AIによる顧客フィードバック管理。 人工知能はオンライン ストアの評判を守ることができるでしょうか? | 電子商取引における AI #4

Power Reviews レポートによると、97% もの顧客が購入前に製品レビューをチェックしています。 しかし、彼らの多くは、製品が期待に応えられるかどうかを確認することにとどまりません。 購入したい店舗のレビューもチェックします。 この場合、顧客の 70% はレビューによってストアをフィルタリングし、5 つ星中 4 つ未満の評価を持つストアを除外します (Review Trackers、2022)。 このため、電子商取引業界で成功したい企業にとって、顧客レビューを積極的に管理することが非常に重要です。

AI は電子商取引の顧客からのフィードバックをどのように理解するのでしょうか?

レビューは、ストアについて顧客が表現した感情や気分です。 お客様は、全文または一言で感想をテキストで説明します。 絵文字、GIF、さらには短い音声やビデオの記録も含まれます。 一方、購入者は主に感情と第一印象に左右されます。

Google が最も人気のあるレビュー サイトであるのには理由があります。 ゼロクリック検索は、2022 年にモバイル デバイスからの検索の 57%、コンピューターからの検索の 53% を占めており、ユーザーの半数以上が検索結果から直接 Google レビューを読み、それに基づいて意思決定を行っていることを意味します。

では、お店の第一印象を改善するにはどうすればよいでしょうか? その答えは、人工知能と連携することによって得られます。 AI は感情分析を使用して顧客フィードバックの管理に役立ちます。 しかし、AI はどのようにして e コマース顧客のフィードバックを理解できるのでしょうか?

感情分析は、顧客のコメントでどのような感情が表現されているかを判断するプロセスです。

• 満足度 – 「素晴らしいサービス、すべてが素晴らしい :-)」
• 驚き – 「ラベンダーの香りがするオールオーガニックのパッケージで、一日が楽しくなりました。」
• 自信 – 「次回も注文していますが、いつも満足しています。配達も早く、返品があっても問題ありませんでした。」
• がっかり – 「青のはずだったのに、ピスタチオ色だったので送り返しました。」
• 迷惑 – 「発送まで 2 週間待っています。 もっと早く店から持って来ればよかった。」
• 怒り – 「これはある種の嘲笑です。製品に欠陥があり、請求書もありません。誰にも勧めないでください。」

人工知能は、自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) を通じて、多数の発話を迅速に分析できます。 NLP は、以下を識別することで発話の言語構造を理解するのに役立ちます。

• 使用されるキーワードとフレーズ – 良い、素晴らしい、絶望的。
• 発言の調子 – 肯定的、否定的、中立。 そしてさらに
• 意見のコンテキスト - いつ発行されたのか、どこに投稿されたのか。

NLP を使用すると、機械は人間と同じレベルでテキストを「理解」できます。 次に、機械学習 (ML) を使用して、感情や気分の所定のカテゴリ (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル) に基づいてこれらのステートメントを自動的に分類します。 実際には、ML モデルは、人間によってさまざまな意見が事前に評価されている大規模なデータセットでトレーニングされます。 一定期間のトレーニングの後、モデルは新しい意見の感情を高精度で独立して評価できるようになります。 しかし、このようにして得られた結果に対して何ができるでしょうか?

e コマースのフィードバック管理にセンチメント分析を使用するにはどうすればよいですか?

すべての顧客レビューを手動で分析するには、膨大な時間と労力が必要になります。 NLP と ML を使用すると、ストアからのすべてのデータを簡単に分析し、この知識を効果的なフィードバック管理に使用できます。 したがって、最初のステップは、適切に実行された感情分析です。

感情分析の結果が得られ、人工知能が各意見の表現を「理解」できるようになったら、次のステップはそれらをセグメント化することです。つまり、ビジネス関連性に従って整理します。たとえば、次のようになります。

• 適用される製品のカテゴリ別 - どの製品がストアで提供する価値があるのか​​、どのカテゴリを拡大するのかを確認します。
• 意見発表の時期
• 特定の問題 – 納期や製品の品質の遅延など。

これにより、関心のある特定の領域をターゲットにすることができます。 たとえば、配送に関する否定的なフィードバックの増加に気付いた場合、問題を迅速に特定し、サプライヤーの変更や追加の品質管理手順の導入など、適切な対策を講じることができます。

次のステップは、的を絞った個別の方法で対応することです。 肯定的なフィードバックは、お礼状や特別オファーを通じて顧客ロイヤルティを構築するのに役立ちます。 一方、ネガティブなフィードバックは、企業として顧客の声に耳を傾けていることを改善し、実証する機会です。 問題に対する解決策を提供することで積極的に対応でき、顧客のレビューが変わり、店舗のイメージが向上する可能性があります。 さらに、収集されたデータを利用して、顧客サービス チームをトレーニングしたり、Web サイトの機能を改善したり、顧客の期待に応じて新製品を導入したりできます。 顧客のフィードバックに適切に対応するために、人工知能の助けを借りることもできます。

