Kundfeedbackhantering med AI. Kan artificiell intelligens ta hand om ditt onlinebutiks rykte? | AI inom e-handel #4

Hur förstår AI e-handelskundernas feedback?

Recensioner är känslor och stämningar som uttrycks av kunder om din butik. Kunder beskriver sina intryck i text genom att skriva hela meningar eller enstaka ord. De inkluderar också emotikoner, gifs och till och med korta ljud- eller videoinspelningar. Köpare, å sin sida, styrs främst av känslor och första intryck.

Det finns en anledning till att Google är den mest populära recensionssidan. Sökningar utan klick, som 2022 stod för 57% av sökningarna från mobila enheter och 53% från datorer, innebär att mer än hälften av användarna läser Google-recensioner direkt från sökresultaten och fattar beslut baserat på det.

Så hur förbättrar vi det första intrycket vår butik ger? Svaret är att arbeta med artificiell intelligens. AI kan hjälpa till att hantera kundfeedback med hjälp av sentimentanalys. Men hur kan AI förstå e-handelskundernas feedback?

Sentimentanalys är processen att avgöra vilken känsla som har uttryckts i en kundkommentar:

• nöjdhet – “Fantastisk service, allt är fantastiskt :-)”
• överraskning – “Paketet gjorde min dag, ett helt ekologiskt paket som doftar lavendel!”
• självförtroende – “Jag beställer till nästa gång och jag är alltid nöjd, snabb leverans, och även när det var en retur gick allt utan problem.”
• besvikelse – “Det skulle vara blått, och det är en pistaschfärg, jag skickade tillbaka det.”
• irritation – “Två veckor väntande på leverans. Jag skulle ha hämtat det från butiken snabbare.”
• ilska – “Det här är någon slags hån, defekt produkt, ingen faktura, rekommenderar inte till någon!”

Artificiell intelligens kan snabbt analysera många yttranden genom Natural Language Processing (NLP) och Maskininlärning (ML). NLP hjälper till att förstå den språkliga strukturen av yttranden genom att identifiera:

• Nyckelord och fraser som används – bra, fantastiskt, hopplöst;
• Tonläget i uttalandet – positivt, negativt, neutralt; och till och med
• Kontexten av åsikten – vilken produkt det handlar om, när den publicerades, var den är postad.

Med NLP kan maskiner “förstå” text på en mänsklig nivå. Maskininlärning (ML), å sin sida, används för att automatiskt klassificera dessa uttalanden baserat på förutbestämda kategorier av känsla eller stämning (positiv, negativ, neutral). I praktiken tränas ML-modellen på en stor datamängd där olika åsikter redan har förbedömts av människor. Efter en träningsperiod kan modellen självständigt utvärdera sentimentet av nya åsikter med hög noggrannhet. Men vad kan göras med de resultat som erhållits på detta sätt?

Hur använder man sentimentanalys för hantering av e-handelsfeedback?

Att manuellt analysera alla kundrecensioner skulle kräva en enorm mängd tid och arbete. Genom att använda NLP och ML kan du utan ansträngning analysera all data som kommer från din butik och använda denna kunskap för effektiv feedbackhantering. Det första steget är därför en väl genomförd sentimentanalys.

När resultaten av sentimentanalysen har erhållits, så att den artificiella intelligensen “förstår” vad varje åsikt uttrycker, är nästa steg att segmentera dem, det vill säga organisera dem enligt deras affärsrelevans, till exempel:

• efter kategori av produkten de gäller – för att se vilka produkter som är värda att erbjuda i din butik och vilka kategorier som bör utvidgas,
• tid för publicering av åsikten
• specifika problem – såsom förseningar i leverans eller produktkvalitet.

Detta gör att du kan rikta in dig på specifika områden av oro. Till exempel, om du märker en ökning av negativ feedback om dina leveranser, kan du snabbt identifiera problemet och genomföra lämpliga motåtgärder, såsom att byta leverantörer eller införa ytterligare kvalitetskontroller.

Nästa steg är att svara på ett riktat och individualiserat sätt. Positiv feedback kan hjälpa till att bygga kundlojalitet genom tackmeddelanden eller specialerbjudanden. Negativ feedback, å sin sida, är en möjlighet att förbättra och visa att du som företag lyssnar på dina kunder. Du kan proaktivt svara genom att erbjuda lösningar på svårigheter, vilket kan få kunder att ändra sin recension och därmed förbättra butikens image. Dessutom kan du använda den insamlade datan för att träna ditt kundserviceteam, förbättra funktioner på din webbplats eller introducera nya produkter enligt kundernas förväntningar. För att korrekt svara på kundfeedback kan du också ta hjälp av artificiell intelligens.

