Asiakaspalautteen hallinta tekoälyn avulla. Voiko tekoäly huolehtia verkkokauppasi maineesta? | Tekoäly verkkokaupassa #4

Miten tekoäly ymmärtää verkkokaupan asiakaspalautetta?

Arvostelut ovat tunteita ja mielialoja, joita asiakkaat ilmaisevat kaupasta. Asiakkaat kuvaavat vaikutelmiaan tekstissä kirjoittamalla täydellisiä lauseita tai yksittäisiä sanoja. He sisällyttävät myös emoticoneja, gif-animaatioita ja jopa lyhyitä äänite- tai videonauhoituksia. Ostajat puolestaan ohjautuvat pääasiassa tunteiden ja ensivaikutelmien mukaan.

On syy, miksi Google on suosituin arvostelusivusto. Nollaklikkaushaut, jotka vuonna 2022 muodostivat 57 % mobiililaitteista ja 53 % tietokoneista tehtyistä hauista, tarkoittavat, että yli puolet käyttäjistä lukee Google-arvosteluja suoraan hakutuloksista ja tekee päätöksiä niiden perusteella.

Kuinka siis parannamme ensivaikutelmaa, jonka kauppamme tekee? Vastaus on työskentely tekoälyn kanssa. Tekoäly voi auttaa hallitsemaan asiakaspalautetta käyttämällä tunteiden analyysiä. Mutta miten tekoäly voi ymmärtää verkkokaupan asiakaspalautetta?

Tunteiden analyysi on prosessi, jossa määritetään, mitä tunnetta on ilmaistu asiakaskommentissa:

• tyytyväisyys – “Loistava palvelu, kaikki mahtavaa :-)”
• ylltys – “Paketti teki päiväni, täysin orgaaninen paketti, joka tuoksuu laventelilta!”
• itseluottamus – “Tilaan seuraavalla kerralla ja olen aina tyytyväinen, nopea toimitus, ja jopa palautuksen yhteydessä kaikki sujui ongelmitta.”
• pettymys – “Sen piti olla sininen, ja se on pistaasivihreä, lähetin sen takaisin.”
• ärsytys – “Kaksi viikkoa odottamassa toimitusta. Olisin saanut sen kaupasta nopeammin.”
• viha – “Tämä on jonkinlaista pilkkaa, viallinen tuote, ei laskua, en suosittele kenellekään!”

Tekoäly voi nopeasti analysoida lukuisia lausuntoja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ja koneoppimisen (ML) avulla. NLP auttaa ymmärtämään lausuntojen kielirakennetta tunnistamalla:

• käytetyt avainsanat ja lauseet – hyvä, loistava, toivoton;
• lausunnon sävy – positiivinen, negatiivinen, neutraali; ja jopa
• mielipiteen konteksti – mistä tuotteesta on kyse, milloin se on annettu, missä se on julkaistu.

NLP:n avulla koneet voivat “ymmärtää” tekstiä inhimillisellä tasolla. Koneoppimista (ML) käytetään puolestaan automaattisesti luokittelemaan nämä lausunnot ennalta määrättyjen tunteiden tai mielialojen (positiivinen, negatiivinen, neutraali) kategorioiden mukaan. Käytännössä ML-malli koulutetaan suurella tietojoukolle, jossa erilaiset mielipiteet on jo arvioitu ihmisten toimesta. Koulutusjakson jälkeen malli voi itsenäisesti arvioida uusien mielipiteiden tunnetta korkealla tarkkuudella. Mutta mitä voidaan tehdä näin saatujen tulosten kanssa?

Miten käyttää tunteiden analyysiä verkkokaupan palautteen hallintaan?

Kaikkien asiakasarvostelujen manuaalinen analysointi vaatisi valtavasti aikaa ja työtä. Käyttämällä NLP:tä ja ML:ää voit vaivattomasti analysoida kaikki kaupastasi tulevat tiedot ja käyttää tätä tietoa tehokkaaseen palautteen hallintaan. Ensimmäinen askel on siis hyvin toteutettu tunteiden analyysi.

