Müşteri Geri Bildiriminde Yapay Zekâ ile Duygu Analizi

Şirketler, olumlu marka deneyimleri yaratmak suretiyle müşterilerle ilişkilerini güçlendirmeyi ve onlarda olumlu duygular uyandırmayı amaçlar. Bu süreçte müşteri geri bildirimlerini toplamak, analiz etmek ve yönetmek büyük önem taşır. Geri bildirimler, iş stratejisinin vazgeçilmez bir parçasıdır. Çünkü bu bilgiler, ürün ve hizmet geliştirme sürecine katkı sunmanın yanı sıra memnuniyeti ve sadakati artırma potansiyeline sahiptir.

Müşteri yorumlarını analiz etmenin etkili yollarından birisi duygu analizidir. Günümüzde artık yapay zekâ destekli olarak duygu analizi gerçekleştirilebilir. Yapay zekânın müşteri hizmetleri süreçlerine destek olması; tüketicilerin duygu, düşünce ve davranışlarını daha derinden anlaması için şirketlere olanak sağlar. Böylece şirketler süreçlerini daha verimli ve etkili bir şekilde yürütebilir.

Bitrix24, müşteri geri bildirimlerini toplama ve yorumlama sürecinde güçlü çözümler sunarak müşterilerinizi daha iyi anlamanıza, onlara daha iyi ürün ve hizmetler sunmanıza yardımcı olur. Müşteri deneyimi yönetimi konusunda size yardımcı olacak ve keyifli deneyimler sunacak içgörülere inanamayacaksınız. Hemen kaydolun ve Bitrix24’ün sunduğu çözümleri keşfedin!

Müşteri Geri Bildirimi Nedir? Faydaları Nelerdir?

Müşteri geri bildirimi, tüketicilerin bir ürün, hizmet, şirket veya marka ile ilgili deneyimlerini aktardıkları yorumlardır. Günümüzde tüketiciler, aldıkları ürün ve hizmetlerle ilgili yorum yapmaya her zamankinden daha isteklidir. SurveyMonkey tarafından yapılan bir araştırma, müşterilerin %85’inin geri bildirim vermekten keyif aldığını ortaya koymuştur. Dinamik ve rekabetçi pazar koşullarını, artan müşteri bilgisiyle birleştirince geri bildirim almak ve onları incelemek iş dünyasında kaçınılmaz hâle gelmiştir.

Şirketlerin operasyonlarında stratejik bir öneme sahip olan geri bildirim yönetiminin sağladığı temel faydalar ise şöyle:

• İstek ve ihtiyaçların daha iyi anlaşılması

• Daha güçlü ilişkiler kurulması

• Müşteri odaklı stratejiler geliştirilmesi

• Yeni ürün ve hizmetler yaratılması

• Hataların ve zayıf yönlerin düzeltilmesi

• Mevcut ürün ve hizmetlerin iyileştirilmesi

Sonuç olarak da tüketici deneyiminin geliştirilmesi ve müşteri memnuniyetinin artırılması sağlanır. Artan memnuniyet, müşteri kaybı olasılığını azaltarak uzun vadede müşteri sadakatine katkı sunar.

Müşteri Geri Bildirimi Toplama Yöntemleri

Müşteri geri bildirimi toplamanın birçok yöntemi vardır. Anketler, e-posta ve telefon aracılığıyla alınan geri bildirimler, odak grup görüşmeleri, bire bir görüşmeler, paneller, çağrı merkezi kayıtları ve dilek/öneri kutuları gibi uygulamalar geleneksel yöntemler arasında yer alır. Bu geleneksel yöntemlerde, şirketler geri bildirim almak için genellikle aktif bir rol oynar.

