7 Vorteile der Textanalyse für Feedback-Programme

Kunden sind Menschen, und Menschen sind leidenschaftlich. Ganz gleich, ob sie über eine kürzlich gemachte Erfahrung im Kundenservice oder über ein Produkt sprechen, das sie lieben oder hassen - offene Fragen und Bewertungen ermöglichen es den Kunden, über eine Punktzahl oder eine Bewertung hinauszugehen und ihre Leidenschaft (oder das Fehlen einer solchen) für eine Marke und ihre Angebote zum Ausdruck zu bringen. Und dieses Kundenfeedback - ob direkt oder indirekt - ist genau das, was Sie brauchen, um die Kundenerfahrung (CX) wirklich zu verbessern.

Zum Glück für Unternehmen kann im digitalen Zeitalter wenig geheim gehalten werden. Wenn Ihre Kunden einkaufen oder sich über Ihre Produkte und Dienstleistungen erkundigen, liefern sie Ihnen Kundensignale in einer Vielzahl von Formen. Und solange Sie Feedback sammeln und diese Daten auf ethische Weise nutzen, sind die Verbraucher dafür offen.

Bei der Erfassung von Feedbackdaten sollten Sie der Textanalyse besondere Aufmerksamkeit schenken. Wenn sie gut gemacht ist, verbessert sie das Verständnis einer Organisation für ihre Zielgruppe erheblich und ermöglicht es ihr, Kunden besser zu bedienen.

Die Vorteile der Textanalyse

Neben der Verbesserung der Entscheidungsfindung bietet die Textanalytik Vorteile wie eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Integration großer Datenmengen, eine bessere Konsistenz und eine Kostenreduzierung. Aus diesem Grund wächst der globale Markt für Textanalysen schnell. Bis 2026 wird ein Marktwert von 14,84 Milliarden US-Dollar erwartet, gegenüber 5,46 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020. Dies entspricht einer CAGR von 17,35 % in diesem Zeitraum.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie die Vorteile der Textanalyse nutzen und Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe heben können.

#1. Mehr Einblicke mit weniger Fragen

Kundenumfragen sind eine hervorragende Methode, um Feedback zu erhalten. Allerdings sind sie manchmal eintönig und erschöpfend, was zu Umfragemüdigkeit führt. Dies kann dazu führen, dass die Kunden weniger motiviert sind, an künftigen Umfragen teilzunehmen. Daten zeigen, dass nur 9 % der Befragten lange Umfragen abschließen.

Kürzere Umfragen führen jedoch zu besseren Antwortquoten. Um mit weniger Fragen mindestens das gleiche Maß an Einblicken zu erhalten, müssen Unternehmen mehr offene Fragen stellen - wie "Was sollten wir noch wissen?" - stellen, die textbasierte Antworten erzeugen.

#2. Der Ursache auf den Grund gehen

Feedback-Punkte und -Bewertungen sind zwar ein Barometer für Ihr Feedback, aber die Punkte sagen in der Regel nichts über das "Warum" dahinter aus. Nachfassende Fragen zur Bewertung können das Verständnis für das "Warum" vertiefen, aber in der Regel nicht so gut wie textbasiertes Feedback. Offene Kommentare von Kunden liefern die Details, die erforderlich sind, um die Grundursache eines Problems zu ermitteln, damit die Teams wissen, wie und wo sie sich verbessern können.

#3. Rechtzeitige Einblicke erhalten

Entscheiden Sie sich für eine Customer Experience Management (CEM) -Softwareplattform, die native Textanalysen bietet, damit Sie ohne Verzögerung Erkenntnisse erhalten. Bei Systemen mit nicht nativer Textanalyse müssen Sie warten, um die Ursache eines Problems zu verstehen: Das System, das das Feedback erfasst, muss die Daten an ein Textanalysesystem senden, das wiederum Zeit braucht, um die Daten zu analysieren, bevor es sie zurücksendet. Die zusätzliche Zeit verzögert nicht nur Erkenntnisse und Verbesserungsmaßnahmen, sondern kann auch zu mehr unzufriedenen Kunden führen.

#4. Aufkommende Trends erkennen

Die meisten Feedback-Programme und sogar Bewertungs-Websites haben eine bestimmte Anzahl von Fragen, die sie den Kunden stellen. Um einen Überblick über die Kundenzufriedenheit (CSAT) im Laufe der Zeit zu erhalten, ändern sich diese Fragen nur selten und beschränken sich auf Punktzahlen und Bewertungen. Die Antworten können zwar Trends in der Meinung zu den abgefragten Themen aufzeigen, nicht aber neue und aufkommende Trends, die von den Fragen nicht erfasst werden.

Text-Feedback füllt diese Lücke. Wenn ein Kunde keine Frage sieht, die es ihm erlaubt, das Feedback zu geben, das er hat - z. B. wenn Fragen zu den Check-out-Zeiten des Hotels gestellt werden, der Gast sich aber über die Richtigkeit der Rechnung beschweren möchte -, können die Kunden mit offenen Fragen immer noch ihr Feedback geben, nur im Textformat.

