Gestion des retours clients avec l'IA. L’intelligence artificielle peut-elle prendre soin de la réputation de votre boutique en ligne ? | L'IA dans le e-commerce #4

Selon le rapport Power Reviews, jusqu'à 97 % des clients vérifient les avis sur les produits avant d'acheter. Cependant, beaucoup d’entre eux ne se contentent pas de s’assurer que le produit répondra à leurs attentes. Ils vérifieront également les avis du magasin où ils souhaitent effectuer un achat. Dans ce cas, 70 % des clients filtreront les magasins par avis et excluront ceux dont la note est inférieure à quatre étoiles sur cinq (Review Trackers, 2022). C'est pourquoi il est si important pour les entreprises qui souhaitent réussir dans le secteur du commerce électronique de gérer activement les avis clients.

Comment l’IA comprend-elle les commentaires des clients du commerce électronique ?

Les avis sont des émotions et des humeurs exprimées par les clients à propos de votre magasin. Les clients décrivent leurs impressions dans un texte en écrivant des phrases complètes ou des mots simples. Ils incluent également des émoticônes, des gifs et même de courts enregistrements audio ou vidéo. Les acheteurs, quant à eux, sont principalement guidés par les émotions et les premières impressions.

Il y a une raison pour laquelle Google est le site d'avis le plus populaire. Les recherches sans clic, qui représentaient en 2022 57 % des recherches sur appareils mobiles et 53 % sur ordinateurs, signifient que plus de la moitié des utilisateurs lisent les avis Google directement à partir des résultats de recherche et prennent des décisions en fonction de cela.

Alors, comment pouvons-nous améliorer la première impression que donne notre magasin ? La réponse réside dans le travail avec l’intelligence artificielle. L'IA peut aider à gérer les commentaires des clients grâce à l'analyse des sentiments. Mais comment l’IA peut-elle comprendre les commentaires des clients du commerce électronique ?

L'analyse des sentiments est le processus permettant de déterminer quel sentiment a été exprimé dans un commentaire client :

• satisfaction – « Excellent service, tout est génial :-) »
• surprise – « Le paquet a fait ma journée, un paquet 100 % bio qui sent la lavande !
• confiance – « Je commande pour la prochaine fois et je suis toujours satisfait, livraison rapide, et même lorsqu'il y a eu un retour, tout s'est passé sans problème. »
• déception – « Il était censé être bleu, et c'est une couleur pistache, je l'ai renvoyé. »
• contrariété – « Deux semaines d’attente pour l’expédition. Je l’aurais ramené du magasin plus rapidement.
• colère – « C’est une sorte de moquerie, produit défectueux, pas de facture, je ne le recommande à personne ! »

L'intelligence artificielle peut analyser rapidement de nombreux énoncés grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l'apprentissage automatique (ML). La PNL aide à comprendre la structure linguistique des énoncés en identifiant :

• Mots-clés et expressions utilisés – bon, génial, sans espoir ;
• Le ton de la déclaration – positif, négatif, neutre ; et même
• Le contexte de l’avis – de quel produit il s’agit au moment où il a été émis, où il est publié.

Avec la PNL, les machines peuvent « comprendre » le texte à un niveau proche de celui des humains. L'apprentissage automatique (ML), à son tour, est utilisé pour classer automatiquement ces déclarations en fonction de catégories prédéterminées d'émotion ou d'humeur (positive, négative, neutre). En pratique, le modèle ML est formé sur un vaste ensemble de données où différentes opinions sont déjà pré-évaluées par les humains. Après une période de formation, le modèle peut évaluer indépendamment le sentiment des nouvelles opinions avec une grande précision. Mais que faire des résultats ainsi obtenus ?

Comment utiliser l’analyse des sentiments pour la gestion des feedbacks e-commerce ?

Analyser manuellement tous les avis clients nécessiterait énormément de temps et de travail. Grâce au NLP et au ML, vous pouvez analyser sans effort toutes les données provenant de votre magasin et utiliser ces connaissances pour une gestion efficace des commentaires. La première étape est donc une analyse des sentiments bien exécutée.

Une fois les résultats de l’analyse des sentiments obtenus, pour que l’intelligence artificielle « comprenne » ce qu’exprime chaque opinion, l’étape suivante consiste à les segmenter, c’est à dire les organiser selon leur pertinence business, par exemple :

• par catégorie de produit auquel ils s'appliquent – ​​pour voir quels produits valent la peine d'être proposés dans votre magasin et quelles catégories développer,
• moment de la publication de l'avis
• problèmes spécifiques – tels que des retards de livraison ou la qualité du produit.

Cela vous permet de cibler des domaines de préoccupation spécifiques. Par exemple, si vous remarquez une augmentation des commentaires négatifs sur vos livraisons, vous pouvez rapidement identifier le problème et mettre en œuvre des contre-mesures appropriées, comme changer de fournisseur ou introduire des étapes de contrôle qualité supplémentaires.