Teknolojik gelişmelerle birlikte ortaya çıkan çevrimiçi kanallar ise müşteri geri bildirimi toplamak için yeni fırsatlar yaratmıştır. İnternetin yaygınlaşmasıyla kullanıcılar, deneyimlerini sosyal medya ve diğer çevrimiçi platformlar üzerinden paylaşmaya yönelmiştir. Bu tür çevrimiçi geri bildirimlerin avantajı ise pasif geri bildirim olmalarıdır. Diğer bir deyişle müşteriler, şirket talep etmese de kendi isteğiyle deneyimlerini paylaşır. Sprout Social'ın bir araştırmasına göre, ürün ve hizmet kullanıcılarının %47 ila %69’u şikayetlerini ve olumsuz deneyimlerini sosyal medyada dile getirmeye eğilimlidir. Bu pasif geri bildirimlerin gelmesi şirketler açısından değerli olsa da yorum sayıları ve incelenecek metinlerin sayısı fazlalaştıkça ve özellikle olumsuz yorumlar bulundukça yönetilmesi zor hâle gelebilir. Bu nedenle, müşteri geri bildirimlerini toplarken, şirketlerin bu geri bildirimleri sistematik olarak analiz etmesi mühimdir.

Müşteri Geri Bildirimi Analizi

Peki müşterilerden geri bildirim toplamak yeterli midir? Bu sorunun cevabı “hayır” olacaktır. Çünkü geri bildirimler doğaları gereği yapılandırılmamışlardır, yani ham kayıtlardır. İşlenmedikleri sürece şirketlere faydalı bilgi sağlamaları mümkün değildir. İşlendikleri sürece anlam kazanır ve karar verme süreçlerinde şirketlere yardımcı olurlar.

Şirketler, müşteri geri bildirimlerini yönetmek için sistematik bir süreç izlemektedir. Bunu dört basamakta özetleyebiliriz.

1. Verileri Toplamak

Anketler, sosyal medya, görüşmeler ve e-posta gibi çeşitli kanallardan müşteri geri bildirimleri toplanır. Çoğunlukla yazılı formatta olan bu veriler video, ses, konum gibi farklı veri türleriyle de birleştirilebilir.

2. Verileri Analiz Etmek

Toplanan verilerin incelenmesiyle ilk olarak bir çerçeve veya kategori seti oluşturulur. Bu çerçeve, ürün özellikleri, fiyatlandırma, kullanıcı deneyimi, kullanım biçimi gibi faktörleri kapsayabilir. Daha sonra her bir geri bildirim uygun kategorilere atanır. Gerekli olduğu takdirde ek analizler de yapılır. Böylece tüketici davranış ve düşünce kalıpları belirlenir.

3. Sonuçları Raporlamak

Analiz sonucunda elde edilen içgörüler özetlenir ve bunların anlamları açıklanır. Veri görselleştirme araçları, sonuçları daha net olarak sunmak için kullanılabilir.

4. İş Planları Hazırlamak ve Uygulamak

Analiz sonuçlarının özetlendiği raporlardan yola çıkarak strateji ve taktikler geliştirilir. Bunlar daha sonra aksiyon planlarıyla birlikte iş süreçlerine entegre edilerek uygulamaya geçirilir.

Bu dört basamaktan her biri önemlidir. Ancak sonuçlara ulaşmamızı sağlayan bir aşama olan analiz süreci asıl yönümüzü çizer. Bu nedenle daha da kritik bir öneme sahiptir. Geri bildirimlerin hacmine ve mevcut kaynaklara bağlı olarak, manuel analiz yapılabileceği gibi otomatik analiz araçları da kullanılabilir. Otomatik analiz araçları geri bildirim verilerinin toplanmasını, analiz edilmesini ve yorumlanmasını kolaylaştırarak içgörü elde etme sürecini otomatikleştirir. Bu araçlarından birisi, sentiment analizi (sentiment analysis) olarak da bilinen duygu analizidir.

Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerinden duygu tonlarını tespit etmeye yaramakta ve böylece müşteri memnuniyeti ve potansiyel sorun veya olumsuzlukları anlamaları için işletmelere yardımcı olmaktadır. Peki sentiment nedir? Duygu analizi nedir?

Müşterilerinizi Daha İyi Anlamanın Yolu: Duygu Analizi

Sentiment kelimesinin karşılığı duygu, his veya duyarlılıktır. Sentiment analizi de böylece duygu analizi olarak dilimize geçmiştir. Duygu analizi (sentiment analysis), doğal dildeki ifadeleri otomatik olarak analiz etmekle ilgili bir süreçtir. Bu süreç, metinleri inceleyerek, mesajın duygu tonunun olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirler. Kısacası duygu analizi, doğal dildeki ifadeleri, duygusal yönlerine göre sınıflandırmayı sağlayan bir metin analiz sürecidir.

