วิเคราะห์ความคิดเห็นในคำติชมของลูกค้า (พรีวิว)
[บทความนี้เป็นคู่มือรุ่นก่อนวางจำหน่าย และอาจจะมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคต]
การวิเคราะห์ความคิดเห็นทำให้คุณสามารถสังเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าและระบุแง่มุมทางธุรกิจในลักษณะที่เป็นโอกาสในการปรับปรุง คุณลักษณะนี้ช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งที่ทำได้ดีและสิ่งที่คุณต้องมีการแก้ไข วิธีนี้สามารถช่วยให้คุณขับเคลื่อนการดำเนินธุรกิจด้วยการส่งเสริมประสบการณ์ที่ส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจและมีความภักดีสูง
สำคัญ
- นี่คือคุณลักษณะพรีวิว
- คุณลักษณะพรีวิวไม่ได้มีไว้สำหรับการนำไปใช้งานจริงและอาจมีฟังก์ชันการทำงานที่จำกัด คุณลักษณะเหล่านี้สามารถใช้ได้ก่อนการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ เพื่อให้ลูกค้าสามารถเข้าใช้งานได้ก่อนเวลาและให้ข้อคิดเห็น
ภาพรวม
คุณลักษณะการวิเคราะห์ความคิดเห็นจะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับสองแบบต่อรหัสลูกค้า คะแนนความคิดเห็น (จาก -5 ถึง 5) และรายการแง่มุมทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง (ด้านต่างๆ ของธุรกิจ) ต่างช่วยให้คุณเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
การวิเคราะห์นี่จะช่วยให้คุณ:
- มองเห็นภาพรวมความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์หรือองค์กร
- ระบุลูกค้าที่มีความคิดเห็นเชิงลบเพื่อมุ่งเน้นแคมเปญและการมีส่วนร่วมของคุณและปรับปรุงการกลับมาให้บริการให้สูงขึ้น
- ระบุแง่มุมทางธุรกิจที่มีปัญหาตามลูกค้าบอกให้ทราบ
- แบ่งเซ็กเมนต์ลูกค้าตามความคิดเห็นของพวกเขาเพื่อใช้งานแคมเปญที่ปรับเป็นแบบส่วนบุคคลกับการดำเนินการในการขาย การตลาด และการสนับสนุนที่ตรงเป้าหมาย
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจโดยการระบุประเด็นที่น่ากังวลหรือโอกาสที่ลูกค้ากล่าวถึง
- ทราบถึงแง่มุมทางธุรกิจที่ทำได้ดีและตอบแทนลูกค้าที่มีความสุขผ่านโปรแกรมลูกค้าสมาชิกและโปรโมชั่น
แบบจำลองให้รายการถ้อยคำที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของแบบจำลองในการกำหนดคะแนนความคิดเห็นหรือแง่มุมทางธุรกิจจากข้อคิดเห็นคำติชม
เราใช้ โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สองแบบ: แบบแรกจะกำหนดคะแนนความคิดเห็นสำหรับแต่ละข้อคิดเห็นคำติชม แบบที่สองจะเชื่อมโยงคำติชมแต่ละรายการกับแง่มุมทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องทั้งหมด โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูลสาธารณะจากแหล่งต่างๆ ในสื่อสังคม ร้านค้าปลีก ร้านอาหาร สินค้าอุปโภคบริโภค และอุตสาหกรรมยานยนต์
แง่มุมทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับให้โมเดลเชื่อมโยงกับข้อมูลคำติชม ได้แก่:
