Аналитика отзывов о веб-сайте дает представление о том, что посетители испытывают на вашем веб-сайте. Это важное дополнение к другим инструментам, используемым для анализа поведения кликов, таким как Google Analytics.
Благодаря отзывам пользователей вы получите представление о том, как клиенты воспринимают ваш веб-сайт. Другими словами, аналитика отзывов на веб-сайте объясняет историю кликов ваших посетителей.
Существуют различные типы онлайн-программ для обратной связи с клиентами для веб-сайтов и мобильных приложений: от простых инструментов, с помощью которых вы можете легко собирать отзывы клиентов, до более обширных инструментов анализа, включая настраиваемые информационные панели (визуализация данных) и анализ текста. Каждый найдет что-то для себя, однако важно определить, чего именно вы хотите достичь с помощью своего проекта обратной связи. Анализ отзывов клиентов дает вашей компании четкое представление о том, что именно необходимо изменить и что можно улучшить - если, конечно, вы делаете это правильно.
Чтобы помочь вам найти свой путь, мы определили три различных преимущества программного обеспечения Feedback Analytics:
1. Аналитика обратной связи дает представление о тенденциях
Слежение за тенденциями, вероятно, является одной из самых важных частей анализа отзывов клиентов. Тенденции показывают, почему процессы идут не так. В частности, долгосрочные тенденции помогут вам определить статистические отклонения или ключевую тенденцию, на которую следует немедленно обратить внимание.
Если вы увеличите отдельные элементы отзыва, вы, вероятно, увидите множество жалоб и гневных комментариев. Постарайтесь не зацикливаться на этих вещах, а сосредоточьтесь на более широкой картине. Устраните наиболее важные узкие места на пути клиента и посмотрите, как это повлияет на ценность и конверсию.
2. Фильтруйте и сравнивайте
Аналитика обратной связи помогает легко отображать большие объемы данных обратной связи. Используя аналитику обратной связи, вы можете визуализировать, среди прочего, оценки в диаграммах и виджетах. Вы сами решаете, какие данные вы будете визуализировать и как вы хотите настроить панели обратной связи.
Вы также можете рассчитать показатели обратной связи различными способами. Например, Net Promoter Score (NPS) или Customer Effort Score (CES). Объедините эти данные с уже существующими данными, такими как дата или период времени, страница, с которой поступает отзыв, браузер или операционная система пользователя или устройства. Это отвечает на такие вопросы, как:
- На каких страницах мы получаем больше всего отзывов
- Что наши посетители думают об этой странице - насколько хорошо/плохо?
- Какие темы часто возникают в отзывах (ошибки, комплименты, предложения и т. д.)?
- Какое место занимают разные браузеры?
- На каких устройствах мы получаем больше всего сообщений об ошибках?
Конечно, необходимо разбираться в подобных вещах. В конце концов, вы хотите улучшить свой сайт. Но вы также хотите знать, почему, например, страница получает более низкую оценку. Поэтому вам также следует просмотреть основные комментарии. Реальная причина (также известная как первопричина) часто скрыта среди этих комментариев. Такое сочетание количественной информации (оценки, числа и т. д.) и качественных данных (открытые комментарии) делает программное обеспечение Feedback Analytics таким ценным.
3. Пусть автоматический анализ текста сделает всю работу
Во-первых, что такое анализ текста? Текстовый анализ - это способ узнать, что происходит среди ваших клиентов. С помощью анализа текста вы не только сможете выявить небольшие проблемы, но и раскрыть весь путь клиента. Несколько возможностей, связанных с анализом текста:
Частота слов: Это простейшая форма анализа текста, при которой подсчитываются часто используемые слова.
Группировка слов: Извлечение информации из распространенных словосочетаний (например, «проблемы» + «логин» + «сброс» + «пароль»)
Анализ настроений: Используя приведенные выше методы, вы можете определить, какие слова используются чаще всего и с какими другими словами они сочетаются чаще всего. Анализ настроений дает вам представление о контексте, в котором ваши клиенты используют эти слова, и о том, приводит ли это, например, к раздражению или разочарованию. Благодаря автоматическому анализу настроений вы получите широкое представление о настроениях, стоящих за часто возникающими темами отзывов, а также о том, используются ли часто используемые слова в положительном или отрицательном контексте.
Категоризация комментариев: Такие методы, как машинное обучение, помогают автоматически группировать открытые комментарии. Если вы правильно настроите этот процесс, вы увидите, какие темы в ваших отзывах наиболее распространены. Система распознает множество общих тем и группирует их на основе открытых комментариев. С помощью машинного обучения вы можете дать системе обратную связь, если ответы классифицированы правильно. Программное обеспечение «учится» на постоянной обратной связи от пользователей (если система правильно или неправильно классифицировала комментарии), так что со временем категоризация улучшается, и становится легче извлекать информацию из этих больших объемов данных обратной связи.
В заключение
Удалось ли вам извлечь важную информацию из анализа отзывов на вашем сайте? Имейте в виду, что эта информация будет ценной только в том случае, если вы действительно начнете действовать. Пакеты анализа обратной связи обычно предоставляют инструменты, которые помогают преобразовать идеи в эффективные действия. Вот как вы переходите от идеи к действию!