Kundenfeedback-Management mit KI. Kann künstliche Intelligenz den Ruf Ihres Online-Shops verbessern? | KI im E-Commerce #4

Laut dem Power Reviews-Bericht prüfen bis zu 97 % der Kunden die Produktbewertungen vor dem Kauf. Viele von ihnen begnügen sich jedoch nicht damit, sicherzustellen, dass das Produkt ihren Erwartungen entspricht. Sie prüfen auch die Bewertungen des Geschäfts, in dem sie einen Kauf tätigen möchten. In diesem Fall filtern 70 % der Kunden Geschäfte nach Bewertungen und schließen Geschäfte mit einer Bewertung von weniger als vier von fünf Sternen aus (Review Trackers, 2022). Deshalb ist es für Unternehmen, die in der E-Commerce-Branche erfolgreich sein wollen, so wichtig, Kundenbewertungen aktiv zu verwalten.

Wie versteht KI das Feedback von E-Commerce-Kunden?

Bewertungen sind Emotionen und Stimmungen, die Kunden über Ihr Geschäft äußern. Kunden beschreiben ihre Eindrücke im Text, indem sie ganze Sätze oder einzelne Wörter schreiben. Dazu gehören auch Emoticons, Gifs und sogar kurze Audio- oder Videoaufnahmen. Käufer hingegen lassen sich vor allem von Emotionen und ersten Eindrücken leiten.

Es gibt einen Grund, warum Google die beliebteste Bewertungsseite ist. Zero-Click-Suchen, die im Jahr 2022 57 % der Suchanfragen über Mobilgeräte und 53 % über Computer ausmachten, bedeuten, dass mehr als die Hälfte der Nutzer Google-Bewertungen direkt aus den Suchergebnissen lesen und darauf basierend Entscheidungen treffen.

Wie verbessern wir also den ersten Eindruck, den unser Geschäft hinterlässt? Die Antwort liegt in der Arbeit mit künstlicher Intelligenz. KI kann dabei helfen, Kundenfeedback mithilfe einer Stimmungsanalyse zu verwalten. Aber wie kann KI das Feedback von E-Commerce-Kunden verstehen?

Bei der Stimmungsanalyse wird ermittelt, welche Stimmung in einem Kundenkommentar zum Ausdruck gebracht wurde:

• Zufriedenheit – „Toller Service, alles super :-)“
• Überraschung – „Das Paket hat mir den Tag versüßt, ein reines Bio-Paket, das nach Lavendel duftet!“
• Vertrauen – „Ich bestelle das nächste Mal und bin immer zufrieden, schnelle Lieferung und auch bei einer Rücksendung alles ohne Probleme.“
• Enttäuschung – „Es sollte blau sein und es hat eine Pistazienfarbe, ich habe es zurückgeschickt.“
• Ärger – „Zwei Wochen auf den Versand warten. Ich hätte es schneller aus dem Laden geholt.“
• Wut – „Das ist eine Art Hohn, defektes Produkt, keine Rechnung, keinem zu empfehlen!“

Künstliche Intelligenz kann durch Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) zahlreiche Äußerungen schnell analysieren. NLP hilft, die sprachliche Struktur von Äußerungen zu verstehen, indem es Folgendes identifiziert:

• Verwendete Schlüsselwörter und Phrasen – gut, großartig, hoffnungslos;
• Der Ton der Aussage – positiv, negativ, neutral; und selbst
• Der Kontext der Stellungnahme – um welches Produkt es sich handelt, wann sie abgegeben wurde und wo sie veröffentlicht wurde.

Mit NLP können Maschinen Texte auf menschenähnlicher Ebene „verstehen“. Maschinelles Lernen (ML) wiederum wird verwendet, um diese Aussagen automatisch anhand vorgegebener Emotions- oder Stimmungskategorien (positiv, negativ, neutral) zu klassifizieren. In der Praxis wird das ML-Modell anhand eines großen Datensatzes trainiert, in dem unterschiedliche Meinungen bereits von Menschen vorab bewertet wurden. Nach einer Trainingsphase kann das Modell die Stimmung neuer Meinungen selbstständig und mit hoher Genauigkeit bewerten. Doch was kann man mit den so gewonnenen Ergebnissen anfangen?