- การจัดการบัญชี
- ตรวจสอบและชำระเงิน
- การสนับสนุนลูกค้า
- การรับสินค้าที่หน้าร้าน
- การจัดส่งและการเรียกคืนบรรจุภัณฑ์
- การสั่งซื้อล่วงหน้า
- ราคา
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
- โปรโมชันและรางวัล
- ใบเสร็จรับเงินและการรับประกัน
- การคืน การเปลี่ยน และการยกเลิกสินค้า
- ความถูกต้องในการเติมเต็มคำสั่งซื้อ
- คุณภาพของเว็บไซต์/แอป
หมายเหตุ
ปัจจุบัน เรารองรับเฉพาะการวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับคำติชมของลูกค้าที่เป็นภาษาอังกฤษเท่านั้น ในอนาคตจะมีการรองรับภาษาอื่นๆ เพิ่มเติม หากมีการอัปโหลดข้อคิดเห็นภาษาอื่น โมเดลจะยังคงแสดงผลลัพธ์ แต่ผลลัพธ์เหล่านี้จะไม่ถูกต้อง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
- อย่างน้อยมีสิทธิ์ ผู้สนับสนุน
- แบบรวม ข้อมูลข้อความคำติชม เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้คุณ กำหนดค่าตารางข้อมูลข้อคิดเห็นของคุณเป็นตารางกิจกรรมชนิดความหมาย (ชนิดข้อคิดเห็น)
- รหัสลูกค้าแบบรวม (UCID) จากการรวมข้อมูลเพื่อจับคู่เรกคอร์ดข้อมูลข้อความคำติชมกับลูกค้าแต่ละราย
- รหัสผลป้อนกลับ
- ประทับเวลาของคำติชม
- ข้อความผลป้อนกลับ
Dynamics 365 Customer Insights - Data สามารถประมวลเรกคอร์ดคำติชมได้มากถึง 10 ล้านรายการสำหรับการเรียกใช้โมเดลเดียว โมเดลสามารถวิเคราะห์คำติชมได้ถึง 128 คำ หากข้อคิดเห็นคำติชมยาวกว่า การวิเคราะห์จะพิจารณาเฉพาะ 128 คำแรกเท่านั้น
หมายเหตุ
สามารถกำหนดค่าตารางข้อคิดเห็นได้เพียงรายการเดียวเท่านั้น หากมีตารางข้อคิดเห็นหลายรายการ ให้รวมตารางเหล่านั้นใน Power Query ก่อนการนำเข้าข้อมูลได้
กำหนดค่าการวิเคราะห์ความคิดเห็น
ไปที่ ข้อมูลเชิงลึก>การคาดคะเน
บนแท็บ สร้าง เลือก ใช้แบบจำลอง บนไทล์ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า (ตัวอย่าง)
เลือก เริ่มต้นใช้งาน
ชื่อ การวิเคราะห์ และระบุ ชื่อตารางผลลัพธ์แง่มุมทางธุรกิจ และ ชื่อตารางผลลัพธ์คะแนนความคิดเห็น
เลือก ถัดไป
เลือก เพิ่มข้อมูล สำหรับ ข้อคิดเห็นของลูกค้า
เลือกชนิดกิจกรรมเชิงความหมาย ข้อคิดเห็น ที่มีข้อมูลข้อคิดเห็น หากยังไม่ได้ตั้งค่ากิจกรรม ให้เลือก ที่นี่ และสร้างขึ้นมา
เลือกกิจกรรมที่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นนี้ จากนั้นเลือก ถัดไป
แมปแอตทริบิวต์ในข้อมูลของคุณกับแอตทริบิวต์ของโมเดล
เลือก บันทึก
เลือก ถัดไป ขั้นตอน ตรวจสอบและเรียกใช้ จะแสดงสรุปการกำหนดค่าและให้โอกาสในการเปลี่ยนแปลงก่อนที่คุณจะสร้างการวิเคราะห์
เลือก แก้ไข ในขั้นตอนเพื่อตรวจสอบและทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ
หากคุณพอใจกับการเลือกของคุณ ให้เลือก บันทึกและเรียกใช้ เพื่อเริ่มใช้งานแบบจำลอง เลือก เสร็จ แท็บ การคาดคะเนของฉัน จะปรากฏขึ้นขณะสร้างการคาดคะเน กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงกว่าจะเสร็จสมบูรณ์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่ใช้ในการคาดคะเน
