ЯЩИК ПАНДОРЫ: КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ ОТЗЫВЫ

Зачем анализировать отзывы:

• Понимать потребности клиентов. Узнавать, что клиенты думают сейчас и что им потребуется завтра.
• Улучшить качество. Разбирая отзывы, можно увидеть проблемы, с которыми сталкиваются люди: грубый персонал в клинике, долгое ожидание на линии, плохое освещение в кафе.
• Повысить уровень обслуживания. Пользователи в отзывах первым делом делятся эмоциональными впечатлениями. Если есть жалобы на сотрудников, возможно, стоит переобучить персонал. 
• Повысить NPS. Это метрика, которая показывает уровень удовлетворенности клиентов. Если отвечать на отзывы, люди поймут, что их мнение много значит, и останутся лояльными.
• Найти конкурентное преимущество. Изучая претензии к конкурентам, можно найти, за счет чего отстроиться от других игроков рынка. Посетители соседнего кафе жалуются на ограниченный выбор? Введите у себя сезонное меню.
• Вести мониторинг трендов. Если клиенты в отзывах стали часто спрашивать о функционале, которого еще нет, нужно подумать над его внедрением.

• Положительные: выражают удовлетворение от продукта или опыта в целом. Могут включать в себя слова благодарности и восхищения.
• Негативные: выражают неудовлетворение и включают в себя жалобы на плохое качество продукта, претензии, угрозы.
• Нейтральные: могут содержать общие рекомендации, вопросы и комментарии о продукте или услуге без выражения сильных эмоций.

Типы отзывов по открытости:

• Открытые: публичные комментарии, которые видны всем. Появляются на отзовиках, в социальных медиа или других платформах. Их могут оценивать другие клиенты.
• Закрытые: приватные комментарии, которые клиент отправляет компании напрямую через электронную почту или личные сообщения. Не видны покупателям.

• Социальные сети. Компания получает в аккаунте уведомления при появлении новых сообщений и комментариев.
• Опросы. Компания собирает структурированные отклики по заданным параметрам через электронную почту.
• Отзывы и геосервисы. Если к карточке подключен официальный представитель, можно также получать уведомления на привязанную почту о новых отзывах.
• Прямая обратная связь на сайте. Клиенты используют специальные формы и оставляют сообщения.
• Мобильные приложения. Функционал позволяет оставлять отзывы непосредственно в мобильных приложениях компании.

Компании могут комбинировать различные методы, чтобы получить более полное и разнообразное представление о мнениях своих клиентов. 

• Классификация. Разделите отзывы на различные категории. Это поможет понять, какую часть клиентской базы устраивает продукт или услуга и каких откликов больше.

• Исследование структуры. Изучите структуру отзывов. Клиенты часто выражают наиболее важные мысли в начале и конце, то есть именно там ключевая информация. В первом предложении часто содержится триггерная эмоция, в последнем — рекомендация.

Пример графика, распределяющего отзывы по их объъему

• Анализ настроений. Определите эмоциональный статус отзывов (радость, гнев, удивление). Это может помочь выделить ключевые моменты, которые вызывают сильные эмоции у клиентов.

Если человеку это сделать легко, алгоритмы используют предварительно созданные словари с положительно и негативно окрашенными словами. При анализе текста они считают их количество и определяют тональность, основываясь на балансе между ними.

• Идентификация ключевых слов и фраз. Выделите ключевые слова и фразы, которые клиенты используют для описания опыта. Это выявит значимые аспекты продукта. Автоматизированные системы могут составить семантическое облако. 

• Выделение паттернов. Попробуйте выделить общие темы. Это могут быть повторяющиеся жалобы или часто упоминаемые достоинства продукта. Паттерн отражает общую потребность большинства клиентов.

Процесс тоже можно автоматизировать. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) могут улавливать сложные зависимости в тексте. Алгоритмы тематического моделирования, такие как Latent Dirichlet Allocation (LDA) или Non-Negative Matrix Factorization (NMF), могут идентифицировать скрытые темы в больших текстовых наборах данных. 

• Сравнение с конкурентами. Аналогичную работу можно провести с отзывами о конкурентах. Сравните их отклики с вашими. Это станет основой для SWOT-анализа и выявит конкурентные преимущества или слабые места.

Пример сравнительного анализа аспектов в отзывах

• Анализ контекста. Обратите внимание на контекст, в котором оставлен отзыв. Поток негатива может быть связан с одномоментным скандалом и не говорить о долгосрочном восприятии продукта.

Одно и то же слово может иметь разную тональность в зависимости от контекста. Алгоритмы могут анализировать слова в окружении и учитывать их при определении тональности.

• Создание обзоров и сводок. Подготовьте краткую сводку на основе анализа группы отзывов. Это позволит легче обмениваться информацией с другими членами команды или руководством.

• Понять, а зачем вам нужен анализ. Это избавит от лишних движений. Анализируете настроения? Возьмите в обработку весь массив упоминаний. Изучаете восприятие стоимости ваших услуг? Анализируйте только негативные отклики по тегу цен.
• Доверяйте ИИ, но проверяйте. Обработка естественного языка сильно продвинулась вперед, но по-прежнему несовершенна. С шутками и иронией компьютеры пока не всегда справляются. Чтобы верно определить тональность отзывов, не будет лишним провести ручную проверку.
• Визуализировать данные. Это упростит восприятие и подскажет, в каком направлении двигаться. К примеру, лепестковые диаграммы хорошо показывают тональность отзывов относительно конкурентов.
• Действовать. Каждый анализ — это инсайт. Отчет не должен оставаться на столе у маркетолога, его необходимо передать в департаменты обслуживания клиентов и развития продуктов.