Gestão de feedback de clientes com IA. A inteligência artificial pode cuidar da reputação da sua loja online? | IA no e-commerce #4

Como a IA entende o feedback dos clientes de e-commerce?

As avaliações são emoções e humores expressos pelos clientes sobre sua loja. Os clientes descrevem suas impressões em texto, escrevendo frases completas ou palavras únicas. Eles também incluem emoticons, gifs e até gravações de áudio ou vídeo curtas. Os compradores, por outro lado, são guiados principalmente por emoções e primeiras impressões.

Há uma razão pela qual o Google é o site de avaliações mais popular. As buscas sem clique, que em 2022 representaram 57% das buscas em dispositivos móveis e 53% em computadores, significam que mais da metade dos usuários lê as avaliações do Google diretamente dos resultados de busca e toma decisões com base nisso.

Então, como podemos melhorar a primeira impressão que nossa loja causa? A resposta é trabalhando com inteligência artificial. A IA pode ajudar a gerenciar o feedback dos clientes usando análise de sentimentos. Mas como a IA pode entender o feedback dos clientes de e-commerce?

A análise de sentimentos é o processo de determinar qual sentimento foi expresso em um comentário de cliente:

• satisfação – “Ótimo serviço, tudo incrível :-)”
• surpresa – “O pacote fez meu dia, um pacote totalmente orgânico com cheiro de lavanda!”
• confiança – “Estou pedindo para a próxima vez e sempre fico satisfeito, entrega rápida, e mesmo quando houve uma devolução, tudo sem problemas.”
• decepção – “Era para ser azul, e é uma cor pistache, eu devolvi.”
• irritação – “Duas semanas esperando pela entrega. Eu teria trazido da loja mais rápido.”
• raiva – “Isso é algum tipo de zombaria, produto defeituoso, sem nota fiscal, não recomendo a ninguém!”

A inteligência artificial pode analisar rapidamente inúmeras declarações por meio do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina (AM). O PLN ajuda a entender a estrutura linguística das declarações, identificando:

• Palavras-chave e frases usadas – bom, ótimo, sem esperança;
• O tom da declaração – positivo, negativo, neutro; e até
• O contexto da opinião – sobre qual produto se trata, quando foi emitida, onde está postada.

Com o PLN, as máquinas podem “entender” o texto em um nível semelhante ao humano. O aprendizado de máquina (AM), por sua vez, é usado para classificar automaticamente essas declarações com base em categorias predeterminadas de emoção ou humor (positivo, negativo, neutro). Na prática, o modelo de AM é treinado em um grande conjunto de dados onde diferentes opiniões já foram pré-classificadas por humanos. Após um período de treinamento, o modelo pode avaliar independentemente o sentimento de novas opiniões com alta precisão. Mas o que pode ser feito com os resultados obtidos?

Como usar a análise de sentimentos para gerenciar feedback de e-commerce?

Analisar manualmente todas as avaliações dos clientes exigiria uma enorme quantidade de tempo e trabalho. Usando PLN e AM, você pode analisar sem esforço todos os dados provenientes de sua loja e usar esse conhecimento para uma gestão eficaz do feedback. O primeiro passo, portanto, é uma análise de sentimentos bem executada.

Uma vez obtidos os resultados da análise de sentimentos, para que a inteligência artificial “entenda” o que cada opinião expressa, o próximo passo é segmentá-las, ou seja, organizá-las de acordo com sua relevância comercial, por exemplo:

• por categoria do produto a que se aplicam – para ver quais produtos valem a pena oferecer em sua loja e quais categorias expandir,
• tempo de publicação da opinião
• problemas específicos – como atrasos na entrega ou qualidade do produto.

Isso permite que você direcione áreas específicas de preocupação. Por exemplo, se você notar um aumento no feedback negativo sobre suas entregas, pode identificar rapidamente o problema e implementar contramedidas apropriadas, como mudar fornecedores ou introduzir etapas adicionais de controle de qualidade.

O próximo passo é responder de maneira direcionada e individualizada. O feedback positivo pode ajudar a construir a lealdade do cliente por meio de notas de agradecimento ou ofertas especiais. O feedback negativo, por outro lado, é uma oportunidade de melhorar e demonstrar que, como empresa, você está ouvindo seus clientes. Você pode responder proativamente oferecendo soluções para dificuldades, o que pode fazer com que os clientes mudem a avaliação, melhorando assim a imagem da loja. Além disso, você pode utilizar os dados coletados para treinar sua equipe de atendimento ao cliente, melhorar recursos em seu site ou introduzir novos produtos de acordo com as expectativas dos clientes. Para responder adequadamente ao feedback dos clientes, você também pode contar com a ajuda da inteligência artificial.

