Gerenciamento de feedback do cliente com IA. A inteligência artificial pode cuidar da reputação da sua loja online? | IA no comércio eletrônico nº 4

De acordo com o relatório Power Reviews, até 97% dos clientes verificam as avaliações dos produtos antes de comprar. No entanto, muitos deles não se limitam a garantir que o produto atenda às suas expectativas. Eles também verificarão as avaliações da loja onde desejam fazer a compra. Nesse caso, 70% dos clientes filtrarão as lojas por avaliações e excluirão aquelas com classificação inferior a quatro em cinco estrelas (Review Trackers, 2022). É por isso que é tão importante para as empresas que desejam ter sucesso no setor de comércio eletrônico gerenciar ativamente as avaliações dos clientes.

Como a IA entende o feedback dos clientes de comércio eletrônico?

Avaliações são emoções e humores expressos pelos clientes sobre sua loja. Os clientes descrevem suas impressões em texto, escrevendo frases completas ou palavras isoladas. Eles também incluem emoticons, gifs e até pequenas gravações de áudio ou vídeo. Os compradores, por outro lado, são guiados principalmente pelas emoções e pelas primeiras impressões.

Há uma razão pela qual o Google é o site de avaliações mais popular. As pesquisas sem clique, que em 2022 representaram 57% das pesquisas em dispositivos móveis e 53% em computadores, significam que mais da metade dos usuários leem as avaliações do Google diretamente nos resultados de pesquisa e tomam decisões com base nisso.

Então, como podemos melhorar a primeira impressão que nossa loja causa? A resposta é trabalhar com inteligência artificial. A IA pode ajudar a gerenciar o feedback do cliente usando análise de sentimento. Mas como a IA pode entender o feedback dos clientes de comércio eletrônico?

A análise de sentimento é o processo de determinar qual sentimento foi expresso em um comentário do cliente:

• satisfação – “Ótimo atendimento, tudo incrível :-)”
• surpresa – “A embalagem fez o meu dia, uma embalagem totalmente orgânica com cheiro de lavanda!”
• confiança – “Estou encomendando para a próxima vez e sempre fico satisfeito, entrega rápida, e mesmo quando houve devolução tudo sem problemas.”
• decepção – “Era para ser azul, e é cor pistache, mandei de volta.”
• aborrecimento – “Duas semanas esperando envio. Eu teria trazido da loja mais rápido.”
• raiva – “Isso é algum tipo de zombaria, produto com defeito, sem nota fiscal, não recomendo a ninguém!”

A inteligência artificial pode analisar rapidamente inúmeras declarações por meio de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Aprendizado de Máquina (ML). A PNL ajuda a compreender a estrutura linguística das declarações, identificando:

• Palavras-chave e frases usadas – bom, ótimo, desesperador;
• O tom da afirmação – positivo, negativo, neutro; e até mesmo
• O contexto da opinião – de que produto se trata, quando foi emitida, onde é publicada.

Com a PNL, as máquinas podem “entender” o texto em um nível semelhante ao humano. O aprendizado de máquina (ML), por sua vez, é usado para classificar automaticamente essas afirmações com base em categorias pré-determinadas de emoção ou humor (positivo, negativo, neutro). Na prática, o modelo ML é treinado em um grande conjunto de dados onde diferentes opiniões já são pré-avaliadas por humanos. Após um período de treinamento, o modelo pode avaliar de forma independente o sentimento de novas opiniões com alta precisão. Mas o que pode ser feito com os resultados assim obtidos?

Como usar a análise de sentimento para gerenciamento de feedback de comércio eletrônico?

A análise manual de todas as avaliações dos clientes exigiria muito tempo e trabalho. Usando PNL e ML, você pode analisar facilmente todos os dados provenientes de sua loja e usar esse conhecimento para um gerenciamento eficaz de feedback. O primeiro passo, portanto, é uma análise de sentimento bem executada.

Uma vez obtidos os resultados da análise de sentimento, para que a inteligência artificial “entenda” o que cada opinião expressa, o próximo passo é segmentá-los, ou seja, organizá-los de acordo com sua relevância de negócio, por exemplo:

• por categoria do produto ao qual se aplicam – para ver quais produtos vale a pena oferecer em sua loja e quais categorias expandir,
• momento da publicação da opinião
• problemas específicos – como atrasos na entrega ou qualidade do produto.

Isso permite que você atinja áreas específicas de preocupação. Por exemplo, se notar um aumento no feedback negativo sobre as suas entregas, você poderá identificar rapidamente o problema e implementar contramedidas apropriadas, como mudar de fornecedor ou introduzir etapas adicionais de controle de qualidade.

