Klienci rzadko mówią wprost, co tak naprawdę myślą. I, gdy się nad tym zastanowić, właściwie dlaczego mieliby to robić? Wyrażenie opinii wymaga pewnego wysiłku, a ludzie z natury dążą do jego minimalizowania. Nawet w badaniach, takich jak grupy fokusowe, odpowiedzi często są „deklarowane” – użytkownicy prezentują postawę, która, niczym filtr na Instagramie, nie zawsze oddaje rzeczywiste emocje.
Prawdziwe uczucia kryją się w tonie wypowiedzi, kontekście dyskusji, a czasem nawet w tym, o czym klienci milczą. Dotarcie do tych rzeczywistych odczuć jest prostsze niż myślisz! Zanim jednak do tego przejdziemy, odpowiedzmy sobie na jedno ważne pytanie.
Czy emocje naprawdę są aż tak ważne?
Według Daniela Kahnemana, laureata Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii i autora książki “Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym” aż 90% naszych decyzji (również tych zakupowych) podejmujemy podświadomie, w oparciu o emocje.
- Dlaczego ludzie wydają naprawdę spore pieniądze na nowy model iPhone’a? Bo poza specyfikacją liczy się status społeczny i emocjonalna więź z marką.
- Czemu klienci są w stanie zapłacić kilkukrotnie więcej za designerską torebkę, mimo że jej funkcjonalność nie różni się od tej kupionej w sieciówce? Bo kupują nie tylko przedmiot, ale także poczucie wyjątkowości i prestiż.
- Jak to jest, że niektórzy ludzie wracają do tej samej kawiarni, nawet jeśli wiedzą, że tuż obok znajduje się lokal z o wiele tańszą i lepszą kawą? Bo poza smakiem liczy się atmosfera, wspomnienia i emocjonalne przywiązanie do miejsca.
Po prostu emocji nie powinno się ignorować. Zrozumienie tego faktu i zaimplementowanie analizy emocji w praktyce daje istotną przewagę konkurencyjną.
Jak odkryć prawdziwe emocje klientów?
Tym, co pozwala identyfikować rzeczywiste emocje i intencje klientów jest social listening.
W największym skrócie, jest to proces monitorowania mediów społecznościowych i innych platform online, który pozwala śledzić internetowe dyskusje na temat danej firmy, produktu czy nawet całych branż.
Jako narzędzie, social listening sukcesywnie ewoluuje, dostarczając badaczom i marketerom coraz więcej złożonych danych. Prawdziwym skokiem technologicznym w tej dziedzinie okazała się sztuczna inteligencja.
I nic dziwnego! AI potrafi analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, co umożliwia nie tylko śledzenie pojedynczych opinii, ale także identyfikację szerokich trendów i nastrojów społecznych.
Social listening to więcej niż liczenie lajków
Social listening nie ogranicza się tylko do liczenia lajków, komentarzy czy udostępnień. Liczby nie oddają emocji, a same emocje nie zawsze są wyrażane wprost. Sarkazm, ironia czy ukryta frustracja nie mają dedykowanych przycisków.
Z pomocą przychodzą analiza języka naturalnego (NLP) i algorytmy uczenia maszynowego. To one pozwalają markom „nastawić uszu” i lepiej zrozumieć emocje klientów na dużą skalę.
Nowoczesne modele NLP i AI nie tylko rozpoznają, co ludzie mówią, ale też jak to mówią. Innymi słowy, sztuczna inteligencja coraz lepiej wychwytuje kontekst wypowiedzi, dzięki czemu potrafi wsłuchać się w tysiące głosów i wyciągać z nich wartościowe wnioski.
Jak AI rozpoznaje emocje w tekstach?
AI analizuje zawartość postów czy komentarzy, klasyfikując je do jednej z trzech kategorii wzmianek: pozytywnych, negatywnych lub neutralnych.
Przykładowo, gdy ktoś opublikuje komentarz o treści: „Kocham tę kawę!”, AI rozpoznaje entuzjazm i uznaje wzmiankę za pozytywną. Proste.
Schody zaczynają się robić strome w momencie gdy emocja jest nieco bardziej zawoalowana. Chodzi przykładowo o komentarz: „Kawa była zimna, ale przynajmniej kubki mają ładne”.
