружаясь глубже в полученные первичные данные и умело их интерпретируя, вы можете принимать решения, основанные на данных.

В этой статье мы объясним, почему и как анализировать отзывы клиентов. Мы также предоставим вам идеи, методы и полезные инструменты для автоматического анализа отзывов клиентов. Так что продолжайте читать, чтобы извлечь максимум из отзывов клиентов для вашего бизнеса.

Типы отзывов клиентов для анализа 

Отзывы клиентов делятся на два основных типа: количественные и качественные данные. 

Количественные данные состоят из числовых значений или процентов, отвечающих на вопросы типа «сколько» или «как часто». Удобно создавать графики и диаграммы для визуализации полученной статистики. К ним относятся:

• Оценки удовлетворенности клиентов (CSAT)
• Рейтинги
• NPS (Net Promoter Score)
• Закрытые ответы

Эти опросы не требуют много времени от респондентов, поэтому они обычно запускаются через всплывающие окна. Кстати, вскоре у вас будет возможность собирать NPS с помощью Claspo. Обязательно воспользуйтесь этой возможностью, чтобы провести опрос ваших клиентов. Согласно исследованию, 75% потребителей готовы порекомендовать компанию, предоставляющую отличный сервис, своим друзьям и семье. 

Качественные данные, с другой стороны, богаче и более описательны, предполагая более глубокий уровень опроса клиентов. Они могут поступать к исследователю в различных форматах, таких как:

• Открытые ответы
• Сообщения в социальных сетях
• Запросы в службу поддержки (записи чатов или аудиозвонков)

Этот тип данных отвечает на вопросы типа «почему» и «что стало причиной». Их анализ помогает выявить мотивы поведения целевой аудитории, понять их ценности и многое другое.

С помощью наших всплывающих окон вы можете создать расширенный опрос с множеством закрытых ответов и полем, где пользователь может оставить развернутый ответ.

Попробуйте этот шаблон

Окно с таким расширенным опросом доступно в виде выпадающего списка с закрытыми ответами. Это экономит место и позволяет добавить больше опций. С помощью Claspo вы можете легко начать собирать отзывы клиентов и оперативно инициировать процесс анализа данных.

Этапы анализа отзывов клиентов

После сбора отзывов клиентов наступает время их анализа. Этот процесс включает несколько последовательных этапов. Давайте рассмотрим их подробнее.

1. Организация и категоризация

Отзывы клиентов поступают с различных каналов. Поэтому, прежде всего, необходимо централизовать данные. Используйте специализированные платформы для сбора отзывов со всех каналов и анализа их в одном месте. Интегрируйте свою CRM с выбранной платформой, чтобы связать конкретные отзывы с клиентами, которые их оставили.

Первоначальная сортировка отзывов

Представьте, что полученные отзывы — это беспорядочный чердак, учитывая, что отзывы клиентов поступают с различных каналов. Вам нужно разобраться в этом хаосе. Без первоначальной категоризации анализ огромного количества отзывов может оказаться непреодолимой задачей. Сосредоточьтесь на важном. Не все отзывы равны. Отделите полезную информацию, такую как:

• Узнавайте скрытые потребности, выявляя болевые точки клиентов, о которых вы не догадывались.
• Определяйте области для улучшения, выявляя, что работает, а что требует исправления.

Например, если вы видите отзывы клиентов на ошибку, возникающую во время оформления заказа из-за невозможности выбрать правильный адрес доставки, это полезный отзыв, требующий срочного ответа и исправления.

Избегайте неполезных отзывов, подтверждающих очевидное. Не тратьте ресурсы на комментарии, лишенные глубины, деталей или полезной информации, такие как «хорошая работа!» или «это ужасно.»

Вместо этого сосредоточьтесь на действенных инсайтах из отзывов клиентов, чтобы принимать обоснованные решения, улучшающие ваш бизнес.

Принципы присвоения категорий 

Объединяя похожие комментарии, вы можете быстро понять общее настроение и выявить области для улучшения.

Группируйте похожие комментарии по темам. Например, отзывы о функциях продукта можно классифицировать как «удобство использования» или «функциональность.» Эта первоначальная организация помогает выявить повторяющиеся темы и области, требующие внимания. Другой вариант категоризации — по этапам воронки продаж: от рекламы и первого визита на сайт до операций, решения проблем, повторных визитов и так далее.