人工知能を使用して顧客のフィードバックに応答する利点

人工知能ベースのツールを使用すると、顧客のフィードバックに対して即座にパーソナライズされた応答を生成することができます。 これらは顧客の問題を迅速に解決するのに役立ち、それによって顧客満足度が向上します。 また、AI は顧客レビューのネガティブな内容を監視し、必要に応じて偽のレビューを削除したり、有害なレビューを関係者に通知したりするなど、適切な措置を講じることもできます。

オンライン評判管理に人工知能ベースのツールを使用することは、何よりもまず次のとおりです。

• 効率の向上– AI はレビューのモニタリングを自動化し、否定的なフィードバックを特定し、応答を生成します。
• 精度の向上– AI は人間よりも正確に顧客のフィードバックを分析できます。 これは、見逃してしまう可能性のある傾向やパターンを特定するのに役立ちます。
• パーソナライズされた応答– AI は顧客のフィードバックに対してパーソナライズされた応答を生成できます。 これは、顧客との関係を構築し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。
• 透明性の向上– AI はオンラインでの評判を長期的に追跡するのに役立ちます。 これは、改善が必要な領域を特定し、それに応じて変更を加えるのに役立ちます。

顧客フィードバック管理のための 3 つの AI ツール

ストアのオンラインでの評判を管理するのに役立つ 3 つの最も興味深いツールは次のとおりです。

• RepBot (https://repbot.ai/) – AI を使用して 100 以上の Web サイト上の顧客レビューを監視および分析し、カスタマイズされた応答を生成し、それらを Google や Facebook に公開し、否定的なレビューを検出する自動オンライン評判管理ツールです。 また、Shopify、WooCommerce、その他の電子商取引プラットフォームとも統合されます。

RepBot.ai は、ソーシャル メディア、レビュー サイト、カスタマー サービス チケットなど、さまざまなソースから顧客のフィードバックを収集できます。 また、否定的なレビューを特定してフラグを立てて、企業の注意を逃れることができないようにすることもでき、否定的なレビューに対して個別の応答を生成することもできます。



追加機能があり、顧客にフィードバックを提供するよう自動メッセージやリマインダーを設定したり、カスタマイズされたウィジェットを使用してストアの Web サイトに最高のレビューを表示したりできます。



出典：RepBot（https://repbot.ai/）

RepBot Web サイトでは、その機能の一部を示す 2 つの無料ツールも提供しています。レビュー応答ジェネレーター (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) と、根拠のない否定的な電子商取引レビューを検出するツールです。 Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) は、さまざまなプラットフォーム上の顧客レビューに対するパーソナライズされた応答を生成するツールです。 テンプレートを使用せずに、各レビューに対して個別に調整された応答を作成するため、複数の言語で応答でき、あらゆる種類のレビューに対応できます。 Mara を使用すると、企業は否定的なレビューを迅速かつ効率的に特定して対応できるため、オンラインでの評判を向上させることができます。


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – 包括的な AI ベースの顧客フィードバックおよび e コマース評判管理プラットフォーム。 企業がレビュー サイトだけでなく、Facebook、Twitter、Instagram、YouTube などのあらゆるチャネルにわたる顧客レビューを監視、分析し、対応するのに役立ちます。


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

BrandBastion を使用すると、顧客のフィードバックに迅速に対応し、否定的な状況がエスカレートするのを防ぐことができます。 また、偽のレビューを検出して削除する機能や、顧客の声などの応答や肯定的なコンテンツを生成する機能も提供します。 BrandBastion は感情分析を使用して顧客のフィードバックを理解し、適切な措置を講じます。 レポート機能は、キャンペーンの結果を追跡し、時間の経過とともに進行状況を監視できるため、特に便利です。

まとめ

高度な自然言語処理と機械学習機能を備えた人工知能は、意見を効果的に分析してセグメント化するためのソリューションを提供します。 AI のおかげで、企業は顧客の感情やニーズを正確に把握できるだけでなく、パーソナライズされた応答をリアルタイムで生成できるため、顧客満足度が向上し、ポジティブなブランド イメージを構築できます。

しかし、これは人工知能の可能性の始まりにすぎません。 間もなく、AI ツールはさらに進化し、消費者の行動の複雑な分析と将来の意思決定の予測が可能になるでしょう。 さらに、市場動向に自動的に対応し、センチメント分析に基づいて製品オファーを調整したり、物流プロセスを合理化したりできるようになります。 1 つ確かなことは、これらのテクノロジーに投資しない国内および海外で事業を展開している電子商取引ビジネスは取り残される可能性があるということです。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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