Na szczęście, AI jest w stanie wychwytywać mieszane emocje, identyfikując frustrację związaną z produktem.
Wynika to z faktu, że AI nie opiera się tylko na prostym zestawie słów kluczowych, które wskazują o kim lub o czym rozmawiają internauci. Obecnie, bez pomocy dziesiątek annotatorów, sztuczna inteligencja sama potrafi odróżnić sarkazm od szczerej pochwały. Robi to analizując kontekst więcej niż jednej wypowiedzi w wątku.
W tym miejscu aż kusi żeby posłużyć się cytatem z “Pani Jeziora” Andrzeja Sapkowskiego: “Niebrzydka rzecz, ale czy ma jakieś zastosowanie praktyczne?”
Korzyści z połączenia social listeningu i AI
Social listening i jego połączenie z mocami sztucznej inteligencji jak najbardziej mają zastosownie praktyczne!
Oto trzy fundamentalne korzyści płynące z tego mariażu:
- Szybkość. AI monitoruje media społecznościowe 24/7, wykrywając negatywne opinie i – tym samym – zapobiegając potencjalnym kryzysom. Przykładowo, gdy klienci zaczynają narzekać na awarię aplikacji, sztuczna inteligencja jest w stanie powiadomić o tym fakcie odpowiedni zespół w firmie, umożliwiając szybką reakcję.
- Lepsze zrozumienie klientów. Analiza emocji pomaga lepiej zrozumieć, co tak naprawdę myślą ludzie zainteresowani danym tematem. Dzięki temu marki mogą dostosować komunikację, np. wysyłając spersonalizowane oferty do sfrustrowanych użytkowników lub klientów.
- Proaktywne podejście. AI nie tylko reaguje na bieżące problemy, ale też przewiduje przyszłe trendy. Na przykład, gdy rośnie zainteresowanie tematem „ekologiczne opakowania”, marki mogą dostosować swoje strategie i tym samym zbudować przewagę konkurencyjną nad rynkowymi rywalami.
Przykład zastosowania AI w social listeningu
Wyobraź sobie, że odpowiadasz za wprowadzanie nowych smaków kaw w Starbucksie.
W takim przypadku, social listening doskonale sprawdzi się w monitorowaniu opinii klientów na temat nowych produktów.
Jeżeli, przykładowo, dość regularnie zaczną pojawiać się komentarze, że wprowadzone przez Ciebie do oferty velvet eclipse imperial macchiato z syropem z czarnego bzu jest za słodkie, wówczas AI natychmiast zidentyfikuje negatywny sentyment. Dzięki będziesz w stanie podjąć błyskawiczne działania i dostosować recepturę, np. eliminując syrop z czarnego bzu.
Jakie narzędzie do social listeningu jest najlepsze
W rozważaniach na temat social listeningu i sztucznej inteligencji nie możemy pominąć praktycznego aspektu – jakiego narzędzia do analizy emocji warto używać?
Brand24 to polskie narzędzie do social listeningu, monitoringu mediów i analizy sentymentu, które wyróżnia się dwoma kluczowymi atutami:
- Szerokim zakresem monitorowanych źródeł, w tym platform społecznościowych, stron internetowych, platform video, podcastów, newsletterów i platform z recenzjami;
- Zaawansowanymi funkcjami opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak Asystent Marki, AI Insights, Analiza Emocji, Analiza Trendów czy Detekcja Anomalii.
Te „supermoce” pozwalają na precyzyjne śledzenie nastrojów wśród użytkowników, identyfikowanie ukrytych emocji oraz prognozowanie przyszłych trendów. Dzięki temu marki mogą szybko reagować na zmieniające się opinie, dostosować komunikację i proaktywnie zarządzać potencjalnymi kryzysami, budując silniejsze więzi z klientami.
AI w social listeningu to nie tylko technologia – to nowy sposób poznawania klientów i ich prawdziwych emocji. Marki, które umiejętnie słuchają, analizują i rozumieją te emocje, zyskują poważną przewagę konkurencyjną, tworząc trwałe, oparte na zaufaniu relacje z odbiorcami. To klucz do sukcesu w dzisiejszym świecie, gdzie satysfakcja klienta jest fundamentem długofalowego rozwoju.
Autor artykułu: Sławek Paśmionka
Więcej interesujących artykułów na temat AI przeczytasz tutaj.
