การจัดการคำติชมของลูกค้าด้วย AI ปัญญาประดิษฐ์สามารถดูแลชื่อเสียงของร้านค้าออนไลน์ของคุณได้หรือไม่? | AI ในอีคอมเมิร์ซ #4

ตามรายงาน Power Reviews ลูกค้ามากถึง 97% ตรวจสอบบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ก่อนซื้อ อย่างไรก็ตาม หลายคนไม่หยุดเพียงแค่ทำให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์จะตอบสนองความคาดหวังของพวกเขา พวกเขายังจะตรวจสอบรีวิวของร้านค้าที่ต้องการซื้อด้วย ในกรณีนี้ ลูกค้า 70% จะกรองร้านค้าตามบทวิจารณ์ และยกเว้นร้านค้าที่ได้รับคะแนนต่ำกว่าสี่ดาวจากห้าดาว (Review Trackers, 2022) ด้วยเหตุนี้จึงเป็นเรื่องสำคัญมากสำหรับบริษัทที่ต้องการประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซในการจัดการบทวิจารณ์ของลูกค้าอย่างจริงจัง

AI เข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าอีคอมเมิร์ซอย่างไร

บทวิจารณ์คืออารมณ์และความรู้สึกที่ลูกค้าแสดงเกี่ยวกับร้านค้าของคุณ ลูกค้าอธิบายความประทับใจในรูปแบบข้อความโดยการเขียนประโยคเต็มหรือคำเดียว นอกจากนี้ยังรวมถึงอีโมติคอน, GIF และแม้แต่การบันทึกเสียงหรือวิดีโอสั้น ๆ ในทางกลับกัน ผู้ซื้อมักถูกชี้นำโดยอารมณ์และความประทับใจแรกพบ

มีเหตุผลว่าทำไม Google จึงเป็นไซต์รีวิวที่ได้รับความนิยมมากที่สุด การค้นหาแบบ Zero-click ซึ่งในปี 2022 คิดเป็น 57% ของการค้นหาจากอุปกรณ์เคลื่อนที่และ 53% จากคอมพิวเตอร์ หมายความว่าผู้ใช้มากกว่าครึ่งหนึ่งอ่านบทวิจารณ์ของ Google โดยตรงจากผลการค้นหาและตัดสินใจโดยอิงตามนั้น

แล้วเราจะปรับปรุงความประทับใจแรกพบที่ร้านค้าของเราได้อย่างไร? คำตอบคือการทำงานกับปัญญาประดิษฐ์ AI สามารถช่วยจัดการคำติชมของลูกค้าโดยใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก แต่ AI จะเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการในการพิจารณาว่าความรู้สึกใดที่แสดงออกในความคิดเห็นของลูกค้า:

• ความพึงพอใจ – “บริการดีเยี่ยม ทุกอย่างยอดเยี่ยม :-)”
• แปลกใจ – “แพ็คเกจนี้ทำให้วันของฉันเป็นแพ็คเกจออร์แกนิกที่มีกลิ่นลาเวนเดอร์!”
• ความมั่นใจ – “ฉันกำลังสั่งซื้อครั้งต่อไปและฉันก็พอใจเสมอ จัดส่งที่รวดเร็ว และแม้กระทั่งเมื่อมีการคืนสินค้าทุกอย่างก็ไม่มีปัญหา”
• ความผิดหวัง – “ควรจะเป็นสีฟ้า และเป็นสีพิสตาชิโอ ฉันส่งคืนแล้ว”
• ความน่ารำคาญ – “สองสัปดาห์รอการจัดส่ง ฉันจะได้เอามันมาจากร้านเร็วกว่านี้”
• ความโกรธ – “นี่เป็นการเยาะเย้ยบางอย่าง สินค้ามีตำหนิ ไม่มีใบแจ้งหนี้ ไม่แนะนำให้ใคร!”

ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์คำพูดจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) NLP ช่วยให้เข้าใจโครงสร้างทางภาษาของคำพูดโดยการระบุ:

• คำสำคัญและวลีที่ใช้ – ดี เยี่ยม สิ้นหวัง
• น้ำเสียงของข้อความ – บวก ลบ เป็นกลาง และแม้กระทั่ง
• บริบทของความคิดเห็น – เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใด เมื่อมีการออก และโพสต์ที่ใด

ด้วย NLP เครื่องจักรสามารถ "เข้าใจ" ข้อความได้ในระดับเดียวกับมนุษย์ ในทางกลับกัน การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จะถูกใช้เพื่อจำแนกข้อความเหล่านี้โดยอัตโนมัติตามหมวดหมู่อารมณ์หรืออารมณ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เชิงบวก ลบ เป็นกลาง) ในทางปฏิบัติ โมเดล ML ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งมีการประเมินความคิดเห็นที่แตกต่างกันโดยมนุษย์อยู่แล้ว หลังจากผ่านการฝึกอบรมมาระยะหนึ่ง โมเดลจะสามารถประเมินความคิดเห็นใหม่ๆ ได้อย่างอิสระด้วยความแม่นยำสูง แต่จะทำอย่างไรกับผลลัพธ์ที่ได้รับ?

จะใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นสำหรับการจัดการผลตอบรับอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

การวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าทั้งหมดด้วยตนเองนั้นต้องใช้เวลาและการทำงานอย่างมาก เมื่อใช้ NLP และ ML คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่มาจากร้านค้าของคุณได้อย่างง่ายดาย และใช้ความรู้นี้เพื่อการจัดการผลตอบรับที่มีประสิทธิภาพ ขั้นตอนแรกคือการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ดำเนินการอย่างดี

เมื่อได้รับผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความรู้สึกแล้ว เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ "เข้าใจ" สิ่งที่แต่ละความคิดเห็นแสดงออก ขั้นตอนต่อไปคือการแบ่งกลุ่มความคิดเห็น กล่าวคือ จัดระเบียบตามความเกี่ยวข้องทางธุรกิจ เช่น

• ตามหมวดหมู่ของผลิตภัณฑ์ที่ใช้ - เพื่อดูว่าผลิตภัณฑ์ใดมีมูลค่านำเสนอในร้านค้าของคุณและหมวดหมู่ใดที่จะขยาย
• เวลาในการเผยแพร่ความเห็น
• ปัญหาเฉพาะ เช่น ความล่าช้าในการจัดส่งหรือคุณภาพของผลิตภัณฑ์

สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายเฉพาะประเด็นที่น่ากังวลได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณสังเกตเห็นความคิดเห็นเชิงลบเกี่ยวกับการจัดส่งของคุณเพิ่มขึ้น คุณสามารถระบุปัญหาได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการตามมาตรการรับมือที่เหมาะสม เช่น การเปลี่ยนซัพพลายเออร์หรือแนะนำขั้นตอนการควบคุมคุณภาพเพิ่มเติม

ขั้นตอนต่อไปคือการตอบสนองในลักษณะที่ตรงเป้าหมายและเป็นรายบุคคล ผลตอบรับเชิงบวกสามารถช่วยสร้างความภักดีของลูกค้าผ่านบันทึกขอบคุณหรือข้อเสนอพิเศษ ในทางกลับกัน ความคิดเห็นเชิงลบเป็นโอกาสในการปรับปรุงและแสดงให้เห็นว่าในฐานะบริษัทที่คุณกำลังรับฟังลูกค้าของคุณ คุณสามารถตอบสนองเชิงรุกด้วยการนำเสนอวิธีแก้ปัญหาซึ่งอาจทำให้ลูกค้าเปลี่ยนรีวิวซึ่งจะช่วยปรับปรุงภาพลักษณ์ของร้านค้า นอกจากนี้ คุณสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อฝึกอบรมทีมบริการลูกค้าของคุณ ปรับปรุงคุณสมบัติบนเว็บไซต์ของคุณ หรือแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ตามความคาดหวังของลูกค้า เพื่อตอบสนองต่อคำติชมของลูกค้าอย่างเหมาะสม คุณสามารถขอความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์ได้

ประโยชน์ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตอบสนองต่อคำติชมของลูกค้า

เครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ทำให้สามารถสร้างการตอบสนองต่อความคิดเห็นของลูกค้าได้ทันทีและเป็นส่วนตัว ช่วยแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว จึงช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า AI ยังสามารถติดตามรีวิวของลูกค้าสำหรับเนื้อหาเชิงลบ และดำเนินการที่เหมาะสมหากจำเป็น เช่น ลบรีวิวปลอม หรือแจ้งผู้ที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับรีวิวที่เป็นอันตราย

การใช้เครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการจัดการชื่อเสียงออนไลน์เป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก:

• เพิ่มประสิทธิภาพ – AI สามารถติดตามรีวิวโดยอัตโนมัติ ระบุคำติชมเชิงลบ และสร้างการตอบกลับ
• ความแม่นยำที่ดีขึ้น – AI สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าได้แม่นยำกว่ามนุษย์ ซึ่งสามารถช่วยระบุแนวโน้มและรูปแบบที่คุณอาจพลาดได้
• การตอบสนองส่วนบุคคล – AI สามารถสร้างการตอบสนองส่วนบุคคลต่อความคิดเห็นของลูกค้าได้ สิ่งนี้สามารถช่วยคุณสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าของคุณและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า
• ความโปร่งใสที่ดีขึ้น – AI สามารถช่วยคุณติดตามชื่อเสียงออนไลน์ของคุณเมื่อเวลาผ่านไป วิธีนี้สามารถช่วยคุณระบุจุดที่คุณต้องปรับปรุงและทำการเปลี่ยนแปลงตามนั้น

3 เครื่องมือ AI สำหรับการจัดการคำติชมของลูกค้า

เครื่องมือที่น่าสนใจที่สุดสามอย่างที่จะช่วยคุณจัดการกับชื่อเสียงทางออนไลน์ของร้านค้าของคุณคือ:

• RepBot (https://repbot.ai/) – เครื่องมือการจัดการชื่อเสียงออนไลน์อัตโนมัติที่ใช้ AI เพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าบนเว็บไซต์มากกว่า 100 แห่ง สร้างการตอบสนองที่กำหนดเอง เผยแพร่ไปยัง Google และ Facebook และตรวจจับบทวิจารณ์เชิงลบ นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับ Shopify, WooCommerce และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอื่น ๆ

RepBot.ai สามารถรวบรวมคำติชมของลูกค้าจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ไซต์รีวิว และตั๋วบริการลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถระบุบทวิจารณ์เชิงลบและทำเครื่องหมายเพื่อไม่ให้หลุดพ้นความสนใจของบริษัทได้ และยังสามารถสร้างการตอบกลับส่วนบุคคลต่อบทวิจารณ์เชิงลบได้อีกด้วย

มีฟีเจอร์พิเศษคือคุณสามารถตั้งค่าข้อความอัตโนมัติและการเตือนเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าแสดงความคิดเห็น รวมถึงแสดงรีวิวที่ดีที่สุดบนเว็บไซต์ของร้านค้าด้วยวิดเจ็ตที่ปรับแต่งเอง



ที่มา: RepBot (https://repbot.ai/)

เว็บไซต์ RepBot ยังมีเครื่องมือฟรีสองเครื่องมือที่แสดงความสามารถเพียงเล็กน้อย ได้แก่ เครื่องมือสร้างการตอบกลับบทวิจารณ์ (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) และเครื่องมือสำหรับตรวจจับบทวิจารณ์อีคอมเมิร์ซเชิงลบที่ไม่มีเหตุผลใน Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) เป็นเครื่องมือที่สร้างคำตอบเฉพาะบุคคลต่อบทวิจารณ์ของลูกค้าบนแพลตฟอร์มต่างๆ สามารถตอบสนองได้หลายภาษาและทำงานร่วมกับบทวิจารณ์ทุกประเภท เนื่องจากจะเขียนคำตอบที่ปรับแต่งเป็นรายบุคคลสำหรับบทวิจารณ์แต่ละรายการ โดยไม่ต้องใช้เทมเพลต Mara ช่วยให้บริษัทต่างๆ ระบุและตอบสนองต่อรีวิวเชิงลบได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถช่วยปรับปรุงชื่อเสียงบนโลกออนไลน์ของตนได้


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – แพลตฟอร์มการจัดการชื่อเสียงของลูกค้าที่ใช้ AI และอีคอมเมิร์ซอย่างครอบคลุม ช่วยให้บริษัทต่างๆ ติดตาม วิเคราะห์ และตอบสนองต่อบทวิจารณ์ของลูกค้าในทุกช่องทาง รวมถึง Facebook, Twitter, Instagram และ YouTube รวมถึงไซต์บทวิจารณ์


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

BrandBastion ช่วยให้คุณตอบกลับความคิดเห็นของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและป้องกันไม่ให้สถานการณ์เชิงลบบานปลาย นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์สำหรับตรวจจับและลบรีวิวปลอม รวมถึงสร้างการตอบกลับและเนื้อหาเชิงบวก เช่น คำรับรองจากลูกค้า BrandBastion ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าและดำเนินการอย่างเหมาะสม เราพบว่าคุณลักษณะการรายงานมีประโยชน์อย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถติดตามผลลัพธ์ของแคมเปญและติดตามความคืบหน้าเมื่อเวลาผ่านไป

สรุป

ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงและความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักร นำเสนอโซลูชันเพื่อวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มความคิดเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วย AI บริษัทต่างๆ ไม่เพียงได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำเกี่ยวกับอารมณ์และความต้องการของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างการตอบสนองส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์ ส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นและสร้างภาพลักษณ์เชิงบวกของแบรนด์

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของความเป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์เท่านั้น ในไม่ช้า เครื่องมือ AI จะมีความก้าวหน้ายิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคที่ซับซ้อนและคาดการณ์การตัดสินใจในอนาคตได้ นอกจากนี้ พวกเขาจะสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้โดยอัตโนมัติ ปรับเปลี่ยนข้อเสนอผลิตภัณฑ์ หรือปรับปรุงกระบวนการโลจิสติกส์ตามการวิเคราะห์ความรู้สึก สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ดำเนินงานทั้งในประเทศและต่างประเทศที่ไม่ลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านี้อาจถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในอีคอมเมิร์ซ:

1. ระบบอัตโนมัติของอีคอมเมิร์ซ อีคอมเมิร์ซ 5 ด้านที่ควรค่าแก่การทำให้เป็นอัตโนมัติโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์
2. ข้อความทางการตลาดสำหรับอีคอมเมิร์ซด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด
3. การออกแบบกราฟิกโฆษณาด้วย AI
4. การจัดการคำติชมของลูกค้าด้วย AI ปัญญาประดิษฐ์สามารถดูแลชื่อเสียงของร้านค้าออนไลน์ของคุณได้หรือไม่?