Основываясь на количестве отзывов в каждой категории, вы можете решить, какой вопрос является наиболее срочным, а какой — второстепенной проблемой для решения. Это позволяет вам лучше управлять своим временем и приоритизировать задачи для всей команды. Вы можете связать категории с различными отделами компании — продажи, поддержка клиентов, маркетинг, логистика и так далее.

Цель добавления подкатегорий

Также следует создавать подкатегории для структурирования более детальной базы данных и лучшего понимания проблем ваших клиентов. Как теги в автоматизированных системах поддержки клиентов, подкатегории обычно создаются ситуационно. Они могут относиться к:

• конкретному продукту,
• сотруднику компании,
• территориальному подразделению,
• причине обращения и т. д.

Один ответ может относиться к нескольким подкатегориям одновременно, что позволяет лучше понять его суть и быстрее перейти к практическим выводам.

2. Сборка головоломки из чисел и слов

Количественный анализ углубляется в числовую сторону вопроса, так как числа придают вес вашим выводам. Это может включать обратную связь по NPS или любые опросы с закрытыми ответами. Мы также можем рассчитывать такие метрики, как CSAT, чтобы измерять уровень удовлетворенности. 

Платформы для сбора и анализа обратной связи от потребителей обычно предоставляют панели инструментов с инструментами для суммирования количественных данных. Эти инструменты часто включают графики и диаграммы, которые маркетологи могут использовать для сравнения результатов опросов или ответов на конкретные вопросы в разных сегментах.

Объединяя и анализируя большие объемы данных обратной связи, количественный анализ может выявить тенденции и закономерности в поведении, предпочтениях и мнениях потребителей. Например, вы можете анализировать оценки NPS, чтобы выявить закономерности или колебания со временем. Ищите такие тенденции, как повышение или снижение уровня удовлетворенности, и пытайтесь понять причины, лежащие в их основе.

Числа рисуют картину, но слова рассказывают историю. Поэтому нам необходим качественный анализ, где мы углубляемся в «почему» за темами. Мы анализируем конкретные комментарии и интервью, чтобы понять коренные причины болевых точек клиентов и эмоции, которые руководят их обратной связью. Например, анализ комментариев о «ограниченном разнообразии тренировок» может выявить желания пользователей получать более целевые тренировки или более широкий спектр фитнес-деятельностей.

Многие системы используют «облачное слово», чтобы выделить такие темы. Как только вы увидите наиболее часто используемое слово потребителями, вы можете добавить его как тег и искать его по всем отзывам. Затем система проведет анализ для получения сводки контента. Или прочитайте их вручную, если текст небольшой.

Важность анализа настроений

Анализ настроений углубляется дальше слов, анализируя взаимодействия пользователей, чтобы выявить скрытые чувства и мнения.

Этот подход контролируется:

• Машинным обучением (ML): алгоритмы ML обучены на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им распознавать закономерности и определять эмоциональные тона.
• Обработкой естественного языка (NLP): NLP помогает преодолеть разрыв между человеческим языком и пониманием машин. Он разбивает текст на компоненты, позволяя ИИ понять контекст и настрόение за словами.

Искусственный интеллект – это дирижёр, использующий ML и NLP для предоставления проницательного анализа настроений. Анализ настроений выходит за рамки простого «плюс» или «минус». Вот как он углубляется:

• Тонкий метод анализа выходит за рамки базовой классификации "положительное/отрицательное". Он анализирует спектр эмоций, включая смешанные.
• Аспектный метод анализа помогает понять алгоритмы, когда обратная связь клиента не выражена явно позитивно или негативно. Он анализирует детали дела, чтобы определить, является ли оно проблемой или похвалой. Например, метод может помочь распознать обратную связь, такую как «Смартфон перезагружается без каких-либо уведомлений или запросов».    
• Определение эмоций помогает распознавать эмоции в сложной обратной связи, даже когда система сталкивается с неочевидными суждениями. Например, стандартная обработка текста не подойдёт для предложения вроде «Это платье смотрится на мне потрясающе, хотя чуть не разорило банковский счёт моего мужа!». Без контекста алгоритмы классифицировали бы такой отзыв как негативный. Однако, обнаружение эмоций с помощью классификаторов на базе машинного обучения может интерпретировать такие нюансы и предоставить более точную картину клиентских настроений.
• Анализ намерений помогает определить цель клиента. Заинтересован ли клиент в покупке товара или он только просматривает? Эта информация важна для оптимизации маркетинговых стратегий и создания целенаправленных клиентских взаимодействий.

