Klantenfeedbackbeheer met AI. Kan kunstmatige intelligentie zorgen voor de reputatie van uw online winkel? | AI in e-commerce #4

Hoe begrijpt AI de feedback van e-commerce klanten?

Beoordelingen zijn emoties en stemmingen die door klanten over uw winkel worden geuit. Klanten beschrijven hun indrukken in tekst door volledige zinnen of enkele woorden te schrijven. Ze bevatten ook emoticons, gifs en zelfs korte audio- of video-opnames. Kopers worden daarentegen voornamelijk geleid door emoties en eerste indrukken.

Er is een reden waarom Google de populairste beoordelingssite is. Zero-click zoekopdrachten, die in 2022 goed waren voor 57% van de zoekopdrachten vanaf mobiele apparaten en 53% vanaf computers, betekenen dat meer dan de helft van de gebruikers Google-beoordelingen rechtstreeks uit de zoekresultaten leest en op basis daarvan beslissingen neemt.

Hoe verbeteren we dus de eerste indruk die onze winkel maakt? Het antwoord is door samen te werken met kunstmatige intelligentie. AI kan helpen bij het beheren van klantfeedback met behulp van sentimentanalyse. Maar hoe kan AI de feedback van e-commerce klanten begrijpen?

Sentimentanalyse is het proces van het bepalen welke sentimenten zijn geuit in een klantcommentaar:

• tevredenheid – “Geweldige service, alles geweldig :-)”
• verrassing – “Het pakket maakte mijn dag, een volledig biologisch pakket dat naar lavendel ruikt!”
• vertrouwen – “Ik bestel voor de volgende keer en ik ben altijd tevreden, snelle levering, en zelfs toen er een retour was, alles zonder probleem.”
• teleurstelling – “Het zou blauw moeten zijn, en het is een pistachekleur, ik heb het teruggestuurd.”
• irritatie – “Twee weken wachten op verzending. Ik had het sneller uit de winkel kunnen halen.”
• woede – “Dit is een soort van spot, defect product, geen factuur, niet aan te raden aan iemand!”

Kunstmatige intelligentie kan snel talloze uitingen analyseren via Natural Language Processing (NLP) en Machine Learning (ML). NLP helpt de linguïstische structuur van uitingen te begrijpen door het identificeren van:

• Gebruikte sleutelwoorden en zinnen – goed, geweldig, hopeloos;
• De toon van de uitspraak – positief, negatief, neutraal; en zelfs
• De context van de mening – over welk product het gaat, wanneer het is afgegeven, waar het is gepost.

Met NLP kunnen machines tekst “begrijpen” op een menselijk niveau. Machine learning (ML) wordt op zijn beurt gebruikt om deze uitspraken automatisch te classificeren op basis van vooraf bepaalde categorieën van emotie of stemming (positief, negatief, neutraal). In de praktijk wordt het ML-model getraind op een grote dataset waar verschillende meningen al door mensen zijn beoordeeld. Na een trainingsperiode kan het model onafhankelijk de sentimenten van nieuwe meningen met hoge nauwkeurigheid evalueren. Maar wat kan er gedaan worden met de aldus verkregen resultaten?

Hoe sentimentanalyse te gebruiken voor het beheer van e-commerce feedback?

Handmatig alle klantbeoordelingen analyseren zou een enorme hoeveelheid tijd en werk vereisen. Met behulp van NLP en ML kunt u moeiteloos alle gegevens van uw winkel analyseren en deze kennis gebruiken voor effectief feedbackbeheer. De eerste stap is daarom een goed uitgevoerde sentimentanalyse.

Zodra de resultaten van de sentimentanalyse zijn verkregen, zodat de kunstmatige intelligentie “begrijpt” wat elke mening uitdrukt, is de volgende stap om ze te segmenteren, dat wil zeggen ze te organiseren op basis van hun zakelijke relevantie, bijvoorbeeld:

• per categorie van het product waarop ze betrekking hebben – om te zien welke producten het waard zijn om in uw winkel aan te bieden en welke categorieën moeten worden uitgebreid,
• tijd van publicatie van de mening
• specifieke problemen – zoals vertragingen in de levering of productkwaliteit.

Dit stelt u in staat om specifieke zorggebieden te targeten. Als u bijvoorbeeld een toename van negatieve feedback over uw leveringen opmerkt, kunt u snel het probleem identificeren en passende tegenmaatregelen nemen, zoals het veranderen van leveranciers of het invoeren van extra kwaliteitscontroles.

De volgende stap is om gericht en geïndividualiseerd te reageren. Positieve feedback kan helpen bij het opbouwen van klantloyaliteit door middel van bedankbriefjes of speciale aanbiedingen. Negatieve feedback daarentegen is een kans om te verbeteren en te laten zien dat u als bedrijf naar uw klanten luistert. U kunt proactief reageren door oplossingen voor moeilijkheden aan te bieden, wat klanten kan aanzetten om de beoordeling te wijzigen en zo het imago van de winkel te verbeteren. Bovendien kunt u de verzamelde gegevens gebruiken om uw klantenserviceteam te trainen, functies op uw website te verbeteren of nieuwe producten in te voeren volgens de verwachtingen van de klant. Om goed te reageren op klantfeedback kunt u ook de hulp van kunstmatige intelligentie inschakelen.

Voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie om te reageren op klantfeedback

Kunstmatige intelligentie-gebaseerde tools maken het mogelijk om onmiddellijke en gepersonaliseerde reacties op klantfeedback te genereren. Ze helpen klantproblemen snel op te lossen, waardoor de klanttevredenheid verbetert. AI kan ook klantbeoordelingen monitoren op negatieve inhoud en indien nodig passende maatregelen nemen, zoals het verwijderen van nepbeoordelingen of het informeren van relevante personen over kwetsende beoordelingen.

Het gebruik van kunstmatige intelligentie-gebaseerde tools voor online reputatiemanagement is in de eerste plaats:

• verhoogde efficiëntie – AI kan het monitoren van beoordelingen automatiseren, negatieve feedback identificeren en reacties genereren.
• verbeterde nauwkeurigheid – AI kan klantfeedback nauwkeuriger analyseren dan mensen. Dit kan helpen om trends en patronen te identificeren die u anders misschien zou missen.
• gepersonaliseerde reacties – AI kan gepersonaliseerde reacties genereren op klantfeedback. Dit kan u helpen relaties met uw klanten op te bouwen en de klanttevredenheid te verbeteren.
• betere transparantie – AI kan u helpen uw online reputatie in de loop van de tijd te volgen. Dit kan u helpen gebieden te identificeren waar u moet verbeteren en dienovereenkomstig wijzigingen aan te brengen.

3 AI-tools voor het beheer van klantfeedback

De drie meest interessante tools die u helpen bij het zorgen voor de online reputatie van uw winkel zijn:

• RepBot (https://repbot.ai/) – een geautomatiseerde tool voor online reputatiemanagement die AI gebruikt om klantbeoordelingen op meer dan 100 websites te monitoren en te analyseren, aangepaste reacties te genereren, deze op Google en Facebook te publiceren en negatieve beoordelingen te detecteren. Het integreert ook met Shopify, WooCommerce en andere e-commerceplatforms.

RepBot.ai kan klantfeedback verzamelen uit verschillende bronnen, zoals sociale media, beoordelingssites en klantenservicetickets. Het kan ook negatieve beoordelingen identificeren en markeren zodat ze de aandacht van het bedrijf niet ontsnappen, en kan zelfs gepersonaliseerde reacties genereren op negatieve beoordelingen.

Het heeft een extra functie, u kunt automatische berichten en herinneringen instellen om klanten aan te moedigen feedback te geven, evenals de beste beoordelingen op de website van de winkel weergeven met aangepaste widgets.

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

De RepBot-website biedt ook twee gratis tools die een fractie van zijn mogelijkheden tonen – een beoordelingsreactiegenerator (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) en een tool voor het detecteren van ongefundeerde negatieve e-commerce beoordelingen op Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) is een tool die gepersonaliseerde reacties genereert op klantbeoordelingen op verschillende platforms. Het kan in meerdere talen reageren en werken met elk type beoordeling omdat het individueel op maat gemaakte reacties op elke beoordeling schrijft, zonder sjablonen. Met Mara kunnen bedrijven snel en efficiënt negatieve beoordelingen identificeren en erop reageren, wat kan helpen hun online reputatie te verbeteren.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – een uitgebreide AI-gebaseerde klantfeedback- en e-commerce reputatiemanagementplatform. Het helpt bedrijven om klantbeoordelingen te monitoren, analyseren en erop te reageren via alle kanalen, waaronder Facebook, Twitter, Instagram en YouTube, evenals beoordelingssites.

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

BrandBastion stelt u in staat om snel te reageren op klantfeedback en te voorkomen dat negatieve situaties escaleren. Het biedt ook functies voor het detecteren en verwijderen van nepbeoordelingen, evenals voor het genereren van reacties en positieve inhoud, zoals klantgetuigenissen. BrandBastion gebruikt sentimentanalyse om klantfeedback te begrijpen en passende maatregelen te nemen. We vinden de rapportagefunctie bijzonder handig omdat deze u in staat stelt om campagne-resultaten te volgen en de voortgang in de loop van de tijd te monitoren.

Samenvatting

Kunstmatige intelligentie, met zijn geavanceerde mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking en machine learning, biedt oplossingen om meningen effectief te analyseren en te segmenteren. Dankzij AI krijgen bedrijven niet alleen nauwkeurig inzicht in de emoties en behoeften van hun klanten, maar kunnen ze ook gepersonaliseerde reacties in real-time genereren, wat resulteert in een verhoogde klanttevredenheid en het opbouwen van een positief merkimago.

Echter, dit is pas het begin van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie. Binnenkort zullen AI-tools nog geavanceerder zijn, waardoor complexe analyses van consumentengedrag en voorspellingen van hun toekomstige beslissingen mogelijk worden. Bovendien zullen ze automatisch kunnen reageren op marktdynamiek, productaanbiedingen aanpassen of logistieke processen stroomlijnen op basis van sentimentanalyse. Eén ding is zeker: e-commercebedrijven die lokaal en internationaal opereren en niet in deze technologieën investeren, kunnen achterblijven.

Als u onze inhoud leuk vindt, sluit u dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.