고객 경험을 개선하기 위해 고객 감정을 분석하는 방법

고객의 기대치는 사상 최고 수준입니다.

• 60%의 고객은 부정적인 경험을 한 후 경쟁업체로 전환합니다.
• 고객의 73%는 기업이 자신의 고유한 요구와 기대를 인식해 주기를 원합니다.
• 52%의 고객은 브랜드의 디지털 페이지에 게시한 후 1시간 이내에 답변을 기대합니다.

기업은 이러한 변화하는 요구에 부응하면서 훌륭한 고객 경험을 제공하는 방법을 찾아야 합니다.

그 방정식의 일부는 고객이 브랜드에 대해 어떻게 생각하고 느끼는지 이해하는 것입니다. 감정분석이 바로 그것이다.

이 게시물에서는 고객 감정 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 올바르게 수행하는 방법에 대해 알아봅니다. 올바른 시작을 하는 데 도움이 되는 유용한 팁과 도구도 포함되어 있습니다.

목차

• 고객감정분석이란?
• 왜 고객 감성 분석이 필요한가요?
• 고객 감정을 측정하는 방법
• 고객 감정 분석을 위한 최고의 도구
• 고객 감정을 개선하는 방법

고객감정분석이란?

고객 감정 분석은 고객이 제품, 서비스 또는 비즈니스에 대해 어떻게 생각하고 느끼는지 이해하는 것과 관련된 AI 마케팅의 한 측면입니다.

고객이 리뷰를 남기거나 게시물에 댓글을 달거나 제품과 사진을 공유하는 것은 기쁨, 좌절, 실망과 같은 감정을 표현하는 것입니다.

브랜드로서 귀하의 임무는 그 감정을 해독하고 고객 경험에 대한 정확한 그림을 그린 다음 그 통찰력을 사용하여 향후 경험을 개선하는 것입니다.

왜 고객 감성 분석이 필요한가요?

감정 분석은 뛰어난 AI 고객 경험을 제공하는 데 필수적인 부분입니다. 이는 만족도, 충성도, 지지를 이끌어내는 감정의 미묘한 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다.

고객 감정을 분석하여 비즈니스에 도움이 될 수 있는 5가지 방법은 다음과 같습니다.

전반적인 고객 만족도 모니터링

행복한 고객은 좋은 리뷰를 남깁니다. 불만족한 고객은 나쁜 리뷰를 남깁니다.

쉬운 것 같죠? 그러나 그렇게 간단하지는 않습니다. 때로는 줄 사이를 읽어야 할 때도 있습니다.

예를 들어, 새 업데이트 이후 앱의 리뷰 섹션이 조용하다면 감정 분석을 통해 사용자가 별로 기뻐하지 않고 감동받지 않은 것으로 드러날 수 있습니다.

고객 피드백과 대화에서 감정적인 의미를 포착함으로써 기업은 만족도 수준을 더욱 정확하게 측정할 수 있습니다.

고객 경험 개선

감정 분석은 고객의 감정적 요구 사항에 맞는 경험을 만드는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

예를 들어 고객이 방문 페이지를 혼란스럽게 생각한다는 사실을 확인할 수 있습니다. 보다 명확한 문구를 작성하고 디자인을 수정하면 웹사이트의 사용자 경험을 개선하고 비즈니스에 대한 더 많은 가입을 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 고객 감정을 이해하면 고객이 강하게 느끼는 주제를 중심으로 타겟 캠페인을 만들고 피드백에 보다 공감적으로 반응하여 브랜드에 대한 전반적인 경험을 향상시킬 수 있습니다.

실시간 소비자 통찰력 확보

감정 분석은 제품 출시 및 캠페인 중에 즉각적인 피드백을 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 신속하게 대응할 수 있어 문제가 눈덩이처럼 불어나는 것을 방지할 수 있습니다.