Kun tunteiden analyysin tulokset on saatu, jotta tekoäly “ymmärttää”, mitä kukin mielipide ilmaisee, seuraava askel on segmentointi, eli niiden järjestäminen liiketoiminnallisen merkityksen mukaan, esimerkiksi:

• tuotekategorian mukaan, johon ne liittyvät – nähdäksesi, mitkä tuotteet ovat tarjonnan arvoisia ja mitä kategorioita kannattaa laajentaa,
• mielipiteen julkaisuaika
• erityiset ongelmat – kuten toimitusviiveet tai tuotteen laatu.

Tämä mahdollistaa tiettyjen huolenaiheiden kohdistamisen. Esimerkiksi, jos huomaat negatiivisen palautteen lisääntyvän toimituksistasi, voit nopeasti tunnistaa ongelman ja toteuttaa asianmukaisia vastatoimia, kuten vaihtaa toimittajia tai ottaa käyttöön lisälaadunvalvontatoimenpiteitä.

Seuraava askel on vastata kohdennetusti ja yksilöllisesti. Positiivinen palaute voi auttaa asiakasuskollisuuden rakentamisessa kiitoskirjeiden tai erikoistarjousten avulla. Negatiivinen palaute puolestaan on mahdollisuus parantaa ja osoittaa, että yrityksenä kuuntelet asiakkaitasi. Voit reagoida ennakoivasti tarjoamalla ratkaisuja vaikeuksiin, mikä voi saada asiakkaat muuttamaan arvosteluaan ja näin parantamaan kaupan imagoa. Lisäksi voit hyödyntää kerättyjä tietoja kouluttaaksesi asiakaspalvelutiimiäsi, parantaaksesi verkkosivustosi ominaisuuksia tai esitelläksesi uusia tuotteita asiakastoiveiden mukaan. Oikeanlaiseen asiakaspalautteeseen vastaamiseen voit myös pyytää tekoälyn apua.

Tekoälyn käytön edut asiakaspalautteeseen vastaamisessa

Tekoälypohjaiset työkalut mahdollistavat välittömien ja henkilökohtaisten vastausten tuottamisen asiakaspalautteeseen. Ne auttavat ratkaisemaan asiakasongelmia nopeasti, parantaen siten asiakastyytyväisyyttä. Tekoäly voi myös seurata asiakasarvosteluja negatiivisen sisällön varalta ja ryhtyä tarvittaessa asianmukaisiin toimiin, kuten poistaa väärennettyjä arvosteluja tai ilmoittaa asiaankuuluville henkilöille loukkaavista arvosteluista.

Tekoälypohjaisten työkalujen käyttö verkkomainonnan hallinnassa on ensisijaisesti:

• tehokkuuden lisääminen – Tekoäly voi automatisoida arvostelujen seurantaa, negatiivisen palautteen tunnistamista ja vastausten tuottamista.
• tarkkuuden parantaminen – Tekoäly voi analysoida asiakaspalautetta tarkemmin kuin ihmiset. Tämä voi auttaa tunnistamaan trendejä ja kaavoja, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta.
• henkilökohtaiset vastaukset – Tekoäly voi tuottaa henkilökohtaisia vastauksia asiakaspalautteeseen. Tämä voi auttaa sinua rakentamaan suhteita asiakkaisiisi ja parantamaan asiakastyytyväisyyttä.
• parempi läpinäkyvyys – Tekoäly voi auttaa sinua seuraamaan verkkomainettasi ajan myötä. Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan alueita, joilla sinun on parannettava, ja tekemään muutoksia sen mukaisesti.

3 tekoälytyökalua asiakaspalautteen hallintaan

Kolme mielenkiintoisinta työkalua, jotka auttavat sinua huolehtimaan kauppasi verkkomainnasta, ovat:

• RepBot (https://repbot.ai/) – automatisoitu verkkomainonnan hallintatyökalu, joka käyttää tekoälyä asiakasarvostelujen seuraamiseen ja analysoimiseen yli 100 verkkosivustolla, tuottaa räätälöityjä vastauksia, julkaisee niitä Googleen ja Facebookiin sekä tunnistaa negatiivisia arvosteluja. Se integroituu myös Shopifyhin, WooCommerceen ja muihin verkkokauppasovelluksiin.

