Jak AI pomaga w zarządzaniu opiniami klientów? Analiza sentymentu opinii przez AI

Dlatego dla firm, które chcą odnieść sukces w branży e-commerce, tak ważne jest, aby aktywnie wykorzystywać zarządzanie opiniami klientów.

Jak AI rozumie opinie klientów e-commerce?

Opinie to emocje i nastroje wyrażone przez klientów w odniesieniu do Twojego sklepu. Klienci opisują swoje wrażenia w tekście pisząc pełne zdania lub pojedyncze słowa. Używają też emotikonek, gifów, a nawet krótkich nagrań audio czy wideo. Zaś kupujący kierują się głównie emocjami i pierwszym wrażeniem.

Nie bez powodu Google jest najpopularniejszą witryną z recenzjami. Wyszukiwania wymagające zerowej liczby kliknięć, które w 2022 stanowiły 57% wyszukiwań z urządzeń mobilnych i 53% z komputerów, oznaczają, że ponad połowa użytkowników czyta recenzje Google bezpośrednio z wyników wyszukiwania i na tej podstawie podejmuje decyzje.

Jak zatem poprawić pierwsze wrażenie, jakie robi nasz sklep? Odpowiedź brzmi: współpracując ze sztuczną inteligencją. AI może pomóc w zarządzaniu opiniami klientów wykorzystując analizę sentymentu. Jak jednak AI może zrozumieć opinie klientów e-commerce?

Analiza sentymentu to proces określania, jaki nastrój został wyrażony w komentarzu klienta:

• zadowolenie – “Świetna obsługa, wszystko super :-)”
• zaskoczenie – “Paczka zrobiła mi dzień, w pełni ekologiczne opakowanie pachnące lawendą!”
• zaufanie – “Zamawiam już kolejny raz i zawsze jestem zadowolony, szybka dostawa, a nawet gdy był zwrot wszystko bez problemu.”
• zawód – “Miała być niebieska, a to wściekle pistacjowy kolor, odesłałam.”
• irytację – “Dwa tygodnie czekania na przesyłkę. Szybciej bym przyniósł ze sklepu.”
• złość – “To jest jakaś kpina, produkt uszkodzony, brak faktury, nie polecam nikomu!”

Sztuczna inteligencja może szybko przeanalizować dużą ilość wypowiedzi wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) oraz uczenie maszynowe (Machine Learning, ML). NLP pomaga w zrozumieniu struktury językowej wypowiedzi, identyfikując:

• używane słowa i frazy kluczowe – dobry, świetny, beznadziejny;
• ton wypowiedzi – pozytywny, negatywny, neutralny; a nawet
• kontekst opinii – jakiego produktu dotyczy, kiedy została wystawiona, gdzie jest umieszczona.

Dzięki NLP maszyny są w stanie “zrozumieć” tekst na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Uczenie maszynowe (ML), z kolei, służy do automatycznego klasyfikowania tych wypowiedzi na podstawie wcześniej ustalonych kategorii emocji lub nastrojów (pozytywny, negatywny, neutralny). W praktyce, model ML jest trenowany na dużym zbiorze danych, gdzie różne opinie są już wcześniej ocenione przez ludzi. Po okresie treningu, model jest w stanie samodzielnie ocenić sentyment nowych opinii z wysoką dokładnością. Co jednak można zrobić z uzyskanymi w ten sposób rezultatami?

Analiza sentymentu a zarządzanie opiniami w e-commerce

Ręczna analiza wszystkich opinii kientów wymagałaby ogromnego nakładu czasu i pracy. Korzystając z NLP i ML, możesz bez wysiłku analizować wszystkie dane pochodzące z Twojego sklepu i wykorzystać tą wiedzę do skutecznego zarządzania opiniami. Pierwszym krokiem jest zatem dobrze przeprowadzona analiza sentymentu.

Po uzyskaniu wyników analizy sentymentu, dzięki którym sztuczna inteligencja “rozumie”, co wyraża każda z opinii, kolejnym krokiem jest ich segmentacja, czyli uporządkowanie według ich biznesowego znaczenia, na przykład:

• według kategorii produktu, którego dotyczą – żeby przekonać się, jakie produkty warto oferować w swoim sklepie i które kategorie poszerzać,
• czasu publikacji opinii
• konkretnych problemów – takich jak opóźnienia w dostawie czy jakość produktu.

Dzięki temu możesz skierować swoje działania do specyficznych obszarów wymagających uwagi. Na przykład, jeśli zauważysz wzrost negatywnych opinii dotyczących dostaw, możesz szybko zidentyfikować problem i wdrożyć odpowiednie środki zaradcze, takie jak zmiana dostawcy lub wprowadzenie dodatkowych etapów kontroli jakości.

Kolejnym etapem jest reagowanie na opinie w sposób celowany i zindywidualizowany. Pozytywne opinie można wykorzystać do budowania lojalności klientów przez podziękowania czy oferty specjalne. Natomiast negatywne opinie są okazją do poprawy i wykazania, że jako firma słuchasz swoich klientów. Możesz proaktywnie odpowiedzieć na takie opinie, oferując rozwiązania problemów, co może sprawić, że klienci zmienią recenzję poprawiając w ten sposób wizerunek sklepu.

Ponadto, zebrane dane możesz wykorzystać do treningu zespołu obsługi klienta, ulepszenia funkcji na stronie czy wprowadzenia nowych produktów zgodnie z oczekiwaniami klientów. Aby właściwie reagować na opinie klientów możesz także skorzystać z pomocy sztucznej inteligencji.