La prochaine étape consiste à réagir de manière ciblée et individualisée. Les commentaires positifs peuvent aider à fidéliser les clients grâce à des notes de remerciement ou des offres spéciales. Les commentaires négatifs, en revanche, sont une opportunité de s’améliorer et de démontrer qu’en tant qu’entreprise, vous êtes à l’écoute de vos clients. Vous pouvez réagir de manière proactive en proposant des solutions aux difficultés, ce qui peut amener les clients à modifier leur avis, améliorant ainsi l'image du magasin. De plus, vous pouvez utiliser les données collectées pour former votre équipe de service client, améliorer les fonctionnalités de votre site Web ou introduire de nouveaux produits en fonction des attentes des clients. Pour répondre correctement aux commentaires des clients, vous pouvez également faire appel à l’intelligence artificielle.

Avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour répondre aux commentaires des clients

Les outils basés sur l'intelligence artificielle permettent de générer des réponses immédiates et personnalisées aux retours clients. Ils aident à résoudre rapidement les problèmes des clients, améliorant ainsi leur satisfaction. L’IA peut également surveiller les avis des clients pour détecter tout contenu négatif et prendre les mesures appropriées si nécessaire, comme supprimer les faux avis ou informer les personnes concernées des avis blessants.

L’utilisation d’outils basés sur l’intelligence artificielle pour la gestion de la e-réputation, c’est avant tout :

• efficacité accrue – L’IA peut automatiser le suivi des avis, identifier les commentaires négatifs et générer des réponses.
• précision améliorée – L’IA peut analyser les commentaires des clients avec plus de précision que les humains. Cela peut aider à identifier les tendances et les modèles que vous pourriez autrement manquer.
• réponses personnalisées – L’IA peut générer des réponses personnalisées aux commentaires des clients. Cela peut vous aider à établir des relations avec vos clients et à améliorer leur satisfaction.
• meilleure transparence – L’IA peut vous aider à suivre votre réputation en ligne au fil du temps. Cela peut vous aider à identifier les domaines dans lesquels vous devez vous améliorer et à apporter des modifications en conséquence.

3 outils d'IA pour la gestion des retours clients

Les trois outils les plus intéressants qui vous aideront à prendre soin de la réputation en ligne de votre boutique sont :

• RepBot (https://repbot.ai/) – un outil automatisé de gestion de la réputation en ligne qui utilise l'IA pour surveiller et analyser les avis clients sur plus de 100 sites Web, générer des réponses personnalisées, les publier sur Google et Facebook et détecter les avis négatifs. Il s'intègre également à Shopify, WooCommerce et d'autres plateformes de commerce électronique.

RepBot.ai peut collecter les commentaires des clients à partir de diverses sources, telles que les réseaux sociaux, les sites d'avis et les tickets du service client. Il peut également identifier les avis négatifs et les signaler afin qu'ils n'échappent pas à l'attention de l'entreprise, et peut même générer des réponses personnalisées aux avis négatifs.

Il dispose d'une fonctionnalité supplémentaire, vous pouvez configurer des messages et des rappels automatiques pour encourager les clients à donner leur avis, ainsi qu'afficher les meilleurs avis sur le site Web du magasin avec des widgets personnalisés.



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

Le site Web RepBot propose également deux outils gratuits montrant une fraction de ses capacités : un générateur de réponses aux avis (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) et un outil pour détecter les avis négatifs non fondés sur le commerce électronique sur Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) est un outil qui génère des réponses personnalisées aux avis clients sur différentes plateformes. Il peut répondre dans plusieurs langues et fonctionner avec tout type d'avis, car il rédige des réponses personnalisées à chaque avis, sans modèle. Avec Mara, les entreprises identifient et répondent rapidement et efficacement aux avis négatifs, ce qui peut contribuer à améliorer leur réputation en ligne.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – une plateforme complète de gestion des commentaires des clients et de la réputation du commerce électronique basée sur l'IA. Il aide les entreprises à surveiller, analyser et répondre aux avis des clients sur tous les canaux, notamment Facebook, Twitter, Instagram et YouTube, ainsi que sur les sites d'avis.


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

BrandBastion vous permet de répondre rapidement aux commentaires des clients et d'éviter que les situations négatives ne dégénèrent. Il offre également des fonctionnalités permettant de détecter et de supprimer les faux avis, ainsi que de générer des réponses et du contenu positif, tels que des témoignages de clients. BrandBastion utilise l'analyse des sentiments pour comprendre les commentaires des clients et prendre les mesures appropriées. Nous trouvons la fonction de reporting particulièrement pratique car elle vous permet de suivre les résultats de la campagne et de surveiller les progrès au fil du temps.

Résumé

L’intelligence artificielle, avec ses capacités avancées de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique, offre des solutions pour analyser et segmenter efficacement les opinions. Grâce à l'IA, les entreprises obtiennent non seulement un aperçu précis des émotions et des besoins de leurs clients, mais peuvent également générer des réponses personnalisées en temps réel, ce qui entraîne une satisfaction client accrue et la construction d'une image de marque positive.

Cependant, ce n’est que le début des possibilités de l’intelligence artificielle. Bientôt, les outils d’IA seront encore plus avancés, permettant une analyse complexe du comportement des consommateurs et des prédictions sur leurs décisions futures. De plus, ils seront en mesure de réagir automatiquement à la dynamique du marché, en ajustant les offres de produits ou en rationalisant les processus logistiques sur la base d'une analyse des sentiments. Une chose est sûre : les entreprises de commerce électronique opérant au niveau local et international qui n’investissent pas dans ces technologies risquent d’être laissées pour compte.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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