Kunde feedback management med AI. Kan kunstig intelligens tage sig af din online butiks omdømme? | AI i e-handel #4

Hvordan forstår AI e-handelskundernes feedback?

Anmeldelser er følelser og stemninger udtrykt af kunder om din butik. Kunder beskriver deres indtryk i tekst ved at skrive hele sætninger eller enkelte ord. De inkluderer også emotikoner, gifs og endda korte lyd- eller videooptagelser. Købere, derimod, ledes primært af følelser og første indtryk.

Der er en grund til, at Google er den mest populære anmeldelsesside. Zero-click søgninger, som i 2022 udgjorde 57% af søgningerne fra mobile enheder og 53% fra computere, betyder, at mere end halvdelen af brugerne læser Google-anmeldelser direkte fra søgeresultaterne og træffer beslutninger baseret på det.

Så hvordan forbedrer vi det første indtryk, vores butik giver? Svaret er ved at arbejde med kunstig intelligens. AI kan hjælpe med at håndtere kundefeedback ved hjælp af sentimentanalyse. Men hvordan kan AI forstå e-handelskundernes feedback?

Sentimentanalyse er processen med at bestemme, hvilken følelse der er blevet udtrykt i en kundekommentar:

• tilfredshed – “Fantastisk service, alt er fantastisk :-)”
• overraskelse – “Pakke gjorde min dag, en helt økologisk pakke, der dufter af lavendel!”
• selvtillid – “Jeg bestiller til næste gang, og jeg er altid tilfreds, hurtig levering, og selv når der var en returnering, var alt uden problemer.”
• skuffelse – “Det skulle have været blåt, og det er en pistaciefarve, jeg sendte det tilbage.”
• irritation – “To uger ventetid på forsendelse. Jeg ville have hentet det fra butikken hurtigere.”
• vrede – “Dette er en form for hån, defekt produkt, ingen faktura, anbefaler ikke til nogen!”

Kunstig intelligens kan hurtigt analysere adskillige ytringer gennem Natural Language Processing (NLP) og Machine Learning (ML). NLP hjælper med at forstå den sproglige struktur af ytringer ved at identificere:

• Keywords og sætninger brugt – god, fantastisk, håbløs;
• Tone i udsagnet – positiv, negativ, neutral; og endda
• Konteksten for meningen – hvilket produkt det handler om, hvornår det blev udgivet, hvor det er offentliggjort.

Med NLP kan maskiner “forstå” tekst på et menneskeligt niveau. Maskinlæring (ML) bruges til automatisk at klassificere disse udsagn baseret på forudbestemte kategorier af følelser eller stemninger (positiv, negativ, neutral). I praksis trænes ML-modellen på et stort datasæt, hvor forskellige meninger allerede er forudvurderet af mennesker. Efter en træningsperiode kan modellen uafhængigt vurdere sentimentet af nye meninger med høj nøjagtighed. Men hvad kan der gøres med de resultater, der således opnås?

Hvordan bruger man sentimentanalyse til e-handelsfeedbackstyring?

Manuel analyse af alle kundernes anmeldelser ville kræve en enorm mængde tid og arbejde. Ved at bruge NLP og ML kan du uden besvær analysere alle data, der kommer fra din butik, og bruge denne viden til effektiv feedbackstyring. Det første skridt er derfor en veludført sentimentanalyse.

Når resultaterne af sentimentanalysen er opnået, så kunstig intelligens “forstår”, hvad hver mening udtrykker, er det næste skridt at segmentere dem, dvs. organisere dem i henhold til deres forretningsrelevans, for eksempel:

• efter kategori af det produkt, de vedrører – for at se, hvilke produkter der er værd at tilbyde i din butik, og hvilke kategorier der skal udvides,
• tidspunkt for offentliggørelse af meningen
• specifikke problemer – såsom forsinkelser i levering eller produktkvalitet.

Dette giver dig mulighed for at målrette specifikke områder af bekymring. For eksempel, hvis du bemærker en stigning i negativ feedback om dine leveringer, kan du hurtigt identificere problemet og implementere passende modforanstaltninger, såsom at ændre leverandører eller indføre yderligere kvalitetskontroltrin.

Næste skridt er at svare på en målrettet og individualiseret måde. Positiv feedback kan hjælpe med at opbygge kundeloyalitet gennem takkemails eller særlige tilbud. Negativ feedback, derimod, er en mulighed for at forbedre og demonstrere, at du som virksomhed lytter til dine kunder. Du kan proaktivt svare ved at tilbyde løsninger på vanskeligheder, hvilket kan få kunderne til at ændre anmeldelsen og dermed forbedre butikkens image. Derudover kan du udnytte de indsamlede data til at træne dit kundeserviceteam, forbedre funktioner på din hjemmeside eller introducere nye produkter i henhold til kundernes forventninger. For at svare korrekt på kundefeedback kan du også få hjælp fra kunstig intelligens.

