Manajemen umpan balik pelanggan dengan AI. Bisakah kecerdasan buatan menjaga reputasi toko online Anda? | AI dalam e-niaga #4

Menurut laporan Power Review, sebanyak 97% pelanggan memeriksa review produk sebelum membeli. Namun, banyak dari mereka tidak berhenti untuk memastikan produk tersebut memenuhi harapan mereka. Mereka juga akan memeriksa review toko tempat mereka ingin melakukan pembelian. Dalam hal ini, 70% pelanggan akan memfilter toko berdasarkan ulasan dan mengecualikan toko dengan peringkat lebih rendah dari empat dari lima bintang (Review Trackers, 2022). Inilah mengapa sangat penting bagi perusahaan yang ingin sukses di industri e-commerce untuk secara aktif mengelola ulasan pelanggan.

Bagaimana AI memahami masukan pelanggan e-niaga?

Ulasan adalah emosi dan suasana hati yang diungkapkan pelanggan tentang toko Anda. Pelanggan menggambarkan kesan mereka dalam teks dengan menulis kalimat lengkap atau kata tunggal. Mereka juga menyertakan emotikon, gif, dan bahkan rekaman audio atau video pendek. Sebaliknya, pembeli terutama dipandu oleh emosi dan kesan pertama.

Ada alasan mengapa Google menjadi situs ulasan paling populer. Penelusuran tanpa klik, yang pada tahun 2022 menyumbang 57% penelusuran dari perangkat seluler dan 53% dari komputer, berarti lebih dari separuh pengguna membaca ulasan Google langsung dari hasil penelusuran dan mengambil keputusan berdasarkan hal tersebut.

Jadi bagaimana kita meningkatkan kesan pertama yang dibuat toko kita? Jawabannya adalah dengan bekerja dengan kecerdasan buatan. AI dapat membantu mengelola masukan pelanggan menggunakan analisis sentimen. Namun bagaimana AI dapat memahami masukan pelanggan e-niaga?

Analisis sentimen adalah proses menentukan sentimen apa yang diungkapkan dalam komentar pelanggan:

• kepuasan – “Layanan hebat, semuanya luar biasa :-)”
• kejutan – “Paket ini membuat hari saya menyenangkan, paket serba organik yang berbau lavender!”
• kepercayaan diri – “Saya memesan untuk kali berikutnya dan saya selalu puas, pengiriman cepat, dan bahkan ketika ada pengembalian semuanya tanpa masalah.”
• kekecewaan – “Seharusnya warnanya biru, dan warnanya pistachio, saya kirim kembali.”
• gangguan – “Dua minggu menunggu pengiriman. Saya akan membawanya dari toko lebih cepat.”
• kemarahan – “Ini semacam ejekan, produk cacat, tidak ada faktur, jangan rekomendasikan kepada siapa pun!”

Kecerdasan buatan dapat dengan cepat menganalisis berbagai ucapan melalui Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML). NLP membantu memahami struktur linguistik ucapan dengan mengidentifikasi:

• Kata kunci dan frasa yang digunakan – bagus, hebat, tidak ada harapan;
• Nada pernyataan – positif, negatif, netral; dan bahkan
• Konteks opini – tentang produk apa, kapan diterbitkan, dan di mana diposting.

Dengan NLP, mesin dapat “memahami” teks pada tingkat yang mirip dengan manusia. Pembelajaran mesin (ML), pada gilirannya, digunakan untuk secara otomatis mengklasifikasikan pernyataan-pernyataan ini berdasarkan kategori emosi atau suasana hati yang telah ditentukan (positif, negatif, netral). Dalam praktiknya, model ML dilatih pada kumpulan data besar yang telah menilai berbagai pendapat berbeda oleh manusia. Setelah periode pelatihan, model dapat secara mandiri mengevaluasi sentimen opini baru dengan akurasi tinggi. Namun apa yang dapat dilakukan dengan hasil yang diperoleh?

Bagaimana cara menggunakan analisis sentimen untuk manajemen umpan balik e-niaga?