RepBot.ai voi kerätä asiakaspalautetta erilaisista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, arvostelusivustoilta ja asiakaspalvelulipuista. Se voi myös tunnistaa negatiiviset arvostelut ja merkitä ne, jotta ne eivät pääse yrityksen huomion ohi, ja se voi jopa tuottaa henkilökohtaisia vastauksia negatiivisiin arvosteluihin.

Sillä on ylimääräinen ominaisuus, voit asettaa automaattisia viestejä ja muistutuksia kannustaaksesi asiakkaita antamaan palautetta, sekä näyttää parhaat arvostelut kaupan verkkosivustolla räätälöityjen widgetien avulla.



Lähde: RepBot (https://repbot.ai/)

RepBotin verkkosivustolla on myös kaksi ilmaista työkalua, jotka näyttävät vain osan sen kyvyistä – arvosteluvastausgeneraattori (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) ja työkalu perusteettomien negatiivisten verkkokaupan arvostelujen havaitsemiseen Googlessa (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) on työkalu, joka tuottaa henkilökohtaisia vastauksia asiakasarvosteluihin eri alustoilla. Se voi vastata useilla kielillä ja toimia minkä tahansa tyyppisten arvostelujen kanssa, koska se kirjoittaa yksilöllisesti räätälöityjä vastauksia jokaiseen arvosteluun ilman malleja. MARAn avulla yritykset tunnistavat nopeasti ja tehokkaasti negatiiviset arvostelut ja reagoivat niihin, mikä voi auttaa parantamaan niiden verkkomainetta.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – kattava tekoälypohjainen asiakaspalautteen ja verkkokaupan maineen hallintaplatfomi. Se auttaa yrityksiä seuraamaan, analysoimaan ja vastaamaan asiakasarvosteluihin kaikilla kanavilla, mukaan lukien Facebook, Twitter, Instagram ja YouTube, sekä arvostelusivustoilla.


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

BrandBastion mahdollistaa nopean reagoinnin asiakaspalautteeseen ja estää negatiivisten tilanteiden eskaloitumisen. Se tarjoaa myös ominaisuuksia väärennettyjen arvostelujen havaitsemiseen ja poistamiseen sekä vastausten ja positiivisen sisällön, kuten asiakastestimoniaalien, tuottamiseen. BrandBastion käyttää tunteiden analyysiä ymmärtääkseen asiakaspalautetta ja ryhtyäkseen asianmukaisiin toimiin. Erityisesti raportointiominaisuus on kätevä, sillä se mahdollistaa kampanjatulosten seuraamisen ja edistymisen valvomisen ajan myötä.

Yhteenveto

Tekoäly, kehittyneiden luonnollisen kielen käsittelyn ja koneoppimisen kykyjensä ansiosta, tarjoaa ratkaisuja mielipiteiden tehokkaaseen analysoimiseen ja segmentointiin. Tekoälyn ansiosta yritykset saavat tarkkaa tietoa asiakkaidensa tunteista ja tarpeista, mutta voivat myös tuottaa henkilökohtaisia vastauksia reaaliajassa, mikä lisää asiakastyytyväisyyttä ja rakentaa positiivista brändikuvaa.

Kuitenkin tämä on vasta tekoälyn mahdollisuuksien alku. Pian tekoälytyökalut ovat vielä kehittyneempiä, mahdollistaen kuluttajakäyttäytymisen monimutkaisen analyysin ja ennusteet heidän tulevista päätöksistään. Lisäksi ne pystyvät automaattisesti reagoimaan markkinadynamiikkaan, säätämään tuoteoffers tai virtaviivaistamaan logistiikkaprosesseja tunteiden analyysin perusteella. Yksi asia on varma: paikallisesti ja kansainvälisesti toimivat verkkokaupat, jotka eivät investoi näihin teknologioihin, saattavat jäädä jälkeen.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.