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감정 분석 예: 마케팅 담당자가 소비자 통찰력을 얻는 방법
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우리 모두는 '고객은 항상 옳다'라는 말을 들어왔습니다. 과거의 일반적인 오프라인 쇼핑 경험에서는 이를 매우 간단한 아이디어로 만들었습니다. 오늘날 소비자는 매장, 리뷰 페이지, 개인 미디어 프로필, 브랜드 소셜 미디어 프로필 등 어디에서나 자신의 의견을 공유할 수 있습니다. 목록은 계속됩니다.
발전 감정 분석 기술을 통해 기업은 브랜드, 산업, 인기 주제 등에 대한 청중의 생각과 감정을 신속하게 종합함으로써 대규모로 고객과 보조를 맞출 수 있습니다.
이 글에서는 비즈니스 전략에서 감정 분석의 잠재적인 역할에 대해 더 크게 생각할 수 있도록 고안된 네 가지 감정 분석 사례를 공유합니다.
기업에 감정 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
뒤에 있는 감정을 이해함으로써 고객 상호작용 를 통해 기업은 자신이 잘하고 있는 부분과 개선해야 할 부분을 배울 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 조직 전체의 팀은 더 나은 결정을 내리고 제품과 서비스를 향상할 수 있습니다.
비즈니스에 있어 감정 분석이 미치는 가장 의미 있는 세 가지 영향은 다음과 같습니다.
고객 서비스를 강화합니다.
감정 분석은 기업이 고객 만족도 추세를 모니터링하고 개선이 필요한 영역을 찾아내는 데 도움이 됩니다. 마케팅 담당자는 이러한 통찰력을 사용하여 비즈니스를 향상시키는 전략을 세울 수 있습니다. 고객 충성도 그리고 보유.
707은 무엇을 의미합니까
우리는 고객 피드백을 지속적으로 분석하면 기업이 문제가 확대되기 전에 이를 해결하고 만족도와 신뢰를 높일 수 있다는 것을 알고 있습니다. 즉, 고객은 인간입니다. 피드백에는 지역 속어, 철자법, 이모티콘 사용 등 미묘한 차이가 있습니다.
측면 기반 감성 분석 도구를 사용하면 기업은 대량의 고객 피드백에서 미묘한 차이를 감지하고 추세를 식별할 수 있으므로 브랜드는 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
브랜드 평판이 향상됩니다.
감정 데이터는 브랜드가 시대를 초월한 질문인 '사람들이 우리에 대해 어떻게 생각하는가?'를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이전에는 수많은 포커스 그룹과 사용자 설문조사를 진행했지만 이제는 직관적인 보고 대시보드에서 확인할 수 있습니다.
온라인 대화의 감정적 어조를 분석함으로써 기업은 브랜드 강점과 개선해야 할 영역을 정확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 타겟 마케팅 계획을 개발하고, 제품 또는 서비스 제공을 강화하고, 궁극적으로 브랜드 이미지를 강화할 수 있습니다.
브랜드 평판을 지속적으로 관리하는 기업은 고객을 유치 및 유지하고 충성도를 키우며 비즈니스 성장을 촉진할 것입니다.
소비자 인사이트를 제공합니다.
감정 데이터는 단순히 현재 고객을 아는 것이 아닙니다. 이는 미래에 더 많은 승리를 거둘 수 있는 티켓이기도 합니다.
감정 분석은 기업에 대상 고객의 마음을 깊이 파고들어 그들의 요구와 기대를 더 깊이 이해할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 이러한 지식은 기업이 소비자 요구를 정확하게 충족하는 제품과 서비스를 개발하는 데 도움을 주어 성장과 수익성을 높이는 데 도움이 되는 나침반 역할을 합니다.
또한 업계 관점에서 감정 데이터에 접근하면 브랜드가 주요 경쟁업체와 자사 제품을 벤치마킹할 수 있으므로 고객을 확보할 수 있는 기회를 더 쉽게 식별할 수 있습니다.
접근 방식에 영감을 주는 3가지 감정 분석 예시
다음 감정 분석 예는 다른 브랜드가 감정 분석 데이터를 사용하여 제품 개발, 고객 관리 등에 대한 접근 방식을 개선하는 방법을 보여줍니다. 이를 사용하여 청중 조사 전략과 플레이북에 영감을 주세요.
1. 소비자 인식의 제품별 동향을 살펴보세요.
귀하의 비즈니스가 다양한 제품, 서비스 또는 자체 브랜드를 제공하는 경우 감정 분석 데이터를 사용하여 어떤 제품이 기대치를 뛰어넘는지, 그리고 그 이유를 알아낼 수 있습니다. 이를 입증하는 실제 소셜 미디어 감정 분석 사례는 다음과 같습니다.
한 식음료 회사는 Sprout의 감정 분석 도구를 사용했습니다. 소셜 리스닝 소비자가 가장 선호하는 스낵바 맛을 결정하는 솔루션입니다. 팀에서는 일부 제품이 다른 제품보다 더 인기가 있다는 것을 알고 있었지만 그 이유는 몰랐습니다.
