Phương Pháp Phân Tích Tiếng Nói Khách Hàng (Voice Of Customer)

Các thương hiệu đã quen với việc thu thập ý kiến phản hồi khách hàng thông qua đa dạng kênh online và offline như khảo sát, phỏng vấn, mạng xã hội, v.v. Tuy nhiên, khó khăn thật sự bắt đầu khi thực hiện việc phân tích. Phân tích phản hồi khách hàng, hay còn gọi là phân tích tiếng nói khách hàng là một kỹ thuật nghiên cứu thị trường giúp các thương hiệu thấu hiểu sâu sắc về kỳ vọng, nhu cầu và mong muốn của khách hàng. 

Vậy làm thế nào để phân tích tiếng nói khách hàng để mang lại hiệu quả tốt nhất? Hãy cùng tìm hiểu bài viết dưới đây.

1. Xác định mục tiêu tại sao cần khảo sát khách hàng.

Xác định rõ mục tiêu tại sao doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu phản hồi khách hàng. Ví dụ:

  • Tìm hiểu những điều cần cải thiện của sản phẩm/ dịch vụ.
  • Nắm bắt các xu hướng mới trên thị trường.
  • Tìm hiểu mong muốn của khách hàng.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần phải chắc chắn về cách thu thập dữ liệu, loại công cụ phân tích và loại phân tích sẽ sử dụng.

2. Thu thập dữ liệu.

Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu. Lựa chọn tệp khách hàng mẫu hoặc khách hàng mục tiêu để tiến hành việc khảo sát.

Sử dụng các phương pháp như khảo sát trực tiếp, phỏng vấn, mạng xã hội, v.v. để thu thập dữ liệu. Đảm bảo bảng câu hỏi là xuyên suốt và hoàn toàn tập trung vào mục tiêu hoặc chủ đề khảo sát. 

3. Phân tích trạng thái phản hồi

Công việc này hầu hết được thực hiện bởi trí tuệ nhân tạo AI. Về cơ bản, AI tự động phân tích ngữ nghĩa câu trả lời và phân loại một cách chính xác thành các dạng phản hồi tích cực, phản hồi tiêu cực hoặc phản hồi trung lập. Từ đó, cung cấp cơ sỡ dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định:

  • Những điều khách hàng thích để tiếp tục nâng cao.
  • Những điều khách hàng không thích để cải thiện.

Việc gán nhãn phản hồi là tích cực, tiêu cực và trung tính nghe có vẻ dễ dàng nhưng sẽ mất rất nhiều thời gian và nguồn lực khi thực hiện thủ công. Công nghệ AI trong giải pháp Omni-channel VOC do Miraway nghiên cứu và phát triển hoàn toàn có thể hiểu được những lời châm biếm, chỉ trích gián tiếp và những bình luận xoắn. Từ đó, doanh nghiệp có thể tập trung thời gian và nhân lực vào những công việc quan trọng hơn.

4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Hệ thống đọc tất cả dữ liệu phản hồi và phân tích thông tin, từ đó tự động rút ra các xu hướng, sở thích, chủ đề và các vấn đề hiện hữu. Sơ đồ dưới đây minh họa cho việc phân tích và phân loại các vấn đề ấn giấu sau ngữ nghĩa câu trả lời của một chiến dịch khảo sát:

Phương pháp này cung cấp cho doanh nghiệp một nhãn dán để đại diện cho một tập dữ liệu lớn các vấn đề liên quan. Phân đoạn tự động là cách tốt nhất để cắt giảm quá trình phân tích tốn nhiều thời gian và nguồn lực.

5. Tương quan dữ liệu

Dữ liệu thô không có ý nghĩa. Doanh nghiệp sẽ có rất nhiều dữ liệu ngẫu nhiên được thu thập từ tất cả các kênh giao tiếp. Xem xét các dữ liệu tại ngữ cảnh cụ thể để có cái nhìn chính xác nhất về phản hồi khách hàng.

6. Rút ra kết luận

Sau khi gắn nhãn và tách biệt dữ liệu, đã đến lúc tạo ra thông tin thực sự giúp doanh nghiệp đi đến kết luận và thông tin chi tiết nhất định để giải quyết vấn đề.

Trong giai đoạn này, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ về mức độ liên quan của dữ liệu, thông tin và kết luận đối với tiếng nói của khách hàng mục tiêu.

7. Thực hiện cải tiến

Rõ ràng, chỉ đi đến kết luận là không đủ. Cách doanh nghiệp hành động khi phân tích và thực hiện các cải tiến trong thương hiệu sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến nhận thức của khách hàng về doanh nghiệp. Khách hàng biết họ đã đưa ra phản hồi, và bây giờ họ sẽ chờ đợi những thay đổi tương ứng của thương hiệu.

Là một thương hiệu, bạn có trách nhiệm chứng minh cho khách hàng thấy rằng bạn coi trọng ý kiến ​​của họ và sẵn sàng cải thiện. Đây là hành động đóng góp nhiều nhất vào việc phân tích tiếng nói khách hàng.

Xem thêm bài viết: Miraway nhận cú đúp giải thưởng trong tháng 05/2022