客户讨论服务体验还是他们喜欢或讨厌的产品，开放式调查问题和评论都可以让人们超越分数或评级，表达他们对产品的满意度。而这些反馈可能正是您真正改善业务所需要的。

对从各种客户反馈来源中随机选择的 80,000 多条分析，80% 的基于文本的反馈包含至少一个两极分化的评论，无论好坏。分析还表明，反馈内容丰富，包含对特定业务问题的真实见解。考虑以下来自评论网站的示例。文本为公司提供了丰富的洞察力，说明为什么客户对住宿感到满意，但对品牌不满意：酒店公司政策。在这种情况下，洞察力可用于推动流程和政策的真正改进。

大公司在社交媒体和调查中产生的大量基于文本的客户反馈令人生畏。它每年可以运行数百万条记录。当数量甚至超过 100 条记录时，就很难对评论进行分类并分析它们以寻找恢复措施和改进机会。因此，在大公司中，自动化情绪分析和识别通常“隐藏”在基于文本的反馈中的详细见解变得至关重要。

文本分析可以通过以下方式改进您的客户反馈计划：

1、用更少的问题增加洞察力：消费者遭受调查疲劳；研究表明，响应率在过去 20 年中急剧下降，从大约 20% 下降到今天的大约 2%。、较短的调查会产生更好的响应率，但要以更少的问题获得至少相同水平的洞察力，公司需要提出更多开放式的“我们还应该知道什么？”已发现生成基于文本的响应的问题。

2、找到根本原因：虽然反馈分数和评级为您提供了客户反馈，但分数通常无法告诉您分数背后的“原因”。后续评分问题可以加深您对“为什么”的理解，但通常不如基于文本的反馈。来自客户的开放式评论通常提供确定问题根本原因所需的详细信息，以便团队知道如何以及在何处进行改进。

3、获得及时的见解。寻找一个提供原生文本分析的反馈程序，这样就可以毫不拖延地获得洞察力。具有非本机文本分析的系统迫使您等待了解问题的根本原因：捕获反馈的系统需要将数据发送到文本分析系统，而文本分析系统又需要时间来分析数据，然后再将其发回。增加的时间不仅会延迟洞察力和改进行动，还会造成更多不满意的客户。

4、识别新兴趋势：大多数客户反馈计划甚至评论网站都有他们向客户提出的一组特定问题。为了随着时间的推移获得满意度，这些问题很少改变，并且仅限于分数和评级。虽然回复可以显示有关问题主题的观点趋势，但它们不能显示问题未涵盖的新趋势和新兴趋势。文本反馈填补了这一空白。如果客户没有看到可以让他给出反馈的问题——例如，如果问题询问酒店退房时间，但客人真的想抱怨账单准确性——开放式问题允许客户仍然给他的反馈，只有文本格式。通过使用文本分析，可以发现新出现的问题并在问题升级之前对其采取行动。

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