يعتمد تقديم الحملات التسويقية الناجحة على فهمك لعملائك المستهدفين. إن كنت تعرف ما يشعرون به تجاه علامتك التجارية ومنتجاتك وصناعتك، يمكنك التنبؤ بشكل معقول بما يلزم لإنشاء حملة تسويقية ذات صدى واسع. لحسن الحظ أصبح الأمر الآن ممكنًا باستخدام تقنيات تحليل المشاعر Sentiment Analysis. تساعد هذه التقنيات في استخلاص مشاعر العملاء تجاه العلامة التجارية من خلال التعليقات التي يُقدّمونها على وسائل التواصل الإجتماعي والآراء التي يتبادلونها عبر المواقع المختلفة.
بعد جمع أكبر قدر ممكن من التعليقات يتم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي للوصول إلى إجابات، وتقييم دقيق لمشاعر العملاء تجاه شركتك أو مؤسستك.
فلنتعرف إذًا على تحليل المشاعر، وكيفيّة الاستفادة منه في صياغة استراتيجيات تسويقيّة بارعة تصل بمبيعاتك إلى القمة، ولنناقش كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا الإطار.
التسويق عبر تحليل المشاعر Sentiment Analysis
يشير التسويق عبر تحليل المشاعر إلى أسلوب تسويق مدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI)، يعتمد على تجميع مجموعة واسعة من تعليقات العملاء، واستخلاص الجمل والعبارات والرموز التعبيرية المرتبطة بمشاعر معينة، ثم قراءة دلالات هذه الرموز التي يعبر عنها عملاؤك عبر الإنترنت.
- ينتج عن هذا التحليل قرارات استراتيجية وتواصل فعال مع قاعدة عملائك، يعتمد هذا التواصل حول النقاط التي تحفّز جمهور علامتك التجارية.
- يشير البعض الآخر إلى تحليل المشاعر باعتباره عملية تحليل وفهم المشاعر والآراء والمواقف التي يعبر عنها العملاء تجاه علامة تجارية أو خدمة أو منتج معينة.
- يتم إجراء هذا التحليل باستخدام إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة المعروفة بتقنية معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
- تعمل هذه التقنية على البيانات النصية الموجودة في المصادر المتعددة مثل: وسائل التواصل الاجتماعي، ومراجعات العملاء، ومقالات، والمنتديات على الانترنت، وتفاعلات خدمة العملاء (يمكنك الاطلاع على: تحليل التدفق النقدي Cash Flow Analysis وكيفية استخدامه).
آلية عمل تحليل المشاعر في أبحاث السوق
يعمل تحليل المشاعر Sentiment Analysis وفق آلية عمل بسيطة تقوم على مبدأ تصنيف كل جزء من النص على أنه إيجابي أو محايد أو سلبي.
- تكشف المشاعر الإيجابية ما يحبه العملاء في علامتك التجارية، وتمثل نقاط يجب عليك التأكد من وجودها عند العمل على تطوير علامتك التجارية، تمثل المشاعر الإيجابية أيضًا مجالات للفرص وتحقيق الأرباح.
- بالمقابل، تلتقط المشاعر السلبية المخاطر المحتملة، وتحدد جوانب التحسين الواجب العمل على حلها.
- في المنتصف تقع المشاعر المحايدة التي تشير إلى حالة عدم وجود مشاعر إيجابية أو سلبية قوية في جزء من النص.
- تعمل أدوات تحليل المشاعر على استيعاب كميات كبيرة من النصوص وتقديم نتائج وقراءة واضحة حول تجارب عملائك وأفكارهم ومشاعرهم (تعرف على: استخدام وسائل التواصل الاجتماعي لتنمية الأعمال وزيادة الأرباح والعملاء). يحدث ذلك وفق الخطوات التالية:
| المرحلة | التوضيح |
| جمع البيانات | كما سبق وتحدثنا يتم في هذه الخطوة جمع البيانات من مصادر مختلفة عبر الإنترنت مثل: وسائل التواصل الاجتماعي المختلفة، والمنتديات، والمراجعات. |
| المعالجة المسبقة | تخضع النصوص التي يتم جمعها بعد ذلك لمرحلة المعالجة المسبقة بهدف إزالة الضجيج الذي يتضمن المعلومات التي ليس لها صلة بالتحليل أي تلك المعلومات التي لا تشير إلى أية مشاعر. على سبيل المثال: في أحد التعليقات كتب أحد العملاء “أحب ساعتي الذكية التي اشتريتها مؤخرًا من شركة آبل!!!”.
