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会話分析: ブランドに関する洞察を得るためにソーシャル リスニングを使用する方法
人工知能 (AI) テクノロジー、特に自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) は変革を遂げました。 ソーシャルメディアでのリスニング ツールをビジネス インテリジェンスのための包括的なプラットフォームに統合します。そうすることで、あらゆる規模や業界のブランドの競争条件を平等にしました。
これらのツール内で、会話分析は隠れたブランドの洞察を特定し追跡することにより、顧客の会話やディスカッションの力を活用します。この市場主導のリアルタイム インテリジェンスにより、マーケティング チームはターゲットを絞った方法でブランド リーチを拡大し、新たなトレンドを特定し、競争力に関する洞察を得ることができます。これにより、リピート ビジネスと収益性の高い収益源につながる、より良い顧客エクスペリエンスを生み出すことができます。
4の象徴的な意味
続きを読んで、会話型分析がソーシャル データを活用して豊富な洞察を獲得し、ビジネス リーダーが戦略的意思決定を行えるようにすることで、ビジネスにどのような影響を与えるかを確認してください。
会話分析とは何ですか?
会話分析は、AI と機械学習を使用して顧客の会話を分析することで得られる傾向とレポートの形式での実用的なインテリジェンスです。
ML および AI テクノロジーを活用した、洗練されたソーシャル リスニング ツール 感情分析 NLP と NLP は、顧客の会話の中の何百万ものデータ ポイントをスキャンして、消費者のニーズ、要望、ブランド エクスペリエンスを理解します。これにより、ブランドの健全性、市場動向、競合他社のパフォーマンスに関する重要な洞察が得られ、データ駆動型の洞察によってビジネスを戦略的に成長させることができます。
会話分析の重要なソースには、ソーシャル メディアのリスニング、仮想エージェントとチャットボットのやり取り、カスタマー ケアの電子メール、レビュー フォーラム、営業電話、その他のフィードバック チャネルが含まれます。
会話分析の利点は何ですか?
ソーシャルリスニングツール 会話分析を利用して、数千の顧客のコメントや会話から関連情報を数秒以内に発見します。したがって、チームは手動のデータ分析ではなく、戦略とビジネスへの影響に集中できるようになります。
ここでは主なメリットを詳しく見ていきます。
顧客体験の向上
調査によると、ポジティブな顧客体験の構築に注力しているブランドは、そうでないブランドに比べて収益性が 60% 高いことがわかっています。
ソーシャルカスタマーケアの会話を監視すると、共通のテーマやトピックを発見し、気づかれないサービスや製品の問題を明らかにするのに役立ちます。これはあなたの能力を高めるのに役立ちます 顧客体験戦略 ロイヤルティを構築し、新しい顧客を引き付けるため。さらに、顧客中心の洞察を提供することで、部門を超えたチームをサポートし、取り組みを推進し、全体的なブランド エクスペリエンスを向上させます。
ブランドの洞察を発見する
会話分析から得られるブランドの洞察により、社会的存在感を高め、ブランドの認知度を向上させることができます。これらは、ブランドに適切なソーシャル メディア インフルエンサーの選択や、次のような成功した共同ブランド パートナーシップの構築など、重要なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 Spotifyとスターバックス , スターバックスの顧客は、無料の Spotify プレミアム サブスクリプションにサインアップできます。
競争力のあるインテリジェンスを獲得する
によると Sprout Social Index™ 2022 , マーケティング担当者の 90% は、ソーシャル インサイトが市場でブランドを差別化して競争力を高めるのに役立つことに同意しています。会話分析を使用すると、Reddit、Google マイ ビジネス (GMB)、Glassdoor、Facebook、Instagram などのネットワーク上で競合他社や自社のブランドに関する顧客のディスカッションや会話を無数に収集し、競合に関するインテリジェンスを導き出すことができます。
