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品牌情感：为什么客户认知比以往任何时候都更加重要
了解品牌情绪如何揭示您的品牌声誉以及客户感受对您业务的影响。本文首次发表于电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客品牌情感：客户认知比以往任何时候都更重要的原因
公司花费大量时间来衡量人们是否可以看到他们的品牌。他们跟踪印象、排名、网站流量、媒体提及、声音份额和社交影响力。这些指标很重要，因为买家无法考虑他们不知道存在的公司。
但可见性只能回答部分问题。它告诉您人们是否在谈论您的业务，而不是这些对话的含义。
品牌情绪着眼于图片的另一面：人们对您的品牌有何评价？他们对此有何感受？
当客户信任度下降时，公司可以拥有很大的话语权。定价变化、产品问题或有争议的决定可能会引起数千次提及，但不会提高公司的声誉。另一方面，规模较小的公司可能会受到较少的提及，但客户会定期推荐它并积极评价他们的体验。
这种区别在 B2B 市场中尤其重要。购买决策通常涉及多个利益相关者、较长的研究周期和较高的财务风险。在联系销售人员之前，潜在客户可能会花费数周时间比较供应商、阅读评论、与同行交谈、查看行业出版物以及研究产品。
品牌情绪可以帮助公司了解这些买家在此过程中发现了什么。
一般来说，品牌情绪描述了人们对品牌表达的态度、情感和意见，通常分为积极、消极或中立，并通过客户反馈、评论、社交媒体、媒体报道、社区和其他来源进行分析。
重要的一点是，情绪分析应该比统计正面和负面的社交媒体帖子更进一步。有用的品牌情绪跟踪可以查看客户、潜在客户、员工、记者、分析师和其他行业参与者实际讨论公司的地方。
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在本文中，我们将介绍...
什么是品牌情感？
品牌情感衡量人们在谈论公司、产品、服务或体验时表达的感受和意见。大多数情绪分析首先将这些对话分类为积极、中性或消极。
当人们表达满意、信任、热情或支持时，就会出现积极的品牌情绪。客户可能会向同事推荐产品、赞扬公司的支持团队、分享成功的实施故事或积极评价某个特定功能。
30% 持中立态度
这些对话可以提供客户拥护的证据，并帮助公司了解人们最看重其产品的哪些方面。
中性情绪包括没有明确的正面或负面判断的提及。这可能包括事实参考、产品问题、新闻报道、功能比较或寻求建议的人。
中性并不意味着不重要。在 B2B 市场中，问题和比较可能是活跃购买兴趣的强烈迹象。例如，询问 LMS 是否支持特定集成的人可能比仅仅喜欢某家公司的 LinkedIn 帖子的人更接近购买。
当客户或其他受众表达不满、沮丧、不信任或失望时，就会出现负面品牌情绪。常见的例子包括对客户支持、实施问题、定价问题、产品可靠性问题、糟糕的体验或对公司政策的批评的投诉。
品牌情感对比。品牌认知度、声誉和声音份额
我们都知道品牌情感与品牌认知和声誉密切相关，但这些术语描述的事物不同。
具体来说，品牌情感关注的是人们当前对公司的感受。另一方面，品牌认知更广泛，包括人们与品牌联系起来的品质和联想。买家可能会认为一个供应商具有创新性，另一个供应商价格实惠，而另一个供应商则可靠。
品牌声誉的发展需要较长时间。它反映了人们根据组织的历史、行为、客户体验、媒体报道、领导力和其他信号对组织形成的更广泛的判断。
然后是声音份额，它衡量相对于竞争对手的知名度。它可以告诉您公司拥有多少对话，但它不能告诉您该对话是否有利。
例如，一家公司在宣布不受欢迎的定价变更后可能会拥有较高的发言权和负面情绪。该公司知名度很高，但大部分知名度都对其不利。
另一家企业可能拥有较低的话语权和积极情绪，因为它服务的市场较小，但拥有持续推荐它的客户。