Korzyści używania sztucznej inteligencji do zarządzania opiniami klientów

Narzędzia bazujące na sztucznej inteligencji pozwalają na generowanie natychmiastowych i spersonalizowanych odpowiedzi na opinie klientów. Pomagają one szybko rozwiązywać problemy klientów, a tym samym poprawić ich satysfakcję. AI może również monitorować opinie klientów pod kątem negatywnej treści i w razie potrzeby podejmować odpowiednie działania, takie jak usunięcie fałszywych recenzji lub poinformowanie odpowiednich osób o krzywdzących opiniach.

Zastosowanie narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji do zarządzania reputacją online to przede wszystkim:

• zwiększona efektywność – AI może zautomatyzować monitorowanie recenzji, identyfikowanie negatywnych opinii i generowanie odpowiedzi.
• poprawiona dokładność – AI może analizować opinie klientów dokładniej niż ludzie. To może pomóc zidentyfikować trendy i wzorce, które w przeciwnym razie mógłbyś przeoczyć.
• spersonalizowane odpowiedzi – AI może generować spersonalizowane odpowiedzi na opinie klientów. To może pomóc Ci budować relacje z Twoimi klientami i poprawić ich satysfakcję.
• zwiększona przejrzystość – AI może pomóc Ci śledzić Twoją reputację online w czasie. To może pomóc Ci zidentyfikować obszary, w których musisz się poprawić i odpowiednio wprowadzić zmiany.

3 narzędzia AI do zarządzania opiniami klientów

Trzy najciekawsze narzędzia, które pomogą Ci uporać się z dbaniem o reputację sklepu w sieci to:

1. RepBot (RepBot) – zautomatyzowane narzędzie do zarządzania reputacją online, które wykorzystuje AI do monitorowania i analizowania recenzji klientów na ponad 100 stronach internetowych, generowania dostosowanych odpowiedzi, publikowania ich na Google i Facebooku oraz wykrywania negatywnych recenzji. Integruje się również z Shopify, WooCommerce i innymi platformami e-commerce.

RepBot.ai potrafi zbierać opinie klientów z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, strony z recenzjami i tickety do obsługi klienta. Może również identyfikować negatywne opinie i oznaczać je, by nie umknęły uwadze firmy, a nawet generować spersonalizowane odpowiedzi na negatywne opinie.

Jego dodatkową zaletą jest możliwość ustawienia automatyczych wiadomości i przypomnień zachęcających klientów do wystawiania opinii, a także wyświetlanie najlepszych opinii na stronie internetowej sklepu za pomocą dostosowanych widgetów.

Źródło: RepBot (https://repbot.ai/)

Na stronie RepBot można skorzystać także z dwóch darmowych narzędzi pokazujących ułamek jego możliwości – z generatora odpowiedzi na recenzję (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) oraz z narzędzia do wykrywania nieuzasadanionych negatywnych opinii o e-commerce w Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

2. MARA (https://www.mara-solutions.com/)- narzędzie, które generuje spersonalizowane odpowiedzi na recenzje klientów na różnych platformach. Może odpowiadać w wielu językach i współpracować z dowolnym typem recenzji, ponieważ potrafi pisać indywidualnie dostosowane odpowiedzi do każdej recenzji, bez użycia szablonów. Dzięki Mara firmy mogą szybko i sprawnie identyfikować i odpowiadać na negatywne recenzje, co może pomóc w poprawie ich reputacji online.

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

3. BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – kompleksowa platforma do zarządzania opiniami klientów i reputacją e-commerce oparta na AI. Pomaga firmom monitorować, analizować i odpowiadać na opinie klientów na wszystkich kanałach, m. In. Facebook, Twitter, Instagram i YouTube oraz na stronach z recenzjami.

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

BrandBastion pozwala na szybką reakcję na feedback klientów i zapobieganie eskalacji negatywnych sytuacji. Oferuje również funkcje do wykrywania i usuwania fałszywych recenzji, a także do generowania odpowiedzi i pozytywnych treści, takich jak referencje klientów. BrandBastion wykorzystuje analizę sentymentu, aby zrozumieć opinie klientów i podjąć odpowiednie działania. Nam szczególnie przydatna wydaje się funkcja raportowania, która pozwala na śledzenie wyników kampanii i monitorowanie postępów w czasie.

Zarządzanie opiniami i analiza sentymentu – podsumowanie

Sztuczna inteligencja, ze swoimi zaawansowanymi możliwościami przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, oferuje rozwiązania pozwalające na efektywną analizę i segmentację opinii. Dzięki AI, firmy nie tylko zyskują precyzyjny wgląd w emocje i potrzeby swoich klientów, ale również mogą w czasie rzeczywistym generować spersonalizowane odpowiedzi, co skutkuje podniesieniem satysfakcji klienta i budowaniem pozytywnego wizerunku marki.

To jednak dopiero początek możliwości sztucznej inteligencji. W najbliższej przyszłości narzędzia AI będą jeszcze bardziej zaawansowane, umożliwiając skomplikowane analizy zachowań konsumentów i predykcje ich przyszłych decyzji. Co więcej, będą one w stanie automatycznie reagować na dynamikę rynkową, dostosowując oferty produktowe czy usprawniając procesy logistyczne na podstawie analizy sentymentu. Jedno jest pewne: e-commerce działające na skalę lokalną i międzynarodową, które nie zainwestują w te technologie, mogą pozostać w tyle.