Fordele ved at bruge kunstig intelligens til at svare på kundefeedback

Kunstig intelligens-baserede værktøjer gør det muligt at generere øjeblikkelige og personlige svar på kundefeedback. De hjælper med hurtigt at løse kundernes problemer, hvilket forbedrer kundetilfredsheden. AI kan også overvåge kundernes anmeldelser for negativt indhold og tage passende handling, hvis det er nødvendigt, såsom at fjerne falske anmeldelser eller informere relevante personer om sårende anmeldelser.

Brugen af kunstig intelligens-baserede værktøjer til online omdømmehåndtering er først og fremmest:

• øget effektivitet – AI kan automatisere overvågningen af anmeldelser, identificere negativ feedback og generere svar.
• forbedret nøjagtighed – AI kan analysere kundefeedback mere præcist end mennesker. Dette kan hjælpe med at identificere tendenser og mønstre, som du ellers kunne gå glip af.
• personlige svar – AI kan generere personlige svar på kundefeedback. Dette kan hjælpe dig med at opbygge relationer til dine kunder og forbedre kundetilfredsheden.
• bedre gennemsigtighed – AI kan hjælpe dig med at spore dit online omdømme over tid. Dette kan hjælpe dig med at identificere områder, hvor du skal forbedre, og foretage ændringer i overensstemmelse hermed.

3 AI-værktøjer til håndtering af kundefeedback

De tre mest interessante værktøjer, der vil hjælpe dig med at tage sig af din butiks online omdømme, er:

• RepBot (https://repbot.ai/) – et automatiseret online omdømmehåndteringsværktøj, der bruger AI til at overvåge og analysere kundernes anmeldelser på mere end 100 websteder, generere tilpassede svar, offentliggøre dem på Google og Facebook og opdage negative anmeldelser. Det integreres også med Shopify, WooCommerce og andre e-handelsplatforme.

RepBot.ai kan indsamle kundefeedback fra en række kilder, såsom sociale medier, anmeldelsessider og kundeservicebilletter. Det kan også identificere negative anmeldelser og markere dem, så de ikke undgår virksomhedens opmærksomhed, og kan endda generere personlige svar på negative anmeldelser.

Det har en ekstra funktion, du kan opsætte automatiske beskeder og påmindelser for at opfordre kunderne til at give feedback, samt vise de bedste anmeldelser på butikkens hjemmeside med tilpassede widgets.

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

RepBot-webstedet tilbyder også to gratis værktøjer, der viser en brøkdel af dets kapaciteter – en anmeldelsesrespons-generator (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) og et værktøj til at opdage ubegrundede negative e-handelsanmeldelser på Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) er et værktøj, der genererer personlige svar på kundernes anmeldelser på forskellige platforme. Det kan svare på flere sprog og arbejde med enhver type anmeldelse, fordi det skriver individuelt tilpassede svar til hver anmeldelse uden skabeloner. Med Mara identificerer virksomheder hurtigt og effektivt negative anmeldelser og reagerer på dem, hvilket kan hjælpe med at forbedre deres online omdømme.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – en omfattende AI-baseret platform til håndtering af kundefeedback og e-handelsomdømme. Den hjælper virksomheder med at overvåge, analysere og svare på kundernes anmeldelser på tværs af alle kanaler, herunder Facebook, Twitter, Instagram og YouTube, samt anmeldelsessider.

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

BrandBastion giver dig mulighed for hurtigt at svare på kundefeedback og forhindre negative situationer i at eskalere. Det tilbyder også funktioner til at opdage og fjerne falske anmeldelser samt til at generere svar og positivt indhold, såsom kundetestimonials. BrandBastion bruger sentimentanalyse til at forstå kundefeedback og tage passende handling. Vi finder rapporteringsfunktionen særligt nyttig, da den giver dig mulighed for at spore kampagneresultater og overvåge fremskridt over tid.

Sammenfatning

Kunstig intelligens, med sine avancerede naturlige sprogbehandlings- og maskinlæringsevner, tilbyder løsninger til effektivt at analysere og segmentere meninger. Takket være AI får virksomheder ikke kun præcise indsigter i deres kunders følelser og behov, men kan også generere personlige svar i realtid, hvilket resulterer i øget kundetilfredshed og opbygning af et positivt brandimage.

Men dette er kun begyndelsen på mulighederne for kunstig intelligens. Snart vil AI-værktøjer være endnu mere avancerede, hvilket muliggør kompleks analyse af forbrugeradfærd og forudsigelser af deres fremtidige beslutninger. Desuden vil de kunne reagere automatisk på markedets dynamik, justere produktudbud eller strømline logistikprocesser baseret på sentimentanalyse. Én ting er sikker: e-handelsvirksomheder, der opererer lokalt og internationalt, som ikke investerer i disse teknologier, kan blive efterladt.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.