Zarządzanie opiniami klientów za pomocą sztucznej inteligencji. Czy sztuczna inteligencja może zadbać o reputację Twojego sklepu internetowego? | Sztuczna inteligencja w e-commerce #4

Jak wynika z raportu Power Reviews, aż 97% klientów sprawdza recenzje produktów przed zakupem. Wielu z nich nie poprzestaje jednak na upewnieniu się, że produkt spełni ich oczekiwania. Sprawdzą także opinie o sklepie, w którym chcą dokonać zakupu. W tym przypadku 70% klientów będzie filtrować sklepy według recenzji i wykluczać te z oceną niższą niż cztery z pięciu gwiazdek (Review Trackers, 2022). Dlatego tak ważne dla firm chcących odnieść sukces w branży e-commerce jest aktywne zarządzanie opiniami klientów.

Jak sztuczna inteligencja rozumie opinie klientów e-commerce?

Recenzje to emocje i nastroje wyrażane przez klientów na temat Twojego sklepu. Klienci opisują swoje wrażenia tekstowo, pisząc całe zdania lub pojedyncze słowa. Zawierają także emotikony, gify, a nawet krótkie nagrania audio lub wideo. Kupujący natomiast kierują się głównie emocjami i pierwszym wrażeniem.

Nie bez powodu Google jest najpopularniejszą witryną z recenzjami. Wyszukiwania typu zero-click, które w 2022 roku stanowiły 57% wyszukiwań z urządzeń mobilnych i 53% z komputerów, sprawiają, że ponad połowa użytkowników czyta recenzje Google bezpośrednio z wyników wyszukiwania i na tej podstawie podejmuje decyzje.

Jak zatem poprawić pierwsze wrażenie, jakie robi nasz sklep? Odpowiedzią jest praca ze sztuczną inteligencją. Sztuczna inteligencja może pomóc w zarządzaniu opiniami klientów za pomocą analizy nastrojów. Ale w jaki sposób sztuczna inteligencja może zrozumieć opinie klientów w handlu elektronicznym?

Analiza nastrojów to proces ustalania, jakie nastroje zostały wyrażone w komentarzu klienta:

• satysfakcja – „Świetna obsługa, wszystko super :-)”
• niespodzianka – „Opakowanie poprawiło mi dzień, w pełni organiczne opakowanie pachnące lawendą!”
• pewność siebie – „Zamawiam kolejny raz i zawsze jestem zadowolona, ​​szybka dostawa, a nawet gdy był zwrot wszystko bez problemu.”
• rozczarowanie – „Miało być niebieskie, a jest pistacjowe, odesłałem.”
• irytacja – „Dwa tygodnie oczekiwania na wysyłkę. Szybciej przyniosłbym to ze sklepu.
• złość – „To jakaś kpina, produkt wadliwy, brak faktury, nie polecam nikomu!”

Sztuczna inteligencja może szybko analizować liczne wypowiedzi za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego (ML). NLP pomaga zrozumieć strukturę językową wypowiedzi poprzez identyfikację:

• Użyte słowa i frazy kluczowe – dobrze, świetnie, beznadziejnie;
• Ton wypowiedzi – pozytywny, negatywny, neutralny; i nawet
• Kontekst opinii – jakiego produktu dotyczy, kiedy została wydana, gdzie jest zamieszczona.

Dzięki NLP maszyny mogą „rozumieć” tekst na poziomie ludzkim. Uczenie maszynowe (ML) służy z kolei do automatycznego klasyfikowania tych stwierdzeń na podstawie z góry określonych kategorii emocji czy nastroju (pozytywny, negatywny, neutralny). W praktyce model ML jest szkolony na dużym zbiorze danych, w którym ludzie wstępnie oceniają różne opinie. Po okresie szkolenia model może samodzielnie ocenić nastroje nowych opinii z dużą dokładnością. Ale co można zrobić z uzyskanymi w ten sposób wynikami?