Бизнесы могут получить полное понимание чувств и мотиваций своих клиентов, используя различные виды анализа настроений.

3. Визуализация и выводы

Мы проанализировали собранные данные, выявили темы и нарисовали ясную картину настроений клиентов. Теперь пора превратить эти инсайты в действия. Инструменты визуализации данных, такие как диаграммы, графики и инфографика, превращают сложные наборы данных в легко усваиваемые форматы. Финальный отчет должен быть историей, которая превращает клиентские инсайты в практические рекомендации. Вот что должно включать ваш отчет:

• Резюме — краткий обзор ключевых выводов и рекомендаций.
• Сегментация клиентов — выделение повторяющихся тем в конкретных сегментах клиентов.
• Практические рекомендации — предложите шаги для решения проблем клиентов и улучшения продукта или услуги по каждой теме.

Хорошо написанный отчет соединяет разрыв между клиентскими инсайтами и бизнесом, позволяя заинтересованным сторонам понять потребности клиентов и принять обоснованные решения о улучшениях.

4. Превращение клиентских инсайтов в действия

Путешествие не заканчивается на анализе – речь идет о превращении инсайтов в действия. Вот как максимизировать влияние вашей обратной связи с клиентами.

• Вовлекайте в разговор. Отвечайте на все отзывы в социальных сетях, на форумах и на вашем сайте. Это показывает клиентам, что вы цените их мнение. Целых 81% потребителей пишут отзывы о местных бизнесах время от времени, и ошеломляющие 41% отдают приоритет бизнесам, которые отвечают. Послание ясно: своевременные и актуальные ответы на отзывы имеют решающее значение для привлечения клиентов.
• Проводите триггерные email-кампании. Этот этап невозможен для комментариев в социальных сетях, но необходим для целевой сбора отзывов. Например, вы провели постпокупочный опрос, используя всплывающее окно Claspo, и у вас есть контактные данные респондентов. Вам нужно отправить им триггерное письмо. Для этого необходимо настроить интеграцию между Claspo и CRM, ESP или CDP для автоматической передачи данных о заполнении формы обратной связи. Это позволяет сегментировать клиентов на основе их оценки и отправлять целевые триггерные письма. Благодарите промоутеров за положительные отзывы и напрямую обращайтесь к проблемам тех, кто дал негативные отзывы.
• Стимулируйте инновации и улучшения. Инсайты могут направлять разработку продуктов, улучшение услуг и стратегии контент-маркетинга. Например, используя NLP, Stitch Fix анализирует отзывы для создания специфических описаний продуктов для клиентов.
• Измеряйте и адаптируйтесь. Отслеживайте влияние изменений, продиктованных отзывами. Установите соответствующие метрики и ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения уровня принятия продукта, удовлетворенности клиентов и других ключевых областей. Такое постоянное измерение позволяет вам непрерывно совершенствовать свой подход и гарантировать, что ваша система обратной связи приводит к реальным результатам.

Внедрение этих шагов поможет вам превратить обратную связь клиентов из пассивных данных в мощный инструмент для роста.

На нашем блоге мы регулярно публикуем статьи с интересным и полезным контентом, а также советами по оптимизации различных бизнес-процессов, включая работу с обратной связью клиентов. Подписывайтесь на нашу рассылку, чтобы быть в курсе последних маркетинговых тенденций.

Как анализировать отзывы клиентов: 7 инструментов, которые стоит попробовать

Анализ отзывов клиентов — это сложная задача. Долгое время это была кропотливая ручная работа, требующая много времени и сил. К счастью, технологии машинного обучения и искусственного интеллекта теперь позволяют обрабатывать сотни и тысячи запросов за минуту. 

Некоторые компании совмещают ручные и автоматизированные методы для быстрого и точного анализа. Автоматизированные инструменты могут помочь выполнить множество задач просто загрузив ваши данные. Давайте рассмотрим лучшие доступные инструменты для анализа обратной связи клиентов.

1. Brandwatch

Brandwatch может анализировать эмоциональный тон отзывов, показывая являются ли клиенты восторженными фанатами или испытвают разочарование. Он использует комбинацию машинного обучения, систем на основе правил и баз знаний для категоризации упоминаний в интернете как положительных, отрицательных или нейтральных. 