O próximo passo é responder de maneira direcionada e individualizada. O feedback positivo pode ajudar a fidelizar o cliente por meio de notas de agradecimento ou ofertas especiais. O feedback negativo, por outro lado, é uma oportunidade para melhorar e demonstrar que, como empresa, você está ouvindo seus clientes. Você pode responder proativamente oferecendo soluções para dificuldades, o que pode fazer com que os clientes mudem a avaliação, melhorando assim a imagem da loja. Além disso, você pode utilizar os dados coletados para treinar sua equipe de atendimento, melhorar funcionalidades do seu site ou apresentar novos produtos de acordo com as expectativas do cliente. Para responder adequadamente aos comentários dos clientes, você também pode contar com a ajuda da inteligência artificial.

Benefícios de usar inteligência artificial para responder ao feedback do cliente

Ferramentas baseadas em inteligência artificial permitem gerar respostas imediatas e personalizadas ao feedback dos clientes. Eles ajudam a resolver os problemas dos clientes rapidamente, melhorando assim a satisfação do cliente. A IA também pode monitorar as avaliações dos clientes em busca de conteúdo negativo e tomar as medidas apropriadas, se necessário, como remover avaliações falsas ou informar pessoas relevantes sobre avaliações prejudiciais.

A utilização de ferramentas baseadas em inteligência artificial para gestão da reputação online é, antes de mais nada:

• maior eficiência – a IA pode automatizar o monitoramento de avaliações, identificando feedback negativo e gerando respostas.
• precisão aprimorada – a IA pode analisar o feedback do cliente com mais precisão do que os humanos. Isso pode ajudar a identificar tendências e padrões que, de outra forma, você poderia perder.
• respostas personalizadas – a IA pode gerar respostas personalizadas ao feedback do cliente. Isso pode ajudá-lo a construir relacionamentos com seus clientes e melhorar a satisfação do cliente.
• melhor transparência – a IA pode ajudá-lo a monitorar sua reputação online ao longo do tempo. Isso pode ajudá-lo a identificar áreas onde você precisa melhorar e fazer as alterações necessárias.

3 ferramentas de IA para gerenciamento de feedback do cliente

As três ferramentas mais interessantes que vão te ajudar a cuidar da reputação online da sua loja são:

• RepBot (https://repbot.ai/) – uma ferramenta automatizada de gerenciamento de reputação online que usa IA para monitorar e analisar avaliações de clientes em mais de 100 sites, gerar respostas personalizadas, publicá-las no Google e no Facebook e detectar avaliações negativas. Também se integra com Shopify, WooCommerce e outras plataformas de comércio eletrônico.

RepBot.ai pode coletar feedback dos clientes de uma variedade de fontes, como mídias sociais, sites de avaliação e tíquetes de atendimento ao cliente. Também pode identificar avaliações negativas e sinalizá-las para que não escapem à atenção da empresa, podendo até gerar respostas personalizadas às avaliações negativas.

Possui um recurso extra, você pode configurar mensagens automáticas e lembretes para incentivar os clientes a dar feedback, além de exibir as melhores avaliações no site da loja com widgets customizados.



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

O site RepBot também oferece duas ferramentas gratuitas que mostram uma fração de seus recursos – um gerador de respostas de comentários (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) e uma ferramenta para detectar comentários negativos infundados de comércio eletrônico em Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) é uma ferramenta que gera respostas personalizadas às avaliações dos clientes em diversas plataformas. Ele pode responder em vários idiomas e trabalhar com qualquer tipo de avaliação porque escreve respostas personalizadas individualmente para cada avaliação, sem modelos. Com Mara, as empresas identificam e respondem de forma rápida e eficiente a avaliações negativas, o que pode ajudar a melhorar sua reputação online.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – uma plataforma abrangente de feedback do cliente baseada em IA e gerenciamento de reputação de comércio eletrônico. Ajuda as empresas a monitorar, analisar e responder às avaliações dos clientes em todos os canais, incluindo Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, bem como em sites de avaliações.


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

BrandBastion permite que você responda rapidamente aos comentários dos clientes e evite o agravamento de situações negativas. Também oferece recursos para detectar e remover avaliações falsas, bem como para gerar respostas e conteúdos positivos, como depoimentos de clientes. BrandBastion usa análise de sentimento para entender o feedback do cliente e tomar as medidas adequadas. Achamos o recurso de relatórios particularmente útil, pois permite acompanhar os resultados da campanha e monitorar o progresso ao longo do tempo.

Resumo

A inteligência artificial, com seus recursos avançados de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, oferece soluções para analisar e segmentar opiniões de maneira eficaz. Graças à IA, as empresas não só obtêm uma visão precisa das emoções e necessidades dos seus clientes, mas também podem gerar respostas personalizadas em tempo real, resultando num aumento da satisfação do cliente e na construção de uma imagem de marca positiva.

No entanto, este é apenas o começo das possibilidades da inteligência artificial. Em breve, as ferramentas de IA estarão ainda mais avançadas, permitindo análises complexas do comportamento do consumidor e previsões das suas decisões futuras. Além disso, poderão responder automaticamente à dinâmica do mercado, ajustando as ofertas de produtos ou agilizando os processos logísticos com base na análise de sentimento. Uma coisa é certa: as empresas de comércio eletrónico que operam local e internacionalmente e que não investem nestas tecnologias podem ficar para trás.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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