Analizați sentimentul în feedbackul clienților (previzualizare)

Articol
07/05/2022
9 minute de lectură

Clienții se așteaptă la produse, servicii și experiențe de înaltă calitate în zilele noastre. În special clienții care își împărtășesc feedback-ul. Este foarte dificil pentru organizații să analizeze un volum din ce în ce mai mare de date fără a reduce acuratețea și costul forței de muncă mai mare. Dynamics 365 Customer Insights oferă un model de analiză a sentimentelor pentru feedback-ul clienților, care permite organizațiilor să își analizeze datele mai precis și la un cost mai mic.

Analiza sentimentelor vă permite să sintetizați sentimentul clienților și să identificați aspectele de afaceri ca oportunități de îmbunătățire. Această funcție Customer Insights vă ajută să înțelegeți ce funcționează bine și ce trebuie să abordați. Concentrați-vă pe domeniile cele mai relevante și de impact ale afacerii pentru a îmbunătăți experiența pentru clienții dvs. În cele din urmă, vă poate ajuta să conduceți acțiuni de afaceri care să permită experiențe care au ca rezultat satisfacția și loialitatea clienților.

Prezentare generală

Funcția de analiză a sentimentelor generează două informații derivate pentru fiecare ID de client. Un scor de sentiment (de la -5 la 5) și o listă de aspecte aplicabile de afaceri (domenii de afaceri) împreună vă ajută să înțelegeți mai bine feedback-ul clienților.

Aceste informații vă pot ajuta să obțineți următoarele rezultate:

Obțineți o imagine de ansamblu asupra sentimentelor clienților față de o marcă sau organizație
Identificați clienții cu sentimente negative pentru a vă concentra campaniile și angajamentele și pentru a optimiza pentru o rentabilitate mai mare
Identificați aspectele de afaceri cu problemele semnalate de clienți
Segmentați clienții în funcție de sentimentul lor de a desfășura campanii personalizate cu eforturi de vânzări, marketing și asistență direcționate
Optimizați operațiunile de afaceri abordând domeniile de îngrijorare sau oportunități care au fost menționate de clienți
Recunoașteți aspectele de afaceri care merg bine și recompensați clienții fericiți prin programe de loialitate și promovare

Pentru a ne asigura că puteți avea încredere în rezultatele modelelor, oferim informații transparente despre modul în care modelele iau decizii. Veți primi o listă de cuvinte care au afectat decizia modelelor de a atribui un anumit scor de sentiment sau un aspect de afaceri comentariilor de feedback.

Folosim două Modele de procesare a limbajului natural (NLP). : primul atribuie fiecărui comentariu de feedback un scor de sentiment. Al doilea model asociază fiecare feedback cu toate aspectele de afaceri aplicabile. Modelele sunt instruite pe date publice din surse din rețelele de socializare, retail, restaurante, produse de larg consum și industriile auto.

Aspectele de afaceri predefinite pentru ca modelul să fie asociate cu datele de feedback includ:

Gestionarea conturilor
Finalizarea comenzii și plata
Asistență pentru clienți
Preluare din depozit
Expedierea și recuperarea ambalajelor
Precomandă
Preț
Confidențialitate și securitate
Promoții și recompense
Recepție și garanție
Schimb retururi și anulare
Acuratețea procesării
Calitate site web/aplicație

Notă

În prezent, acceptăm doar analiza sentimentelor pentru feedback-ul clienților în limba engleză. Mai multe limbi vor fi acceptate în viitor. Dacă se încarcă feedback în alte limbi, modelul va returna în continuare rezultate. Cu toate acestea, aceste rezultate nu vor fi exacte.

Cerințe preliminare

Analiza sentimentelor se bazează pe datele de feedback text care au trecut prin procesul de unificare a datelor. Vă recomandăm cu căldură configurați-vă entitățile de date de feedback ca entități de activitate de tip semantic (Tip de feedback) în prealabil.

Pentru a configura un model de analiză a sentimentelor, aveți nevoie de cel puțin Permisiuni de colaborator.

Customer Insights poate procesa până la 10 milioane de înregistrări de feedback pentru un singur model. Modelul poate analiza comentariile de feedback până la 128 de cuvinte. Dacă un comentariu de feedback este mai lung, analiza ia în considerare doar primele 128 de cuvinte.

