使用人工智能进行客户反馈管理。 人工智能可以维护您的在线商店的声誉吗？ | 电子商务中的人工智能#4

根据 Power Reviews 报告，多达 97% 的客户在购买前会查看产品评论。 然而，他们中的许多人并不仅仅只是确保产品能够满足他们的期望。 他们还会检查想要购买的商店的评论。 在这种情况下，70% 的客户将按评论过滤商店，并排除那些评级低于四星（满分五星）的商店（评论跟踪器，2022 年）。 这就是为什么对于想要在电子商务行业取得成功的公司来说，积极管理客户评论如此重要。

AI如何理解电商客户反馈？

评论是顾客对您的商店表达的情感和情绪。 客户通过写完整的句子或单个单词来用文本描述他们的印象。 它们还包括表情符号、GIF 甚至简短的音频或视频记录。 另一方面，买家主要受情感和第一印象的引导。

Google 成为最受欢迎的评论网站是有原因的。 到 2022 年，零点击搜索占移动设备搜索的 57%，计算机搜索的 53%，这意味着超过一半的用户直接从搜索结果中阅读 Google 评论，并据此做出决策。

那么我们如何改善店铺给人的第一印象呢？ 答案是通过与人工智能合作。 人工智能可以使用情绪分析来帮助管理客户反馈。 但人工智能如何理解电商客户的反馈呢？

情绪分析是确定客户评论中表达的情绪的过程：

• 满意度 – “优质的服务，一切都很棒:-)”
• 惊喜 - “这个包装让我很高兴，一个充满薰衣草气味的全有机包装！”
• 信心 – “我下次订购，我总是很满意，交货很快，即使有退货，一切也没有问题。”
• 失望 – “它应该是蓝色的，结果是开心果色，我把它退回了。”
• 烦恼——“等待发货两周。 我会更快地从商店把它带来。”
• 愤怒——“这是某种嘲讽，有缺陷的产品，没有发票，不推荐给任何人！”

人工智能可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）快速分析大量话语。 NLP 通过识别以下内容来帮助理解话语的语言结构：

• 使用的关键词和短语——好、伟大、绝望；
• 声明的语气——积极、消极、中立； 乃至
• 意见的背景——它是关于什么产品的，何时发布，发布在哪里。

通过 NLP，机器可以像人类一样“理解”文本。 反过来，机器学习 (ML) 用于根据预先确定的情绪或情绪类别（积极、消极、中性）对这些陈述进行自动分类。 在实践中，机器学习模型是在大型数据集上进行训练的，其中不同的观点已经被人类预先评估。 经过一段时间的训练，模型可以独立评估新观点的情感，准确率很高。 但如何利用由此获得的结果呢？

如何利用情感分析进行电商反馈管理？

手动分析所有客户评论将需要大量的时间和工作。 使用 NLP 和 ML，您可以轻松分析来自商店的所有数据，并利用这些知识进行有效的反馈管理。 因此，第一步是执行良好的情绪分析。

一旦获得情感分析的结果，让人工智能“理解”每个观点所表达的内容，下一步就是对它们进行细分，即根据它们的业务相关性进行组织，例如：

• 按其适用的产品类别 - 查看哪些产品值得在您的商店中提供以及要扩展哪些类别，
• 意见发表时间
• 具体问题——例如交货延迟或产品质量。

这使您可以针对特定的关注领域。 例如，如果您发现有关交货的负面反馈增加，您可以快速识别问题并实施适当的对策，例如更换供应商或引入额外的质量控制步骤。

下一步是有针对性、个性化地应对。 积极的反馈可以通过感谢信或特别优惠来帮助建立客户忠诚度。 另一方面，负面反馈是一个改进和证明作为一家公司正在倾听客户意见的机会。 您可以主动应对，提供困难的解决方案，这可能会导致顾客改变评论，从而提高商店的形象。 此外，您可以利用收集的数据来培训您的客户服务团队、改进网站功能或根据客户期望推出新产品。 为了正确响应客户反馈，您还可以寻求人工智能的帮助。