这两个位置本身都不是理想的。更强的立场结合：
强大的知名度+积极的情绪+相关的品牌联想
公司需要人们知道他们的存在，但他们也需要这些人将品牌与支持考虑和信任的品质联系起来。
为什么品牌情感对于 B2B 品牌很重要
品牌知名度可以让一家公司受到买家的关注。情绪会影响它是否停留在那里。
B2B 买家很少会根据单个广告、网站访问或销售演示来进行重大购买。他们从多个来源收集信息，并将供应商的说法与其他人对该供应商的评价进行比较。
该研究可能包括客户评论、LinkedIn 讨论、行业社区、比较页面、分析师或行业出版物、搜索结果、软件目录以及越来越多的人工智能助手。
因此，品牌情绪可以影响购买过程的多个部分。它可以影响信任、入围名单、产品考虑、推荐、客户保留、宣传、合作伙伴关系、雇主声誉，甚至销售对话的开始方式。
意识有所提高，但转化率可能仍会受到影响，因为更广泛的市场认知并未随之改善。
想象一下，一家公司开展了一场强有力的宣传活动，并开始产生更多的品牌搜索。根据覆盖范围和流量指标，该活动似乎是成功的。但寻找该业务的潜在客户一再抱怨实施困难和支持缓慢。
相反的情况也可能发生。强烈的客户情绪可以使营销和销售更加有效，因为买家会遇到一致的证据来支持公司对自己的评价。
关系可以简单概括为：
品牌知名度让您受到关注。品牌情绪会影响买家注意到您后的想法。
品牌情感数据从何而来
社交媒体在情绪分析中受到广泛关注，主要是因为对话是公开的并且相对容易监控。但对于许多 B2B 公司来说，一些最有价值的信号出现在其他地方。
客户评论提供有关产品、服务质量、支持、实施、可用性和价值的直接意见。它们特别有用，因为客户经常会解释什么有效，什么无效。
社交媒体可以捕捉实时反应、建议、投诉和更广泛的行业对话。 LinkedIn 等平台可能与 B2B 品牌尤其相关。
社区和论坛可以揭示更详细和坦诚的讨论。买家经常使用它们向同行询问产品而不涉及供应商。
公司还应该查看客户调查、支持请求、客户成功对话、媒体报道和销售电话。支持团队经常听到挫折感。销售人员听到了反对意见。客户成功团队知道哪些问题会反复影响保留率或满意度。
同时，搜索结果、目录、比较页面和人工智能生成的答案提供了另一个视角：潜在买家在研究公司时可能会遇到什么。
将这些来源整合在一起可以创建比品牌监控任何单一渠道更有用的图片。
如何衡量和分析品牌情绪
开始衡量品牌情绪的最简单方法是跟踪被分类为正面、中立和负面的提及百分比。
一些公司还通过从正面提及的百分比中减去负面提及的百分比来计算净情绪。这种计算可以使趋势更容易跟踪，但它不应该成为整个分析。
切勿在没有上下文的情况下解释单个情绪分数。
考虑两家净情绪得分均为 +40 的公司。人们可能会在评论、社区和媒体上进行数千次客户对话。另一个可能只被提及 20 次。数字看起来相同，但背后的证据却截然不同。
因此，数量很重要。谈话的来源也是如此。
公司可以通过跟踪情绪量、随时间的变化、按渠道的情绪、按主题的情绪、客户群之间的差异以及与竞争对手相比的情绪来加强分析。更重要的是，他们应该超越某事是积极还是消极的观点，并询问原因。
实用的品牌情感分析流程可能如下所示：
如何提高品牌情感
改善负面品牌情绪的最有效方法通常是解决造成负面品牌情绪的原因。
营销可以改善围绕问题的沟通，但它不能永久掩盖糟糕的客户体验。如果客户反复抱怨支持、定价、实施、可靠性或可用性，公司需要直接调查这些问题。
从反馈本身开始。寻找反复出现的投诉，而不是将每一个负面评论都视为一个孤立的问题。
然后使用一个简单的过程：
聆听 - 诊断 - 响应 - 修复 - 沟通 - 测量
倾听向您展示人们正在经历什么。诊断有助于确定根本原因。回应可以让客户知道公司已经听到了批评。解决问题可以解决情绪的根源，而沟通则可以解释发生了什么变化。最后，持续的测量表明感知是否有所改善。