Duygu analizi birçok sektörde geniş bir uygulama alanına sahiptir. Oteller, havayolları, sağlık hizmetleri, bankacılık, finansal hizmetler, eğlence, oyun ve eğitim gibi sektörlerde faaliyet gösteren işletmeler, duygu analizini kullanarak müşteri deneyimlerini daha derinlemesine anlamlandırır. Örneğin dünyanın en büyük otel zincirlerinden biri olan Marriott International, 7.000'den fazla tesis genelinde müşteri yorumlarını işlemek ve analiz etmek için yapay zekâ analizini kullanıyor. Ayrıca kurumsal rezervasyon sitesindeki chatbotlara da ağırlık veriyor. Keza McDonald's da 38.000'den fazla lokasyonda müşteri duyarlılığını izlemek için yapay zekâ analizinden faydalanıyor. Müşteri yorumlarını inceleyerek, yeni bir menü öğesinin olumsuz geri bildirim alması veya belirli bir konumun sürekli olarak düşük performans göstermesi gibi sorunları hızla tespit edebiliyor.

Duygu analizi, piyasa duyarlılığını analiz etmek ve borsalar veya kripto para birimlerinin eğilimlerini belirlemek amacıyla da son zamanlarda kullanım alanı buluyor.

Duygu Analizinin Zorlukları

Şirketler; itibar yönetimi, pazar araştırması, rakip analizi, müşteri hizmetleri ve ürün değerlendirmesi gibi alanlarda duygu analizinden faydalanarak stratejik karar alma süreçlerini güçlendirebilir. Ancak bu süreç çeşitli zorlukları da içermektedir. Gelin, biraz da bu zorluklara değinelim.

1. Teknik uzmanlık gerektirmesi

Duygu analizi sürecinde teknik uzmanlık gerektiren ileri düzey yöntemler kullanılır. Analiz sürecinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak açısından kritik öneme sahip bu yöntemler, her bir aşamada derin bilgi birikimi ve deneyim gerektiren oldukça karmaşık işlemler barındırır.

2. Metinlerin Yapısal Özellikleri ve Kullanılan Dilin Yapısı

Metinlerin yapısal özellikleri, yazıldıkları bağlam ve kullanılan dilin kendine özgü nitelikleri, duygu analizini karmaşık ve zor bir süreç hâline getirebilir. Örneğin dilin daha gündelik ve konuşma diline yakın biçimlerde kullanıldığı yazılar, bu süreci zorlaştırabilir. Bununla birlikte, metinlerde alaycılık ya da ironi gibi nüansların bulunması da analizi zorlaştırır. Çünkü bu tarz ifadeler yüzeysel anlamından farklı olarak örtük anlamlar taşır. Buna ek olarak, farklı dillerde kullanılan kelime yapıları da farklı anlamlar kazanabilir. Bu dilsel değişkenlik, analiz sürecinde hataların ortaya çıkmasına neden olabilir. Ayrıca tüm diller için yeterli analiz araçları ve kaynaklarına erişim sağlamak zordur.

3. İncelemenin Süreklilik Gerektirmesi

Duygu analiziyle müşteri yorumlarının yer aldığı metinler ve metinlerin içindeki kelime yapıları incelendiğinde bunların sürekli olarak yapılması gerekir. Bu da yoğun bir çaba harcamayı gerektirir.

Görüldüğü gibi, duygu analizi süreçlerinin manuel yapılması, hatalara açık olmasının yanı sıra süreç açısından da oldukça zaman alıcıdır. Müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak analiz etmek, fazla çaba harcamadan sürecin verimliliğini artırarak doğru içgörüler elde etmeyi kolaylaştıracaktır. Bu yöntemlerden biri ise yapay zekâ destekli duygu analizidir.

Yapay Zekâ ile Duygu Analizi

Duygu analizi yapay zekâ tabanlı otomasyonla artık daha etkili ve verimli hâle gelmiştir. Yapay zekâ algoritmaları; geri bildirimlerdeki kalıpları, duyguları ve ortaya çıkan eğilimleri tespit ederek eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar. Bu algoritmalar, geri bildirimleri otomatik olarak kategorilere ayırabilir, ana temaları belirleyebilir ve hatta geçmiş verilere dayanarak gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin edebilir. Böylece büyük miktardaki veriler daha hızlı ve daha doğru analiz edilebilir.