Durch den Einsatz von Textanalysen können Sie aufkommende Probleme erkennen und darauf reagieren, bevor sie eskalieren.

#5. Die Bedürfnisse der Kunden verstehen

Textanalysen helfen Ihnen, die Kundenwünsche zu verstehen, indem sie Schlüsselwörter, Themen und Stimmungen in Feedback-Kommentaren finden. Außerdem lassen sich aus dem Kundenfeedback Trends und Erkenntnisse ableiten. Mit dieser Fülle an handlungsorientierten Erkenntnissen werden Sie die Stärken und Schwächen Ihres Unternehmens verstehen.

Wenn Sie zum Beispiel ein Hotel leiten und sich mehrere Gäste über den fehlenden Zimmerservice beschweren, können Sie dieses Wissen nutzen, um ihre Erfahrungen zu verbessern. Wenn die Gäste jedoch routinemäßig Ihr Personal oder die bequemen Betten loben, können Sie sich weiterhin auf diese Bereiche konzentrieren.

Insgesamt hilft die Analyse von textbasiertem Feedback einem Unternehmen, die Wünsche, Bedürfnisse und Erwartungen seiner Kunden zu verstehen, so dass es Produkte oder Dienstleistungen erfolgreich anpassen und die Kundenloyalität und -bindung erhöhen kann, da die Wünsche erfüllt werden.

#6. Treffen Sie datengestützte Entscheidungen

Einer der Hauptvorteile der Textanalyse besteht darin, dass Sie datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen können, was sehr wichtig ist. Beispielsweise können unstrukturierte Daten aus offenen Umfragen und Bewertungen Kundenanforderungen und -präferenzen aufdecken, die sonst nicht sichtbar sind.

Die Textanalyse deckt Schlüsselthemen und Stimmungen im Kundenfeedback auf und verfolgt Veränderungen im Laufe der Zeit. Sie können zum Beispiel die Stimmung der Kunden nach der Einführung eines neuen Angebots oder nach Änderungen an einem bestehenden Produkt oder einer Dienstleistung auf der Grundlage des Kundenfeedbacks messen.

Diese Daten dienen als Entscheidungsgrundlage für die Produktentwicklung und die Kundendienststrategie. Setzen Sie Prioritäten für Verbesserungen auf der Grundlage ihres Einflusses auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität und verfolgen Sie Ihre Fortschritte im Laufe der Zeit.

#7. Verbesserung der Kunden- und Mitarbeitererfahrung

Damit Ihre Marke wachsen kann, müssen Sie nicht nur eine hervorragende Produktqualität, sondern auch eine exzellente Kunden- und Mitarbeitererfahrung ( CX ) bieten. Sie können Schmerzpunkte in der Customer Journey lösen, indem Sie das Kundenfeedback studieren und Produktfunktionen, Kundenservice, Website-Design und Benutzererfahrung (UX) verbessern.

Die Textanalyse deckt auch Verbesserungen der Mitarbeitererfahrung auf. Die Analyse von Mitarbeiterdaten wie Arbeitsaufwand, Engagement, Zufriedenheit und Stimmung hilft Ihnen, häufige Probleme zu erkennen und anzugehen. Zu den Bereichen, die Sie damit verbessern können, gehören Schulung und Entwicklung, Arbeitsplatzkultur und Mitarbeitereinführung.

Die Verbesserung von CX und EX schafft einen positiven Kreislauf, der die Zufriedenheit der Kunden, die Loyalität sowie das Engagement und die Bindung der Mitarbeiter fördert. Dies kann zu Gewinnen und Expansion führen.

Studien zeigen, dass Unternehmen, die sich auf das Kunden- und Mitarbeitererlebnis konzentrieren, bei Umsatzwachstum und Rentabilität besser abschneiden als ihre Konkurrenten. Daher kann die Textanalyse die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern steigern.

Mögliche Herausforderungen bei der Textanalyse

Wie bei allen Technologien gibt es auch bei der Textanalyse Hindernisse, die auftreten können. Um die Vorteile voll ausschöpfen zu können, müssen Sie also die potenziellen Herausforderungen der Textanalyse verstehen und entschärfen.

Im Folgenden finden Sie einige der Herausforderungen, mit denen Sie bei der Textanalyse konfrontiert werden können, und wie Sie diese meistern können.

#1. Datenqualität

Textanalysedaten müssen genau und hochwertig sein, um erfolgreich zu sein. Schlechte Daten führen zu irreführenden Erkenntnissen und untauglichen Entscheidungen. Zu den Faktoren, die die Datenqualität beeinträchtigen können, gehören Datenduplizierung, fehlende Daten, inkonsistente Formatierung und menschliche Fehler.

Zur Verbesserung der Datenqualität sollten Sie eine Datenbereinigung durchführen. Bei diesem Prozess werden unnötige oder doppelte Daten entfernt, Formatierungsfehler korrigiert und fehlende Daten ergänzt. Die Datenbereinigung kann die Datenqualität verbessern und zuverlässige analytische Ergebnisse gewährleisten.