Алгоритмы не только фокусируются на ключевых словах, но и учитывают контекст написанного и даже выявляют сарказм. Brandwatch превращает данные о настроениях в действенные инсайты. Вы можете отслеживать изменения настроений со временем, выявлять новые тенденции и настраивать оповещения о всплесках негативных настроений.

Возможность бесплатного использования. Платформа не предлагает бесплатных опций, и для получения информации о платных планах необходимо забронировать демонстрацию.

2. Lexalytics 

Lexalytics Semantria — это платформа анализа текста, предлагающая анализ настроений наряду с такими функциями, как извлечение сущностей и категоризация тем. Платформа использует машинное обучение для анализа текста и присвоения оценок настроения, выходя за рамки простого сопоставления ключевых слов, чтобы уловить общий тон и нюанс языка.

Lexalytics также предлагает сервис под названием Spotlight, который анализирует неструктурированные текстовые отзывы, собранные в социальных сетях, обзорах или опросах. Система выявляет основные темы и настроения респондентов. Можно создавать и экспортировать панели мониторинга в PowerPoint и т. д.

Возможность бесплатного использования. Доступ к платформе не является бесплатным. Цены указаны в демо-версии. Есть демонстрация аналитических возможностей системы. 

К сожалению, вы не можете протестировать собственный комментарий; вы можете видеть только, как обрабатывается предзагруженный текст. Но хотя бы можно представить, чего ожидать при анализе отзывов. 

3. Dovetail

Dovetail сосредоточен на анализе отзывов клиентов и пользовательских исследованиях. Это может быть централизованное место для хранения и сбора исследовательских данных, объединяя заметки интервью, видео, изображения и многое другое. Платформа предоставляет функции для тегирования и категоризации исследовательских данных, что упрощает выявление шаблонов и тенденций в отзывах клиентов. 

Достаточно добавить собранные отзывы, например, в Google Docs, на платформу, чтобы получить анализ обратной связи клиентов. Система извлечет текст из документа и проанализирует его содержание. Затем нажмите кнопку "Summary”, чтобы увидеть сводку исследования. Система выявит проблемные области и подчеркнет положительные аспекты, наиболее часто упоминаемые в комментариях. 

Он также помогает исследователям объединять отзывы клиентов в убедительные нарративы для эффективной передачи исследовательских результатов заинтересованным сторонам. Для этого система имеет библиотеку шаблонов отчетов.

Возможность бесплатного использования. Это основные инструменты, доступные в бесплатном плане. Платные планы расширяют возможности суммирования результатов, использования различных типов диаграмм, добавления нескольких проектов и т.д. Однако даже бесплатный доступ предоставит вам много материала для размышлений и построения гипотез по улучшению клиентского опыта.

4. Ipsos Synthesio

Ipsos Synthesio — это платформа для анализа потребительского интеллекта на основе ИИ, ориентированная на социальный мониторинг и маркетинговые исследования. Synthesio собирает данные из широкого круга онлайн-источников, включая: 

• социальные сети
• форумы
• новостные сайты
• отзывы

Затем анализирует эти данные для предоставления информации о упоминаниях бренда, демографических данных аудитории и настроениях. Он использует ИИ для задач, таких как тематическое моделирование, которое помогает выявлять новые тенденции и автоматически категоризировать разговоры. 

Платформа предоставляет настраиваемые панели и отчеты, которые позволяют отслеживать ключевые показатели с течением времени, сравнивать настроения по различным сегментам и выявлять области для улучшения.

Возможность бесплатного использования. Бесплатного использования нет. Информацию о платных планах можно узнать, заказав демо.

5. MonkeyLearn

MonkeyLearn — это облачная платформа, предоставляющая анализ текстовых отзывов клиентов. Она позволяет пользователям создавать и обучать модели машинного обучения для задач, таких как анализ настроений, без необходимости кодирования. Система имеет классификаторы, которые сортируют отзывы по специфическим категориям, таким как настроение, тема, намерение, приоритет и другие. 

Также имеется инструмент извлечения, который выделяет ценную информацию из текста, включая ключевые слова, особенности, имена, даты, цены и многое другое. Платформа позволяет строить графики и отчеты и обеспечивает инструменты для очистки, маркировки и визуализации текстовых данных. Также предоставляются анализ NPS и CSAT. 

Возможность бесплатного использования. MonkeyLearn предлагает бесплатный онлайн-инструмент для анализа настроений. Он может помочь получить общее представление о тоне отзывов. 

