Manajemen umpan balik pelanggan dengan AI. Dapatkah kecerdasan buatan mengelola reputasi toko online Anda? | AI dalam e-commerce #4

Bagaimana AI memahami umpan balik pelanggan e-commerce?

Ulasan adalah emosi dan suasana hati yang diekspresikan oleh pelanggan tentang toko Anda. Pelanggan menggambarkan kesan mereka dalam teks dengan menulis kalimat lengkap atau kata-kata tunggal. Mereka juga menyertakan emotikon, gif, dan bahkan rekaman audio atau video pendek. Pembeli, di sisi lain, terutama dipandu oleh emosi dan kesan pertama.

Ada alasan mengapa Google adalah situs ulasan yang paling populer. Pencarian tanpa klik, yang pada tahun 2022 menyumbang 57% dari pencarian dari perangkat seluler dan 53% dari komputer, berarti lebih dari setengah pengguna membaca ulasan Google langsung dari hasil pencarian dan membuat keputusan berdasarkan itu.

Jadi, bagaimana kita meningkatkan kesan pertama yang dibuat oleh toko kita? Jawabannya adalah dengan bekerja sama dengan kecerdasan buatan. AI dapat membantu mengelola umpan balik pelanggan menggunakan analisis sentimen. Tapi bagaimana AI dapat memahami umpan balik pelanggan e-commerce?

Analisis sentimen adalah proses menentukan sentimen apa yang telah diekspresikan dalam komentar pelanggan:

• kepuasan – “Layanan hebat, semuanya luar biasa :-)”
• kejutan – “Paket ini membuat hariku, paket organik yang beraroma lavender!”
• kepercayaan – “Saya memesan untuk waktu berikutnya dan saya selalu puas, pengiriman cepat, dan bahkan ketika ada pengembalian semuanya tanpa masalah.”
• kekecewaan – “Seharusnya berwarna biru, dan ini berwarna pistachio, saya mengembalikannya.”
• gangguan – “Dua minggu menunggu pengiriman. Saya seharusnya membawanya dari toko lebih cepat.”
• kemarahan – “Ini semacam ejekan, produk cacat, tidak ada faktur, tidak merekomendasikan kepada siapa pun!”

Kecerdasan buatan dapat dengan cepat menganalisis banyak ungkapan melalui Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Pembelajaran Mesin (ML). NLP membantu memahami struktur linguistik dari ungkapan dengan mengidentifikasi:

• Kata kunci dan frasa yang digunakan – baik, hebat, putus asa;
• Nada pernyataan – positif, negatif, netral; dan bahkan
• Konteks opini – produk apa yang dimaksud, kapan itu diterbitkan, di mana itu diposting.

Dengan NLP, mesin dapat “memahami” teks pada tingkat yang mirip manusia. Pembelajaran mesin (ML), pada gilirannya, digunakan untuk secara otomatis mengklasifikasikan pernyataan ini berdasarkan kategori emosi atau suasana hati yang telah ditentukan sebelumnya (positif, negatif, netral). Dalam praktiknya, model ML dilatih pada dataset besar di mana berbagai opini sudah dinilai sebelumnya oleh manusia. Setelah periode pelatihan, model dapat secara mandiri mengevaluasi sentimen dari opini baru dengan akurasi tinggi. Tapi apa yang bisa dilakukan dengan hasil yang diperoleh?

Bagaimana menggunakan analisis sentimen untuk manajemen umpan balik e-commerce?

Menganalisis semua ulasan pelanggan secara manual akan memerlukan banyak waktu dan kerja. Dengan menggunakan NLP dan ML, Anda dapat menganalisis semua data yang berasal dari toko Anda tanpa usaha dan menggunakan pengetahuan ini untuk manajemen umpan balik yang efektif. Langkah pertama, oleh karena itu, adalah analisis sentimen yang dilakukan dengan baik.

Setelah hasil analisis sentimen diperoleh, sehingga kecerdasan buatan “memahami” apa yang diekspresikan oleh setiap opini, langkah selanjutnya adalah mengelompokkan mereka, yaitu mengorganisirnya sesuai dengan relevansi bisnis mereka, misalnya:

• berdasarkan kategori produk yang berlaku – untuk melihat produk mana yang layak ditawarkan di toko Anda dan kategori mana yang perlu diperluas,
• waktu publikasi opini
• masalah spesifik – seperti keterlambatan pengiriman atau kualitas produk.

Ini memungkinkan Anda untuk menargetkan area perhatian tertentu. Misalnya, jika Anda melihat peningkatan umpan balik negatif tentang pengiriman Anda, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah dan menerapkan langkah-langkah perbaikan yang sesuai, seperti mengganti pemasok atau memperkenalkan langkah-langkah kontrol kualitas tambahan.

Langkah selanjutnya adalah merespons dengan cara yang terarah dan terindividualisasi. Umpan balik positif dapat membantu dalam membangun loyalitas pelanggan melalui catatan terima kasih atau penawaran khusus. Umpan balik negatif, di sisi lain, adalah kesempatan untuk memperbaiki dan menunjukkan bahwa sebagai perusahaan Anda mendengarkan pelanggan Anda. Anda dapat merespons secara proaktif dengan menawarkan solusi untuk kesulitan, yang dapat menyebabkan pelanggan mengubah ulasan sehingga meningkatkan citra toko. Selain itu, Anda dapat memanfaatkan data yang dikumpulkan untuk melatih tim layanan pelanggan Anda, meningkatkan fitur di situs web Anda, atau memperkenalkan produk baru sesuai dengan harapan pelanggan. Untuk merespons umpan balik pelanggan dengan tepat, Anda juga dapat meminta bantuan kecerdasan buatan.

