Yapay zeka ile müşteri geri bildirim yönetimi. Yapay zeka çevrimiçi mağazanızın itibarını koruyabilir mi? | E-ticarette yapay zeka #4

Power Reviews raporuna göre müşterilerin %97'si satın almadan önce ürün incelemelerini kontrol ediyor. Ancak birçoğu, ürünün beklentilerini karşılayacağından emin olmakla yetinmiyor. Ayrıca alışveriş yapmak istedikleri mağazanın yorumlarını da kontrol edecekler. Bu durumda müşterilerin %70'i mağazaları yorumlara göre filtreleyecek ve beş üzerinden dördünün altında puanı olan mağazaları hariç tutacaktır (Review Trackers, 2022). Bu nedenle e-ticaret sektöründe başarılı olmak isteyen firmaların müşteri yorumlarını aktif bir şekilde yönetmeleri büyük önem taşıyor.

Yapay zeka, e-ticaret müşteri geri bildirimlerini nasıl anlıyor?

Yorumlar, müşterilerin mağazanız hakkında ifade ettiği duygular ve ruh halleridir. Müşteriler izlenimlerini metin halinde tam cümleler veya tek kelimeler yazarak anlatırlar. Ayrıca ifadeler, gifler ve hatta kısa ses veya video kayıtları da içerirler. Öte yandan alıcılar çoğunlukla duygular ve ilk izlenimlerle yönlendirilir.

Google'ın en popüler inceleme sitesi olmasının bir nedeni var. 2022'de mobil cihazlardan yapılan aramaların %57'sini ve bilgisayarlardan yapılan aramaların %53'ünü oluşturan sıfır tıklamalı aramalar, kullanıcıların yarısından fazlasının Google yorumlarını doğrudan arama sonuçlarından okuduğu ve buna göre kararlar aldığı anlamına geliyor.

Peki mağazamızın yarattığı ilk izlenimi nasıl geliştirebiliriz? Cevap yapay zeka ile çalışmaktır. Yapay zeka, duyarlılık analizini kullanarak müşteri geri bildirimlerini yönetmenize yardımcı olabilir. Peki yapay zeka, e-ticaret müşteri geri bildirimlerini nasıl anlayabilir?

Duygu analizi, bir müşteri yorumunda hangi duygunun ifade edildiğini belirleme sürecidir:

• memnuniyet – “Harika hizmet, her şey harika :-)”
• sürpriz – “Paket günümü güzelleştirdi, lavanta kokan tamamen organik bir paket!”
• güven – “Bir dahaki sefere sipariş veriyorum ve her zaman memnunum, hızlı teslimat ve geri dönüş olsa bile her şey sorunsuz.”
• hayal kırıklığı – “Mavi olması gerekiyordu, fıstık rengiydi, geri gönderdim.”
• sıkıntı – “Sevkiyat için iki hafta bekleniyor. Mağazadan daha hızlı getirirdim.”
• Öfke – “Bu bir nevi alay konusu, ayıplı ürün, fatura yok, kimseye tavsiye etmiyorum!”

Yapay zeka, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) aracılığıyla çok sayıda ifadeyi hızlı bir şekilde analiz edebilir. NLP, aşağıdakileri tanımlayarak ifadelerin dilsel yapısını anlamaya yardımcı olur:

• Kullanılan anahtar kelimeler ve ifadeler – iyi, harika, umutsuz;
• İfadenin tonu – olumlu, olumsuz, tarafsız; ve hatta
• Görüşün bağlamı – yayınlandığı tarihte hangi ürünle ilgili olduğu ve nerede yayınlandığı.

NLP ile makineler metni insan benzeri bir düzeyde "anlayabilir". Makine öğrenimi (ML), bu ifadeleri önceden belirlenmiş duygu veya ruh hali kategorilerine (olumlu, olumsuz, nötr) göre otomatik olarak sınıflandırmak için kullanılır. Uygulamada ML modeli, farklı görüşlerin insanlar tarafından önceden derecelendirildiği geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bir eğitim süresinden sonra model, yeni görüşlerin duyarlılığını yüksek doğrulukla bağımsız olarak değerlendirebilir. Peki bu şekilde elde edilen sonuçlarla ne yapılabilir?

E-ticaret geri bildirim yönetimi için duyarlılık analizi nasıl kullanılır?

