使用人工智慧進行客戶回饋管理。 人工智慧可以維護您的線上商店的聲譽嗎？ | 電子商務中的人工智慧#4

根據 Power Reviews 報告，多達 97% 的顧客在購買前會查看產品評論。 然而，他們中的許多人並不僅僅確保產品能夠滿足他們的期望。 他們還會檢查想要購買的商店的評論。 在這種情況下，70% 的客戶將按評論過濾商店，並排除那些評級低於四星（滿分五星）的商店（評論追蹤器，2022 年）。 這就是為什麼對於想要在電子商務行業中取得成功的公司來說，積極管理客戶評論如此重要。

AI如何理解電商客戶回饋？

評論是顧客對您的商店表達的情感和情緒。 客戶透過寫完整的句子或單字來用文字描述他們的印象。 它們還包括表情符號、GIF 甚至簡短的音訊或視訊記錄。 另一方面，買家主要受情感和第一印象的引導。

Google 成為最受歡迎的評論網站是有原因的。 到 2022 年，零點擊搜尋佔行動裝置搜尋的 57%，電腦搜尋的 53%，這意味著超過一半的用戶直接從搜尋結果中閱讀 Google 評論，並據此做出決策。

那我們該如何改善店舖給人的第一印象呢？ 答案是透過與人工智慧合作。 人工智慧可以使用情緒分析來幫助管理客戶回饋。 但人工智慧如何理解電商客戶的回饋呢？

情緒分析是確定顧客評論中表達的情緒的過程：

• 滿意度 – “優質的服務，一切都很棒:-)”
• 驚喜 - “這個包裝讓我很高興，一個充滿薰衣草氣味的全有機包裝！”
• 信心 – “我下次訂購，我總是很滿意，交貨很快，即使有退貨，一切也沒有問題。”
• 失望 – “它應該是藍色的，結果是開心果色，我把它退回了。”
• 煩惱——「等待發貨兩週。 我會更快地從商店把它帶來。”
• 憤怒——“這是某種嘲諷，有缺陷的產品，沒有發票，不推薦給任何人！”

人工智慧可以透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）快速分析大量話語。 NLP 透過辨識以下內容來幫助理解話語的語言結構：

• 使用的關鍵字和短語——好、偉大、絕望；
• 聲明的語氣－積極、消極、中立； 乃至
• 意見的背景－它是關於什麼產品的，何時發布，發佈在哪裡。

透過 NLP，機器可以像人類一樣「理解」文字。 反過來，機器學習 (ML) 用於根據預先確定的情緒或情緒類別（正面、負面、中性）對這些陳述進行自動分類。 在實踐中，機器學習模型是在大型資料集上進行訓練的，其中不同的觀點已經被人類預先評估。 經過一段時間的訓練，模型可以獨立評估新觀點的情感，準確率很高。 但如何利用由此獲得的結果呢？

如何利用情緒分析進行電商回饋管理？

手動分析所有客戶評論將需要大量的時間和工作。 使用 NLP 和 ML，您可以輕鬆分析來自商店的所有數據，並利用這些知識進行有效的回饋管理。 因此，第一步是執行良好的情緒分析。

一旦獲得情感分析的結果，讓人工智慧「理解」每個觀點所表達的內容，下一步就是對它們進行細分，即根據它們的業務相關性進行組織，例如：

• 依其適用的產品類別 - 查看哪些產品值得在您的商店中提供以及要擴展哪些類別，
• 意見發表時間
• 具體問題－例如交貨延遲或產品品質。

這使您可以針對特定的關注領域。 例如，如果您發現有關交貨的負面回饋增加，您可以快速識別問題並實施適當的對策，例如更換供應商或引入額外的品質控制步驟。

下一步是有針對性、個人化地應對。 正面的回饋可以透過感謝信或特別優惠來幫助建立客戶忠誠度。 另一方面，負面回饋是一個改進和證明作為一家公司正在傾聽客戶意見的機會。 您可以主動應對，提供困難的解決方案，這可能會導致顧客改變評論，從而提高商店的形象。 此外，您可以利用收集的數據來培訓您的客戶服務團隊、改善網站功能或根據客戶期望推出新產品。 為了正確回應客戶回饋，您還可以尋求人工智慧的幫助。

