AI를 활용한 고객 피드백 관리. 인공 지능이 온라인 상점의 평판을 관리할 수 있습니까? | 전자상거래에서의 AI #4

Power Reviews 보고서에 따르면 최대 97%의 고객이 구매하기 전에 제품 리뷰를 확인합니다. 그러나 그들 중 많은 사람들은 제품이 자신의 기대에 부응하는지 확인하는 데 그치지 않습니다. 또한 구매하려는 매장의 리뷰도 확인합니다. 이 경우 고객의 70%는 리뷰를 기준으로 매장을 필터링하고 평점이 별 5개 중 4개 미만인 매장을 제외합니다(Review Trackers, 2022). 그렇기 때문에 전자상거래 산업에서 성공하려는 기업에서는 고객 리뷰를 적극적으로 관리하는 것이 매우 중요합니다.

AI는 전자상거래 고객 피드백을 어떻게 이해합니까?

리뷰는 매장에 대해 고객이 표현하는 감정과 기분입니다. 고객은 완전한 문장이나 단일 단어를 작성하여 텍스트로 자신의 인상을 설명합니다. 또한 이모티콘, GIF, 짧은 오디오 또는 비디오 녹음도 포함됩니다. 반면 구매자는 주로 감정과 첫인상에 따라 결정됩니다.

Google이 가장 인기 있는 리뷰 사이트인 이유가 있습니다. 2022년 모바일 기기 검색의 57%, 컴퓨터 검색의 53%를 차지한 제로클릭 검색은 절반 이상의 사용자가 검색 결과에서 직접 Google 리뷰를 읽고 이를 기반으로 결정을 내린다는 것을 의미합니다.

그렇다면 매장이 주는 첫인상을 어떻게 개선할 수 있을까요? 답은 인공지능과 협력하는 것이다. AI는 감정 분석을 통해 고객 피드백을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그런데 AI가 전자상거래 고객 피드백을 어떻게 이해할 수 있을까요?

감정 분석은 고객 의견에 어떤 감정이 표현되었는지 확인하는 프로세스입니다.

• 만족 – “훌륭한 서비스, 모든 것이 훌륭해요 :-)”
• 놀라움 – “라벤더 향이 나는 유기농 패키지로 내 하루를 즐겁게 했어요!”
• 자신감 – “다음번에도 주문하는데 항상 만족하고 배송도 빠르고 반품이 와도 문제 없이 다 좋습니다.”
• 실망 - "파란색이어야 하는데 피스타치오 색이여서 돌려보냈어요."
• 성가심 – “배송을 기다리는 데 2주가 걸렸습니다. 가게에서 더 빨리 가져왔을 텐데.”
• 분노 - "이건 일종의 조롱이고, 결함이 있는 제품이고, 송장도 없습니다. 누구에게도 추천하지 마세요!"

인공지능은 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML)을 통해 수많은 발화를 빠르게 분석할 수 있습니다. NLP는 다음을 식별하여 발언의 언어 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 사용된 키워드 및 문구 – 좋음, 훌륭함, 절망적;
• 진술의 어조 – 긍정적, 부정적, 중립 그리고 심지어
• 의견의 맥락 - 발행 당시 어떤 제품에 관한 것인지, 어디에 게시되었는지입니다.

NLP를 사용하면 기계는 인간과 같은 수준에서 텍스트를 "이해"할 수 있습니다. 기계 학습(ML)은 감정이나 기분의 사전 결정된 범주(긍정적, 부정적, 중립)를 기반으로 이러한 진술을 자동으로 분류하는 데 사용됩니다. 실제로 ML 모델은 다양한 의견이 이미 인간에 의해 사전 평가된 대규모 데이터세트에서 학습됩니다. 일정 기간의 훈련 후에 모델은 높은 정확도로 새로운 의견의 정서를 독립적으로 평가할 수 있습니다. 그러면 이렇게 얻은 결과로 무엇을 할 수 있습니까?

전자상거래 피드백 관리에 감정 분석을 사용하는 방법은 무엇입니까?

모든 고객 리뷰를 수동으로 분석하려면 엄청난 시간과 노력이 필요합니다. NLP와 ML을 사용하면 매장에서 들어오는 모든 데이터를 쉽게 분석하고 이 지식을 활용하여 효과적인 피드백 관리를 할 수 있습니다. 따라서 첫 번째 단계는 잘 실행된 감정 분석입니다.

인공 지능이 각 의견이 표현하는 것을 "이해"할 수 있도록 정서 분석 결과를 얻은 후 다음 단계는 이를 세그먼트화하는 것입니다. 즉, 비즈니스 관련성에 따라 정리하는 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 적용되는 제품 카테고리별로 – 매장에서 제공할 가치가 있는 제품과 확장할 카테고리를 확인하려면,
• 의견 발표 시간
• 배송 지연이나 제품 품질과 같은 특정 문제.

이를 통해 특정 관심 영역을 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어, 배송에 대한 부정적인 피드백이 증가하는 것을 발견하면 신속하게 문제를 식별하고 공급업체를 변경하거나 추가 품질 관리 단계를 도입하는 등 적절한 대책을 구현할 수 있습니다.