Tüm müşteri yorumlarını manuel olarak analiz etmek çok fazla zaman ve çalışma gerektirir. NLP ve ML'yi kullanarak mağazanızdan gelen tüm verileri zahmetsizce analiz edebilir ve bu bilgiyi etkili geri bildirim yönetimi için kullanabilirsiniz. Bu nedenle ilk adım, iyi yürütülen bir duygu analizidir.

Duygu analizinin sonuçları elde edildikten sonra, yapay zekanın her görüşün neyi ifade ettiğini "anlaması" için bir sonraki adım, bunları bölümlere ayırmak, yani iş ilgilerine göre organize etmektir, örneğin:

• Uygulandıkları ürünün kategorisine göre – mağazanızda hangi ürünlerin sunulmaya değer olduğunu ve hangi kategorilerin genişletileceğini görmek için,
• görüş yayınlanma zamanı
• teslimatta veya ürün kalitesinde gecikmeler gibi belirli sorunlar.

Bu, belirli endişe alanlarını hedeflemenizi sağlar. Örneğin, teslimatlarınızla ilgili olumsuz geri bildirimlerde bir artış fark ederseniz sorunu hızlı bir şekilde tanımlayabilir ve tedarikçileri değiştirmek veya ek kalite kontrol adımları uygulamak gibi uygun karşı önlemleri uygulayabilirsiniz.

Bir sonraki adım hedefe yönelik ve bireyselleştirilmiş bir şekilde yanıt vermektir. Olumlu geri bildirimler, teşekkür notları veya özel teklifler aracılığıyla müşteri bağlılığının oluşturulmasına yardımcı olabilir. Öte yandan olumsuz geri bildirimler, bir şirket olarak müşterilerinizi dinlediğinizi geliştirmeniz ve göstermeniz için bir fırsattır. Müşterilerin incelemeyi değiştirmesine neden olabilecek ve böylece mağazanın imajını iyileştirebilecek zorluklara çözümler sunarak proaktif bir şekilde yanıt verebilirsiniz. Ayrıca toplanan verileri müşteri hizmetleri ekibinizi eğitmek, web sitenizdeki özellikleri geliştirmek veya müşteri beklentilerine göre yeni ürünler tanıtmak için kullanabilirsiniz. Müşteri geri bildirimlerine doğru şekilde yanıt vermek için yapay zekanın yardımına da başvurabilirsiniz.

Müşteri geri bildirimlerine yanıt vermek için yapay zeka kullanmanın faydaları

Yapay zeka tabanlı araçlar, müşteri geri bildirimlerine anında ve kişiselleştirilmiş yanıtlar verilmesini mümkün kılıyor. Müşteri sorunlarının hızlı bir şekilde çözülmesine yardımcı olarak müşteri memnuniyetini artırırlar. Yapay zeka ayrıca müşteri yorumlarını olumsuz içerik açısından izleyebilir ve gerekirse sahte incelemeleri kaldırmak veya ilgili kişileri incitici yorumlar konusunda bilgilendirmek gibi uygun önlemleri alabilir.

Çevrimiçi itibar yönetimi için yapay zeka tabanlı araçların kullanımı öncelikle ve en önemlisi:

• Artan verimlilik – Yapay zeka, incelemelerin izlenmesini, olumsuz geri bildirimleri belirlemeyi ve yanıt oluşturmayı otomatik hale getirebilir.
• Geliştirilmiş doğruluk – Yapay zeka, müşteri geri bildirimlerini insanlardan daha doğru bir şekilde analiz edebilir. Bu, normalde kaçırabileceğiniz trendleri ve kalıpları belirlemenize yardımcı olabilir.
• kişiselleştirilmiş yanıtlar – Yapay zeka, müşteri geri bildirimlerine kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturabilir. Bu, müşterilerinizle ilişkiler kurmanıza ve müşteri memnuniyetini artırmanıza yardımcı olabilir.
• daha iyi şeffaflık – Yapay Zeka, zaman içinde çevrimiçi itibarınızı takip etmenize yardımcı olabilir. Bu, geliştirmeniz gereken alanları belirlemenize ve buna göre değişiklik yapmanıza yardımcı olabilir.

Müşteri geri bildirim yönetimi için 3 yapay zeka aracı

Mağazanızın çevrimiçi itibarını korumanıza yardımcı olacak en ilginç üç araç şunlardır:

• RepBot (https://repbot.ai/) – 100'den fazla web sitesindeki müşteri yorumlarını izlemek ve analiz etmek, özelleştirilmiş yanıtlar oluşturmak, bunları Google ve Facebook'ta yayınlamak ve olumsuz yorumları tespit etmek için yapay zekayı kullanan otomatik bir çevrimiçi itibar yönetimi aracı. Ayrıca Shopify, WooCommerce ve diğer e-ticaret platformlarıyla da entegre olur.