|
| تحليل النص Text Analysis | تتألف هذه العملية من مجموعة من الخطوات الهامة الهادفة إلى تقسيم النص، وإزالة بعض الكلمات الشائعة. لذا نستطيع القول أن هذه المرحلة تتألف من جزأين أساسيين هما التقسيم وإزالة الكلمات الشائعة:
|
| التحليل النحوي (Part-of-Speech Tagging) | يتضمّن التحليل النحوي تحديد نوع كل كلمة وفهم إن كانت هذه الكلمة: اسم، فعل أو صفة، إلخ لفهم السياق بشكل أفضل. |
| تحديد المشاعر
|
في هذه المرحلة تستخدم الخوارزمية قواميس المشاعر مثل: قاموس SentiWordNet أو VADER لتصنيف الكلمات حسب المشاعر إيجابية، سلبية، محايدة. ويمكن أيضًا استخدام نماذج تعلم الآلة Machine Learning المدربة مسبقًا على مجموعة البيانات.
|
| تحليل النتائج
|
يعمل تحليل النتائج على تجميع النتائج لتحديد المشاعر العامة للنصوص، وحساب النسب المئوية للمشاعر المختلفة. |
| التقييم والتحسين
|
تهدف مرحلة التقييم إلى قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس مثل: الدقة، الاسترجاع Recall، وF1-score. ثم استخدام هذه البيانات في تحسين النموذج بناءً على النتائج مثل: تعديل البيانات، أو استخدام تقنيات جديدة. |
| عرض النتائج بشكل مخططات | يقصد بهذه الخطوة استخدام الرسوم البيانية أو المخططات لتسهيل الفهم، واتخاذ قرارات عملية ومنطقية. |
بمجرد أن تصبح البيانات نظيفة ومنظمة، تستخرج خوارزميات التعلم الآلي أو نماذج التعلم العميق الكلمات أو العبارات التي تمثل محتوى النص وسياقه، وتصنف مشاعر كل جزء من النص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.
تطبيقات تحليل المشاعر في التسويق
يعكس تحليل المشاعر Sentiment Analysis مشاعر العملاء تجاه العلامة التجارية، وله تطبيقات متنوعة في مجال التسويق. فمع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعمل في هذا الإطار زاد الاهتمام بتحليل المشاعر، وسارعت الشركات العالمية إلى الاهتمام بتحليل المشاعر وتطبيقه في عدة إطارات نذكرها على النحو التالي:
الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي
يساعد الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي (Social media listening) في تفسير مشاعر وآراء العملاء المشار إليها على الشبكات الاجتماعية مثل: فيسبوك وانستغرام وغيرها.
- تجمع أداة تحليل المشاعر معلومات من المنشورات والتعليقات على المنصات الاجتماعية.
- ثم تحلل هذه البيانات والتحليلات وصولًا إلى معدل Score يوضح المشاعر الغالبة على آراء العملاء.
- يمكن للمسوقين الاستفادة من هذا التحليل عند استغلال هذا التحليل وتوظيفه في صياغة الحملات الترويجية مع أخذ مشاعر العملاء في الاعتبار.
- يُظهر دمج آراء العملاء المستهدفين ومشاعرهم في الحملات التسويقية اهتمام الشركة بعملائها. مما يساهم في تعميق الاتصالات مع العملاء، ويزيد عمق المشاركة بينهم من خلال حملات تسويقية أكثر تخصصًا.
يمكنك الإطلاع على: طرق التسويق بالعمولة بشكل مجاني عبر السوشيال ميديا
تطوير رؤية مستقبلية للعلامة التجارية
يكشف تحليل المشاعر عن كافة الفرص والإمكانات المتاحة لتحسين المنتجات والخدمات وتجربة العملاء. مما يساعد العلامة التجارية على امتلاك نظرة مستقبلية تتيح مراقبة مشاعر العملاء في الوقت الفعلي لتحديد المشاعر السلبية وحماية سمعة العلامة التجارية في أوقات الأزمات.