เคล็ดลับ
มี สถานะ สำหรับงานและกระบวนการ กระบวนการส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับกระบวนการต้นทางอื่นๆ เช่น แหล่งข้อมูลและ การรีเฟรช การทำโปรไฟล์ข้อมูล
เลือกสถานะเพื่อเปิดบานหน้าต่าง รายละเอียดความคืบหน้า และดูความคืบหน้าของงาน หากต้องการยกเลิกงาน ให้เลือก ยกเลิกงาน ที่ด้านล่างของบานหน้าต่าง
ในแต่ละงาน คุณสามารถเลือก ดูรายละเอียด เพื่อดูข้อมูลความคืบหน้าเพิ่มเติม เช่น เวลาประมวลผล วันที่ประมวลผลล่าสุด และข้อผิดพลาดและคำเตือนที่เกี่ยวข้องใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับงานหรือกระบวนการ เลือก ดูสถานะของระบบ ที่ด้านล่างของแผงเพื่อดูกระบวนการอื่นๆ ในระบบ
ดูผลการวิเคราะห์
ไปที่ ข้อมูลเชิงลึก>การคาดคะเน
บนแท็บ การคาดคะเนของฉัน ให้เลือกการคาดคะเนที่คุณต้องการดู
ทริกเกอร์ต์มีอยู่สองแท็บผลลัพธ์
แท็บสรุป
ในหน้าผลลัพธ์มีข้อมูลอยู่ด้วยกันสี่ส่วนหลักๆ
คะแนนความคิดเห็นโดยเฉลี่ย: คะแนนความคิดเห็นช่วยให้คุณเข้าใจความคิดเห็นโดยรวมของลูกค้าทุกราย
- เชิงลบ (-5 > 2)
- เป็นกลาง (-1 > 1)
- เชิงบวก (2 > 5)
การกระจายลูกค้าตามคะแนนความคิดเห็น: ลูกค้าจะได้รับการจัดประเภทเป็นกลุ่มเชิงลบ กลางๆ และเชิงบวกตามคะแนนความคิดเห็นของพวกเขา วางเมาส์เหนือแถบในฮิสโตแกรมเพื่อดูจำนวนลูกค้าและคะแนนความคิดเห็นโดยเฉลี่ยในแต่ละกลุ่ม ข้อมูลนี้สามารถช่วยคุณ สร้างกลุ่มลูกค้า ตามคะแนนความคิดเห็นของพวกเขาได้
คะแนนความคิดเห็นโดยเฉลี่ยตามช่วงเวลา: ความคิดเห็นของลูกค้าอาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา เรานำเสนอแนวโน้มเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าของคุณสำหรับช่วงเวลาของข้อมูลของคุณ มุมมองนี้สามารถช่วยคุณวัดผลกระทบของโปรโมชั่นตามฤดูกาล การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ หรือการแทรกแซงอื่นๆ ที่มีกรอบเวลาสำหรับความคิดเห็นของลูกค้า ดูกราฟโดยการเลือกปีที่สนใจจากเมนูดรอปดาวน์
ความคิดเห็นในแง่มุมทางธุรกิจ: ความรู้สึกโดยเฉลี่ยในแง่มุมต่างๆ ของธุรกิจช่วยให้คุณวัดได้ว่าธุรกิจของคุณพึงพอใจในแง่มุมใดอยู่แล้วหรือต้องการความสนใจมากขึ้น เรกคอร์ดคำติชมที่ไม่สอดคล้องกับแง่มุมทางธุรกิจที่สนับสนุนจะมีการจัดประเภทภายใต้ อื่นๆ จัดเรียงข้อมูลโดยเลือกคอลัมน์ใดก็ได้
เลือกชื่อของแง่มุมทางธุรกิจเพื่อดูว่าแบบจำลองมีการระบุถึงแง่มุมทางธุรกิจในลักษณะใด:
คำที่มีอิทธิพล: คำยอดนิยมที่มีอิทธิพลต่อการระบุแง่มุมทางธุรกิจของโมเดล AI ในคำติชมของลูกค้า แสดงคำที่ไม่เหมาะสม: ให้คุณสามารถใส่คำที่ไม่เหมาะสมในรายการจากข้อมูลคำติชมเดิมของลูกค้าได้ ตามค่าเริ่มต้นจะปิดรายการนี้ การปิดบังคำที่ไม่เหมาะสมนั้นดำเนินการโดยโมเดล AI และอาจตรวจไม่พบคำที่ไม่เหมาะสมทั้งหมด หากคุณตรวจพบคำที่ไม่เหมาะสมซึ่งไม่ได้รับการกรองตามที่คาดไว้ โปรดแจ้งให้เราทราบ
