Gestione del feedback dei clienti con l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale può prendersi cura della reputazione del tuo negozio online? | L'intelligenza artificiale nell'e-commerce #4

Secondo il rapporto Power Reviews, ben il 97% dei clienti controlla le recensioni dei prodotti prima di acquistarli. Tuttavia, molti di loro non si limitano ad assicurarsi che il prodotto soddisfi le loro aspettative. Controlleranno anche le recensioni del negozio in cui desiderano effettuare un acquisto. In questo caso, il 70% dei clienti filtrerà i negozi in base alle recensioni ed escluderà quelli con una valutazione inferiore a quattro stelle su cinque (Review Trackers, 2022). Questo è il motivo per cui è così importante per le aziende che vogliono avere successo nel settore dell’e-commerce gestire attivamente le recensioni dei clienti.

In che modo l'intelligenza artificiale interpreta il feedback dei clienti dell'e-commerce?

Le recensioni sono emozioni e stati d'animo espressi dai clienti riguardo al tuo negozio. I clienti descrivono le loro impressioni nel testo scrivendo frasi complete o singole parole. Includono anche emoticon, gif e persino brevi registrazioni audio o video. Gli acquirenti, invece, sono guidati principalmente dalle emozioni e dalle prime impressioni.

C'è un motivo per cui Google è il sito di recensioni più popolare. Le ricerche senza clic, che nel 2022 rappresentavano il 57% delle ricerche da dispositivi mobili e il 53% da computer, significano che più della metà degli utenti leggono le recensioni di Google direttamente dai risultati di ricerca e prendono decisioni basate su quelle.

Quindi, come possiamo migliorare la prima impressione che fa il nostro negozio? La risposta è lavorare con l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale può aiutare a gestire il feedback dei clienti utilizzando l’analisi del sentiment. Ma come può l’intelligenza artificiale comprendere il feedback dei clienti dell’e-commerce?

L'analisi del sentiment è il processo per determinare quale sentimento è stato espresso in un commento del cliente:

• soddisfazione – “Ottimo servizio, tutto fantastico :-)”
• sorpresa – “Il pacchetto mi ha rallegrato la giornata, un pacchetto tutto biologico che profuma di lavanda!”
• fiducia – “Ordino per la prossima volta e sono sempre soddisfatto, consegna veloce e anche in caso di reso tutto senza problemi.”
• delusione – “Doveva essere blu, ed è color pistacchio, l'ho rispedito indietro”.
• fastidio – “Due settimane in attesa della spedizione. Lo avrei portato dal negozio più velocemente.
• rabbia – “Questa è una specie di presa in giro, prodotto difettoso, nessuna fattura, non lo consiglio a nessuno!”

L’intelligenza artificiale può analizzare rapidamente numerose espressioni attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico (ML). La PNL aiuta a comprendere la struttura linguistica delle espressioni identificando:

• Parole chiave e frasi utilizzate: buono, fantastico, senza speranza;
• Il tono dell'affermazione: positivo, negativo, neutro; e persino
• Il contesto dell'opinione: di quale prodotto si tratta, quando è stata emessa, dove è pubblicata.

Con la PNL, le macchine possono “comprendere” il testo a un livello simile a quello umano. Il machine learning (ML), a sua volta, viene utilizzato per classificare automaticamente queste affermazioni in base a categorie predeterminate di emozione o umore (positivo, negativo, neutro). In pratica, il modello ML viene addestrato su un ampio set di dati in cui le diverse opinioni sono già pre-valutate dagli esseri umani. Dopo un periodo di addestramento, il modello può valutare in modo indipendente il sentiment delle nuove opinioni con elevata precisione. Ma cosa si può fare con i risultati così ottenuti?

Come utilizzare l'analisi del sentiment per la gestione del feedback dell'e-commerce?

Analizzare manualmente tutte le recensioni dei clienti richiederebbe un’enorme quantità di tempo e lavoro. Utilizzando NLP e ML, puoi analizzare senza sforzo tutti i dati provenienti dal tuo negozio e utilizzare questa conoscenza per una gestione efficace del feedback. Il primo passo, quindi, è un’analisi del sentiment ben eseguita.

Una volta ottenuti i risultati della sentiment analysis, affinché l’intelligenza artificiale “capisca” cosa esprime ciascuna opinione, il passo successivo è segmentarli, ovvero organizzarli in base alla loro rilevanza aziendale, ad esempio:

• per categoria del prodotto a cui si applicano – per vedere quali prodotti vale la pena offrire nel tuo negozio e quali categorie espandere,
• momento della pubblicazione del parere
• problemi specifici – come ritardi nella consegna o qualità del prodotto.

Ciò consente di indirizzare aree specifiche di interesse. Ad esempio, se noti un aumento dei feedback negativi sulle tue consegne, puoi identificare rapidamente il problema e implementare contromisure adeguate, come cambiare fornitore o introdurre ulteriori passaggi di controllo qualità.