- تساعد قصص العملاء وتعليقاتهم في إنشاء روايات قوية عن العلامة التجارية.
- يمكنك باستخدام تحليل المشاعر أن تتحدث بشكل مباشرة وموجه عن احتياجات عملائك.
- تساعد الخطوات السابقة في صياغة الرؤية المستقبلية للعلامة التجارية خطوة تلو الأخرى.
تحليل معنويات عملاء المنافسين
يوفر تحليل معنويات عملاء المنافسين تصورًا عن الوضع الحالي للمنافسين وتموضعهم في السوق، تعطي بنفس الوقت فكرة عامة عن حصة المنافسين في السوق وسلوكهم، مما يمنحك ميزة تنافسية مقارنة بغيرك.
تعتبر هذه الرؤية ذات أهمية كبيرة لقياس الأداء الخاص بك، وتحسين مشاركة جمهورك، وتحديد فرص التفوق على العلامات التجارية الأخرى.
التنقيب عن الآراء opinion mining
يعد التنقيب عن الآراء أحد تقنيات تحليل المشاعر المتقدمة، يستخدم هذا التحليل لفحص مشاعر العملاء ونواياهم وآرائهم وصولًا إلى نتائج قابلة للقياس وفق مقياس متدرج.
- على خلاف الطرق التقليدية التي تصنف مشاعر العملاء في ثلاث مجموعات إيجابية أو سلبية أو محايدة.
- باستخدام تقنية التنقيب عن الآراء يحصل المسوقون على تقييمات أكثر دقة لمشاعر العملاء. على سبيل المثال: يمكن تصنيف تعليقات المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي على مقياس يتألف من مجموعة من الدرجات المتدرجة بين “سعيد جدًا” و”غير سعيد جدًا” (اقرأ أيضًا: أفضل طرق الحفاظ على الميزة التنافسية ).
- من ناحية أخرى، يستكشف التنقيب عن الرأي المشاعر الدفينة التي تحرك سلوك العملاء، مما يجعله أداة مناسبة لتحسين جودة أبحاث السوق والحملات التسويقية. كما أنه يعتبر طريقة جيدة لتخفيف المخاطر، وتقديم خدمة العملاء محسنة.
صوت العميل (VoC)
تشير ميزة Voice of customer المعروفة ب (VoC) إلى حالة استخدام تعليقات العملاء (صوت العملاء) في تصميم المنتجات واستراتيجيات التسويق بناءً على رغباتهم واحتياجاتهم.
- يستخدم VoC بشكل خاص في تطوير خدمة العملاء بناءًا على آراء العملاء.
- يتيح تحليل VoC لك الاستفادة من تحليل المشاعر لتحسين تجارب العملاء ودفع الأعمال نحو المزيد من التقدم.
- تعمل أدوات تحليل المشاعر على تحليل مشاعر العملاء من المراجعات والاستطلاعات وملاحظات إدارة علاقات العملاء CRM والمصادر الأخرى عبر الإنترنت في الوقت الفعلي.
- يتيح لك ذلك تحديد المشكلة أو الفرصة ومن ثم تكييف استراتيجيات التسويق بسرعة لتلبية احتياجات وتفضيلات عملائك.
أبحاث السوق
إن استخدام أبحاث السوق يساعد في الحفاظ على التوافق مع توقعات العملاء، ويعزز ولاء العملاء، وقوة العلاقات مع المحيط. هناك عدة طرق لتطبيق تحليل المشاعر في أبحاث السوق نذكر منها على سبيل المثال ما يلي:
- مراقبة معنويات السوق: تشير معنويات السوق إلى المشاعر العامة الغالبة على السوق، واتجاهات الصناعة، وتأثير الأخبار الجديدة على حالة السوق.
- التعرف على ديناميكيات السوق: يمكن لباحثي السوق استخدام المشاعر التي تم جمعها من المقالات الإخبارية وتحويلات وسائل التواصل الاجتماعي والمناقشات عبر الإنترنت للتعرف على ديناميكيات السوق والتحولات المحتملة في سلوك المستهلك.
