Gestione del feedback dei clienti con l’IA. L’intelligenza artificiale può prendersi cura della reputazione del tuo negozio online? | IA nell’e-commerce #4

Come fa l’IA a comprendere il feedback dei clienti nell’e-commerce?

Le recensioni sono emozioni e stati d’animo espressi dai clienti riguardo al tuo negozio. I clienti descrivono le loro impressioni in testo scrivendo frasi complete o singole parole. Includono anche emoticon, gif e persino brevi registrazioni audio o video. Gli acquirenti, d’altra parte, sono principalmente guidati dalle emozioni e dalle prime impressioni.

C’è un motivo per cui Google è il sito di recensioni più popolare. Le ricerche senza clic, che nel 2022 rappresentavano il 57% delle ricerche da dispositivi mobili e il 53% da computer, significano che più della metà degli utenti legge le recensioni di Google direttamente dai risultati di ricerca e prende decisioni basate su quelle.

Quindi, come possiamo migliorare la prima impressione che il nostro negozio fa? La risposta è lavorare con l’intelligenza artificiale. L’IA può aiutare a gestire il feedback dei clienti utilizzando l’analisi del sentiment. Ma come può l’IA comprendere il feedback dei clienti nell’e-commerce?

L’analisi del sentiment è il processo di determinazione di quale sentimento è stato espresso in un commento del cliente:

• soddisfazione – “Ottimo servizio, tutto fantastico :-)”
• surpresa – “Il pacco ha reso la mia giornata, un pacco completamente biologico che profuma di lavanda!”
• fiducia – “Sto ordinando per la prossima volta e sono sempre soddisfatto, consegna veloce, e anche quando c’è stata una restituzione tutto senza problemi.”
• delusione – “Doveva essere blu, ed è di colore pistacchio, l’ho rispedito.”
• fastidio – “Due settimane in attesa della spedizione. L’avrei portato dal negozio più velocemente.”
• rabbia – “Questa è una sorta di scherno, prodotto difettoso, nessuna fattura, non lo consiglio a nessuno!”

L’intelligenza artificiale può analizzare rapidamente numerose espressioni attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico (ML). L’NLP aiuta a comprendere la struttura linguistica delle espressioni identificando:

• Parole chiave e frasi utilizzate – buono, fantastico, senza speranza;
• Il tono dell’affermazione – positivo, negativo, neutro; e persino
• Il contesto dell’opinione – di quale prodotto si tratta, quando è stata espressa, dove è pubblicata.

Con l’NLP, le macchine possono “comprendere” il testo a un livello simile a quello umano. L’apprendimento automatico (ML), a sua volta, viene utilizzato per classificare automaticamente queste affermazioni in base a categorie predeterminate di emozione o stato d’animo (positivo, negativo, neutro). In pratica, il modello ML viene addestrato su un ampio set di dati in cui diverse opinioni sono già state valutate da esseri umani. Dopo un periodo di addestramento, il modello può valutare in modo indipendente il sentiment di nuove opinioni con alta precisione. Ma cosa si può fare con i risultati così ottenuti?

Come utilizzare l’analisi del sentiment per la gestione del feedback nell’e-commerce?

Analizzare manualmente tutte le recensioni dei clienti richiederebbe un’enorme quantità di tempo e lavoro. Utilizzando NLP e ML, puoi analizzare senza sforzo tutti i dati provenienti dal tuo negozio e utilizzare questa conoscenza per una gestione efficace del feedback. Il primo passo, quindi, è un’analisi del sentiment ben eseguita.

Una volta ottenuti i risultati dell’analisi del sentiment, affinché l’intelligenza artificiale “comprenda” cosa esprime ciascuna opinione, il passo successivo è segmentarli, cioè organizzarli in base alla loro rilevanza commerciale, ad esempio:

• per categoria di prodotto a cui si applicano – per vedere quali prodotti vale la pena offrire nel tuo negozio e quali categorie espandere,
• tempo di pubblicazione dell’opinione
• problemi specifici – come ritardi nella consegna o qualità del prodotto.

Questo ti consente di mirare a specifiche aree di preoccupazione. Ad esempio, se noti un aumento del feedback negativo riguardo alle tue consegne, puoi identificare rapidamente il problema e implementare contromisure appropriate, come cambiare fornitori o introdurre ulteriori passaggi di controllo qualità.