예를 들어, 비디오 게임 회사에서 새 게임을 출시하고 소셜 미디어와 게임 포럼에서 플레이어 반응을 모니터링한다고 가정해 보겠습니다. 몇 시간 내에 그들은 어려운 레벨에 대한 불만 패턴을 감지하여 플레이어가 흥미를 잃게 만듭니다.

이러한 실시간 통찰력을 바탕으로 회사는 난이도 설정을 조정하는 패치를 출시하고 어려운 섹션을 탐색하기 위한 팁을 게시합니다. 그렇게 함으로써 초기의 부정적인 리뷰로 인해 게임의 평판이 손상되는 것을 방지할 수 있습니다.

브랜드 충성도 구축

고객이 무엇을 선택하는지 이해하면 어느 정도 만족하는 구매자를 비즈니스의 충실한 옹호자로 바꾸는 데 도움이 됩니다. 방법은 다음과 같습니다.

감정적 요인을 식별함으로써 고객이 강하게 느끼는 주제를 중심으로 타겟 캠페인을 만들고 피드백에 보다 효과적으로 대응하며 여정의 모든 단계에서 고객을 계속 만족시킬 수 있습니다.

고객은 귀하의 브랜드에 대해 좋은 경험을 하게 될 뿐만 아니라 기대를 뛰어넘고 기쁨을 선사하기 위해 최선을 다하는 귀하의 노력에 감사하게 될 것입니다. 결과적으로 이탈률이 줄어들고 고객이 더 많은 것을 위해 계속해서 다시 방문하게 됩니다.

제품 및 서비스 격차 식별

고객 감정을 모니터링하면 개선이나 혁신이 필요할 수 있는 제품이나 서비스 영역을 강조할 수 있습니다.

예를 들어, 소셜 미디어에서 기술 제품의 배터리 수명이 좋지 않다는 불만 사항을 발견할 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해 업데이트를 출시하고 잠재적으로 판매 감소를 방지할 수 있습니다. 더 좋은 점은 향후 제품의 배터리 개선에 집중할 수 있다는 것입니다.

고객 감정을 측정하는 방법

감정 분석이 중요하다는 것은 알고 있지만 실제로는 어떻게 수행합니까? 브랜드를 둘러싼 일반적인 감정을 어떻게 측정합니까?

복잡하게 들릴 수도 있지만 실제로는 그렇지 않습니다. 올바른 데이터를 수집하고 더 쉽게 해석하고 조치를 취할 수 있는 방식으로 구성하기만 하면 됩니다.

어떤 요소가 고객 감정에 영향을 미치나요?

단계를 시작하기 전에 브랜드에 대한 고객 감정을 측정하는 데 어떤 유형의 데이터가 필요한지 알아 보겠습니다. 감정에 영향을 미치는 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 고객 리뷰: 회사, 제품 및 서비스에 대한 온라인 리뷰에는 텍스트 및/또는 영상을 통해 표현되는 다양한 감정이 포함되어 있습니다. 긍정적일 수도, 부정적일 수도, 중립적일 수도 있으며 이러한 뉘앙스는 AI 감정 분석 도구를 통해 포착되는 경우가 많습니다. 생산적인 솔루션으로 이러한 리뷰를 관리하면 브랜드가 고객 사이의 신뢰를 높이고 온라인 비판의 부정적인 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 브랜드 평판: 소셜 미디어에서 모든 좋아요, 댓글 또는 게시물은 브랜드에 대한 대중의 인식을 형성합니다. 입소문이 나는 게시물은 인기를 끌 수 있지만, 비판적인 트윗은 반발을 불러일으킬 수 있습니다. 사람들이 귀하의 브랜드를 얼마나 좋아하거나 싫어하는지에 대한 최신 스냅샷입니다.
• 뉴스: 수상 소식, 제품 리콜, CEO의 성명 등 뉴스는 고객이 브랜드를 인식하는 방식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 마케팅 이니셔티브: 캠페인이 반향을 일으키면 긍정적인 감정이 높아집니다. 목표를 놓치면 청중을 혼란스럽게 하거나 심지어 멀어지게 할 수도 있습니다.
• 인지 부조화: 고객의 경험이 기대와 일치하지 않을 때 인지 부조화라는 불편함이 발생합니다. 이러한 심리적 현상을 해결하지 않으면 부정적인 감정으로 이어질 수 있습니다.
• 경쟁 환경: 고객은 항상 비교하므로 가격, 품질, 혁신 등 시장에서의 입지는 모두 경쟁 상황에서 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지에 영향을 미칩니다.