Bu teknolojinin detaylarını ve nasıl çalıştığını daha detaylı olarak ele alalım.

Yapay Zekâ ile Duygu Analizi Nasıl Yapılır?

Yapay zekâ tabanlı duygu analizi araçları, kullanıcı yorumlarından sosyal medya paylaşımlarına kadar geniş bir yelpazede veriyi incelemek için doğal dil işleme (NLP) teknolojisinin gücünü kullanır. Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi; dilin karmaşık yapısını, bağlamını ve anlamını derinlemesine çözümleyerek metinlerdeki dilsel özellikleri ayrıntılı biçimde analiz edebilir. Bunun için ise özel olarak tasarlanmış kapsamlı algoritmalar ve modellerden faydalanır. Bu sayede metinlerde ve kelimelerde gizli olan duygu tonları, görüşler ve niyetleri yüksek bir doğrulukla tespit etmek mümkün olur.

Yapay zekâ tabanlı duygu analizi, verilerin toplanmasından sonra üç temel aşamada gerçekleştirilmektedir: özellik çıkarma, özellik seçimi ve sınıflandırma. Her bir aşama, metin verisindeki duygusal içeriğin etkili olarak analiz edilmesi ve yorumlanması için kritik bir rol oynar. Bu aşamaları kısaca açıklayalım:

1. Özellik Belirleme

Bu aşamada, analiz edilecek metinlerde anlam taşıyan tüm ilgili unsurlar seçilir. Kelimeler, emojiler, hashtagler, noktalama ve ünlem işaretleri, jargon ifadeler gibi dil öğeleri bu kapsamda belirlenir. Ayrıca kelimeler türlerine göre isim, sıfat veya zarf gibi dil bilgisel etiketlerle işaretlenebilir. Bu işlem, metin verilerindeki önemli özellikleri ve kelimeleri tespit ederek duygu sınıflandırma sürecini daha anlamlı ve etkili hâle getirdiği için modelin performansı üzerinde doğrudan etkilidir. Özellik belirleme işlemi kapsamında, kullanılan kelimelerin olumsuzluk içerip içermediği de dikkate alınır. Örneğin "hayır," "asla," "hiçbir yerde," "hiçbiri" gibi ifadeler, duygusal tonu belirlemek için değerlidir.

2. Özellik Seçimi

Özellik seçimi, gereksiz veya analiz açısından ilgisiz kelimeleri, belirlenen özellikler arasından ayıklamak için uygulanan bir eleme işlemidir. Bu işlem, modelin gereksiz verilerden arındırılmasını sağlayarak duygu sınıflandırma doğruluğunu artırır. Böylece analiz için yalnızca anlamlı ve etkili özellikler değerlendirmeye alınır.

3. Sınıflandırma

Bu adımda, anlam açısından birbirine yakın özellikler veya ifadeler gruplandırılır. Örneğin müşteri geri bildirimleri gibi veri setlerinde, benzer yorumlar metinlerin duygu tonlarına göre kümelendirilir. Bu süreçte, kelime ve ifadelerin benzerlik düzeylerini belirlemek için korelasyon haritaları gibi görsel araçlar da kullanılabilir.

Geri Bildirimlerde Yapay Zekâ ile Duygu Analizi Kullanmanın Faydaları

Yapay zekâ destekli duygu analizi uygulamalarının, müşteri yorumlarını değerlendirme sürecinde sağladığı başlıca avantajları şu şekilde sıralayabiliriz:

1. Öznellik Sınıflandırması

Bu adım genellikle duygu analizinin temel aşaması olarak kabul edilir. Öznellik sınıflandırması, metindeki öznel ifadeleri, duygu tonları ve kişisel görüşleri ayırt etmeyi amaçlar. "Zor," "harika," "ucuz" gibi etiketler, metnin öznel veya nesnel içerik taşıyıp taşımadığını belirlemeye yardımcı olur. Örneğin geçtiğimiz hafta 100 müşteri size ürün yorumu bıraktı diyelim; yapay zekâ, bu yorumları inceleyerek dil duyarlılığına göre kategorilere ayırabilir ve daha acil müdahale gerektiren yorumları önceliklendirebilir. Böylece, olumsuz yorumlara hızlı yanıt verilerek müşteri memnuniyetsizliği daha fazla büyümeden giderilebilir. Bir anlamda, yapay zekâ ile müşteri hizmetleri sağlar ve bu sayede müşteri geri bildirimleri hızlı ve etkin bir şekilde analiz edilir.