公司还应该避免试图制造更好的情绪评分。防御性回复、与客户争论、虚假评论、删除合理的批评、通用的企业回应或试图用促销内容压倒负面评论可能会造成更多的不信任。
思想领导力和行业参与也能有所帮助。有用的研究、媒体评论、网络研讨会、播客、访谈和撰稿人文章为公司提供了展示专业知识的机会，而无需将每次对话都变成产品宣传。
随着时间的推移，这些活动可以影响人们与品牌之间更广泛的联系。
评论和第三方验证如何塑造品牌情绪
公司对自己的评价很重要。但买家对这些说法的评价自然不同于来自客户和独立来源的信息。
客户评论、行业目录、案例研究、热门列表、媒体提及、专家推荐、采访和比较内容都可以帮助买家了解公司在其自身营销材料之外的表现。
这对于学习技术、人力资源技术、教育技术、SaaS 和人工智能供应商尤其重要，在这些供应商中，买家通常会在与销售人员交谈之前对多种产品进行比较。
例如，电子学习行业供应商可以添加或更新他们的目录列表并收集客户评论，让买家更清楚地了解他们的产品。供应商还可以申请相关的电子学习行业排行榜。
案例研究和思想领导力的目的略有不同。它们为买家提供了更多有关客户结果或公司专业知识的背景信息。媒体报道和专家评论可以提供额外的第三方信号。
目的不应是人为地创造积极的画面。应该是为了让可靠的证据更容易被发现。
您无法制造积极情绪，但您可以让潜在买家更容易发现真实的积极客户体验。
搜索和人工智能结果中的品牌情感
品牌认知现在延伸到另一个重要领域：买家在搜索公司或询问人工智能助手时会遇到什么。
潜在客户可能会搜索或询问：
由此产生的信息可能会引起人们对不属于公司的来源的关注。
搜索引擎可以显示评论、新闻报道、目录、论坛、比较内容、客户对话、视频和品牌拥有的页面。在回答有关品牌和产品的问题时，人工智能助手还可以综合多个来源的信息。
这就是为什么品牌情感越来越多地与在线声誉管理、SEO、GEO、PR、客户评论和第三方权威重叠。
目标不是试图控制在线出现的每个答案。这是不现实的。公司无法直接控制人工智能系统如何表征其品牌。它可以提高网络上可用证据的准确性、一致性和可信度。
这意味着维护准确的公司信息、回应真正的客户担忧、获得可信的报道、保持第三方资料最新、发布有用的专家内容以及鼓励真实的客户分享他们的体验。
随着时间的推移，更强大、更一致的证据可以帮助人们和自动化系统更准确地了解公司。
将品牌情感转化为商业智能
当情感数据离开营销仪表板并到达可以对其采取行动的团队时，它就会变得更有价值。
营销团队可以利用情绪洞察来完善消息传递、识别内容差距并了解营销活动如何影响感知。例如，如果买家始终误解产品的定位，答案可能是更清晰的沟通，而不是更多的促销。
产品团队可以使用重复出现的主题来识别痛点并了解客户重视或困扰的功能。
客户成功团队可以检测入职或支持中反复出现的摩擦，同时还可以识别可能是强有力拥护者的客户。
销售团队可以利用情绪洞察来应对常见异议、解决信任问题，并在销售对话开始之前了解潜在客户对公司的看法。
对于公关团队来说，情绪提供了有关声誉的背景信息。负面讨论的突然增加可能预示着一个新问题的出现，而围绕某个话题日益增长的兴趣可能会为媒体评论或思想领导力创造机会。
领导层可以使用相同的信息来了解市场认知的变化、评估定位并在声誉风险变成更大的业务问题之前识别它们。
因此，最有用的情绪程序将定量跟踪与定性分析结合起来。数字可以揭示人们的观念正在发生变化。对话解释了原因。
品牌情感不仅仅是一个营销指标。最好的情况是，它是市场情报。
常见的品牌情感错误
公司所犯的最大错误之一是将社交媒体情绪视为整体。根据市场的不同，客户评论、销售电话、支持票、社区和行业平台可能包含更多有用的信息。
其他常见错误包括：
许多这些错误背后的常见问题是过于关注指标本身。
情绪测量应该帮助公司了解其市场。只有当分数能带来更好的问题、更清晰的见解和实际的决策时，分数才有用。
