Klientų atsiliepimų valdymas su dirbtiniu intelektu. Ar dirbtinis intelektas gali pasirūpinti jūsų internetinės parduotuvės reputacija? | DI elektroninėje prekyboje #4

Kaip dirbtinis intelektas supranta e-komercijos klientų atsiliepimus?

Atsiliepimai yra emocijos ir nuotaikos, kurias klientai išreiškia apie jūsų parduotuvę. Klientai aprašo savo įspūdžius tekstu, rašydami pilnus sakinius arba vieną žodį. Jie taip pat įtraukia emotikonus, gifus ir net trumpus garso ar vaizdo įrašus. Pirkėjai, kita vertus, daugiausia vadovaujasi emocijomis ir pirmu įspūdžiu.

Yra priežastis, kodėl „Google“ yra populiariausia atsiliepimų svetainė. Nulinio paspaudimo paieškos, kurios 2022 m. sudarė 57% paieškų iš mobiliųjų įrenginių ir 53% iš kompiuterių, reiškia, kad daugiau nei pusė vartotojų skaito „Google“ atsiliepimus tiesiai iš paieškos rezultatų ir priima sprendimus remdamiesi tuo.

Taigi, kaip mes galime pagerinti pirmą įspūdį, kurį sukuria mūsų parduotuvė? Atsakymas yra dirbtinio intelekto naudojimas. DI gali padėti valdyti klientų atsiliepimus naudojant nuotaikų analizę. Bet kaip DI gali suprasti e-komercijos klientų atsiliepimus?

Nuotaikų analizė yra procesas, kuriuo nustatoma, kokia nuotaika buvo išreikšta kliento komentare:

• pasitenkinimas – “Puikus aptarnavimas, viskas nuostabu :-)”
• staigmena – “Pakuotė padarė mano dieną, visiškai organinė pakuotė, kvepianti levandomis!”
• pasitikėjimas – “Užsisakau kitam kartui ir visada esu patenkintas, greitas pristatymas, o net kai buvo grąžinimas, viskas be problemų.”
• nusivylimas – “Turėjo būti mėlyna, o ji pistacijų spalvos, aš ją grąžinau.”
• įniršis – “Dvi savaitės laukimo pristatymo. Būčiau greičiau atnešęs iš parduotuvės.”
• pyktis – “Tai kažkokia pašaipa, brokuotas produktas, nėra sąskaitos, niekam nerekomenduoju!”

Dirbtinis intelektas gali greitai analizuoti daugybę pasisakymų per natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir mašininį mokymąsi (ML). NLP padeda suprasti pasisakymų kalbinę struktūrą, identifikuojant:

• Naudojamus raktinius žodžius ir frazes – gerai, puiku, beviltiška;
• Teiginio toną – teigiamą, neigiamą, neutralų; ir netgi
• Nuomonės kontekstą – apie kokį produktą kalbama, kada ji buvo pateikta, kur ji paskelbta.

Naudojant NLP, mašinos gali „suprasti“ tekstą žmogaus lygmeniu. Mašininis mokymasis (ML), savo ruožtu, naudojamas automatiškai klasifikuoti šiuos teiginius pagal iš anksto nustatytas emocijų ar nuotaikų kategorijas (teigiama, neigiama, neutralu). Praktikoje ML modelis mokomas dideliame duomenų rinkinyje, kuriame skirtingos nuomonės jau yra įvertintos žmonių. Po mokymo laikotarpio modelis gali savarankiškai įvertinti naujų nuomonių nuotaiką su dideliu tikslumu. Bet ką galima padaryti su gautais rezultatais?

Kaip naudoti nuotaikų analizę e-komercijos atsiliepimų valdymui?

Rankiniu būdu analizuoti visus klientų atsiliepimus reikėtų didžiulio laiko ir darbo. Naudojant NLP ir ML, galite be vargo analizuoti visus duomenis, gaunamus iš jūsų parduotuvės, ir naudoti šias žinias efektyviam atsiliepimų valdymui. Todėl pirmas žingsnis yra gerai atlikta nuotaikų analizė.