Die Kombination von automatisierter und menschlicher Datenverarbeitung verbessert die Datenqualität. Die manuelle Datenverarbeitung ermöglicht es Analysten, die Daten zu analysieren und auf ihre Korrektheit zu überprüfen, während die automatisierte Datenverarbeitung große Datenmengen schnell verarbeitet. Wenn Sie Probleme mit der Datenqualität beheben, verbessern Sie die Erkenntnisse aus der Textanalyse und die Entscheidungsfindung.

#2. Integration in bestehende Systeme

Um optimale Ergebnisse zu erzielen, muss die Textanalyse gut mit Ihren bestehenden Systemen zusammenarbeiten. Die Integration von Textanalysen kann jedoch eine Herausforderung sein. Sie benötigen Kundenfeedback, soziale Medien, Daten zu Support-Tickets und vieles mehr. Diese Daten sind jedoch in der Regel über verschiedene Plattformen, Formate und Orte verstreut, so dass sie ohne die beste CEM-Softwareplattform schwer zu untersuchen sind.

Daher müssen IT-, Data-Science- und Kundenservice-Teams bei der Integration zusammenarbeiten. Dies beinhaltet die Identifizierung von Datenquellen, die Extraktion, Standardisierung und Einspeisung von Daten in die für CX verwendete Softwareplattform.

Achten Sie bei der Integration auch auf den Schutz der Daten. Sie können dies durch Verschlüsselung und Zugriffsbeschränkungen erreichen, um sensible Daten zu schützen.

Ungeachtet der Hürden muss die Textanalyse richtig integriert werden, um einen vollständigen Überblick über das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu erhalten und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

#3. Fehlende Standardisierung

Ein weiterer Bereich, in dem die Textanalytik eine Herausforderung darstellen kann, ist die Einheitlichkeit. Dies liegt daran, dass unstrukturierte Textdaten schwer zu analysieren und zu verstehen sind. Darüber hinaus sind Sprache, Grammatik und Rechtschreibung nicht standardisiert, was die Genauigkeit beeinträchtigen kann.

Daher kann die Anwendung von Textanalysen in verschiedenen Unternehmen und Bereichen aufgrund von Jargon und Terminologie schwierig sein.

#4. Komplexität der Analyse

Wie Sie sich vorstellen können, ist die Textanalyse eine komplizierte Wissenschaft, die technologische Kompetenz erfordert, um unstrukturierte Daten zu analysieren. Auch das Bereinigen, Organisieren und Konvertieren von Daten für die Analyse erfordert Zeit und Ressourcen. Die Analyse unstrukturierter Textdaten erfordert also hochentwickelte Software und Algorithmen.

Bei der Textanalyse werden in der Regel Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, die kompliziert und rechenintensiv sein können. Darüber hinaus ist es für solche Systeme schwierig, Redewendungen, Sarkasmus und Ironie zu verstehen.

Die Komplexität der Analyse erfordert technische Fähigkeiten, Software-Tools und Ressourcen. Viele Unternehmen müssen möglicherweise Datenanalysten mit NLP- und unstrukturierten Datenkenntnissen einstellen oder ausbilden. Eine Textanalyseplattform mit integriertem NLP und leistungsstarken Algorithmen kann die Analyse auch für technisch nicht versierte Benutzer erleichtern.

Verbessern Sie Ihr Feedback-Programm mit Textanalyse

Zweifellos bietet die Textanalyse Erkenntnisse zur Verbesserung eines Feedback-Programms. Es ist jedoch keine leichte Aufgabe, sie zu nutzen. Anstatt also bei Null anzufangen oder die Arbeit manuell zu erledigen, sollten Sie mit einem Softwareanbieter zusammenarbeiten, der bereit ist, den Wert der Textanalyse zu erschließen.

Suchen Sie nach einem Softwareanbieter, der Erfahrung darin hat, Top-Marken in allen Branchen bei der Erfassung von Feedback, der Analyse von Daten und der Bereitstellung von verwertbaren Erkenntnissen zu unterstützen - mit Textanalyse, um große Mengen textbasierter Daten zu durchforsten. Ihre Plattform sollte es Ihnen ermöglichen, große Mengen an Feedbackdaten schnell und nahtlos auszuwerten, Muster und Trends zu erkennen und Verbesserungen für die Kundenerfahrung zu schaffen.

Mit Textanalysen von Medallia können Sie Folgendes erwarten:

• Hochentwickelte künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lerntechniken zur Auswertung unstrukturierter Daten 
• Analyse von Echtzeit-Feedback-Daten zur Unterstützung von Unternehmen bei der Bewältigung neuer Herausforderungen
• Benutzerdefinierte Dashboards und Berichte zur einfachen Visualisierung und Weitergabe an alle Beteiligten im Unternehmen
• Durch die Integration mit Customer Relationship Management (CRM) und anderen Systemen können Sie Verfahren verbessern, ohne den Arbeitsablauf zu beeinträchtigen.

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