이러한 동인은 모두 고객이 브랜드에 대해 느끼는 방식에 영향을 미칠 수 있으므로 고객 감정을 완벽하게 파악하려면 이를 모두 추적하는 것이 중요합니다.

고객 감정을 분석하는 3단계

이제 무엇을 찾아야 할지 알았습니다. 그런데 이 데이터를 어떻게 분석하나요? 감정 분석을 수행하기 위한 체계적이고 체계적인 접근 방식을 보려면 아래 세 단계를 따르십시오.

1단계: 데이터 수집

첫째, 작업할 원자재가 필요합니다. 즉, 고객이 자신의 생각을 표현할 수 있는 모든 곳에서 브랜드 관련 정보를 수집해야 합니다.

이는 온라인 리뷰 및 소셜 미디어 게시물부터 고객 지원 티켓 및 설문 조사 응답에 이르기까지 다양합니다. 다양한 데이터 소스를 수집하면 단지 개별적인 스냅샷이 아닌 고객 감정에 대한 종합적인 시각을 얻을 수 있습니다.

2단계: 데이터 처리

다음으로, 데이터를 선별하고 분석을 위해 준비해야 합니다.

이때 감정 분석 도구가 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 알고리즘은 긍정적인 의견과 부정적인 의견을 분류하고 까다로운 중립 댓글을 가려낼 수 있습니다.

이 단계에는 단어 뒤의 어조와 의도를 해독하는 작업이 포함되며, 이는 미묘함과 맥락을 포착하기 위해 자연어 처리(NLP)와 같은 정교한 기술이 필요합니다.

3단계: 데이터 시각화

마지막으로, 이 모든 정보를 이해해야 합니다. 데이터 시각화 도구를 사용하면 조사 결과를 감정 추세를 강조하는 차트, 그래프, 히트맵으로 변환할 수 있습니다.

이 단계는 복잡한 데이터를 팀이 이해하고 사용하기 쉬운 형식으로 변환하고 통찰력을 고객 경험 개선을 위한 조치 포인트로 전환하기 때문에 중요합니다.

고객 감정 분석을 위한 최고의 도구

고객 감정을 측정하는 것은 정확하게 정량화할 수 있는 지표가 아니기 때문에 까다로울 수 있습니다.

다행히도 고객 경험을 측정하고 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 있어 복잡성을 탐색하는 데 도움이 되는 몇 가지 강력한 감정 분석 도구가 있습니다.

사용할 수 있는 세 가지 감정 분석 도구는 다음과 같습니다.

새싹 소셜

Sprout Social은 AI 기반 소셜 청취 기능의 일부로 감정 분석을 제공하는 올인원 소셜 미디어 관리 플랫폼입니다.

특정 주제, 경쟁업체, 제품 등에 대한 고객의 감정, 생각, 의견을 탐색하여 전략을 개선하세요. Sprout는 브랜드에 대한 평균 감정을 요약한 시각적 점수와 시간 경과에 따른 감정 추세를 추적하는 그래프를 제공합니다.

어휘 분석

Lexalytics는 여러 채널에 걸쳐 고객 피드백을 검토하여 감정을 분석하는 데 도움이 되는 텍스트 분석 플랫폼입니다. 텍스트의 어조와 감정을 평가하여 고객 의견 뒤에 숨은 정서를 파악합니다.