Kai gauti nuotaikų analizės rezultatai, kad dirbtinis intelektas „supranta“, ką kiekviena nuomonė išreiškia, kitas žingsnis yra segmentuoti jas, t.y. organizuoti jas pagal jų verslo svarbą, pavyzdžiui:

• pagal produktų kategoriją, kuriai jos taikomos – kad pamatytumėte, kurie produktai verti pasiūlyti jūsų parduotuvėje ir kurias kategorijas plėsti,
• nuomonės paskelbimo laiką
• konkrečias problemas – tokias kaip pristatymo vėlavimai ar produkto kokybė.

Tai leidžia jums sutelkti dėmesį į konkrečias problemas. Pavyzdžiui, jei pastebite neigiamų atsiliepimų apie jūsų pristatymus padidėjimą, galite greitai nustatyti problemą ir įgyvendinti tinkamas prevencines priemones, tokias kaip tiekėjų keitimas arba papildomų kokybės kontrolės žingsnių įvedimas.

Kitas žingsnis yra reaguoti tiksliai ir individualiai. Teigiami atsiliepimai gali padėti kurti klientų lojalumą per padėkos laiškus ar specialius pasiūlymus. Neigiami atsiliepimai, kita vertus, yra galimybė tobulėti ir parodyti, kad kaip įmonė klausotės savo klientų. Galite proaktyviai reaguoti, siūlydami sprendimus įvykusioms problemoms, kas gali paskatinti klientus pakeisti atsiliepimą, taip pagerinant parduotuvės įvaizdį. Be to, galite pasinaudoti surinktais duomenimis, kad apmokytumėte savo klientų aptarnavimo komandą, patobulintumėte savo svetainės funkcijas arba įvestumėte naujus produktus pagal klientų lūkesčius. Norint tinkamai reaguoti į klientų atsiliepimus, taip pat galite pasitelkti dirbtinį intelektą.

Dirbtinio intelekto naudojimo privalumai reaguojant į klientų atsiliepimus

Dirbtinio intelekto pagrindu sukurti įrankiai leidžia generuoti momentinius ir individualizuotus atsakymus į klientų atsiliepimus. Jie padeda greitai išspręsti klientų problemas, taip pagerindami klientų pasitenkinimą. DI taip pat gali stebėti klientų atsiliepimus dėl neigiamo turinio ir imtis tinkamų veiksmų, jei reikia, pavyzdžiui, pašalinti netikrus atsiliepimus arba informuoti atitinkamus asmenis apie žalingus atsiliepimus.

Dirbtinio intelekto pagrindu sukurti įrankiai interneto reputacijos valdymui pirmiausia yra:

• padidinta efektyvumas – DI gali automatizuoti atsiliepimų stebėjimą, identifikuoti neigiamus atsiliepimus ir generuoti atsakymus.
• pagerinta tikslumas – DI gali analizuoti klientų atsiliepimus tiksliau nei žmonės. Tai gali padėti nustatyti tendencijas ir modelius, kuriuos kitaip galėtumėte praleisti.
• individualizuoti atsakymai – DI gali generuoti individualizuotus atsakymus į klientų atsiliepimus. Tai gali padėti jums kurti santykius su savo klientais ir pagerinti klientų pasitenkinimą.
• geresnė skaidrumas – DI gali padėti jums stebėti savo interneto reputaciją laikui bėgant. Tai gali padėti jums nustatyti sritis, kuriose reikia tobulėti, ir atitinkamai atlikti pakeitimus.

3 DI įrankiai klientų atsiliepimų valdymui

Tris įdomiausius įrankius, kurie padės jums rūpintis savo parduotuvės interneto reputacija, yra:

• RepBot (https://repbot.ai/) – automatizuotas interneto reputacijos valdymo įrankis, kuris naudoja DI stebėti ir analizuoti klientų atsiliepimus daugiau nei 100 svetainių, generuoti pritaikytus atsakymus, skelbti juos „Google“ ir „Facebook“ bei aptikti neigiamus atsiliepimus. Jis taip pat integruojasi su „Shopify“, „WooCommerce“ ir kitomis e-komercijos platformomis.