- للبحث عن مشاعر العملاء في جانب معين: يستخدم المسوقون أيضًا تحليل المشاعر القائم على الجوانب لتقييم مشاعر العملاء في جانب معين مثل: جانب الخدمة أو الموضوع أو المنتج المفضل على الجوانب الأخرى، كل ذلك من خلال التعليقات المفتوحة.
- التنبؤ بالتحولات في تفضيلات العملاء: يمكن لتحليل المشاعر التنبؤ بالتغييرات المحتملة الحدوث في تفضيلات العملاء واتجاهات السوق من خلال تحديد الأنماط والارتباطات في بيانات المشاعر التاريخية (اقرأ أيضًا: التسويق الرقمي في زمن الذكاء الاصطناعي).
- مراجعة استطلاعات السوق: يمكنك أيضًا استخدام تحليل المشاعر لمراجعة استطلاعات السوق، وتحليل البيانات الكمية حول مشاعر وآراء المشاركين في الاستطلاع على نطاق واسع.
البحث عن المؤثرين
يمكن استخدام تحليل المشاعر للعثور على المؤثرين الذين تتوافق مشاعرهم مع أهداف العلامة التجارية. مما يساعد في الاستفادة من المحتوى الذي يعرضونه، والكلمات الرئيسية التي يستخدموها. تفيد النقاط السابقة في التوصل إلى تعاون أكثر تأثيرًا وفعالية.
تحليل أداء الحملات التسويقية
يساعد تحليل المشاعر المسوقين في تحليل أداء الحملات التسويقية وتحسينه. وذلك عن طريق تقييم أداء الحملات في الوقت الفعلي بما يشمل: تتبع مشاعر العملاء وتحليل الأسباب التي قد تؤدي إلى نجاح الحملة أو فشلها.
- تحديد المناطق السكانية التي استجابت بشكل إيجابي أو سلبي (تعرف على: مراجعة منصة Yelp صلة الوصل بين الأشخاص والشركات).
- يساعدك تحليل المشاعر في تحديد كيف يمكنك تحسين الحملات المستقبلية لتحسين المشاعر لكل شريحة من العملاء.
أهم أدوات التسويق باستخدام تحليل المشاعر
يحتاج تقييم مشاعر العملاء يدويًا ساعات طويلة وجهدًا كبيرًا في محاولة لتجميع آراء حول العلامة التجارية، وتفاعلات خدمة العملاء، والمناقشات عبر الإنترنت، والمحتويات الأخرى ذات الصلة، ثم إعطاء كل جزء من المحتوى درجة معينة على مقياس المشاعر. يمكن لتحليل المشاعر أن يقع تحت تأثير التناقضات والتحيز البشري مما قد يجعل النتائج التي يحصل عليها المسوقون غير موثوقة.
لذا يلجأ الكثير من المسوقين إلى استخدام الأدوات والتقنيات المتقدمة لتحديد مشاعر العميل وآرائهم. فيما يلي قائمة تتضمن أهم أدوات التسويق المخصصة لتحليل المشاعر:
تطبيق Sprout Social لتحليل مشاعر السوق
يعد تطبيق Sprout عبارة عن منصة ذكية تستخدم تقنيات تحليل المشاعر Sentiment Analysis لإدارة الوسائط الاجتماعية. تساعد المسوقين على فهم رغبات عملائهم واحتياجاتهم. تستطيع هذه المنصة استيعاب كميات كبيرة من البيانات قد يصل إلى 50000 منشور في الثانية و600 مليون رسالة في المتوسط كل يوم، مع إمكانية التركيز على المحادثات الهامة عالية التأثير التي تقود تصورات علامتك التجارية.
- يستطيع تطبيق Sprout استخراج مشاعر العملاء من الجمل المعقدة الغنية بالرموز التعبيرية، أو تلك التي تحتوي الكثير من التناقضات النحوية، مما يوفر صورة دقيقة عن شعور العملاء.
- يستخدم هذا التطبيق من قبل العديد من المسوقين لتتبع المشاعر والأفكار مع مرور الوقت، وبهدف تصنيف المنشورات والاعتماد عليها لفرز طلبات خدمة العملاء بحسب درجة الأولوية.