RepBot.ai, sosyal medya, inceleme siteleri ve müşteri hizmetleri biletleri gibi çeşitli kaynaklardan müşteri geri bildirimi toplayabilir. Ayrıca olumsuz yorumları tespit edip şirketin dikkatinden kaçmamaları için işaretleyebilir ve hatta olumsuz yorumlara kişiselleştirilmiş yanıtlar bile oluşturabilir.

Ekstra bir özelliği vardır; müşterileri geri bildirimde bulunmaya teşvik etmek için otomatik mesajlar ve hatırlatıcılar ayarlayabilir, ayrıca özelleştirilmiş widget'larla mağazanın web sitesinde en iyi yorumları görüntüleyebilirsiniz.



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

RepBot web sitesi ayrıca yeteneklerinin bir kısmını gösteren iki ücretsiz araç sunuyor: bir inceleme yanıtı oluşturucu (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) ve doğrulanmamış olumsuz e-ticaret yorumlarını tespit etmek için bir araç. Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/), çeşitli platformlardaki müşteri incelemelerine kişiselleştirilmiş yanıtlar üreten bir araçtır. Birden çok dilde yanıt verebilir ve her inceleme türüyle çalışabilir, çünkü her incelemeye şablonlar olmadan ayrı ayrı uyarlanmış yanıtlar yazar. Mara sayesinde şirketler, olumsuz yorumları hızla ve etkili bir şekilde tespit edip yanıtlıyor; bu da çevrimiçi itibarlarını artırmaya yardımcı olabiliyor.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – kapsamlı bir yapay zeka tabanlı müşteri geri bildirimi ve e-ticaret itibar yönetimi platformu. Şirketlerin Facebook, Twitter, Instagram ve YouTube'un yanı sıra inceleme siteleri de dahil olmak üzere tüm kanallardaki müşteri yorumlarını izlemesine, analiz etmesine ve yanıtlamasına yardımcı olur.


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

BrandBastion, müşteri geri bildirimlerine hızlı bir şekilde yanıt vermenize ve olumsuz durumların artmasını önlemenize olanak tanır. Ayrıca sahte yorumları tespit edip kaldırmanın yanı sıra müşteri referansları gibi yanıtlar ve olumlu içerikler oluşturmaya yönelik özellikler de sunar. BrandBastion, müşteri geri bildirimlerini anlamak ve uygun eylemi gerçekleştirmek için duyarlılık analizini kullanır. Kampanya sonuçlarını izlemenize ve zaman içindeki ilerlemeyi izlemenize olanak tanıdığı için raporlama özelliğini özellikle kullanışlı buluyoruz.

Özet

Yapay zeka, gelişmiş doğal dil işleme ve makine öğrenimi yetenekleriyle görüşleri etkili bir şekilde analiz etmek ve segmentlere ayırmak için çözümler sunuyor. Yapay zeka sayesinde şirketler yalnızca müşterilerinin duyguları ve ihtiyaçları hakkında kesin bilgiler elde etmekle kalmıyor, aynı zamanda gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş yanıtlar üretebiliyor, bu da müşteri memnuniyetini artırıyor ve olumlu bir marka imajı oluşturuyor.

Ancak bu, yapay zekanın sunduğu olanakların yalnızca başlangıcıdır. Yakında yapay zeka araçları daha da gelişmiş olacak ve tüketici davranışının karmaşık analizine ve gelecekteki kararlarına ilişkin tahminlere olanak sağlayacak. Dahası, pazar dinamiklerine otomatik olarak yanıt verebilecek, ürün tekliflerini ayarlayabilecek veya duyarlılık analizine dayalı lojistik süreçlerini düzene koyabilecekler. Kesin olan bir şey var ki, bu teknolojilere yatırım yapmayan, yerel ve uluslararası alanda faaliyet gösteren e-ticaret işletmeleri geride kalabilir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

E-ticarette yapay zeka:

1. E-ticaret otomasyonu. Yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilmeye değer 5 e-ticaret alanı
2. Yapay zeka yardımıyla e-ticarete yönelik pazarlama metinleri. 5 en iyi araç
3. Yapay zeka ile reklam grafik tasarımı
4. Yapay zeka ile müşteri geri bildirim yönetimi. Yapay zeka çevrimiçi mağazanızın itibarını koruyabilir mi?