Cerinţe de date

Următoarele atribute de date sunt necesare:

ID unificat de client (UCID) pentru a potrivi înregistrările de date de feedback text cu un client individual. Acest ID este rezultatul procesul de unificare a datelor.
ID feedback
Timp de feedback
Text de feedback

Sfat

Analiza sentimentelor necesită feedback-ul text al clienților dvs. În prezent, poate fi configurată o singură entitate de feedback. Dacă există mai multe entități de feedback, le puteți uni Power Query înainte de a începe absorbția de date.

Configurați o analiză a sentimentelor

În Customer Insights, accesați secțiunea Informații > Predicții.
Pe Analiza sentimentelor clienților țiglă, selectați Utilizați modelul.
În Analiza sentimentelor clienților (previzualizare) panou, selectați Incepe.
În Numele modelului pas, furnizați a Nume pentru analiza dvs.
Furnizați Numele entității de ieșire pentru aspectul afacerii si Numele entității de ieșire a scorului de sentiment, apoi selectați Următorul.
În Date obligatorii pas, selectați Adăugați date.
În Adăugați date panoul, alegeți tipul semantic Părere din lista.
Selectați activitățile de utilizat pentru această analiză a sentimentelor, apoi selectați Următorul.
Mapați atributele din datele dvs. la atributele modelului. Selectați Salvați pentru a aplica selecțiile dvs.
Vedeți starea mapării datelor. Selectați Următorul pentru a continua.
În Examinați detaliile modelului dvs pas, validați configurația analizei sentimentelor dvs. Puteți reveni la orice parte a configurației predicție. Selectați Salvați și rulați pentru a începe analiza.
Selectați Terminat pentru a părăsi experiența de configurare. Procesul poate dura câteva ore, în funcție de cantitatea de date utilizată.

Examinați starea analizei

Mergeți la Informații > Predicții și selectați fila Previziunile mele.
Selectați predicția pe care doriți să o revizuiți.

Nume predicție: Numele predicției furnizat la crearea acesteia.
tipul predicție : Tipul de model utilizat pentru predicție.
Entitate de ieșire: Numele entității care va stoca rezultatul predicției. Accesați Date > Entități pentru a găsi entitatea cu acest nume.
Câmp estimat: Acest câmp este populat numai pentru anumite tipuri de predicții și nu este utilizat în predicția valorii ciclului de viață a clientului.
Stare: Starea rulării predicției.
- În așteptare: Predicția așteaptă să se finalizeze alte procese.
- Reîmprospătare: Predicția rulează în prezent pentru a crea rezultate care vor curge în entitatea de ieșire.
- Eșuat: Rularea predicției a eșuat. Pentru mai multe detalii, consultați fișierele-jurnal.
- Reușit: Predicția a reușit. Selectați Vizualizare sub elipsele verticale pentru a examina rezultatele predicției.
Editat: Data la care configurația predicției a fost modificată.
Ultima reîmprospătare : data la care predicție a reîmprospătat rezultă în entitatea de ieșire.

Gestionați analiza sentimentelor

Puteți optimiza, depana, reîmprospăta sau șterge predicțiile. Examinați un raport de utilizare a datelor de intrare pentru a afla cum să faceți o predicție mai rapid și mai fiabil. Pentru mai multe informații, consultați Gestionați o predicție.

Examinați rezultatele analizei

Mergeți la Informații > Predicții și selectați fila Previziunile mele.
Selectați numele predicție pentru care doriți să examinați rezultatele. În acest caz, selectați analiza de sentiment pe care doriți să o examinați.

Filă rezumat

Există patru secțiuni principale de date în pagina de rezultate.

Scorul mediu de sentiment : vă ajută să înțelegeți sentimentul general al tuturor clienților. Scorurile de sentimente sunt grupate în trei categorii:
1. Negativ (-5 > 2)
2. Neutru (-1 > 1)
3. Pozitiv (2 > 5)
Distribuția clienților în funcție de scorul de sentiment : Clienții sunt clasificați în grupuri negative, neutre și pozitive în funcție de scorurile lor de sentiment. Plasați cursorul peste barele din histogramă pentru a vedea numărul de clienți și scorul mediu de sentiment din fiecare grup. Aceste date vă pot ajuta creați segmente de clienți pe baza scorurilor lor de sentimente.
Scorul mediu de sentiment în timp : sentimentul clienților se poate schimba în timp. Oferim tendințe ale sentimentelor clienților dvs. pentru intervalul de timp al datelor dvs. Această vizualizare vă poate ajuta să evaluați efectul promoțiilor sezoniere, al lansărilor de produse sau al altor intervenții limitate în timp asupra sentimentului clienților. Vedeți graficul selectând anul de interes din meniul drop-down.
Sentiment asupra aspectelor de afaceri : Acest tabel afișează sentimentul mediu pe diferite aspecte ale afacerii. Vă poate ajuta să evaluați ce aspecte ale afacerii dvs. satisfac deja clienții sau aspectele care necesită mai multă atenție. Înregistrările de feedback care nu se aliniază la niciunul dintre aspectele de afaceri acceptate sunt clasificate în categoria Alte. Tabelul este sortat alfabetic în mod implicit. Puteți modifica sortarea selectând un antet de tabel.