Menganalisis semua ulasan pelanggan secara manual akan membutuhkan banyak waktu dan usaha. Dengan menggunakan NLP dan ML, Anda dapat dengan mudah menganalisis semua data yang berasal dari toko Anda dan menggunakan pengetahuan ini untuk manajemen umpan balik yang efektif. Oleh karena itu, langkah pertama adalah analisis sentimen yang dilaksanakan dengan baik.

Setelah hasil analisis sentimen diperoleh, agar kecerdasan buatan “memahami” apa yang diungkapkan setiap opini, langkah selanjutnya adalah melakukan segmentasi, yaitu mengaturnya sesuai dengan relevansi bisnisnya, misalnya:

• berdasarkan kategori produk yang diterapkan – untuk melihat produk mana yang layak ditawarkan di toko Anda dan kategori mana yang perlu diperluas,
• waktu publikasi opini
• masalah tertentu – seperti keterlambatan pengiriman atau kualitas produk.

Hal ini memungkinkan Anda untuk menargetkan bidang-bidang tertentu yang menjadi perhatian. Misalnya, jika Anda melihat peningkatan umpan balik negatif tentang pengiriman Anda, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi masalahnya dan menerapkan tindakan pencegahan yang tepat, seperti mengganti pemasok atau menerapkan langkah-langkah kontrol kualitas tambahan.

Langkah selanjutnya adalah merespons dengan cara yang ditargetkan dan individual. Umpan balik positif dapat membantu membangun loyalitas pelanggan melalui ucapan terima kasih atau penawaran khusus. Umpan balik negatif, di sisi lain, adalah peluang untuk meningkatkan dan menunjukkan bahwa sebagai perusahaan Anda mendengarkan pelanggan Anda. Anda dapat merespons secara proaktif dengan menawarkan solusi terhadap kesulitan, yang dapat menyebabkan pelanggan mengubah ulasan sehingga meningkatkan citra toko. Selain itu, Anda dapat memanfaatkan data yang dikumpulkan untuk melatih tim layanan pelanggan Anda, meningkatkan fitur di situs web Anda, atau memperkenalkan produk baru sesuai harapan pelanggan. Untuk merespons masukan pelanggan dengan benar, Anda juga dapat meminta bantuan kecerdasan buatan.

Manfaat menggunakan kecerdasan buatan untuk menanggapi masukan pelanggan

Alat berbasis kecerdasan buatan memungkinkan untuk menghasilkan tanggapan langsung dan personal terhadap umpan balik pelanggan. Mereka membantu menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan. AI juga dapat memantau ulasan pelanggan untuk mencari konten negatif dan mengambil tindakan yang tepat jika diperlukan, seperti menghapus ulasan palsu atau memberi tahu orang-orang terkait tentang ulasan yang menyakitkan.

Penggunaan alat berbasis kecerdasan buatan untuk manajemen reputasi online adalah yang pertama dan terpenting:

• peningkatan efisiensi – AI dapat mengotomatiskan pemantauan ulasan, mengidentifikasi masukan negatif, dan menghasilkan tanggapan.
• peningkatan akurasi – AI dapat menganalisis masukan pelanggan lebih akurat dibandingkan manusia. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin Anda lewatkan.
• tanggapan yang dipersonalisasi – AI dapat menghasilkan tanggapan yang dipersonalisasi terhadap umpan balik pelanggan. Ini dapat membantu Anda membangun hubungan dengan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• transparansi yang lebih baik – AI dapat membantu Anda melacak reputasi online Anda dari waktu ke waktu. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan melakukan perubahan yang sesuai.

3 alat AI untuk manajemen umpan balik pelanggan

Tiga alat paling menarik yang akan membantu Anda menjaga reputasi online toko Anda adalah:

• RepBot (https://repbot.ai/) – alat manajemen reputasi online otomatis yang menggunakan AI untuk memantau dan menganalisis ulasan pelanggan di lebih dari 100 situs web, menghasilkan tanggapan yang disesuaikan, mempublikasikannya ke Google dan Facebook, dan mendeteksi ulasan negatif. Itu juga terintegrasi dengan Shopify, WooCommerce dan platform e-commerce lainnya.