Jak wykorzystać analizę sentymentów do zarządzania opiniami w e-commerce?

Ręczna analiza wszystkich opinii klientów wymagałaby ogromnej ilości czasu i pracy. Korzystając z NLP i ML, możesz bez wysiłku analizować wszystkie dane płynące z Twojego sklepu i wykorzystywać tę wiedzę do skutecznego zarządzania opiniami. Pierwszym krokiem jest zatem dobrze przeprowadzona analiza nastrojów.

Po uzyskaniu wyników analizy sentymentów, tak aby sztuczna inteligencja „zrozumiała” co wyraża każda opinia, kolejnym krokiem jest ich segmentacja, czyli uporządkowanie według ich istotności biznesowej, np.:

• według kategorii produktu, którego dotyczą – aby zobaczyć, które produkty warto oferować w swoim sklepie i jakie kategorie warto rozwijać,
• moment publikacji opinii
• specyficzne problemy – takie jak opóźnienia w dostawie lub jakość produktu.

Dzięki temu możesz skupić się na konkretnych obszarach zainteresowania. Przykładowo, jeśli zauważysz wzrost negatywnych opinii na temat swoich dostaw, możesz szybko zidentyfikować problem i wdrożyć odpowiednie środki zaradcze, takie jak zmiana dostawcy lub wprowadzenie dodatkowych kroków kontroli jakości.

Następnym krokiem jest udzielenie odpowiedzi w sposób ukierunkowany i zindywidualizowany. Pozytywne opinie mogą pomóc w budowaniu lojalności klientów poprzez podziękowania lub oferty specjalne. Z kolei negatywny feedback to szansa na poprawę i pokazanie, że jako firma słuchasz swoich klientów. Możesz proaktywnie reagować, proponując rozwiązania trudności, które mogą skłonić klientów do zmiany recenzji, poprawiając tym samym wizerunek sklepu. Ponadto możesz wykorzystać zebrane dane do przeszkolenia zespołu obsługi klienta, ulepszenia funkcji na swojej stronie internetowej lub wprowadzenia nowych produktów zgodnie z oczekiwaniami klienta. Aby właściwie reagować na opinie klientów, możesz skorzystać także z pomocy sztucznej inteligencji.

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji do reagowania na opinie klientów

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają generowanie natychmiastowych i spersonalizowanych odpowiedzi na uwagi klientów. Pomagają szybko rozwiązywać problemy klientów, zwiększając w ten sposób satysfakcję klientów. Sztuczna inteligencja może również monitorować recenzje klientów pod kątem negatywnych treści i w razie potrzeby podejmować odpowiednie działania, takie jak usuwanie fałszywych recenzji lub informowanie odpowiednich osób o krzywdzących recenzjach.

Wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do zarządzania reputacją w Internecie to przede wszystkim:

• zwiększona wydajność – AI może zautomatyzować monitorowanie recenzji, identyfikować negatywne opinie i generować odpowiedzi.
• zwiększona dokładność – sztuczna inteligencja może analizować opinie klientów dokładniej niż ludzie. Może to pomóc w zidentyfikowaniu trendów i wzorców, które w innym przypadku mogłyby zostać przeoczone.
• spersonalizowane odpowiedzi – sztuczna inteligencja może generować spersonalizowane odpowiedzi na opinie klientów. Może to pomóc w budowaniu relacji z klientami i zwiększaniu ich zadowolenia.
• lepsza przejrzystość – sztuczna inteligencja może pomóc Ci śledzić Twoją reputację w Internecie na przestrzeni czasu. Pomoże Ci to zidentyfikować obszary, w których należy ulepszyć i wprowadzić odpowiednie zmiany.

3 narzędzia AI do zarządzania opiniami klientów

Trzy najciekawsze narzędzia, które pomogą Ci uporać się z dbaniem o reputację Twojego sklepu w Internecie to:

• RepBot (https://repbot.ai/) – zautomatyzowane narzędzie do zarządzania reputacją online, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania i analizowania recenzji klientów na ponad 100 stronach internetowych, generowania spersonalizowanych odpowiedzi, publikowania ich w Google i Facebooku oraz wykrywania negatywnych recenzji. Integruje się również z Shopify, WooCommerce i innymi platformami e-commerce.