다음 단계는 목표를 설정하고 개별화된 방식으로 대응하는 것입니다. 긍정적인 피드백은 감사 메시지나 특별 제안을 통해 고객 충성도를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면에 부정적인 피드백은 회사가 고객의 의견을 듣고 있음을 개선하고 입증할 수 있는 기회입니다. 고객이 리뷰를 바꾸게 될 수 있는 애로사항에 대한 솔루션을 제시하여 적극적으로 대응할 수 있어 매장 이미지가 향상됩니다. 또한 수집된 데이터를 활용하여 고객 서비스 팀을 교육하고, 웹 사이트 기능을 개선하거나 고객 기대에 따라 새로운 제품을 소개할 수 있습니다. 고객 피드백에 적절하게 대응하기 위해 인공 지능의 도움을 요청할 수도 있습니다.

인공지능을 활용하여 고객 피드백에 응답할 때의 이점

인공 지능 기반 도구를 사용하면 고객 피드백에 즉각적이고 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다. 고객의 문제를 신속하게 해결하여 고객 만족도를 향상시킵니다. AI는 또한 부정적인 콘텐츠에 대한 고객 리뷰를 모니터링하고 필요한 경우 가짜 리뷰를 제거하거나 관련 사람들에게 해로운 리뷰에 대해 알리는 등 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

온라인 평판 관리를 위해 인공지능 기반 도구를 사용하는 것이 무엇보다 중요합니다.

• 효율성 향상 – AI는 리뷰 모니터링을 자동화하고 부정적인 피드백을 식별하며 응답을 생성할 수 있습니다.
• 정확성 향상 – AI는 인간보다 고객 피드백을 더 정확하게 분석할 수 있습니다. 이는 놓칠 수 있는 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 맞춤형 응답 – AI는 고객 피드백에 대해 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객과의 관계를 구축하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 투명성 향상 – AI는 시간이 지남에 따라 온라인 평판을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 개선이 필요한 영역을 식별하고 그에 따라 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 피드백 관리를 위한 3가지 AI 도구

매장의 온라인 평판을 관리하는 데 도움이 되는 가장 흥미로운 세 가지 도구는 다음과 같습니다.

• RepBot (https://repbot.ai/) – AI를 사용하여 100개 이상의 웹사이트에서 고객 리뷰를 모니터링 및 분석하고, 맞춤형 응답을 생성하고, 이를 Google 및 Facebook에 게시하고, 부정적인 리뷰를 탐지하는 자동화된 온라인 평판 관리 도구입니다. 또한 Shopify, WooCommerce 및 기타 전자상거래 플랫폼과도 통합됩니다.

RepBot.ai는 소셜 미디어, 리뷰 사이트, 고객 서비스 티켓 등 다양한 소스로부터 고객 피드백을 수집할 수 있습니다. 또한 부정적인 리뷰를 식별하고 플래그를 지정하여 회사의 관심을 벗어날 수 없으며 부정적인 리뷰에 대한 개인화된 응답을 생성할 수도 있습니다.



여기에는 추가 기능이 있습니다. 자동 메시지와 미리 알림을 설정하여 고객이 피드백을 제공하도록 장려하고 맞춤형 위젯을 사용하여 매장 웹사이트에 최고의 리뷰를 표시할 수 있습니다.



출처: RepBot (https://repbot.ai/)

RepBot 웹사이트는 또한 기능의 일부를 보여주는 두 가지 무료 도구, 즉 리뷰 응답 생성기(https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response)와 입증되지 않은 부정적인 전자상거래 리뷰를 감지하는 도구를 제공합니다. 구글(https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/)는 다양한 플랫폼에서 고객 리뷰에 대한 맞춤형 응답을 생성하는 도구입니다. 템플릿 없이 각 리뷰에 대해 개별적으로 맞춤화된 응답을 작성하므로 여러 언어로 응답하고 모든 유형의 리뷰에 사용할 수 있습니다. Mara를 사용하면 기업은 부정적인 리뷰를 신속하고 효율적으로 식별하고 대응할 수 있어 온라인 평판을 높이는 데 도움이 됩니다.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – 포괄적인 AI 기반 고객 피드백 및 전자상거래 평판 관리 플랫폼입니다. 이는 회사가 Facebook, Twitter, Instagram, YouTube를 비롯한 모든 채널과 리뷰 사이트에서 고객 리뷰를 모니터링, 분석 및 대응하는 데 도움이 됩니다.


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

BrandBastion을 사용하면 고객 피드백에 신속하게 대응하고 부정적인 상황이 확대되는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 가짜 리뷰를 탐지 및 제거하는 기능뿐만 아니라 고객 추천과 같은 긍정적인 콘텐츠와 반응을 생성하는 기능도 제공합니다. BrandBastion은 감정 분석을 사용하여 고객 피드백을 이해하고 적절한 조치를 취합니다. 보고 기능은 캠페인 결과를 추적하고 시간 경과에 따른 진행 상황을 모니터링할 수 있으므로 특히 편리합니다.

요약

첨단 자연어 처리와 머신러닝 역량을 갖춘 인공지능은 의견을 효과적으로 분석하고 세분화할 수 있는 솔루션을 제공합니다. AI 덕분에 기업은 고객의 감정과 요구 사항에 대한 정확한 통찰력을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 개인화된 응답을 생성할 수 있어 고객 만족도가 향상되고 긍정적인 브랜드 이미지가 구축됩니다.

그러나 이는 인공지능의 가능성의 시작일 뿐이다. 머지않아 AI 도구는 더욱 발전하여 소비자 행동에 대한 복잡한 분석과 향후 결정에 대한 예측을 가능하게 할 것입니다. 또한 감정 분석을 기반으로 시장 역학에 자동으로 대응하고 제품 제안을 조정하거나 물류 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 한 가지 확실한 점은 이러한 기술에 투자하지 않는 국내 및 국제적으로 운영되는 전자 상거래 기업이 뒤처질 수 있다는 것입니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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