如果您正在收集客户反馈，您就知道麻烦不是收集反馈，而是从您收集的反馈中获得可行的洞察力。客户反馈分析，精确。即使您觉得您坐在金矿上以理解您的客户群，即使从您的反馈中获得价值似乎是一个巨大的任务。
你可能会发现自己受挫：
- 来自不同频道的反馈被锁定在数据芯盒中
- 审核每个客户评论所需的巨大时间投资
- 在您的开放反馈中，试图了解整体趋势和主题
当它涉及大量定性反馈时，这尤其如此。毕竟，虽然客户体验了指标净启动子评分（NPS），客户满意度（CSAT），或客户努力得分（CES）是客户情绪和账户健康的重要指标，为什么在这些分数后面是CX的真实价值。
但没有必要害怕分析的任务。机器学习算法可以在几分钟内发生定性反馈的解锁洞察力。
机器学习是我们需要的英雄
机器学习算法已经走了很长的路。他们现在可以在一小部分时间解析客户的情绪，主题和商业洞察力，以与人类相似的准确性。在阅读太多评论后，他们不会被沮丧地黯然失色。当您纠正它们时，它们立即将这些更正纳入所有未来的分析，以及返回纠正以前的分析！
随着机器学习算法进行繁琐的工作，您可以与客户进行跟进，并表现出您之前获得的洞察力比以往任何时候都更快。
没有更多被困的客户反馈
拥有一个地方的所有定性反馈使您在涉及客户时更容易理解大局。这意味着您对整体客户群的整体报告将是完整和准确的。如果您将所有内容融为一体，您可以识别的故事只能反映现实。
AI-Powered客户反馈分析软件是您需要克服数据孤岛以满足客户体验的聚合器。
机器学习如何排序并组织您的反馈
客户反馈软件解锁了人类无法实现的速度和分析水平的洞察力。我们的大脑未建成以处理大量数据。我们累了，但机器是一贯的，不知疲倦，快速。
机器学习算法扫描每个评论，您将它们为他们组织的整体情绪和主题喂养使用标记。这些标签具有两种功能目的：将评论路由到相关利益相关者并创建定量分析定性数据的结构。
例如，假设您收到了一份评论，“我喜欢送给我的快速，但回到我的订单是痛苦，我从未收到过退款。”这客户反馈软件可以分析这一点并告诉你，总体而言，情绪混合。它将标记此评论与“返回”，“交付”和“付款”的主题标记。这些标签中的每一个都将被分配他们的个人情绪，绿色为正，蓝色是中性的，红色是消极的。
搜索这些标签，因此您可以找到标记为“付款”的所有评论，从而快速地看到具有负面情绪的所有评论，并将其发送到会计以立即解决它们。
或者，您可以留意瓶颈，并通过通过标记为“交付”或“返回”的所有评论，看看客户正在说的话。所有这一切都可能发生成千上万的评论，在几分钟内，为您提供更多的时间与客户跟进，并处理更高级别的业务改进。
获得亮点和什么趋势
机器学习算法组织了所有定性数据后，您可以进入和潜水了解为什么在反馈后你的接收。客户旅程的哪一部分是驾驶客户留下特定的反馈？有什么可以做的让经验更好吗？
无论您使用哪个平台对您的反馈进行排序，这里有一些您想要的雷达上有些东西：
- 如果您使用的是NPS，CSAT或CE等CX指标，标志账户随着比分和情绪和得分不匹配的任何反馈（即，一个总体情绪CSAT评论，得分为2）。
- 使用过滤器和分段，以查看客户群的不同部分的趋势标签和主题。例如，您可能希望了解您的付费专业客户对其感到满意，以及他们想要改进的内容。您还可以看到有多少客户在特定的功能请求中放置。可能性几乎是无穷无尽的。
停止阅读无穷无尽的评论，开始识别洞察力
无论您是觉得您在客户反馈中溺水，还是觉得避免了定性数据的有用的洞察，就像拉出牙齿一样，机器学习就在这里让您的生活更轻松。提高客户体验，增加客户忠诚度并通过采用机器学习，成为您行业领域的客户反馈分析。