2. Duygu Sınıflandırması

Bu aşamada, müşteri yorumlarının duygu tonu olumlu, olumsuz veya tarafsız (nötr) olarak sınıflandırılır. Bu sınıflandırmada algoritmalar devreye girerek metinlerdeki duygusal eğilimleri tespit eder. Yalnızca olumlu veya olumsuz bir duygu tespitiyle sınırlı kalmayıp, "öfke," "kafa karışıklığı" veya "memnuniyet" gibi spesifik duygu türleri ve duygu tonlarını da tanımlamak mümkündür. Bu detaylı analiz, müşteri geri bildirimlerindeki nüansları daha iyi anlamayı sağlar.

3. Sahte Geri Bildirim Tespiti

Sahte yorumlar genellikle belirli bir ürünü ya da hizmeti gerçekçi olmayan niyetlerle desteklemek veya kötülemek için yazılan yanıltıcı ifadelerdir. Yapay zekâ ile duygu analizinde, makine öğrenimi algoritmaları, şüpheli yorumları ayıklamak için veri kümesini inceler ve sahte geri bildirimleri belirler. Örneğin normalde düşük puan almış bir ürünün bir anda fazla yüksek puanlı yorumlar alması, metnin sahte olduğu şüphesini uyandırabilir. Sahte yorumların tespiti, e-ticaret platformlarında güvenilirlik sağlamak adına duygu analizinde önemli bir adımdır.

4. Örtülü Dil Tespiti

Alaycılık, ironi ve mizah gibi özellikler duygu analizinde genellikle örtülü dil olarak adlandırılır. Bu tarz ifadeler, yalnızca algoritmalar için değil, insanlar için dahi çözümlemesi zor olan gizli anlamlar barındırabilir. Ancak bu ifadeler metnin duygusal kutbunu tamamen değiştirme gücüne sahip oldukları için duygu analizinin kritik bir unsurudur. Örneğin "Harika, ürün bozuk çıktı" ifadesini ele alalım. İlk başta olumlu bir anlam içeren "harika" kelimesi, "ürün bozuk çıktı" ifadesiyle birleştiğinde alaycı bir ton kazanır ve anlamın olumsuz bir yöne kaymasına neden olur. Bu tür örtülü ifadelerin doğru bir şekilde algılanması, duygu analizinin doğruluğunu ve müşteri geri bildirimlerinin daha iyi yorumlanmasını sağlar.

Sonuç olarak, şirketler, iş süreçlerinin belirli bir parçası olarak yapay zekâ tabanlı duygu analizini kullanır. Duygu analizi, çeşitli konular hakkında insan duygu, düşünce ve izlenimlerinin altındaki duygu tonlarını ortaya çıkarır. Yapay zekâ duygu analizi iş birlikli sistemleriyle, şirketler ürün incelemeleri ve marka algısı gibi alanlarda çok çeşitli bilgiler toplar. Şirketler, geri bildirimlerin tonunu ve iletilerin taşıdığı duygusal anlamları inceleyerek müşteri ilişkileri yönetimini etkili ve verimli hâle getirir.

Bitrix24, duygu analizi (sentiment analysis) hizmetleriyle müşterilerinizin ihtiyaçlarını daha iyi anlamanızı sağlar ve etkili çözümler sunar. Derinlemesine ve anlamlı sonuçlara ulaşmanızı sağlayarak iş süreçlerinizi daha etkin ve verimli hâle getirir. Bitrix24 kullanarak pazarlama ve müşteri hizmetleri süreçlerinizde de büyük değişiklikler yapabilirsiniz. Üstelik Bitrix24 ailesi olarak tek tip hizmetler sunmuyoruz. Şirketinizin ihtiyaçlarına göre size özel çözümler üretiyor ve iş süreçlerinizi en optimal şekilde yerine getirmenize yardımcı oluyoruz. Ücretsiz hesabınızı şimdi oluşturun. Bitrix24 ile işlerinizi hızlandırın ve verimliliğinizi zirveye taşıyın.