Gestión de comentarios de clientes con IA. ¿Puede la inteligencia artificial cuidar la reputación de tu tienda online? | IA en el comercio electrónico n.º 4

Según el informe Power Reviews, hasta el 97% de los clientes consultan las reseñas de productos antes de comprarlos. Sin embargo, muchos de ellos no se limitan a asegurarse de que el producto cumpla con sus expectativas. También consultarán las reseñas de la tienda donde quieren realizar una compra. En este caso, el 70% de los clientes filtrará las tiendas por reseñas y excluirá aquellas con una calificación inferior a cuatro sobre cinco estrellas (Review Trackers, 2022). Por eso es tan importante para las empresas que quieren tener éxito en la industria del comercio electrónico gestionar activamente las opiniones de los clientes.

¿Cómo entiende la IA los comentarios de los clientes de comercio electrónico?

Las reseñas son emociones y estados de ánimo expresados ​​por los clientes sobre su tienda. Los clientes describen sus impresiones en texto escribiendo oraciones completas o palabras sueltas. También incluyen emoticones, gifs e incluso grabaciones breves de audio o vídeo. Los compradores, por el contrario, se guían principalmente por las emociones y las primeras impresiones.

Hay una razón por la que Google es el sitio de reseñas más popular. Las búsquedas sin clic, que en 2022 representaron el 57% de las búsquedas desde dispositivos móviles y el 53% desde computadoras, significan que más de la mitad de los usuarios leen reseñas de Google directamente desde los resultados de búsqueda y toman decisiones basadas en ellas.

Entonces, ¿cómo mejoramos la primera impresión que da nuestra tienda? La respuesta es trabajar con inteligencia artificial. La IA puede ayudar a gestionar los comentarios de los clientes mediante el análisis de sentimientos. Pero, ¿cómo puede la IA entender los comentarios de los clientes de comercio electrónico?

El análisis de sentimiento es el proceso de determinar qué sentimiento se ha expresado en el comentario de un cliente:

• satisfacción – “Gran servicio, todo fantástico :-)”
• sorpresa: “¡El paquete me alegró el día, un paquete totalmente orgánico con olor a lavanda!”
• confianza – “Hago un pedido para la próxima vez y siempre estoy satisfecho, entrega rápida e incluso cuando hubo una devolución todo sin problemas”.
• decepción: “Se suponía que era azul y es color pistacho, lo devolví”.
• molestia – “Dos semanas esperando el envío. Lo habría traído de la tienda más rápido”.
• ira – “Esto es una especie de burla, producto defectuoso, sin factura, ¡no se lo recomiendo a nadie!”

La inteligencia artificial puede analizar rápidamente numerosas expresiones mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML). La PNL ayuda a comprender la estructura lingüística de los enunciados identificando:

• Palabras clave y frases utilizadas: bueno, fantástico, desesperado;
• El tono de la declaración: positivo, negativo, neutral; e incluso
• El contexto de la opinión: de qué producto se trata, cuándo se emitió y dónde se publica.

Con la PNL, las máquinas pueden "comprender" texto a un nivel similar al de los humanos. El aprendizaje automático (ML), a su vez, se utiliza para clasificar automáticamente estas declaraciones en función de categorías predeterminadas de emoción o estado de ánimo (positivo, negativo, neutral). En la práctica, el modelo ML se entrena en un gran conjunto de datos donde los humanos ya califican previamente las diferentes opiniones. Después de un período de entrenamiento, el modelo puede evaluar de forma independiente el sentimiento de nuevas opiniones con alta precisión. Pero ¿qué se puede hacer con los resultados así obtenidos?

¿Cómo utilizar el análisis de sentimientos para la gestión de comentarios del comercio electrónico?

Analizar manualmente todas las opiniones de los clientes requeriría una gran cantidad de tiempo y trabajo. Con NLP y ML, puede analizar sin esfuerzo todos los datos provenientes de su tienda y utilizar este conocimiento para una gestión eficaz de la retroalimentación. Por lo tanto, el primer paso es un análisis de sentimiento bien ejecutado.

Una vez obtenidos los resultados del análisis de sentimiento, para que la inteligencia artificial “entienda” lo que expresa cada opinión, el siguiente paso es segmentarlas, es decir organizarlas según su relevancia empresarial, por ejemplo:

• por categoría del producto al que se aplican: para ver qué productos vale la pena ofrecer en su tienda y qué categorías expandir,
• momento de publicación de la opinión
• problemas específicos, como retrasos en la entrega o la calidad del producto.

Esto le permite centrarse en áreas específicas de preocupación. Por ejemplo, si nota un aumento en los comentarios negativos sobre sus entregas, puede identificar rápidamente el problema e implementar las contramedidas adecuadas, como cambiar de proveedor o introducir pasos adicionales de control de calidad.

El siguiente paso es responder de manera específica e individualizada. Los comentarios positivos pueden ayudar a fidelizar a los clientes a través de notas de agradecimiento u ofertas especiales. El feedback negativo, por otro lado, es una oportunidad para mejorar y demostrar que, como empresa, estás escuchando a tus clientes. Puede responder de forma proactiva ofreciendo soluciones a las dificultades, lo que puede hacer que los clientes cambien la reseña y mejorando así la imagen de la tienda. Además, puede utilizar los datos recopilados para capacitar a su equipo de atención al cliente, mejorar las funciones de su sitio web o presentar nuevos productos de acuerdo con las expectativas del cliente. Para responder adecuadamente a los comentarios de los clientes, también puede contar con la ayuda de la inteligencia artificial.