RepBot.ai może zbierać opinie klientów z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, strony z recenzjami i zgłoszenia obsługi klienta. Może także identyfikować negatywne recenzje i oznaczać je, aby nie umknęły uwadze firmy, a nawet może generować spersonalizowane odpowiedzi na negatywne recenzje.

Posiada dodatkową funkcję, możesz ustawić automatyczne wiadomości i przypomnienia zachęcające klientów do podzielenia się opinią, a także wyświetlać najlepsze recenzje na stronie sklepu za pomocą dostosowanych widżetów.



Źródło: RepBot (https://repbot.ai/)

Serwis RepBot oferuje także dwa bezpłatne narzędzia pokazujące wycinek jego możliwości – generator odpowiedzi na recenzje (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) oraz narzędzie do wykrywania bezpodstawnych negatywnych recenzji e-commerce na Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) to narzędzie generujące spersonalizowane odpowiedzi na opinie klientów na różnych platformach. Może odpowiadać w wielu językach i pracować z każdym rodzajem recenzji, ponieważ zapisuje indywidualnie dopasowane odpowiedzi na każdą recenzję, bez szablonów. Dzięki Mara firmy szybko i skutecznie identyfikują negatywne recenzje i reagują na nie, co może pomóc poprawić ich reputację w Internecie.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – kompleksowa platforma do zarządzania opiniami klientów i reputacją w handlu elektronicznym, oparta na sztucznej inteligencji. Pomaga firmom monitorować, analizować i odpowiadać na recenzje klientów we wszystkich kanałach, w tym na Facebooku, Twitterze, Instagramie i YouTube, a także na stronach z recenzjami.


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

BrandBastion pozwala szybko reagować na opinie klientów i zapobiegać eskalacji negatywnych sytuacji. Oferuje także funkcje wykrywania i usuwania fałszywych recenzji, a także generowania odpowiedzi i pozytywnych treści, takich jak referencje klientów. BrandBastion wykorzystuje analizę nastrojów, aby poznać opinie klientów i podjąć odpowiednie działania. Uważamy, że funkcja raportowania jest szczególnie przydatna, ponieważ pozwala śledzić wyniki kampanii i monitorować postęp w czasie.

Streszczenie

Sztuczna inteligencja, dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, oferuje rozwiązania umożliwiające skuteczną analizę i segmentację opinii. Dzięki AI firmy nie tylko zyskują precyzyjny wgląd w emocje i potrzeby swoich klientów, ale mogą także generować spersonalizowane odpowiedzi w czasie rzeczywistym, co skutkuje wzrostem zadowolenia klientów i budowaniem pozytywnego wizerunku marki.

To jednak dopiero początek możliwości sztucznej inteligencji. Już niedługo narzędzia AI będą jeszcze bardziej zaawansowane, umożliwiając kompleksową analizę zachowań konsumentów i przewidywanie ich przyszłych decyzji. Co więcej, będą mogły automatycznie reagować na dynamikę rynku, dopasowując oferty produktowe czy usprawniając procesy logistyczne w oparciu o analizę nastrojów. Jedno jest pewne: biznesy e-commerce działające lokalnie i międzynarodowo, które nie inwestują w te technologie, mogą zostać w tyle.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w e-commerce:

1. Automatyzacja handlu elektronicznego. 5 obszarów e-commerce, które warto zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji
2. Teksty marketingowe dla e-commerce z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. 5 najlepszych narzędzi
3. Projekt graficzny reklamy z wykorzystaniem AI
4. Zarządzanie opiniami klientów za pomocą sztucznej inteligencji. Czy sztuczna inteligencja może zadbać o reputację Twojego sklepu internetowego?