이를 달성하기 위해 그들은 다음을 사용했습니다. 듣기 주제 테마 는 데이터를 비교, 필터링 및 분석하기 위해 듣기 주제의 메시지에 적용되는 추가 그룹입니다. 팀은 카테고리 전반에 걸쳐 청취 데이터를 비교하기 위해 스낵바의 각 맛에 대한 테마를 만들었습니다. 표면에 나타난 메시지를 감정별로 필터링함으로써 각 테마에서 공유된 긍정적, 부정적 및 중립적 메시지의 분포를 분류할 수 있었습니다.
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Sprout의 듣기 도구로 집계된 데이터를 검토한 후 팀은 초콜릿 및 초콜릿 관련 맛이 훨씬 더 높은 비율의 긍정적인 감정을 생성한다는 사실을 발견했습니다. 긍정적인 정서는 제품 일관성에 대한 소비자 선호에서 비롯되었습니다. 팬들은 바삭한 것보다 쫄깃한 것을 더 좋아했다.
그런 다음 이 정보는 연구 개발 팀에 전달되어 향후 제품 출시를 알리는 데 사용되었습니다.
2. 세간의 이목을 끄는 캠페인 및 이니셔티브에 앞서 위험 평가를 수행합니다.
인터넷 대화가 점점 더 광범위해지고 복잡해지면서 브랜드 안전성 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 가장 풍부한 자원을 갖춘 홍보팀이라도 어디를 봐야 할지 안내하는 스마트 도구 없이는 브랜드 안전성 문제를 사전에 식별할 수 없습니다.
대형 기계 라벨 그룹 감정 분석 도구를 사용하여 사람들이 온라인에서 좋은 말과 나쁜 말을 모두 파악하고 있습니다.
“[감정 분석]은 사람들이 우리와 우리 아티스트에 대해 어떻게 반응하는지 이해하는 데 도움이 되었습니다. 또한 섬세할 수 있는 대화를 포함하여 내부적으로나 팀 내에서 특정 대화를 표시할 수 있는 청취 도구를 갖는 것도 매우 도움이 됩니다.”
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– Matt Brum, BMLG 디지털 전략 및 소셜 미디어 이사
주요 출시 전에 캠페인 주제와 주제에 대한 감정 분석을 수행하는 것은 가능한 모든 각도에서 메시지를 고려할 수 있는 유일하고 확실한 방법입니다. 부정적인 감정을 불러일으키는 메시지와 대화를 분석하면 잠재적인 문제를 조기에 식별할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 차이점을 의미할 수 있습니다. 잘 실행된 캠페인 그리고 잘 실행된 위기 관리 계획.
3. 고객 경험 기회 파악
좋은 리뷰나 분노한 DM의 형태로 제공되는 고객 피드백에만 주의를 기울이고 있다면 전체 내용을 알 수 없습니다. 고객은 브랜드와 상호 작용할 때마다 피드백을 공유합니다. 댓글 섹션에 남겨진 간단한 하트 눈 이모티콘이라도 많은 것을 말할 수 있습니다.
수신되는 소셜 메시지 및 리뷰에 대한 감정 분석을 수행하면 귀하의 비즈니스에 대한 보다 전체적인 시각을 얻을 수 있습니다. 고객 경험 . Sprout를 사용하는 브랜드는 다음에서 제공되는 감정 분석 기능을 사용하여 이를 수행합니다. 스마트 받은편지함 그리고 리뷰관리 도구.
Sprout의 감정 분석은 DNN(Deep Neural Network)이라는 기계 학습 기술을 사용하여 구축되었습니다. 새로운 리뷰나 소셜 메시지를 받으면 DNN은 확률 점수를 계산하여 콘텐츠가 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지 결정합니다. 메시지에는 자동으로 감정 라벨이 지정되지만 사용자는 필요한 경우 해당 분류를 변경할 수 있습니다.
브랜드는 다음과 협력하여 이 도구를 사용합니다. 태그 지정 특징 고객 피드백의 추세를 주도하는 감정을 더 잘 이해합니다. 예를 들어 자동차 브랜드는 대리점 경험과 관련된 피드백을 위해 태그를 만들 수 있습니다. 여기에서 감정 분류별로 태그된 메시지를 필터링하여 긍정적인 대리점 경험에 대한 모든 피드백과 같은 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이러한 감정 분석 사례에서 영감을 얻으셨나요?
당신은 영감에 관해 그들이 말하는 것을 알고 있습니다. 그것은 불꽃과 같습니다. 사라지기 전에 조치를 취해야 합니다.
데모 예약 귀하의 소셜 전략에 대한 개인화된 평가를 위한 Sprout Social의 소셜 미디어 청취 도구. 우리 팀은 귀하가 청중 감정 데이터에서 더 많은 것을 얻을 수 있는 길을 안내할 것입니다. 이를 통해 귀하는 소셜에서 더 많은 영향력을 더 빠르게 발휘할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
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