- لا يتطلب هذا التطبيق وجود أي خبرة مسبقة، يمكنك الاستفادة أيضًا من ميزة الاستعلام بواسطة AI Assist لإنشاء اقتراحات تعمل على تحسين استعلامك بناءً على الكلمات الرئيسية التي تستخدمها.
الميزات الرئيسية لتطبيق Sprout Social
من أبرز خصائص وميزات تطبيق Sprout Social نذكر ما يلي:
- تحديد مشاعر العملاء: يساعد تطبيق Sprout في استكشاف مشاعر العملاء وآرائهم حول موضوعات واتجاهات ومنتجات وتجارب محددة وغيرها.
- الاستماع الاجتماعي: يتيح التطبيق إنشاء استعلامات استماع متطورة تلتقط رؤى الجمهور حول علامتك التجارية وحملاتك التسويقية والمنافسين.
- المرشحات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تتيح هذه المرشحات خيارات متعددة في البحث، يمكنك الاستفادة منها في الحصول علی المزيد من النتائج.
- استعلامات البحث الذكية المتطورة: يستخدم تطبيق Sprout الذكاء الاصطناعي والأتمتة لضبط المرشحات، والحصول على نتائج أكثر شمولاً وقابلة للتنفيذ (بمكنك الاطلاع على: الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف سخرته الشركات لخدمة مصالحها).
- تحليل مبسط للبيانات: يقوم التطبيق بمراجعة كميات كبيرة جدًا من البيانات، وتبسيط النتائج وفق مجموعة من الاتجاهات والرؤى والقرارات الأساسية.
- إدارة الأزمات وتحديد نقاط القوة والضعف: يوفر تطبيق Sprout خيار مراقبة المحادثات المتطور التلقائي باستخدام تنبيهات الأزمات المخصصة والتحليل الدقيق للميول.
- التحليل التنافسي: يهدف التحليل التنافسي إلى دراسة مشاعر العملاء تجاه العلامات التجارية المنافسة، مما يساعد في وضع تحديد دقيق للحصة السوقية.
- التنقيب عن المؤثرين: تحديد المؤثرين وقادة الفكر بناءً على تحليل المشاعر بهدف الاستفادة منهم في عمليات التسويق.
تطبيق Reputation لتحليل مشاعر العملاء
يعد تطبيق Reputation أحد تطبيقات التحليل ذات السمعة الحسنة. تقوم هذه الأدوات باستقراء آراء العملاء الخاصة وتطبيق تحليل المشاعر Sentiment Analysis للكشف عن الموضوعات الشائعة في الوقت الفعلي.
- يستخدم هذا التطبيق تحليلات النص المتقدمة لتحديد الموضوع والمشاعر الخاصة بجزء من المحتوى.
- يتم عرض النتائج في لوحة معلومات مرتبة حسب الموضوع.
الميزات الرئيسية لتطبيق Reputation
يقدم تطبيق Reputation مجموعة واسعة من الميزات بما يشمل:
- التقارير التنافسية: تحدد هذه التقارير وضع المنافسين ومشاعر العملاء تجاههم.
- تقييم التجربة: يتيح هذا التطبيق قياس شعور العملاء تجاه تجربتهم مع المنتج.
- درجة السمعة: تحدد هذه الميزة السمعة الغالبة على علامتك التجارية لدى العملاء.
- خرائط المشاعر: توضح خرائط المشاعر رسمًا بيانيًا يبين آراء العملاء تجاه المنتج والتي يمكن العثور عليها في التعليقات والمراجعات.
- تصنيف التعليقات تلقائيًا: يقوم التطبيق بتجميع تلقائي لتعليقات العملاء في فئات مخصصة بما يتناسب مع مجال عملك.
في الختام، تؤكد دراستنا لمفهوم تحليل المشاعر Sentiment Analysis أهمية هذا التحليل في تطوير أبحاث السوق، ودوره في تبسيط عمل المسوقين، وإعطائهم صورة أكثر دقة عن مشاعر العملاء وأفكارهم تجاه منتجات الشركة. لتطبيق هذا التحليل بشكل فعال اخترنا لكم مجموعة من أفضل أدوات تحليل المشاعر المستخدمة من قبل شريحة واسعة من أفضل الشركات حول العالم.