RepBot.ai gali rinkti klientų atsiliepimus iš įvairių šaltinių, tokių kaip socialiniai tinklai, atsiliepimų svetainės ir klientų aptarnavimo bilietai. Jis taip pat gali identifikuoti neigiamus atsiliepimus ir pažymėti juos, kad jie nepraeitų pro įmonės dėmesį, ir netgi gali generuoti individualizuotus atsakymus į neigiamus atsiliepimus.

Jis turi papildomą funkciją, galite nustatyti automatinės žinutės ir priminimų, kad paskatintumėte klientus pateikti atsiliepimus, taip pat rodyti geriausius atsiliepimus parduotuvės svetainėje su pritaikytais valdikliais.



Šaltinis: RepBot (https://repbot.ai/)

RepBot svetainė taip pat siūlo du nemokamus įrankius, rodančius dalį savo galimybių – atsiliepimų atsakymų generatorių (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) ir įrankį, skirtą aptikti nepagrįstus neigiamus e-komercijos atsiliepimus „Google“ (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) yra įrankis, kuris generuoja individualizuotus atsakymus į klientų atsiliepimus įvairiose platformose. Jis gali atsakyti keliomis kalbomis ir dirbti su bet kokio tipo atsiliepimais, nes rašo individualiai pritaikytus atsakymus į kiekvieną atsiliepimą, be šablonų. Su Mara įmonės greitai ir efektyviai identifikuoja ir reaguoja į neigiamus atsiliepimus, kas gali padėti pagerinti jų interneto reputaciją.


Šaltinis: MARA (https://www.mara-solutions.com/)

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – išsami DI pagrindu sukurta klientų atsiliepimų ir e-komercijos reputacijos valdymo platforma. Ji padeda įmonėms stebėti, analizuoti ir reaguoti į klientų atsiliepimus visose kanalose, įskaitant „Facebook“, „Twitter“, „Instagram“ ir „YouTube“, taip pat atsiliepimų svetainėse.


Šaltinis: BrandBastion (https://www.brandbastion.com/)

BrandBastion leidžia jums greitai reaguoti į klientų atsiliepimus ir užkirsti kelią neigiamoms situacijoms eskaluotis. Jis taip pat siūlo funkcijas, skirtas aptikti ir pašalinti netikrus atsiliepimus, taip pat generuoti atsakymus ir teigiamą turinį, pavyzdžiui, klientų atsiliepimus. BrandBastion naudoja nuotaikų analizę, kad suprastų klientų atsiliepimus ir imtųsi tinkamų veiksmų. Mes ypač vertiname ataskaitų funkciją, nes ji leidžia stebėti kampanijos rezultatus ir stebėti pažangą laikui bėgant.

Santrauka

Dirbtinis intelektas, su savo pažangiomis natūralios kalbos apdorojimo ir mašininio mokymosi galimybėmis, siūlo sprendimus efektyviai analizuoti ir segmentuoti nuomones. Dėl DI įmonės ne tik gauna tikslią įžvalgą apie savo klientų emocijas ir poreikius, bet ir gali generuoti individualizuotus atsakymus realiu laiku, kas lemia didesnį klientų pasitenkinimą ir teigiamo prekės ženklo įvaizdžio kūrimą.

Tačiau tai tik dirbtinio intelekto galimybių pradžia. Netrukus DI įrankiai bus dar pažangesni, leisdami sudėtingai analizuoti vartotojų elgseną ir prognozuoti jų būsimus sprendimus. Be to, jie galės automatiškai reaguoti į rinkos dinamiką, pritaikydami produktų pasiūlymus arba optimizuodami logistikos procesus remdamiesi nuotaikų analize. Viena yra aišku: e-komercijos verslai, veikiantys vietiniu ir tarptautiniu mastu, kurie neinvestuoja į šias technologijas, gali likti už borto.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.