의미클라우드

MeaningCloud는 다양한 채널의 다국어 콘텐츠를 처리하여 감정 분석을 제공합니다. 피드백은 제품 및 서비스의 특정 주제나 속성과 관련된 감정으로 분류됩니다.

고객 감정을 개선하는 방법

정서 분석은 시작에 불과합니다. 또한 고객이 귀하의 브랜드를 사랑하게 만드는 방법도 알아야 합니다.

고객 정서를 개선하려면 고객 경험을 평가하고 AI 고객 서비스 도구를 활용하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 수행할 작업은 다음과 같습니다.

범위 정의

감정을 개선하려면 먼저 어디에서 들어야 하는지 알아야 합니다. 고객이 X(이전의 Twitter)에서 의견을 표명하고 Google에서 리뷰를 작성하거나 실시간 채팅에서 질문하고 있습니까?

이러한 채널을 정확히 파악하고 주의가 필요한 특정 지역이나 언어가 있는지 결정하세요. 예를 들어, 귀하의 제품이 새로운 시장에 진출하고 있다면 해당 지역의 현지 리뷰 사이트와 소셜 플랫폼을 살펴보고 싶을 것입니다.

범위를 정의하면 노력의 목표 영역이 제공되므로 너무 넓은 범위를 설정하여 영향력이 희석되지 않습니다.

감정을 모니터링하라

다음으로 감정 분석 도구를 사용하여 이러한 채널을 지속적으로 모니터링하세요.

시간이 지남에 따라 감정을 추적하면 추세를 파악하고 모든 작은 변화에 고객이 어떻게 반응하는지 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 소프트웨어 업데이트를 출시할 때마다 감정이 떨어지면 변경 관리 프로세스를 개선할 수 있는 단서가 있습니다.

주제나 테마를 식별하세요.

AI를 활용하여 피드백을 자세히 조사하여 실제로 감정을 자극하는 것이 무엇인지 찾아보세요. 귀하의 뛰어난 고객 서비스입니까, 아니면 배송 지연으로 인해 슬픔을 겪고 있습니까?

이러한 주제를 식별하면 더블다운할 위치와 전환할 위치를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 여러 고객이 특정 제품 기능에 대해 불만을 표현한다면 이는 개선이 필요하다는 분명한 신호입니다.

전략 만들기

마지막으로 이러한 통찰력을 바탕으로 전략을 개발하십시오. 가장 큰 변화를 가져올 수 있는 곳에 리소스를 할당하십시오. 어쩌면 고객 서비스 팀을 구성하거나 AI 챗봇에 투자하여 즉각적인 응답을 제공해야 할 때입니다.

또한 고객 상호 작용에 가장 적합한 채널을 결정하고(아마도 잠재 고객이 이메일보다 Instagram에 더 많이 참여함) 이에 따라 접근 방식을 조정하세요.

정서의 중요성과 모든 접점에서 긍정적인 경험을 육성하는 방법을 이해할 수 있도록 팀을 교육하는 것을 잊지 마십시오.

감정 분석을 사용하여 고객 경험 개선

귀하의 비즈니스에 대한 고객의 생각은 비즈니스의 성장과 성공에 직접적인 영향을 미칩니다. 단순히 리뷰를 읽는 것보다 더 깊이 파고들어 감정의 뉘앙스를 이해하여 브랜드에 대한 정서를 정확하게 모니터링해야 합니다.

고객 감정 분석을 통해 고객의 마음 속으로 들어가 감정적 요인을 활용하고 모든 단계에서 고객을 기쁘게 하는 경험을 만들 수 있습니다.

Sprout Social의 청취 기능을 사용하면 AI와 기계 학습의 힘을 활용하여 여러 소셜 미디어 플랫폼에서 고객 감정, 대화, 행동 및 추세를 추적할 수 있습니다.

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