Wie nutzt man die Sentiment-Analyse für das E-Commerce-Feedback-Management?

Die manuelle Analyse aller Kundenbewertungen würde einen enormen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordern. Mit NLP und ML können Sie mühelos alle Daten aus Ihrem Shop analysieren und dieses Wissen für ein effektives Feedbackmanagement nutzen. Der erste Schritt ist daher eine gut durchgeführte Stimmungsanalyse.

Sobald die Ergebnisse der Sentiment-Analyse vorliegen, sodass die künstliche Intelligenz „versteht“, was jede Meinung zum Ausdruck bringt, besteht der nächste Schritt darin, sie zu segmentieren, also nach ihrer Geschäftsrelevanz zu ordnen, zum Beispiel:

• nach Kategorie des Produkts, für das sie gelten – um zu sehen, welche Produkte es wert sind, in Ihrem Geschäft angeboten zu werden, und welche Kategorien Sie erweitern sollten,
• Zeitpunkt der Meinungsveröffentlichung
• spezifische Probleme – etwa Verzögerungen bei der Lieferung oder der Produktqualität.

Dadurch können Sie gezielt auf bestimmte Problembereiche eingehen. Wenn Sie beispielsweise eine Zunahme negativer Rückmeldungen zu Ihren Lieferungen bemerken, können Sie das Problem schnell erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen, wie zum Beispiel einen Lieferantenwechsel oder die Einführung zusätzlicher Qualitätskontrollmaßnahmen.

Der nächste Schritt besteht darin, gezielt und individuell zu reagieren. Positives Feedback kann dazu beitragen, die Kundenbindung durch Dankesbriefe oder Sonderangebote zu stärken. Negatives Feedback hingegen ist eine Chance, sich zu verbessern und zu zeigen, dass man als Unternehmen seinen Kunden zuhört. Sie können proaktiv reagieren, indem Sie Lösungen für Schwierigkeiten anbieten, die dazu führen können, dass Kunden ihre Bewertung ändern und so das Image des Geschäfts verbessern. Darüber hinaus können Sie die gesammelten Daten nutzen, um Ihr Kundenservice-Team zu schulen, Funktionen auf Ihrer Website zu verbessern oder neue Produkte entsprechend den Kundenerwartungen einzuführen. Um richtig auf Kundenfeedback zu reagieren, können Sie auch die Hilfe künstlicher Intelligenz in Anspruch nehmen.

Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz zur Reaktion auf Kundenfeedback

Auf künstlicher Intelligenz basierende Tools ermöglichen es, unmittelbare und personalisierte Antworten auf Kundenfeedback zu generieren. Sie helfen dabei, Kundenprobleme schnell zu lösen und so die Kundenzufriedenheit zu verbessern. KI kann Kundenbewertungen auch auf negative Inhalte überwachen und bei Bedarf entsprechende Maßnahmen ergreifen, z. B. gefälschte Bewertungen entfernen oder relevante Personen über verletzende Bewertungen informieren.

Der Einsatz von auf künstlicher Intelligenz basierenden Tools für das Online-Reputationsmanagement ist in erster Linie:

• erhöhte Effizienz – KI kann die Überwachung von Bewertungen automatisieren, negatives Feedback identifizieren und Antworten generieren.
• Verbesserte Genauigkeit – KI kann Kundenfeedback genauer analysieren als Menschen. Dies kann dabei helfen, Trends und Muster zu erkennen, die Sie sonst möglicherweise übersehen würden.
• personalisierte Antworten – KI kann personalisierte Antworten auf Kundenfeedback generieren. Dies kann Ihnen helfen, Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Bessere Transparenz – KI kann Ihnen dabei helfen, Ihre Online-Reputation im Laufe der Zeit zu verfolgen. Dies kann Ihnen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Sie Verbesserungen benötigen, und entsprechende Änderungen vorzunehmen.