Manfaat menggunakan kecerdasan buatan untuk merespons umpan balik pelanggan

Alat berbasis kecerdasan buatan memungkinkan untuk menghasilkan respons yang segera dan dipersonalisasi terhadap umpan balik pelanggan. Mereka membantu menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan. AI juga dapat memantau ulasan pelanggan untuk konten negatif dan mengambil tindakan yang sesuai jika diperlukan, seperti menghapus ulasan palsu atau memberi tahu orang-orang yang relevan tentang ulasan yang menyakitkan.

Penggunaan alat berbasis kecerdasan buatan untuk manajemen reputasi online adalah yang terpenting:

• efisiensi yang meningkat – AI dapat mengotomatiskan pemantauan ulasan, mengidentifikasi umpan balik negatif dan menghasilkan respons.
• akurasi yang lebih baik – AI dapat menganalisis umpan balik pelanggan dengan lebih akurat daripada manusia. Ini dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin Anda lewatkan.
• respons yang dipersonalisasi – AI dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi terhadap umpan balik pelanggan. Ini dapat membantu Anda membangun hubungan dengan pelanggan Anda dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• transparansi yang lebih baik – AI dapat membantu Anda melacak reputasi online Anda dari waktu ke waktu. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi area di mana Anda perlu memperbaiki dan melakukan perubahan yang sesuai.

3 alat AI untuk manajemen umpan balik pelanggan

Tiga alat yang paling menarik yang akan membantu Anda mengurus reputasi online toko Anda adalah:

• RepBot (https://repbot.ai/) – alat manajemen reputasi online otomatis yang menggunakan AI untuk memantau dan menganalisis ulasan pelanggan di lebih dari 100 situs web, menghasilkan respons yang disesuaikan, menerbitkannya ke Google dan Facebook, serta mendeteksi ulasan negatif. Ini juga terintegrasi dengan Shopify, WooCommerce, dan platform e-commerce lainnya.

RepBot.ai dapat mengumpulkan umpan balik pelanggan dari berbagai sumber, seperti media sosial, situs ulasan, dan tiket layanan pelanggan. Ini juga dapat mengidentifikasi ulasan negatif dan menandainya agar tidak luput dari perhatian perusahaan, dan bahkan dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi untuk ulasan negatif.

Ini memiliki fitur tambahan, Anda dapat mengatur pesan otomatis dan pengingat untuk mendorong pelanggan memberikan umpan balik, serta menampilkan ulasan terbaik di situs web toko dengan widget yang disesuaikan.

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

Situs web RepBot juga menawarkan dua alat gratis yang menunjukkan sebagian dari kemampuannya – generator respons ulasan (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) dan alat untuk mendeteksi ulasan negatif e-commerce yang tidak berdasar di Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) adalah alat yang menghasilkan respons yang dipersonalisasi untuk ulasan pelanggan di berbagai platform. Ini dapat merespons dalam berbagai bahasa dan bekerja dengan jenis ulasan apa pun karena menulis respons yang disesuaikan untuk setiap ulasan, tanpa template. Dengan Mara, perusahaan dengan cepat dan efisien mengidentifikasi dan merespons ulasan negatif, yang dapat membantu meningkatkan reputasi online mereka.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – platform manajemen umpan balik pelanggan dan reputasi e-commerce berbasis AI yang komprehensif. Ini membantu perusahaan memantau, menganalisis, dan merespons ulasan pelanggan di semua saluran, termasuk Facebook, Twitter, Instagram, dan YouTube, serta situs ulasan.

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

BrandBastion memungkinkan Anda untuk dengan cepat merespons umpan balik pelanggan dan mencegah situasi negatif berkembang. Ini juga menawarkan fitur untuk mendeteksi dan menghapus ulasan palsu, serta untuk menghasilkan respons dan konten positif, seperti testimoni pelanggan. BrandBastion menggunakan analisis sentimen untuk memahami umpan balik pelanggan dan mengambil tindakan yang sesuai. Kami menemukan fitur pelaporan sangat berguna karena memungkinkan Anda melacak hasil kampanye dan memantau kemajuan dari waktu ke waktu.

Ringkasan

Kecerdasan buatan, dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin yang canggih, menawarkan solusi untuk menganalisis dan mengelompokkan opini secara efektif. Berkat AI, perusahaan tidak hanya mendapatkan wawasan yang tepat tentang emosi dan kebutuhan pelanggan mereka tetapi juga dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi secara real-time, yang mengakibatkan peningkatan kepuasan pelanggan dan membangun citra merek yang positif.

Namun, ini baru permulaan dari kemungkinan kecerdasan buatan. Segera, alat AI akan menjadi lebih canggih, memungkinkan analisis kompleks perilaku konsumen dan prediksi keputusan mereka di masa depan. Selain itu, mereka akan dapat secara otomatis merespons dinamika pasar, menyesuaikan penawaran produk atau menyederhanakan proses logistik berdasarkan analisis sentimen. Satu hal yang pasti: bisnis e-commerce yang beroperasi secara lokal dan internasional yang tidak berinvestasi dalam teknologi ini mungkin akan tertinggal.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.