RepBot.ai dapat mengumpulkan masukan pelanggan dari berbagai sumber, seperti media sosial, situs ulasan, dan tiket layanan pelanggan. Hal ini juga dapat mengidentifikasi ulasan negatif dan menandainya agar tidak luput dari perhatian perusahaan, dan bahkan dapat menghasilkan tanggapan yang dipersonalisasi terhadap ulasan negatif.

Ini memiliki fitur tambahan, Anda dapat mengatur pesan dan pengingat otomatis untuk mendorong pelanggan memberikan umpan balik, serta menampilkan ulasan terbaik di situs web toko dengan widget yang disesuaikan.



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

Situs web RepBot juga menawarkan dua alat gratis yang menunjukkan sebagian kecil dari kemampuannya – generator respons ulasan (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) dan alat untuk mendeteksi ulasan e-commerce negatif yang tidak berdasar pada Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) adalah alat yang menghasilkan tanggapan yang dipersonalisasi terhadap ulasan pelanggan di berbagai platform. Ia dapat merespons dalam berbagai bahasa dan berfungsi dengan semua jenis ulasan karena ia menulis tanggapan yang disesuaikan secara individual untuk setiap ulasan, tanpa templat. Dengan Mara, perusahaan dengan cepat dan efisien mengidentifikasi dan merespons ulasan negatif, sehingga dapat membantu meningkatkan reputasi online mereka.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – platform manajemen reputasi e-niaga dan umpan balik pelanggan berbasis AI yang komprehensif. Ini membantu perusahaan memantau, menganalisis, dan merespons ulasan pelanggan di semua saluran, termasuk Facebook, Twitter, Instagram, dan YouTube, serta situs ulasan.


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

BrandBastion memungkinkan Anda merespons umpan balik pelanggan dengan cepat dan mencegah eskalasi situasi negatif. Ia juga menawarkan fitur untuk mendeteksi dan menghapus ulasan palsu, serta untuk menghasilkan tanggapan dan konten positif, seperti testimoni pelanggan. BrandBastion menggunakan analisis sentimen untuk memahami masukan pelanggan dan mengambil tindakan yang tepat. Kami merasa fitur pelaporan sangat berguna karena memungkinkan Anda melacak hasil kampanye dan memantau kemajuan dari waktu ke waktu.

Ringkasan

Kecerdasan buatan, dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin yang canggih, menawarkan solusi untuk menganalisis dan mengelompokkan opini secara efektif. Berkat AI, perusahaan tidak hanya mendapatkan wawasan yang tepat mengenai emosi dan kebutuhan pelanggan mereka, tetapi juga dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi secara real-time, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan membangun citra merek yang positif.

Namun, ini hanyalah permulaan dari kemungkinan kecerdasan buatan. Dalam waktu dekat, alat AI akan menjadi lebih canggih, sehingga memungkinkan analisis kompleks terhadap perilaku konsumen dan prediksi keputusan mereka di masa depan. Selain itu, mereka akan dapat secara otomatis merespons dinamika pasar, menyesuaikan penawaran produk, atau menyederhanakan proses logistik berdasarkan analisis sentimen. Satu hal yang pasti: bisnis e-commerce yang beroperasi secara lokal dan internasional yang tidak berinvestasi pada teknologi ini mungkin akan tertinggal.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam e-niaga:

1. Otomatisasi e-niaga. 5 area e-commerce yang layak diotomatisasi menggunakan kecerdasan buatan
2. Teks pemasaran untuk e-commerce dengan bantuan kecerdasan buatan. 5 alat terbaik
3. Mengiklankan desain grafis dengan AI
4. Manajemen umpan balik pelanggan dengan AI. Bisakah kecerdasan buatan menjaga reputasi toko online Anda?