Однако он работает точнее, если загружать один отзыв за раз, поэтому имеет ли это смысл — большой вопрос.

6. SurveyMonkey

SurveyMonkey — широко известная онлайн-платформа для создания опросов, которая также предоставляет инструменты для анализа и отчетности обратной связи. Она автоматически генерирует диаграммы и графики для визуального представления ваших данных. 

Вы можете анализировать, как разные группы респондентов ответили на ваши вопросы, и создавать перекрестные таблицы для сравнения ответов по демографическим характеристикам, местоположению и т.д. Это помогает сегментировать вашу аудиторию и выявлять тренды в определенных группах.

Возможность бесплатного использования. Вы можете создавать бесплатные формы опросов, ограниченные 10 вопросами, и собирать до 25 ответов на один опрос. Таким образом, анализ будет ограничен этим количеством респондентов.

7. Thematic

Thematic использует ИИ для автоматического обнаружения повторяющихся тем в текстовых отзывах клиентов. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как опросы, отзывы, электронные письма или беседы в социальных сетях. Платформа может анализировать неструктурированные текстовые данные. Она не просто считает ключевые слова, но и анализирует настроение и контекст в отзывах. Thematic преобразует выявленные темы в действенные отчеты с визуализацией в виде панелей управления.

Возможность бесплатного использования. Сервис предоставляет бесплатную пробную версию. Для этого необходимо заказать демо-версию.

Эти платформы автоматизируют весь процесс анализа, экономя вам значительное количество времени, ресурсов и усилий по сравнению с ручными методами. Но они работают наиболее эффективно с большими объемами данных и когда необходимо отслеживать динамику изменений в настроениях клиентов и т.д. Если у вас есть десятки, а не сотни отзывов клиентов, вы можете использовать ChatGPT для их анализа.

Использование ChatGPT для анализа обратной связи клиентов

ChatGPT полезен для быстрой категоризации отзывов на положительные и отрицательные. Кроме того, ИИ быстро выявит ключевые темы, наиболее часто встречающиеся среди отзывов разных людей. С его помощью вы сможете увидеть общую картину, измерить преобладающее настроение среди клиентов и выделить вопросы, требующие внимания. Алгоритм работы с ChatGPT может быть следующим.

Шаг 1: Предоставьте контекст и отзывы. На этом начальном этапе скопируйте все отзывы и дайте ИИ команду «Запомни эти отзывы о компании». Загрузите скопированные отзывы в систему. Если у вас большой объем текста, вам нужно будет разбить его на части и загружать по частям. Даже на этом этапе искусственный интеллект начнет предоставлять свои выводы, но это не то, что нам нужно.

Шаг 2: Сформулируйте условия для анализа обратной связи. Вот пример запроса, который мы отправили в ChatGPT:

‘Пожалуйста, проанализируй отзывы клиентов и сделай следующее:

• Сортируй их на положительные и отрицательные. 
• Выдели повторяющиеся проблемы в них. Запиши эти темы и укажи, сколько раз каждая проблема встречалась в отзывах.
• Выдели повторяющиеся позитивные моменты в отзывах. Перечисли эти темы и укажи, сколько раз каждая из них встречалась в отзывах.’

После этого ChatGPT сгенерирует анализ отзывов клиентов, с которым вы уже сможете работать. Сначала система категоризирует отзывы на отрицательные и положительные и предоставит вам краткое резюме со списком тем и количеством упоминаний каждой из них.

Затем ИИ перейдет к более детальному рассмотрению проблем, с которыми столкнулись клиенты, и популярных положительных аспектов взаимодействия клиентов с компанией.

Шаг 3: Генерация рекомендаций. Если у вас мало времени и вам нужно быстро сформулировать выводы на основе анализа отзывов, можно снова обратиться за помощью к Chat GPT. Мы дали ему простой запрос: ‘Дай мне отчет на основе анализа’. ИИ обобщил свои выводы и выдал рекомендации по улучшению ситуации. 

В целом, большинство его советов очевидны, но возможно, некоторые из них окажутся ценными инсайтами.

Почему анализ отзывов клиентов важен?

Успех компании зависит от эффективности взаимодействия с клиентами. 80% потребителей считают, что клиентский опыт компании так же важен для них, как и ее товары и услуги. Краеугольным камнем этого является глубокое понимание целевой аудитории, их болевых точек, устремлений, особенностей использования продуктов компании и так далее. Собирайте и анализируйте отзывы клиентов, чтобы узнать все вышеперечисленное. Анализ отзывов клиентов предоставляет следующие преимущества.