Beneficios de utilizar inteligencia artificial para responder a los comentarios de los clientes

Las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten generar respuestas inmediatas y personalizadas a los comentarios de los clientes. Ayudan a resolver los problemas de los clientes rápidamente, mejorando así la satisfacción del cliente. La IA también puede monitorear las reseñas de los clientes en busca de contenido negativo y tomar las medidas adecuadas si es necesario, como eliminar reseñas falsas o informar a personas relevantes sobre reseñas dañinas.

El uso de herramientas basadas en inteligencia artificial para la gestión de la reputación online es ante todo:

• Mayor eficiencia : la IA puede automatizar el seguimiento de las revisiones, identificar comentarios negativos y generar respuestas.
• Precisión mejorada : la IA puede analizar los comentarios de los clientes con mayor precisión que los humanos. Esto puede ayudar a identificar tendencias y patrones que de otro modo podría pasar desapercibidos.
• Respuestas personalizadas : la IA puede generar respuestas personalizadas a los comentarios de los clientes. Esto puede ayudarle a establecer relaciones con sus clientes y mejorar la satisfacción del cliente.
• Mejor transparencia : la IA puede ayudarle a realizar un seguimiento de su reputación online a lo largo del tiempo. Esto puede ayudarle a identificar áreas en las que necesita mejorar y realizar los cambios correspondientes.

3 herramientas de inteligencia artificial para la gestión de comentarios de los clientes

Las tres herramientas más interesantes que te ayudarán a afrontar el cuidado de la reputación online de tu tienda son:

• RepBot (https://repbot.ai/): una herramienta automatizada de gestión de reputación en línea que utiliza inteligencia artificial para monitorear y analizar reseñas de clientes en más de 100 sitios web, generar respuestas personalizadas, publicarlas en Google y Facebook y detectar reseñas negativas. También se integra con Shopify, WooCommerce y otras plataformas de comercio electrónico.

RepBot.ai puede recopilar comentarios de los clientes de una variedad de fuentes, como redes sociales, sitios de reseñas y tickets de servicio al cliente. También puede identificar reseñas negativas y marcarlas para que no escapen a la atención de la empresa, e incluso puede generar respuestas personalizadas a las reseñas negativas.

Tiene una característica adicional, puedes configurar mensajes automáticos y recordatorios para animar a los clientes a dar su opinión, así como mostrar las mejores reseñas en el sitio web de la tienda con widgets personalizados.



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

El sitio web de RepBot también ofrece dos herramientas gratuitas que muestran una fracción de sus capacidades: un generador de respuestas a reseñas (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) y una herramienta para detectar reseñas negativas de comercio electrónico sin fundamento en Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) es una herramienta que genera respuestas personalizadas a las opiniones de los clientes en varias plataformas. Puede responder en varios idiomas y funcionar con cualquier tipo de reseña porque escribe respuestas personalizadas para cada reseña, sin plantillas. Con Mara, las empresas identifican y responden rápida y eficientemente a las críticas negativas, lo que puede ayudar a mejorar su reputación online.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/): una plataforma integral de gestión de reputación de comercio electrónico y comentarios de clientes basada en inteligencia artificial. Ayuda a las empresas a monitorear, analizar y responder a las opiniones de los clientes en todos los canales, incluidos Facebook, Twitter, Instagram y YouTube, así como en los sitios de reseñas.


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

BrandBastion le permite responder rápidamente a los comentarios de los clientes y evitar que las situaciones negativas se agraven. También ofrece funciones para detectar y eliminar reseñas falsas, así como para generar respuestas y contenido positivo, como testimonios de clientes. BrandBastion utiliza el análisis de sentimientos para comprender los comentarios de los clientes y tomar las medidas adecuadas. Consideramos que la función de informes es particularmente útil, ya que le permite realizar un seguimiento de los resultados de la campaña y monitorear el progreso a lo largo del tiempo.

Resumen

La inteligencia artificial, con sus capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, ofrece soluciones para analizar y segmentar opiniones de forma eficaz. Gracias a la IA, las empresas no sólo obtienen una visión precisa de las emociones y necesidades de sus clientes, sino que también pueden generar respuestas personalizadas en tiempo real, lo que da como resultado una mayor satisfacción del cliente y la creación de una imagen de marca positiva.

Sin embargo, esto es sólo el comienzo de las posibilidades de la inteligencia artificial. Pronto, las herramientas de inteligencia artificial serán aún más avanzadas y permitirán análisis complejos del comportamiento de los consumidores y predicciones de sus decisiones futuras. Además, podrán responder automáticamente a la dinámica del mercado, ajustando ofertas de productos o agilizando los procesos logísticos basándose en el análisis de sentimiento. Una cosa es segura: las empresas de comercio electrónico que operan a nivel local e internacional y que no invierten en estas tecnologías pueden quedarse atrás.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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