ตัวอย่างคำติชม: เรกคอร์ดคำติชมที่เกิดขึ้นจริงในข้อมูลของคุณ คำมีรหัสสีตามอิทธิพลที่มีต่อการระบุแง่มุมทางธุรกิจ
แท็บการวิเคราะห์คำที่มีอิทธิพล
มีข้อมูลเพิ่มเติมสามส่วนที่อธิบายวิธีการทำงานของโมเดลความคิดเห็น
คำยอดนิยมที่ทำให้เกิดความคิดเห็นเชิงบวก: คำยอดนิยมที่มีอิทธิพลต่อการระบุความคิดเห็นเชิงบวกของโมเดล AI ในคำติชมของลูกค้า
คำยอดนิยมที่ทำให้เกิดความคิดเห็นเชิงลบ: คำยอดนิยมที่มีอิทธิพลต่อการระบุความคิดเห็นเชิงลบของโมเดล AI ในคำติชมของลูกค้า
ตัวอย่างคำติชม: เรกคอร์ดความคิดเห็นจริง โดยรายการหนึ่งมีความคิดเห็นเชิงลบและอีกรายการมีความคิดเห็นเชิงบวก คำในเรกคอร์ดคำติชมจะถูกเน้นตามการมีส่วนร่วมในคะแนนความคิดเห็นที่กำหนด คำที่มีส่วนในคะแนนความคิดเห็นเชิงบวกจะเน้นด้วยสีเขียว คำที่มีส่วนในคะแนนความคิดเห็นเชิงลบจะเน้นด้วยสีแดง เลือก ดูเพิ่มเติม เพื่อโหลดตัวอย่างข้อคิดเห็น
แสดงคำที่ไม่เหมาะสม: ให้คุณสามารถใส่คำที่ไม่เหมาะสมในรายการจากข้อมูลคำติชมเดิมของลูกค้าได้ ตามค่าเริ่มต้นจะปิดรายการนี้ การปิดบังคำที่ไม่เหมาะสมนั้นดำเนินการโดยโมเดล AI และอาจตรวจไม่พบคำที่ไม่เหมาะสมทั้งหมด หากคุณตรวจพบคำที่ไม่เหมาะสมซึ่งไม่ได้รับการกรองตามที่คาดไว้ โปรดแจ้งให้เราทราบ
ดำเนินการตามผลการวิเคราะห์
เพื่อสร้างกลุ่มลูกค้าใหม่ได้ง่ายๆ จากผลการวิเคราะห์ความคิดเห็น เลือก สร้างเซ็กเมนต์ ที่ด้านบนของหน้าผลลัพธ์ของโมเดล
อคติที่อาจเกิดขึ้น
เช่นเดียวกับคุณลักษณะใดๆ ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงคาดคะเน อคติอาจเกิดขึ้นในข้อมูลที่คุณใช้คาดคะเนความคิดเห็นของลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากคุณรวบรวมเฉพาะคำติชมทางดิจิทัล คุณอาจพลาดความคิดเห็นจากลูกค้าที่ทำธุรกิจกับคุณโดยตรงเป็นหลัก ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณลักษณะ
เนื่องจากคุณลักษณะนี้ใช้วิธีการแบบอัตโนมัติในการประเมินข้อมูลและทำการคาดคะเนตามข้อมูลนั้น ดังนั้นจึงมีความสามารถในการใช้เป็นวิธีการสร้างโปรไฟล์ได้ตามเงื่อนไขที่กำหนดโดยกฎหมายและข้อบังคับความเป็นส่วนตัว การใช้คุณลักษณะนี้เพื่อประมวลผลข้อมูลของคุณอาจอยู่ภายใต้กฎหมายหรือข้อบังคับอื่น ๆ คุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้ Customer Insights - Data ของคุณ รวมถึงการวิเคราะห์ความคิดเห็นสอดคล้องกับกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องทั้งหมด รวมถึงกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว ข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลไบโอเมตริก การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และการรักษาความลับของการติดต่อสื่อสาร