使用人工智慧回應客戶回饋的好處

基於人工智慧的工具可以對客戶回饋產生即時和個人化的回應。 他們幫助快速解決客戶問題，從而提高客戶滿意度。 人工智慧還可以監控客戶評論中的負面內容，並在必要時採取適當的行動，例如刪除虛假評論或向相關人員通報有害評論。

使用基於人工智慧的工具進行線上聲譽管理首先是：

• 提高效率－人工智慧可以自動監控評論、識別負面回饋並產生回應。
• 提高準確性－人工智慧可以比人類更準確地分析客戶回饋。 這可以幫助您識別您可能會錯過的趨勢和模式。
• 個人化回應－人工智慧可以對客戶回饋產生個人化回應。 這可以幫助您與客戶建立關係並提高客戶滿意度。
• 更好的透明度—人工智慧可以幫助您隨著時間的推移追蹤您的線上聲譽。 這可以幫助您識別需要改進的領域並做出相應的變更。

3 個用於客戶回饋管理的人工智慧工具

幫助您維護商店線上聲譽的三個最有趣的工具是：

• RepBot (https://repbot.ai/) – 一種自動化線上聲譽管理工具，使用AI 監控和分析100 多個網站上的客戶評論，產生客製化回應，將其發佈到Google 和Facebook，並偵測負面評論。 它還與 Shopify、WooCommerce 和其他電子商務平台整合。

RepBot.ai 可以從各種來源收集客戶回饋，例如社群媒體、評論網站和客戶服務票。 它還可以識別負面評論並對其進行標記，這樣它們就不會逃脫公司的注意力，甚至可以對負面評論產生個人化的回應。

它有一個額外的功能，您可以設定自動訊息和提醒以鼓勵顧客提供回饋，以及使用客製化的小工具在商店網站上顯示最佳評論。




來源：RepBot (https://repbot.ai/)

RepBot 網站還提供了兩個免費工具，展示了其部分功能- 評論響應生成器(https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) 和用於檢測未經證實的負面電子商務評論的工具Google（https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews）

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) 是一種針對各種平台上的客戶評論產生個人化回應的工具。 它可以用多種語言回复並處理任何類型的評論，因為它為每條評論編寫單獨定制的回复，無需模板。 借助 Mara，公司可以快速有效地識別和回應負面評論，這有助於提高其線上聲譽。


資料來源：MARA (https://www.mara-solutions.com/

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – 一個基於人工智慧的綜合客戶回饋和電子商務聲譽管理平台。 它可幫助公司監控、分析和回應所有管道的客戶評論，包括 Facebook、Twitter、Instagram 和 YouTube 以及評論網站。


資料來源：BrandBastion (https://www.brandbastion.com/)

BrandBastion 可讓您快速回應客戶回饋並防止負面情況升級。 它還提供偵測和刪除虛假評論以及產生回應和正面內容（例如客戶評價）的功能。 BrandBastion 使用情緒分析來了解客戶回饋並採取適當的行動。 我們發現報告功能特別方便，因為它可以讓您追蹤活動結果並監控一段時間內的進度。

概括

人工智慧憑藉其先進的自然語言處理和機器學習功能，提供了有效分析和細分意見的解決方案。 借助人工智慧，公司不僅可以準確洞察客戶的情感和需求，還可以即時產生個人化回應，從而提高客戶滿意度並建立積極的品牌形象。

然而，這只是人工智慧可能性的開始。 很快，人工智慧工具將變得更加先進，能夠對消費者行為進行複雜的分析並預測他們的未來決策。 此外，他們將能夠自動回應市場動態，根據情緒分析調整產品報價或簡化物流流程。 有一點是肯定的：不投資這些技術的本地和國際電子商務企業可能會被拋在後面。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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