结论
品牌情绪告诉公司一些流量、排名、印象和声音份额无法完全解释的信息：市场对其所看到的内容有何感受。
但统计正面和负面提及仅仅只是一个开始。有用的品牌情感计划可以更深入地了解这些数字背后的对话。它询问客户和潜在客户的感受，哪些主题正在形成这些观点，哪些受众持有特定的观点，以及为什么存在这些观点。
这种背景可以揭示传统营销指标忽略的问题。它可以表明客户喜欢该产品但不喜欢实施。它可以揭示意识在增强，而信任却在下降。或者它可能会发现一群满意的客户，他们的体验可以成为未来买家更有力的证明。
对于 B2B 公司来说，这些见解可以支持客户体验、产品开发、定位、销售、公关、声誉管理和领导决策。
随着买家在研究过程中越来越依赖评论、行业平台、搜索引擎、社区和人工智能助手，公司需要更广泛地了解他们在自己的渠道之外的表现。
目标不是控制每一次对话。就是仔细倾听，了解是什么塑造了认知，并对企业可以改善的体验部分采取行动。
当公司始终如一地这样做时，品牌情绪就不仅仅是另一个需要报告的指标。它成为有关客户重视什么、在哪里赢得或失去信任以及市场下一步可能需要什么的实用信息来源。
品牌情感是人们对品牌表达的总体态度、情感或意见。它通常分为正面、中立或负面，可以通过客户评论、社交媒体、调查、媒体报道、在线社区、支持对话和其他来源进行衡量。
对于 B2B 公司来说，品牌情感可以帮助展示客户和潜在客户对公司的实际感受，而不仅仅是他们是否意识到这一点。
品牌情绪侧重于人们当前对品牌的感受，而品牌认知则更广泛。品牌认知包括人们与公司联系起来的品质、想法和联想。
例如，购买者可能认为某个品牌具有创新性、昂贵、可靠或难以使用。情绪反映了这些感知是否会导致积极、消极或中性的感受。
两者紧密相连，但又不相同。品牌认知描述了人们与公司的联系，而品牌情感有助于表明他们对这些联系的感受。
公司可以通过收集相关提及和客户反馈来衡量品牌情绪，然后将其分类为积极、中立或消极。
常见来源包括客户评论、社交媒体、调查、支持票、销售对话、行业社区、媒体报道、目录和比较内容。
除了基本的情绪分布之外，公司还应该跟踪随时间的变化、情绪量、按渠道的情绪、按主题的情绪以及客户群之间的差异。手动审核也很重要，因为自动情绪分析可能会误解讽刺、上下文、技术语言和混合意见。
不存在每个公司都应该追求的通用品牌情感分数。什么才是好的取决于行业、受众、数据来源、提及次数以及情绪随时间的变化。
积极的净情绪得分可能令人鼓舞，但切勿单独看待该数字。与基于数千次客户对话而得分稍低的公司相比，基于 20 次提及而获得高分的公司可能拥有较少有意义的数据。
公司不应关注某个基准，而应关注趋势、反复出现的主题、竞争对手情绪以及引发积极或消极意见的问题。
改善负面品牌情绪的最有效方法是解决其背后的原因。如果客户反复抱怨实施、支持、定价、可用性或产品可靠性，公司应该专注于解决这些问题，而不是简单地试图提高情绪得分。
一个有用的过程是倾听反馈、识别重复出现的原因、在适当的情况下做出响应、做出更改、传达这些更改并继续衡量情绪。
公司还应避免防御性反应、虚假评论、删除合理的批评或试图用促销内容淹没负面评论。这些策略可能会进一步损害信任。
评论可以对品牌情绪产生重大影响，因为它们向潜在买家展示真实客户如何描述他们的体验。正面评价可以增强信任，而反复投诉可以强化负面看法。
人工智能生成的结果也会影响人们对品牌的理解。当用户向人工智能助手询问有关公司、产品或竞争对手的信息时，答案可能反映来自评论、目录、媒体报道、比较页面、论坛、品牌拥有的内容和其他在线来源的信息。
公司无法直接控制人工智能系统如何描述其品牌。然而，他们可以通过维护当前的资料、获得可信的报道、回应客户的担忧、发布有用的内容以及鼓励真实的客户反馈来提高在线信息的质量、准确性和一致性。