Il passo successivo è rispondere in modo mirato e personalizzato. Il feedback positivo può aiutare a fidelizzare i clienti attraverso note di ringraziamento o offerte speciali. Il feedback negativo, invece, è un’opportunità per migliorare e dimostrare che come azienda stai ascoltando i tuoi clienti. Puoi rispondere in modo proattivo offrendo soluzioni alle difficoltà che possono indurre i clienti a modificare la recensione, migliorando così l'immagine del negozio. Inoltre, puoi utilizzare i dati raccolti per formare il tuo team di assistenza clienti, migliorare le funzionalità del tuo sito web o introdurre nuovi prodotti in base alle aspettative dei clienti. Per rispondere adeguatamente al feedback dei clienti, puoi anche avvalerti dell’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per rispondere al feedback dei clienti

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale consentono di generare risposte immediate e personalizzate al feedback dei clienti. Aiutano a risolvere rapidamente i problemi dei clienti, migliorando così la soddisfazione del cliente. L’intelligenza artificiale può anche monitorare le recensioni dei clienti per individuare eventuali contenuti negativi e, se necessario, intraprendere le azioni appropriate, come rimuovere recensioni false o informare le persone interessate in merito a recensioni offensive.

L’utilizzo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per la gestione della reputazione online è innanzitutto:

• maggiore efficienza : l’intelligenza artificiale può automatizzare il monitoraggio delle recensioni, identificare i feedback negativi e generare risposte.
• maggiore precisione : l’intelligenza artificiale può analizzare il feedback dei clienti in modo più accurato rispetto agli esseri umani. Ciò può aiutarti a identificare tendenze e modelli che altrimenti potresti perdere.
• risposte personalizzate : l’intelligenza artificiale può generare risposte personalizzate al feedback dei clienti. Questo può aiutarti a costruire relazioni con i tuoi clienti e migliorare la loro soddisfazione.
• migliore trasparenza : l’intelligenza artificiale può aiutarti a monitorare la tua reputazione online nel tempo. Questo può aiutarti a identificare le aree in cui devi migliorare e apportare modifiche di conseguenza.

3 strumenti AI per la gestione del feedback dei clienti

I tre strumenti più interessanti che ti aiuteranno ad affrontare la cura della reputazione online del tuo negozio sono:

• RepBot (https://repbot.ai/) – uno strumento automatizzato di gestione della reputazione online che utilizza l'intelligenza artificiale per monitorare e analizzare le recensioni dei clienti su più di 100 siti Web, generare risposte personalizzate, pubblicarle su Google e Facebook e rilevare recensioni negative. Si integra anche con Shopify, WooCommerce e altre piattaforme di e-commerce.

RepBot.ai può raccogliere feedback dei clienti da una varietà di fonti, come social media, siti di recensioni e ticket del servizio clienti. Può anche identificare le recensioni negative e segnalarle in modo che non sfuggano all'attenzione dell'azienda e può persino generare risposte personalizzate alle recensioni negative.

Ha una funzionalità in più, puoi impostare messaggi e promemoria automatici per incoraggiare i clienti a fornire feedback, oltre a visualizzare le migliori recensioni sul sito web del negozio con widget personalizzati.



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

Il sito web RepBot offre anche due strumenti gratuiti che mostrano solo una frazione delle sue capacità: un generatore di risposte alle recensioni (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) e uno strumento per rilevare recensioni negative di e-commerce non comprovate su Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) è uno strumento che genera risposte personalizzate alle recensioni dei clienti su varie piattaforme. Può rispondere in più lingue e funzionare con qualsiasi tipo di recensione perché scrive risposte personalizzate per ciascuna recensione, senza modelli. Con Mara, le aziende identificano e rispondono in modo rapido ed efficiente alle recensioni negative, il che può aiutare a migliorare la loro reputazione online.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – una piattaforma completa di feedback dei clienti e gestione della reputazione e-commerce basata sull'intelligenza artificiale. Aiuta le aziende a monitorare, analizzare e rispondere alle recensioni dei clienti su tutti i canali, inclusi Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, nonché sui siti di recensioni.


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

BrandBastion ti consente di rispondere rapidamente al feedback dei clienti e di evitare che le situazioni negative si aggravino. Offre inoltre funzionalità per rilevare e rimuovere recensioni false, nonché per generare risposte e contenuti positivi, come le testimonianze dei clienti. BrandBastion utilizza l'analisi del sentiment per comprendere il feedback dei clienti e intraprendere le azioni appropriate. Troviamo la funzione di reporting particolarmente utile in quanto ti consente di tenere traccia dei risultati della campagna e monitorare i progressi nel tempo.

Riepilogo

L’intelligenza artificiale, con le sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di apprendimento automatico, offre soluzioni per analizzare e segmentare efficacemente le opinioni. Grazie all’intelligenza artificiale, le aziende non solo ottengono una visione precisa delle emozioni e dei bisogni dei propri clienti, ma possono anche generare risposte personalizzate in tempo reale, con conseguente aumento della soddisfazione del cliente e costruzione di un’immagine positiva del marchio.

Tuttavia, questo è solo l’inizio delle possibilità dell’intelligenza artificiale. Presto gli strumenti di intelligenza artificiale saranno ancora più avanzati e consentiranno analisi complesse del comportamento dei consumatori e previsioni sulle loro decisioni future. Inoltre, saranno in grado di rispondere automaticamente alle dinamiche del mercato, adeguando le offerte di prodotti o ottimizzando i processi logistici sulla base dell’analisi del sentiment. Una cosa è certa: le imprese di e-commerce che operano a livello locale e internazionale che non investono in queste tecnologie rischiano di rimanere indietro.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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