カスタマー エクスペリエンスは、e コマースで最もホットなトピックの 1 つになりつつありますが、それには十分な理由があります。現代の買い物客は、タッチポイントを通じて企業とやり取りすることで得られる体験の質を高く評価しています。これは、購入の決定と、友人や家族にブランドを紹介する意欲を刺激します。その結果、顧客はオンライン プラットフォームで自分の経験をすぐに共有し、フィードバックを通じてインサイトの宝庫をうっかり作成してしまいます。 HubSpot の調査によると、カスタマー エクスペリエンス 60% を優先する企業は、優先しない企業よりも収益性が高いことがわかりました。そのため、先進的なブランドは、フィードバック管理のタスクを引き受けて、ポジティブな体験を積極的に生み出す必要があります。
CRM フィードバック管理とは?
CRM フィードバック管理は、顧客エクスペリエンスを向上させ、ビジネスの成長を促進するために、顧客からのフィードバックを収集、分析、処理するプロセスです。これは、企業が顧客のニーズ、好み、懸念事項を理解し、対処するのに役立つ顧客関係管理 (CRM) の重要な部分です。顧客調査、ソーシャル メディア、オンライン レビュー、顧客サービスでのやり取りは、e コマース ブランドにとって貴重なフィードバックのほんの一部です。収集されたフィードバックは分析されて、パターンと傾向が特定され、ビジネスを改善できる領域についての洞察が得られます。
Forbes の調査によると、顧客の 90% が購入の決定においてオンライン レビューの影響を受けていることがわかりました。この統計は、今日の顧客からのフィードバックを監視することがいかに重要であるかを完全に示しています。このプラクティスは、ブランドがカスタマー エクスペリエンスや見込み客がブランドを認識する方法に影響を与える問題を迅速に解決するのに役立ちます。これにより、企業は顧客離れを減らしながら、より多くの収益を迅速に生み出すことができます。さらに、顧客フィードバック管理を優先することで、企業はより多くの顧客とパートナーシップを確実に引き付けるポジティブなブランド イメージを作成することができます。したがって、電子商取引企業は、CRM やその他のソフトウェアに投資して、顧客からのフィードバックを収集し、応答を分析して洞察を生み出す方法を習得する必要があります。
AI は CRM フィードバック管理をどのように最適化できますか?
私たちは AI の時代に生きており、すべての企業が、顧客からのフィードバック管理を含む、ビジネスのあらゆる分野に AI を適用する実験を行っています。実際、Gartner のレポートによると、2025 年までに、顧客フィードバック管理プログラムを実装している 80% 以上の企業にとって、AI が投資の最優先事項になるでしょう。統計によると、フィードバックを管理するために AI を実装した人は、大きな成果を得ています。 Forrester によると、AI を使用して顧客のフィードバックを分析する企業は、そうでない企業よりも 3.5 倍の速さで問題を解決できます。
しかし、AI は具体的にどのように役立つのでしょうか? AI が CRM フィードバック管理のプロセスをより迅速かつ効率的にする 4 つの方法を次に示します。
自動化されたフィードバックの分類とタグ付け
自動化されたフィードバックの分類とタグ付けは、AI を利用したフィードバック管理システムの重要な機能であり、特定のトピックやテーマに基づいて顧客のフィードバックを分類するのに役立ちます。 AI を活用したフィードバック管理では、自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用して、使用されている言語と言及された特定のトピックに基づいて、顧客のフィードバックを自動的に分類できます。たとえば、顧客からのフィードバックが顧客サービスの品質の問題に言及している場合、AI は自動的に「顧客サービスの品質」としてタグ付けできます。
このプロセスは、ソーシャル メディア、電子メール、カスタマー サポート チケットなど、複数のチャネルを通じて大量のフィードバックを受け取る組織にとって特に役立ちます。 AI を使用して分類とタグ付けのプロセスを自動化することで、フィードバックの傾向とパターンを迅速かつ正確に特定し、その情報を使用して顧客関係の問題を解決できます。
影響力の大きいフィードバックを優先する
大量のフィードバックを受け取る企業は、重要度に基づいて回答をランク付けするのに役立つシステムを必要としています。たとえば、顧客からのフィードバックで繰り返し出てくる特定の苦情は、当然、最も優先度が高くなります。同様に、最も忠実で最もお金のかかる顧客からのフィードバックを緊急の問題として扱うことは理にかなっています.したがって、AI は、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客のエクスペリエンスと満足度に対する潜在的な影響に基づいて顧客のフィードバックを分析およびスコアリングすることにより、影響の大きいフィードバックを優先するのに役立ちます。
AI は、自然言語処理 (NLP) を使用して、顧客からのフィードバックの一般的なテーマと傾向を特定できます。この情報は、フィードバックの発生頻度と影響を受ける顧客の数に基づいて、フィードバックに優先順位を付けるために使用できます。さらに、AI は、購入履歴や顧客サービスのやり取りなどの顧客の履歴データを使用して、会社に対する顧客の価値に基づいてフィードバックに優先順位を付けることもできます。たとえば、価値の高い顧客からのフィードバックには、価値の低い顧客からのフィードバックよりも高い優先度が与えられる場合があります。これにより、フィードバック管理に対するデータ駆動型のアプローチが可能になり、生成される洞察の精度が向上し、得られる結果が改善されます。
フィードバックのリアルタイム分析
現代の顧客にとって、スピードは最も重要です。 HubSpot によると、90% は顧客がカスタマー サポート会社に連絡した場合、すぐに応答することを期待しています。幸いなことに、AI は顧客からのフィードバックをリアルタイムで分析するのに役立つため、受け取ったフィードバックの量に関係なく、重大な問題を迅速に特定して対応することができます。その後、特定されたすべての問題を適切なチームにすばやく転送して、迅速に解決できます。これにより、フィードバックが重要であるという肯定的な印象を顧客に与え、ブランドへの忠誠心を育むのに役立ちます。
予測的洞察の生成
先見の明のあるブランドの特徴の 1 つは、潜在的な問題を特定して迅速に解決する能力です。 AI は、顧客からのフィードバックから予測的な洞察を生成することで、ブランドを支援できます。機械学習アルゴリズムを使用して顧客フィードバック データを分析する AI 将来の顧客の行動や好みに関する予測的な洞察を提供し、問題に積極的に対処して顧客体験を改善できるようにします。たとえば、AI は、苦情の増加など、顧客離れを示すパターンと傾向を特定できます。この情報を使用して、解約のリスクが最も高い顧客を予測し、懸念に対処してエクスペリエンスを向上させる方法についてパーソナライズされた推奨事項を作成できます。
さらに、AI は予測的な洞察を使用して、製品やサービスの改善領域を特定できます。顧客からのフィードバック データを分析することで、AI は顧客体験に悪影響を与える一般的な問題や問題点を特定し、それらの問題に対処する方法を提案できます。たとえば、多数の顧客が特定の製品機能について否定的なフィードバックを提供した場合、AI はそれを改善すべき領域として識別し、カスタマー エクスペリエンスを向上させる変更を行う方法について推奨することができます。
最後に、顧客からのフィードバックの管理は、ビジネスの成長と顧客満足にとって非常に重要です。そのため、カスタマー エクスペリエンスを継続的に改善しようとするブランドは、AI を活用したサービスに投資することが最も重要です。 CRMツール。上記の 4 つの方法で AI の力を利用することにより、ブランドは、顧客の獲得と維持、ブランド ロイヤルティと評判の大幅な向上を実現し、最も重要なこととして、収益を生み出すことができます。
