Управление обратной связью с клиентами с помощью ИИ. Может ли искусственный интеллект позаботиться о репутации вашего интернет-магазина? | ИИ в электронной коммерции №4

Согласно отчету Power Reviews, 97% покупателей перед покупкой проверяют отзывы о продуктах. Однако многие из них не останавливаются на том, чтобы убедиться, что продукт соответствует их ожиданиям. Они также проверят отзывы о магазине, в котором хотят совершить покупку. В этом случае 70% покупателей будут фильтровать магазины по отзывам и исключать магазины с рейтингом ниже четырех звезд из пяти (Review Trackers, 2022). Вот почему для компаний, которые хотят добиться успеха в индустрии электронной коммерции, так важно активно управлять отзывами клиентов.

Как ИИ понимает отзывы клиентов электронной коммерции?

Отзывы — это эмоции и настроения, выраженные покупателями по поводу вашего магазина. Клиенты описывают свои впечатления в тексте, написав полные предложения или отдельные слова. Они также включают смайлики, картинки и даже короткие аудио- или видеозаписи. Покупатели же в основном руководствуются эмоциями и первыми впечатлениями.

Есть причина, по которой Google является самым популярным сайтом отзывов. Поиски с нулевым кликом, на которые в 2022 году приходилось 57% поисков с мобильных устройств и 53% с компьютеров, означают, что более половины пользователей читают обзоры Google непосредственно из результатов поиска и принимают решения на основе этого.

Так как же нам улучшить первое впечатление, которое производит наш магазин? Ответ – работа с искусственным интеллектом. ИИ может помочь управлять отзывами клиентов с помощью анализа настроений. Но как ИИ может понять отзывы клиентов электронной коммерции?

Анализ настроений — это процесс определения того, какие настроения были выражены в комментарии клиента:

• удовлетворение – «Отличный сервис, все классно :-)»
• сюрприз: «Упаковка сделала мой день полностью органической и пахнущей лавандой!»
• уверенность – «Заказываю в следующий раз и всегда остаюсь довольна, быстрая доставка, и даже когда был возврат, все без проблем».
• разочарование – «Он должен был быть синим, а он фисташкового цвета, я отправила обратно».
• раздражение – «Две недели жду посылку. Я бы быстрее принесла его из магазина».
• гнев – «Это какое-то издевательство, товар бракованный, счета нет, никому не рекомендую!»

Искусственный интеллект может быстро анализировать многочисленные высказывания с помощью обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). НЛП помогает понять языковую структуру высказываний, выявляя:

• Используемые ключевые слова и фразы – хорошо, здорово, безнадежно;
• Тон высказывания – положительный, отрицательный, нейтральный; и даже
• Контекст мнения — о каком продукте идет речь, когда оно выпущено, где оно размещено.

Благодаря НЛП машины могут «понимать» текст на человеческом уровне. Машинное обучение (МО), в свою очередь, используется для автоматической классификации этих утверждений на основе заранее определенных категорий эмоций или настроения (положительные, отрицательные, нейтральные). На практике модель МО обучается на большом наборе данных, где люди уже предварительно оценили различные мнения. После периода обучения модель может самостоятельно с высокой точностью оценить настроение новых мнений. Но что делать с полученными таким образом результатами?

Как использовать анализ настроений для управления отзывами в электронной коммерции?

Анализ всех отзывов клиентов вручную потребует огромного количества времени и труда. Используя NLP и ML, вы можете легко анализировать все данные, поступающие из вашего магазина, и использовать эти знания для эффективного управления обратной связью. Поэтому первым шагом является хорошо проведенный анализ настроений.

После получения результатов анализа настроений, чтобы искусственный интеллект «понял», что выражает каждое мнение, следующим шагом будет их сегментация, т.е. организация их в соответствии с их деловой значимостью, например:

• по категории продукта, к которому они относятся – чтобы увидеть, какие продукты стоит предлагать в вашем магазине и какие категории следует расширить,
• время публикации заключения
• конкретные проблемы – например, задержки в доставке или качестве продукции.

Это позволяет вам сосредоточиться на конкретных проблемных областях. Например, если вы заметили рост негативных отзывов о ваших поставках, вы можете быстро выявить проблему и принять соответствующие меры противодействия, такие как смена поставщиков или введение дополнительных мер по контролю качества.

Следующий шаг – реагировать целенаправленно и индивидуально. Положительные отзывы могут помочь повысить лояльность клиентов с помощью благодарственных писем или специальных предложений. С другой стороны, отрицательный отзыв — это возможность совершенствоваться и продемонстрировать, что вы, как компания, прислушиваетесь к своим клиентам. Вы можете активно реагировать, предлагая решения проблем, из-за которых покупатели могут изменить отзыв, тем самым улучшая имидж магазина. Кроме того, вы можете использовать собранные данные для обучения своей команды обслуживания клиентов, улучшения функций вашего веб-сайта или представления новых продуктов в соответствии с ожиданиями клиентов. Чтобы правильно реагировать на отзывы клиентов, вы также можете заручиться помощью искусственного интеллекта.