Benefícios de usar inteligência artificial para responder ao feedback dos clientes

Ferramentas baseadas em inteligência artificial possibilitam gerar respostas imediatas e personalizadas ao feedback dos clientes. Elas ajudam a resolver problemas dos clientes rapidamente, melhorando assim a satisfação do cliente. A IA também pode monitorar avaliações de clientes em busca de conteúdo negativo e tomar as medidas apropriadas, se necessário, como remover avaliações falsas ou informar pessoas relevantes sobre avaliações prejudiciais.

O uso de ferramentas baseadas em inteligência artificial para gerenciamento de reputação online é, antes de tudo:

• eficiência aumentada – A IA pode automatizar o monitoramento de avaliações, identificando feedback negativo e gerando respostas.
• precisão melhorada – A IA pode analisar o feedback dos clientes com mais precisão do que os humanos. Isso pode ajudar a identificar tendências e padrões que você poderia perder.
• respostas personalizadas – A IA pode gerar respostas personalizadas ao feedback dos clientes. Isso pode ajudar você a construir relacionamentos com seus clientes e melhorar a satisfação do cliente.
• melhor transparência – A IA pode ajudar você a acompanhar sua reputação online ao longo do tempo. Isso pode ajudar a identificar áreas onde você precisa melhorar e fazer mudanças de acordo.

3 ferramentas de IA para gerenciamento de feedback dos clientes

As três ferramentas mais interessantes que ajudarão você a cuidar da reputação online de sua loja são:

• RepBot (https://repbot.ai/) – uma ferramenta automatizada de gerenciamento de reputação online que usa IA para monitorar e analisar avaliações de clientes em mais de 100 sites, gerar respostas personalizadas, publicá-las no Google e Facebook, e detectar avaliações negativas. Ela também se integra com Shopify, WooCommerce e outras plataformas de e-commerce.

RepBot.ai pode coletar feedback dos clientes de várias fontes, como redes sociais, sites de avaliações e tickets de atendimento ao cliente. Ela também pode identificar avaliações negativas e sinalizá-las para que não escapem da atenção da empresa, e pode até gerar respostas personalizadas para avaliações negativas.

Ela tem um recurso extra, você pode configurar mensagens automáticas e lembretes para incentivar os clientes a darem feedback, além de exibir as melhores avaliações no site da loja com widgets personalizados.

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

O site do RepBot também oferece duas ferramentas gratuitas que mostram uma fração de suas capacidades – um gerador de respostas a avaliações (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) e uma ferramenta para detectar avaliações negativas não fundamentadas de e-commerce no Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) é uma ferramenta que gera respostas personalizadas para avaliações de clientes em várias plataformas. Ela pode responder em vários idiomas e trabalhar com qualquer tipo de avaliação, pois escreve respostas individualmente adaptadas a cada avaliação, sem templates. Com a Mara, as empresas identificam e respondem rapidamente a avaliações negativas, o que pode ajudar a melhorar sua reputação online.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – uma plataforma abrangente de gerenciamento de feedback de clientes e reputação de e-commerce baseada em IA. Ela ajuda as empresas a monitorar, analisar e responder a avaliações de clientes em todos os canais, incluindo Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, além de sites de avaliações.

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

BrandBastion permite que você responda rapidamente ao feedback dos clientes e evite que situações negativas se agravem. Ela também oferece recursos para detectar e remover avaliações falsas, bem como para gerar respostas e conteúdo positivo, como depoimentos de clientes. BrandBastion usa análise de sentimentos para entender o feedback dos clientes e tomar as medidas apropriadas. Consideramos o recurso de relatórios particularmente útil, pois permite que você acompanhe os resultados da campanha e monitore o progresso ao longo do tempo.

Resumo

A inteligência artificial, com suas avançadas capacidades de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, oferece soluções para analisar e segmentar opiniões de forma eficaz. Graças à IA, as empresas não apenas obtêm uma visão precisa das emoções e necessidades de seus clientes, mas também podem gerar respostas personalizadas em tempo real, resultando em maior satisfação do cliente e construção de uma imagem de marca positiva.

No entanto, isso é apenas o começo das possibilidades da inteligência artificial. Em breve, as ferramentas de IA serão ainda mais avançadas, permitindo análises complexas do comportamento do consumidor e previsões de suas futuras decisões. Além disso, elas poderão responder automaticamente às dinâmicas do mercado, ajustando ofertas de produtos ou otimizando processos logísticos com base na análise de sentimentos. Uma coisa é certa: empresas de e-commerce que operam localmente e internacionalmente que não investirem nessas tecnologias podem ficar para trás.

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