Fördelar med att använda artificiell intelligens för att svara på kundfeedback

Verktyg baserade på artificiell intelligens gör det möjligt att generera omedelbara och personliga svar på kundfeedback. De hjälper till att snabbt lösa kundproblem, vilket förbättrar kundnöjdheten. AI kan också övervaka kundrecensioner för negativt innehåll och vidta lämpliga åtgärder om det behövs, såsom att ta bort falska recensioner eller informera relevanta personer om sårande recensioner.

Användningen av verktyg baserade på artificiell intelligens för hantering av online-reputation är först och främst:

• ökat effektivitet – AI kan automatisera övervakningen av recensioner, identifiera negativ feedback och generera svar.
• förbättrad noggrannhet – AI kan analysera kundfeedback mer noggrant än människor. Detta kan hjälpa till att identifiera trender och mönster som du annars skulle kunna missa.
• personliga svar – AI kan generera personliga svar på kundfeedback. Detta kan hjälpa dig att bygga relationer med dina kunder och förbättra kundnöjdheten.
• bättre transparens – AI kan hjälpa dig att spåra din online-reputation över tid. Detta kan hjälpa dig att identifiera områden där du behöver förbättra och göra förändringar därefter.

3 AI-verktyg för hantering av kundfeedback

De tre mest intressanta verktygen som hjälper dig att ta hand om din butiks online-reputation är:

• RepBot (https://repbot.ai/) – ett automatiserat verktyg för hantering av online-reputation som använder AI för att övervaka och analysera kundrecensioner på mer än 100 webbplatser, generera anpassade svar, publicera dem på Google och Facebook, och upptäcka negativa recensioner. Det integreras också med Shopify, WooCommerce och andra e-handelsplattformar.

RepBot.ai kan samla in kundfeedback från olika källor, såsom sociala medier, recensionssidor och kundservicetickets. Det kan också identifiera negativa recensioner och flagga dem så att de inte undgår företagets uppmärksamhet, och kan till och med generera personliga svar på negativa recensioner.

Det har en extra funktion, du kan ställa in automatiska meddelanden och påminnelser för att uppmuntra kunder att ge feedback, samt visa de bästa recensionerna på butikens webbplats med anpassade widgets.



Källa: RepBot (https://repbot.ai/)

RepBot-webbplatsen erbjuder också två gratisverktyg som visar en bråkdel av dess kapabiliteter – en recensionssvarsgenerator (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) och ett verktyg för att upptäcka ogrundade negativa e-handelsrecensioner på Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) är ett verktyg som genererar personliga svar på kundrecensioner på olika plattformar. Det kan svara på flera språk och fungera med alla typer av recensioner eftersom det skriver individuellt anpassade svar på varje recension, utan mallar. Med Mara kan företag snabbt och effektivt identifiera och svara på negativa recensioner, vilket kan hjälpa till att förbättra deras online-reputation.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – en omfattande AI-baserad plattform för hantering av kundfeedback och e-handelsreputation. Den hjälper företag att övervaka, analysera och svara på kundrecensioner över alla kanaler, inklusive Facebook, Twitter, Instagram och YouTube, samt recensionssidor.


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

BrandBastion gör det möjligt för dig att snabbt svara på kundfeedback och förhindra negativa situationer från att eskalera. Det erbjuder också funktioner för att upptäcka och ta bort falska recensioner, samt för att generera svar och positivt innehåll, såsom kundutlåtanden. BrandBastion använder sentimentanalys för att förstå kundfeedback och vidta lämpliga åtgärder. Vi finner rapporteringsfunktionen särskilt praktisk eftersom den låter dig spåra kampanjresultat och övervaka framsteg över tid.

Sammanfattning

Artificiell intelligens, med sina avancerade kapabiliteter inom naturlig språkbehandling och maskininlärning, erbjuder lösningar för att effektivt analysera och segmentera åsikter. Tack vare AI får företag inte bara precisa insikter i sina kunders känslor och behov utan kan också generera personliga svar i realtid, vilket resulterar i ökad kundnöjdhet och en positiv varumärkesimage.

Men detta är bara början på möjligheterna med artificiell intelligens. Snart kommer AI-verktyg att vara ännu mer avancerade, vilket möjliggör komplex analys av konsumentbeteende och förutsägelser om deras framtida beslut. Dessutom kommer de att kunna automatiskt svara på marknadsdynamik, justera produktutbud eller effektivisera logistikprocesser baserat på sentimentanalys. En sak är säker: e-handelsföretag som verkar lokalt och internationellt som inte investerar i dessa teknologier kan bli kvarlämnade.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.