エンティティ チャンキングや機械学習などの AI タスクは、ソーシャル チャネルやレビュー プラットフォーム上の顧客のコメントから競合ブランド名を簡単に検出し、それらの会話の文脈を理解できるようにします。これらの洞察をソーシャル エンゲージメントなどの他の分野と組み合わせると、競争ベンチマークを計画し、戦略に情報を提供するために競合他社が何を行っているかを追跡するのに役立ちます。
販売コンバージョンを改善する
会話分析ツールは、顧客の好みや市場の最新動向に基づいて、どのような側面が販売転換を促進できるかを判断するのに役立ちます。
たとえば、ソーシャル リスニング データのトピックの自動フィルタリングと分類により、カスタマー ジャーニーを強化し、購入の意思決定に影響を与える機会がリアルタイムで明らかになります。これにより、トレンドを活用するための関連する割引やインセンティブなど、成功する短期戦略を策定することができます。
ブランドの健全性を追跡および管理する
ソーシャル サイトやレビュー サイトでの顧客の会話を定期的に監視し、関与することで、ブランドの評判を測定および管理します。 2022 年のインデックスが明らかにしたように、顧客にとっては、否定的または肯定的なフィードバックにタイムリーに対応することが重要であるため、これは重要です。
ソーシャル リスニング ツールは、特に、ホスピタリティ向けの Yelp や Trustpilot、地元企業向けの GMB など、視聴者を最もよく捉えているネットワークからのブランド感情を追跡するのに役立ちます。さらに、ブランドへの言及が急増した場合にアラートを設定し、その分析情報を活用して、 オンラインレビュー管理 戦略。
Sprout を使用すると、レビュー管理システムを Zendesk、HubSpot、Salesforce、Microsoft Dynamics 365 などの CRM と統合して、顧客フィードバックの全体像を取得することもできます。
雇用主のブランドを構築する
Glassdoor などのネットワーク上のソーシャル リスニングを通じた会話分析により、従業員のエクスペリエンスと従業員が企業文化をどのように認識しているかを包括的に把握できます。これは従業員育成の重要な側面であるため、 幸せな従業員 収益性の高いビジネスには不可欠です。
彼らはあなたの最良の宣伝者でもあり、雇用主のブランドを構築する鍵でもあります。 従業員の擁護 従来のソーシャル メディア戦略と比較して、はるかに多くの新しい視聴者にリーチすることでビジネスを成長させるのに役立ちます。例えば、 シンプルフィ 従業員の支援を活用した営業チームだけで、100 万人のユニーク ユーザーに到達しました。
製品の革新
会話分析を使用すると、顧客との会話で共通のトピックを特定することで、業界の上昇傾向を常に把握できます。これらは、ソーシャル チャネルやチャットボット上のダイレクト メッセージ、または顧客フォーラムでのディスカッションなどです。
市場指標からの洞察により、顧客のニーズ、好みの変化、購入動機を予測できます。これは、進化し続けるエバーグリーンな成長戦略に向けた製品イノベーションの推進に役立ちます。
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魅力的なコンテンツを作成する
会話分析により、どのコンテンツが視聴者の共感を呼んだのかを正確に知ることができます。最新の指標でわかるように、顧客の好みは非常に多様であることを考えると、これは非常に重要です。顧客の 34% がフォローしているブランドのローファイ コンテンツを好み、51% が製品主導のコンテンツを好み、39% が実際の顧客デモを好みました。
コンテンツのパフォーマンスを追跡し、主要業績評価指標 (KPI) を測定して、視聴者数の増加、ハッシュタグの使用状況、投稿/コンテンツの種類、ボリューム、頻度をチェックして、ブランドの増幅と社会的関与を向上させます。
会話分析ソフトウェアはどのように機能しますか?