Il passo successivo è rispondere in modo mirato e individualizzato. Il feedback positivo può aiutare a costruire la fedeltà dei clienti attraverso note di ringraziamento o offerte speciali. Il feedback negativo, d’altra parte, è un’opportunità per migliorare e dimostrare che come azienda stai ascoltando i tuoi clienti. Puoi rispondere proattivamente offrendo soluzioni alle difficoltà, il che può indurre i clienti a cambiare la recensione migliorando così l’immagine del negozio. Inoltre, puoi utilizzare i dati raccolti per formare il tuo team di assistenza clienti, migliorare le funzionalità del tuo sito web o introdurre nuovi prodotti in base alle aspettative dei clienti. Per rispondere correttamente al feedback dei clienti, puoi anche avvalerti dell’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per rispondere al feedback dei clienti

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale rendono possibile generare risposte immediate e personalizzate al feedback dei clienti. Aiutano a risolvere rapidamente i problemi dei clienti, migliorando così la soddisfazione del cliente. L’IA può anche monitorare le recensioni dei clienti per contenuti negativi e intraprendere azioni appropriate se necessario, come rimuovere recensioni false o informare le persone pertinenti riguardo a recensioni dannose.

L’uso di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per la gestione della reputazione online è prima di tutto:

• efficienza aumentata – L’IA può automatizzare il monitoraggio delle recensioni, identificando feedback negativi e generando risposte.
• accuratezza migliorata – L’IA può analizzare il feedback dei clienti in modo più accurato degli esseri umani. Questo può aiutare a identificare tendenze e modelli che altrimenti potresti perdere.
• risposte personalizzate – L’IA può generare risposte personalizzate al feedback dei clienti. Questo può aiutarti a costruire relazioni con i tuoi clienti e migliorare la soddisfazione del cliente.
• migliore trasparenza – L’IA può aiutarti a monitorare la tua reputazione online nel tempo. Questo può aiutarti a identificare aree in cui devi migliorare e apportare modifiche di conseguenza.

3 strumenti di IA per la gestione del feedback dei clienti

I tre strumenti più interessanti che ti aiuteranno a prenderti cura della reputazione online del tuo negozio sono:

• RepBot (https://repbot.ai/) – uno strumento automatizzato di gestione della reputazione online che utilizza l’IA per monitorare e analizzare le recensioni dei clienti su più di 100 siti web, generare risposte personalizzate, pubblicarle su Google e Facebook e rilevare recensioni negative. Si integra anche con Shopify, WooCommerce e altre piattaforme di e-commerce.

RepBot.ai può raccogliere feedback dei clienti da una varietà di fonti, come social media, siti di recensioni e ticket di assistenza clienti. Può anche identificare recensioni negative e segnalarle affinché non sfuggano all’attenzione dell’azienda, e può persino generare risposte personalizzate a recensioni negative.

Ha una funzionalità extra, puoi impostare messaggi automatici e promemoria per incoraggiare i clienti a fornire feedback, oltre a visualizzare le migliori recensioni sul sito web del negozio con widget personalizzati.

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

Il sito web di RepBot offre anche due strumenti gratuiti che mostrano una frazione delle sue capacità – un generatore di risposte alle recensioni (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) e uno strumento per rilevare recensioni negative non supportate nell’e-commerce su Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) è uno strumento che genera risposte personalizzate alle recensioni dei clienti su varie piattaforme. Può rispondere in più lingue e lavorare con qualsiasi tipo di recensione perché scrive risposte su misura per ciascuna recensione, senza modelli. Con Mara, le aziende identificano e rispondono rapidamente e in modo efficiente alle recensioni negative, il che può aiutare a migliorare la loro reputazione online.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – una piattaforma completa di gestione del feedback dei clienti e della reputazione nell’e-commerce basata sull’IA. Aiuta le aziende a monitorare, analizzare e rispondere alle recensioni dei clienti su tutti i canali, inclusi Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, oltre ai siti di recensioni.

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

BrandBastion ti consente di rispondere rapidamente al feedback dei clienti e prevenire che situazioni negative si aggravino. Offre anche funzionalità per rilevare e rimuovere recensioni false, così come per generare risposte e contenuti positivi, come testimonianze di clienti. BrandBastion utilizza l’analisi del sentiment per comprendere il feedback dei clienti e intraprendere azioni appropriate. Troviamo particolarmente utile la funzionalità di reporting poiché ti consente di monitorare i risultati delle campagne e monitorare i progressi nel tempo.

Riepilogo

L’intelligenza artificiale, con le sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico, offre soluzioni per analizzare e segmentare efficacemente le opinioni. Grazie all’IA, le aziende non solo ottengono informazioni precise sulle emozioni e le esigenze dei loro clienti, ma possono anche generare risposte personalizzate in tempo reale, con conseguente aumento della soddisfazione del cliente e costruzione di un’immagine positiva del marchio.

Tuttavia, questo è solo l’inizio delle possibilità dell’intelligenza artificiale. Presto, gli strumenti di IA saranno ancora più avanzati, consentendo analisi complesse del comportamento dei consumatori e previsioni delle loro future decisioni. Inoltre, saranno in grado di rispondere automaticamente alle dinamiche di mercato, adattando le offerte di prodotti o semplificando i processi logistici in base all’analisi del sentiment. Una cosa è certa: le aziende di e-commerce che operano localmente e a livello internazionale e che non investono in queste tecnologie potrebbero rimanere indietro.

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