Преимущества использования искусственного интеллекта для реагирования на отзывы клиентов

Инструменты на основе искусственного интеллекта позволяют генерировать немедленные и персонализированные ответы на отзывы клиентов. Они помогают быстро решать проблемы клиентов, тем самым повышая удовлетворенность клиентов. ИИ также может отслеживать отзывы клиентов на предмет негативного содержания и при необходимости принимать соответствующие меры, например удалять фейковые отзывы или информировать соответствующих людей о обидных отзывах.

Использование инструментов на основе искусственного интеллекта для управления онлайн-репутацией – это, прежде всего:

• повышенная эффективность — ИИ может автоматизировать мониторинг отзывов, выявлять негативные отзывы и генерировать ответы.
• повышенная точность — ИИ может анализировать отзывы клиентов более точно, чем люди. Это может помочь выявить тенденции и закономерности, которые в противном случае вы могли бы пропустить.
• персонализированные ответы . ИИ может генерировать персонализированные ответы на отзывы клиентов. Это может помочь вам построить отношения с вашими клиентами и повысить их удовлетворенность.
• лучшая прозрачность — искусственный интеллект может помочь вам отслеживать вашу онлайн-репутацию с течением времени. Это может помочь вам определить области, в которых вам необходимо улучшиться, и внести соответствующие изменения.

3 инструмента искусственного интеллекта для управления отзывами клиентов

Три наиболее интересных инструмента, которые помогут вам справиться с заботой о репутации вашего магазина в Интернете:

• RepBot (https://repbot.ai/) – автоматизированный инструмент управления репутацией в Интернете, который использует искусственный интеллект для мониторинга и анализа отзывов клиентов на более чем 100 веб-сайтах, генерации индивидуальных ответов, публикации их в Google и Facebook и обнаружения негативных отзывов. Он также интегрируется с Shopify, WooCommerce и другими платформами электронной коммерции.

RepBot.ai может собирать отзывы клиентов из различных источников, таких как социальные сети, сайты отзывов и заявки в службу поддержки. Он также может выявлять негативные отзывы и отмечать их, чтобы они не ускользнули от внимания компании, и даже генерировать персонализированные ответы на негативные отзывы.

Он имеет дополнительную функцию: вы можете настроить автоматические сообщения и напоминания, чтобы стимулировать клиентов оставлять отзывы, а также отображать лучшие отзывы на сайте магазина с помощью настраиваемых виджетов.



Источник: RepBot (https://repbot.ai/)

Веб-сайт RepBot также предлагает два бесплатных инструмента, демонстрирующих часть его возможностей: генератор ответов на отзывы (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) и инструмент для обнаружения необоснованных негативных отзывов об электронной торговле на Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) — это инструмент, который генерирует персонализированные ответы на отзывы клиентов на различных платформах. Он может отвечать на нескольких языках и работать с отзывами любого типа, поскольку пишет индивидуально адаптированные ответы на каждый отзыв без шаблонов. С помощью Mara компании быстро и эффективно выявляют негативные отзывы и реагируют на них, что может помочь улучшить их репутацию в Интернете.


Источник: МАРА (https://www.mara-solutions.com/).

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – комплексная платформа для обратной связи с клиентами и управления репутацией в электронной коммерции на основе искусственного интеллекта. Он помогает компаниям отслеживать, анализировать и реагировать на отзывы клиентов по всем каналам, включая Facebook, Twitter, Instagram и YouTube, а также сайты с отзывами.


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

BrandBastion позволяет оперативно реагировать на отзывы клиентов и не допускать нарастания негативных ситуаций. Он также предлагает функции для обнаружения и удаления фейковых отзывов, а также для генерации ответов и положительного контента, например отзывов клиентов. BrandBastion использует анализ настроений, чтобы понять отзывы клиентов и принять соответствующие меры. Мы считаем функцию отчетности особенно удобной, поскольку она позволяет отслеживать результаты кампании и отслеживать прогресс с течением времени.

Краткое содержание

Искусственный интеллект с его передовыми возможностями обработки естественного языка и машинного обучения предлагает решения для эффективного анализа и сегментирования мнений. Благодаря искусственному интеллекту компании не только получают точное представление об эмоциях и потребностях своих клиентов, но также могут генерировать персонализированные ответы в режиме реального времени, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов и созданию положительного имиджа бренда.

Однако это только начало возможностей искусственного интеллекта. Вскоре инструменты искусственного интеллекта станут еще более совершенными, позволяя проводить комплексный анализ поведения потребителей и прогнозировать их будущие решения. Более того, они смогут автоматически реагировать на динамику рынка, корректируя предложения продуктов или оптимизируя логистические процессы на основе анализа настроений. Одно можно сказать наверняка: предприятия электронной коммерции, работающие на местном и международном уровне, которые не инвестируют в эти технологии, могут остаться позади.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в электронной коммерции:

1. Автоматизация электронной коммерции. 5 областей электронной коммерции, которые стоит автоматизировать с помощью искусственного интеллекта
2. Маркетинговые тексты для электронной коммерции с помощью искусственного интеллекта. 5 лучших инструментов
3. Рекламный графический дизайн с искусственным интеллектом
4. Управление обратной связью с клиентами с помощью ИИ. Может ли искусственный интеллект позаботиться о репутации вашего интернет-магазина?