会話分析は、 AIマーケティング なぜなら、大量の顧客フィードバック データを掘り下げて、ビジネスにとって本当に重要な洞察を得ることができるからです。このテクニックが内部でどのように機能するかを見てみましょう。
目標を特定する
ソーシャルリスニングから関連性のある洞察を得る最初のステップは、目的に焦点を当てることです。たとえば、顧客エクスペリエンスの向上などの長期的な目標を達成するためにデータ分析を使用していますか、それとも試用や購入を促進するためのクリックスルー率 (CTR) などの短期的な目標を達成するためにデータ分析を使用していますか?この視点を持つことで、優先度の高い領域と、目標を最もよくサポートする結果に焦点を絞ることができます。
関連データを収集する
データ ソースの関連性が高いほど、洞察がより正確になります。たとえば、接客業の場合はトリップアドバイザー、地元の企業の場合は Yelp や GMB など、業界固有のチャネルを選択します。
これらの情報源と、Web サイト、ソーシャル メディア DM、Reddit などの消費者フォーラム上の仮想エージェントやチャットボットとの顧客のやり取りから、必要なブランドに関する重要な洞察が得られます。
データを処理する
次のステップは、顧客との大量の会話や社交的な会話からノイズをフィルタリングして、適切な洞察を取得することです。会話分析ツールは、NLP や 固有表現認識 (NER) データ分析から浮かび上がった重要なトピックやテーマを特定します。 NLP と NER は感情分析にも不可欠であるため、会話データを掘り下げて顧客エクスペリエンスとブランドの健全性を測定できます。
Sprout では、クエリ ビルダーを使用して、何百万もの視聴者の会話をふるいにかけて、選択したキーワードとハッシュタグに基づいてソーシャル リスニング データの全範囲を取得することができます。さらに、スパムをフィルタリングして、ユーザーの設定に最も関連するメッセージのみを提供することもできます。
詳細については、当社の研究専門家によるこのビデオをご覧ください。
AI Assist による AI を活用したクエリは、追加のキーワード推奨事項 (単語やフレーズ) を提供することでリスニング データをさらに形成し、混雑したフィードを切り抜け、より正確なトピック結果を得るために堅牢なクエリを作成します。
この処理から得られる実用的な洞察により、顧客サービスを強化し、ポジティブなブランド感情を維持して市場シェアを総合的に拡大するための多層戦略を構築できます。
洞察を視覚化する
ユーザーフレンドリーでプレゼンテーションの準備ができたレポートは、特に内部関係者と共同作業する場合、受け取る洞察の正確さと同じくらい重要です。これらのレポートはデータを状況に合わせて分析するのに役立ち、ブランド戦略に最適な次の行動を決定できるようになります。
たとえば、Sprout では、意思決定者に対する調査結果の影響を示す、ハッシュタグのトレンド、有料およびオーガニックの内訳、コンバージョン率に関するプレゼンテーションにすぐに使える詳細なレポートを入手できます。
さらに、ワード クラウドとしてインサイトのビジュアライゼーションを選択すると、トレンドのトピックが一目でわかります。
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会話分析によるソーシャルの力の活用
強力なソーシャル メディア リスニング ツールは、顧客体験データの可能性をシームレスに解き放つため、探している洞察をすぐに得ることができます。
インディアナ大学 はこの機会を利用し、会話分析を使用してソーシャル チャネル全体の視聴者のフィードバックやコメントから洞察を収集しました。彼らは、元学生、在学生、家族が自社のブランドについてどう感じているのか、優先して対処する必要がある具体的な懸念があるのかどうかを知りたいと考えていました。
Sprout のリスニング機能と分析機能を使用して、発生した問題を積極的に特定し、追跡しました。これにより、組織の経営陣に実用的な洞察を提供し、ブランドの健全性を管理するための効果的な社会対応戦略を開発できるようになりました。
また、コミュニティへの関与を強化し、パートナーとの関係を強化するために、部門全体で統一されたブランド戦略を立てることもできました。
会話分析でブランド戦略を強化する
会話分析などの AI タスクを使用すると、顧客をより深く理解できる社会的洞察を得ることができます。これらの洞察により、革新的な方法を活用してブランドをマーケティングし、成長を促進することができます。
ここからインスピレーションを得てください ウェビナー AI と自動化を使用して上昇トレンドを特定し、さらに戦略主導型になるための戦術的な方法を見つけます。また、ブランドがすでに AI を活用して社会戦略を形成している実際の例をさらにご覧ください。
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