使用人工智能响应客户反馈的好处

基于人工智能的工具可以对客户反馈生成即时和个性化的响应。 他们帮助快速解决客户问题，从而提高客户满意度。 人工智能还可以监控客户评论中的负面内容，并在必要时采取适当的行动，例如删除虚假评论或向相关人员通报有害评论。

使用基于人工智能的工具进行在线声誉管理首先是：

• 提高效率——人工智能可以自动监控评论、识别负面反馈并生成响应。
• 提高准确性——人工智能可以比人类更准确地分析客户反馈。 这可以帮助您识别您可能会错过的趋势和模式。
• 个性化响应——人工智能可以对客户反馈生成个性化响应。 这可以帮助您与客户建立关系并提高客户满意度。
• 更好的透明度——人工智能可以帮助您随着时间的推移跟踪您的在线声誉。 这可以帮助您识别需要改进的领域并做出相应的改变。

3 个用于客户反馈管理的人工智能工具

帮助您维护商店在线声誉的三个最有趣的工具是：

• RepBot (https://repbot.ai/) – 一种自动化在线声誉管理工具，使用 AI 监控和分析 100 多个网站上的客户评论，生成定制响应，将其发布到 Google 和 Facebook，并检测负面评论。 它还与 Shopify、WooCommerce 和其他电子商务平台集成。

RepBot.ai 可以从各种来源收集客户反馈，例如社交媒体、评论网站和客户服务票。 它还可以识别负面评论并对其进行标记，这样它们就不会逃脱公司的注意力，甚至可以对负面评论生成个性化的响应。

它有一个额外的功能，您可以设置自动消息和提醒以鼓励顾客提供反馈，以及使用定制的小部件在商店网站上显示最佳评论。




来源：RepBot (https://repbot.ai/)

RepBot 网站还提供了两个免费工具，展示了其部分功能 - 评论响应生成器 (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) 和用于检测未经证实的负面电子商务评论的工具谷歌（https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews）

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) 是一种针对各种平台上的客户评论生成个性化回复的工具。 它可以用多种语言回复并处理任何类型的评论，因为它为每条评论编写单独定制的回复，无需模板。 借助 Mara，公司可以快速有效地识别和回应负面评论，这有助于提高其在线声誉。


资料来源：MARA (https://www.mara-solutions.com/

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – 一个基于人工智能的综合客户反馈和电子商务声誉管理平台。 它帮助公司监控、分析和响应所有渠道的客户评论，包括 Facebook、Twitter、Instagram 和 YouTube 以及评论网站。


资料来源：BrandBastion (https://www.brandbastion.com/)

BrandBastion 使您能够快速响应客户反馈并防止负面情况升级。 它还提供检测和删除虚假评论以及生成回复和积极内容（例如客户评价）的功能。 BrandBastion 使用情绪分析来了解客户反馈并采取适当的行动。 我们发现报告功能特别方便，因为它可以让您跟踪活动结果并监控一段时间内的进度。

概括

人工智能凭借其先进的自然语言处理和机器学习功能，提供了有效分析和细分意见的解决方案。 借助人工智能，公司不仅可以准确洞察客户的情感和需求，还可以实时生成个性化响应，从而提高客户满意度并建立积极的品牌形象。

然而，这只是人工智能可能性的开始。 很快，人工智能工具将变得更加先进，能够对消费者行为进行复杂的分析并预测他们的未来决策。 此外，他们将能够自动响应市场动态，根据情绪分析调整产品报价或简化物流流程。 有一点是肯定的：不投资这些技术的本地和国际电子商务企业可能会被抛在后面。

如果您喜欢我们的内容，请在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上加入我们的忙碌蜜蜂社区。

作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

查看所有帖子

电子商务中的人工智能：

1. 电子商务自动化。 值得使用人工智能实现自动化的 5 个电子商务领域
2. 借助人工智能的电子商务营销文本。 5 个最佳工具
3. 人工智能广告平面设计
4. 使用人工智能进行客户反馈管理。 人工智能可以维护您的在线商店的声誉吗？