1. Выявление сильных и слабых сторон вашего бизнеса

Взгляд клиента отличается от взгляда сотрудника компании, менеджера или инвестора. Хотя продукт может казаться удобным и прибыльным с точки зрения бизнеса, он может не соответствовать потребностям и ожиданиям клиентов. Только слушая мнения клиентов, можно определить его истинный рыночный потенциал и выявить лучшие направления для улучшения.

Это относится не только к продуктовой политике, но и ко всем аспектам взаимодействия компании с целевой аудиторией — реклама, коммерческие предложения, процессы транзакций, поддержка и последующее общение. Отзывы могут касаться не только продуктов, но и самого бренда — его имиджа, репутации и тона общения.

2. Лучшее понимание ваших клиентов

Как бы эффективны ни были ваши модели прогнозирования, вы не можете знать всего о ваших клиентах. Это особенно верно в отношении социально-психологических характеристик вашей целевой аудитории. Подробный анализ отзывов может помочь узнать:

• как потребители видят идеальный продукт для удовлетворения своих потребностей,
• какие функции для них критичны,
• что мешает повторным покупкам,
• чего они ожидают от вашего бренда.

Все это позволяет точнее настроить вашу маркетинговую стратегию, выбирая методы и сообщения для коммуникации. Подробный анализ отзывов поможет вам ‘найти ключ к их сердцам,’ увеличивая конверсию.

3. Улучшение тактики и стратегии

Анализируйте отзывы клиентов, чтобы выявлять закономерности и тенденции. С помощью этой информации вы можете решать текущие проблемы и предотвращать будущие. Иногда данные, полученные маркетинговым отделом, позволяют оптимизировать другие аспекты стратегии развития компании, такие как кадровые ресурсы, технологии, инфраструктура и т.д. 

Исследуйте отзывы, чтобы понять проблемы клиентов и пробелы в их знаниях. Создавайте целевой контент, который отвечает на эти потребности и позиционирует ваш бренд как лидера мнений.

Заключение

Анализ отзывов клиентов позволяет глубже понять их потребности, желания и разочарования. В результате вы примете обоснованные решения, которые улучшат ваши продукты, услуги и общий опыт клиентского взаимодействия.

Используйте результаты анализа, чтобы определить приоритетные улучшения. Сосредоточьтесь на решении самых распространенных проблем клиентов и областей для улучшения. Разрабатывайте целевые решения, адаптируя свои продукты, услуги и маркетинговые стратегии под конкретные нужды различных сегментов клиентов.

Наконец, регулярно мониторьте влияние ваших изменений и продолжайте собирать отзывы и анализировать отзывы клиентов, чтобы убедиться, что вы на правильном пути. Эта стратегия позволит вам укрепить лояльность клиентов и достичь устойчивого роста бизнеса. 

Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

Что такое Анализ Отзывов Клиентов?

Анализ отзывов клиентов заключается в извлечении ценных инсайтов из полученных отзывов. Благодаря этому вы можете интерпретировать первичные данные, чтобы увидеть реальную ситуацию и избегать догадок и предположений при принятии решений. 

Анализируйте отзывы клиентов, чтобы понять, совпадают ли реальные мнения клиентов с вашими гипотезами, и сделать бренд более ориентированным на клиента.

Где Найти Ценные Отзывы Клиентов для Анализа?

Начните с внедрения опросных попапов на вашем сайте или приложении, стратегически размещенных для получения отзывов в критические моменты, такие как после покупки или перед их уходом. Мониторьте социальные сети на предмет упоминаний бренда, отзывов и обсуждений, чтобы понять, как клиенты воспринимают ваш бренд в интернете. Нацельтесь на определенные сегменты клиентов с помощью опросов по email. Рассматривайте каждое взаимодействие с клиентской службой как возможность для получения отзывов, анализируя журналы чатов, электронные письма, записи звонков и многое другое.

Как часто следует анализировать отзывы клиентов?

Последовательный анализ имеет решающее значение. Хотя частота может варьироваться в зависимости от объема ваших отзывов, стремитесь анализировать отзывы клиентов хотя бы ежеквартально. Это поможет вам оставаться в курсе тенденций и своевременно решать возникающие проблемы.