Selectați numele unui aspect de afaceri pentru a vedea informații suplimentare despre modul în care un aspect de afaceri este identificat de model. Există două părți în acest panou:
- Cuvinte influente : Afișează cuvintele de top care au influențat identificarea de către modelul AI a unui aspect de afaceri în feedback-ul clienților. Arată cuvinte jignitoare : Vă permite să includeți cuvinte jignitoare în listă din datele originale de feedback ale clienților. În mod implicit, este dezactivat. Mascarea cuvintelor ofensatoare este alimentată de un model AI și este posibil să nu detecteze toate cuvintele ofensatoare. Continuăm să iterăm și să antrenăm clasificatorul pentru performanțe optime. Dacă detectați un cuvânt jignitor care nu a fost filtrat conform așteptărilor, anunțați-ne.
- Mostre de feedback : afișează înregistrările reale de feedback în datele dvs. Cuvintele sunt codificate pe culori în funcție de influența lor asupra identificării unui aspect de afaceri.

Fila de analiză a cuvintelor influente

Există trei secțiuni de informații suplimentare care explică cum funcționează modelul de sentiment.

Cuvinte de top care contribuie la sentimentul pozitiv : Afișează cuvintele de top care au influențat identificarea de către modelul AI a sentimentelor pozitive în feedback-ul clienților.
Cuvinte de top care contribuie la sentimentul negativ : Afișează cuvintele de top care au influențat identificarea de către modelul AI a sentimentelor negative în feedback-ul clienților.
Mostre de feedback : Afișează înregistrările reale de feedback, una cu un sentiment negativ și una cu un sentiment pozitiv. Cuvintele din înregistrările de feedback sunt evidențiate în funcție de contribuția lor la scorul de sentiment atribuit. Cuvintele care contribuie la un scor pozitiv de sentiment sunt evidențiate cu verde. Cuvintele care contribuie la un scor negativ sunt evidențiate cu roșu. Selectați Vezi mai mult pentru a încărca mai multe mostre de feedback care oferă mai multe informații și context despre modul în care funcționează modelul de sentiment.

Arată cuvinte jignitoare : Vă permite să includeți cuvinte jignitoare în listă din datele originale de feedback ale clienților. În mod implicit, este dezactivat. Mascarea cuvintelor ofensatoare este alimentată de un model AI și este posibil să nu detecteze toate cuvintele ofensatoare. Continuăm să iterăm și să antrenăm clasificatorul pentru performanțe optime. Dacă detectați un cuvânt jignitor care nu a fost filtrat conform așteptărilor, anunțați-ne.

Acționați asupra rezultatelor analizei

Puteți începe cu ușurință să creați noi segmente de clienți din pagina cu rezultatele analizei sentimentelor selectând Creați segmente în partea de sus a paginii cu rezultatele modelului.

Bară de comandă cu opțiuni pentru modelele predicție.

Potențial părtinire

Ca și în cazul oricărei funcții care utilizează inteligența artificială predictivă, ar trebui să fiți conștient de potențiala părtinire a datelor pe care le utilizați pentru a prezice sentimentul clienților. De exemplu, dacă colectați feedback doar digital, puteți pierde feedback de la clienții care desfășoară în principal afaceri cu dvs. în persoană, ceea ce ar putea afecta rezultatul funcției.

Deoarece această caracteristică folosește mijloace automate pentru a evalua datele și a face predicții pe baza acestor date, are, prin urmare, capacitatea de a fi utilizată ca metodă de profilare, așa cum termenul respectiv este definit de Regulamentul general privind protecția datelor („GDPR”). Utilizarea acestei funcții pentru prelucrarea datelor poate face obiectul GDPR sau altor legi sau reglementări. Sunteți responsabil pentru a vă asigura că folosiți Dynamics 365 Customer Insights, inclusiv analiza sentimentelor, respectă toate legile și reglementările aplicabile, inclusiv legile referitoare la confidențialitate, datele personale, datele biometrice, protecția datelor și confidențialitatea comunicațiilor.