3 KI-Tools für das Kundenfeedback-Management

Die drei interessantesten Tools, die Ihnen bei der Pflege der Online-Reputation Ihres Shops helfen werden, sind:

• RepBot (https://repbot.ai/) – ein automatisiertes Online-Reputationsmanagement-Tool, das mithilfe von KI Kundenbewertungen auf mehr als 100 Websites überwacht und analysiert, individuelle Antworten generiert, diese auf Google und Facebook veröffentlicht und negative Bewertungen erkennt. Es lässt sich auch in Shopify, WooCommerce und andere E-Commerce-Plattformen integrieren.

RepBot.ai kann Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen sammeln, beispielsweise aus sozialen Medien, Bewertungsseiten und Kundendiensttickets. Es kann auch negative Bewertungen identifizieren und kennzeichnen, damit sie der Aufmerksamkeit des Unternehmens nicht entgehen, und kann sogar personalisierte Antworten auf negative Bewertungen generieren.

Es verfügt über eine zusätzliche Funktion: Sie können automatische Nachrichten und Erinnerungen einrichten, um Kunden zu ermutigen, Feedback zu geben, und die besten Bewertungen mit benutzerdefinierten Widgets auf der Website des Geschäfts anzeigen.



Quelle: RepBot (https://repbot.ai/)

Die RepBot-Website bietet außerdem zwei kostenlose Tools, die einen Bruchteil ihrer Fähigkeiten zeigen – einen Bewertungsantwortgenerator (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) und ein Tool zur Erkennung unbegründeter negativer E-Commerce-Bewertungen Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) ist ein Tool, das personalisierte Antworten auf Kundenbewertungen auf verschiedenen Plattformen generiert. Es kann in mehreren Sprachen antworten und mit jeder Art von Bewertung arbeiten, da es ohne Vorlagen individuell zugeschnittene Antworten auf jede Bewertung schreibt. Mit Mara können Unternehmen negative Bewertungen schnell und effizient erkennen und darauf reagieren, was zur Verbesserung ihrer Online-Reputation beitragen kann.


Quelle: MARA (https://www.mara-solutions.com/

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – eine umfassende KI-basierte Plattform für Kundenfeedback und E-Commerce-Reputationsmanagement. Es hilft Unternehmen, Kundenbewertungen auf allen Kanälen, einschließlich Facebook, Twitter, Instagram und YouTube, sowie auf Bewertungsseiten zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren.


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

Mit BrandBastion können Sie schnell auf Kundenfeedback reagieren und verhindern, dass negative Situationen eskalieren. Es bietet außerdem Funktionen zum Erkennen und Entfernen gefälschter Bewertungen sowie zum Generieren von Antworten und positiven Inhalten, wie z. B. Kundenstimmen. BrandBastion nutzt Stimmungsanalysen, um Kundenfeedback zu verstehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Wir finden die Berichtsfunktion besonders praktisch, da Sie damit Kampagnenergebnisse verfolgen und den Fortschritt im Laufe der Zeit überwachen können.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz bietet mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen Lösungen zur effektiven Analyse und Segmentierung von Meinungen. Dank KI erhalten Unternehmen nicht nur einen genauen Einblick in die Emotionen und Bedürfnisse ihrer Kunden, sondern können auch in Echtzeit personalisierte Antworten generieren, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und dem Aufbau eines positiven Markenimages führt.

Dies ist jedoch nur der Anfang der Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz. Bald werden die KI-Tools noch fortschrittlicher sein und eine komplexe Analyse des Verbraucherverhaltens und Vorhersagen ihrer zukünftigen Entscheidungen ermöglichen. Darüber hinaus werden sie in der Lage sein, automatisch auf Marktdynamiken zu reagieren, Produktangebote anzupassen oder Logistikprozesse auf der Grundlage einer Stimmungsanalyse zu rationalisieren. Eines ist sicher: Lokal und international agierende E-Commerce-Unternehmen, die nicht in diese Technologien investieren, könnten auf der Strecke bleiben.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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KI im E-Commerce:

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2. Marketingtexte für E-Commerce mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Die 5 besten Werkzeuge
3. Werbegrafikdesign mit KI
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