Doświadczenie klienta jest coraz częściej jednym z najgorętszych tematów w e-commerce i nie bez powodu. Współcześni kupujący cenią sobie jakość doświadczeń, jakie czerpią z interakcji z firmami za pośrednictwem punktów styku. Stymuluje ich decyzje zakupowe i chęć polecania marek znajomym i rodzinie. W rezultacie klienci szybko dzielą się swoimi doświadczeniami na platformach internetowych, nieumyślnie tworząc kopalnię wiedzy dzięki swoim opiniom. Ankieta HubSpot wykazała, że firmy, które priorytetowo traktują obsługę klienta 60%, są bardziej dochodowe niż te, które tego nie robią. Dlatego przyszłościowe marki muszą być proaktywne w tworzeniu pozytywnych doświadczeń, podejmując się zarządzania opiniami.
CZYM JEST ZARZĄDZANIE SPRZĘŻENIAMI ZWROTNYMI CRM?
CRM zarządzanie opiniami to proces gromadzenia, analizowania i przetwarzania opinii klientów w celu poprawy ich obsługi i napędzania rozwoju firmy. Jest to istotna część zarządzania relacjami z klientami (CRM), która pomaga firmom zrozumieć i odpowiedzieć na potrzeby, preferencje i obawy swoich klientów. Ankiety konsumenckie, media społecznościowe, recenzje online i interakcje z obsługą klienta to tylko kilka źródeł cennych informacji zwrotnych dla marek e-commerce. Po zebraniu informacje zwrotne są analizowane w celu zidentyfikowania wzorców i trendów oraz uzyskania wglądu w obszary, w których firma może się ulepszyć.
Badanie magazynu Forbes wykazało, że 90% klientów jest pod wpływem recenzji online przy podejmowaniu decyzji o zakupie. Ta statystyka doskonale ilustruje, jak ważne jest dziś monitorowanie opinii klientów. Ta praktyka pomaga markom szybko rozwiązywać problemy, które wpływają na wrażenia klientów i sposób, w jaki potencjalni klienci postrzegają Twoją markę. W ten sposób firmy mogą szybko generować większe przychody, jednocześnie zmniejszając utratę klientów. Ponadto nadanie priorytetu zarządzaniu opiniami klientów pomaga firmom stworzyć pozytywny wizerunek marki, który z pewnością przyciągnie więcej klientów i partnerów. Dlatego firmy handlu elektronicznego powinny inwestować w CRM i inne oprogramowanie, aby opanować praktykę zbierania opinii klientów i analizowania odpowiedzi w celu generowania spostrzeżeń.
W JAKI SPOSÓB SI MOŻE ZOPTYMALIZOWAĆ ZARZĄDZANIE INFORMACJAMI ZWROTNYMI CRM?
Żyjemy w epoce sztucznej inteligencji i każda firma eksperymentuje z zastosowaniem tej technologii we wszystkich obszarach swojej działalności, w tym w zarządzaniu opiniami klientów. W rzeczywistości raport firmy Gartner pokazuje, że do 2025 r. sztuczna inteligencja będzie głównym priorytetem inwestycyjnym dla ponad 80% firm wdrażających programy zarządzania opiniami klientów. Statystyki pokazują już, że ci, którzy wdrażają sztuczną inteligencję do zarządzania informacjami zwrotnymi, uzyskują znaczące wyniki. Według firmy Forrester firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania opinii klientów, mogą rozwiązywać problemy 3,5 razy szybciej niż te, które tego nie robią.
Ale jak dokładnie AI pomaga? Oto cztery sposoby, dzięki którym sztuczna inteligencja przyspiesza i usprawnia proces zarządzania sprzężeniem zwrotnym CRM.
AUTOMATYCZNA KATEGORYZACJA I TAGOWANIE INFORMACJI ZWROTNYCH
Zautomatyzowana kategoryzacja i tagowanie opinii to kluczowa funkcja systemów zarządzania opiniami opartych na sztucznej inteligencji, która pomaga klasyfikować opinie klientów na podstawie określonych tematów lub motywów. Zarządzanie opiniami oparte na sztucznej inteligencji może wykorzystywać algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) do automatycznego kategoryzowania opinii klientów na podstawie używanego języka i określonych tematów. Na przykład, jeśli opinie klientów wspominają o problemach z jakością obsługi klienta, sztuczna inteligencja może automatycznie oznaczyć to jako „Jakość obsługi klienta”.
Ten proces może być szczególnie pomocny dla organizacji, które otrzymują duże ilości informacji zwrotnych za pośrednictwem wielu kanałów, takich jak media społecznościowe, poczta e-mail i zgłoszenia do obsługi klienta. Wykorzystując sztuczną inteligencję do automatyzacji procesu kategoryzacji i tagowania, możesz szybko i dokładnie identyfikować trendy i wzorce w informacjach zwrotnych oraz wykorzystywać te informacje do rozwiązywania problemów z relacjami z klientami.
STAWIAJ NA PRIORYTET WYSOKIEJ WPŁYWU INFORMACJI ZWROTNYCH
Firmy, które otrzymują dużą liczbę opinii, potrzebują systemu, który pomaga uszeregować odpowiedzi na podstawie ich ważności. Na przykład konkretna skarga, która pojawia się wielokrotnie w opiniach klientów, ma oczywiście najwyższy priorytet. Podobnie sensowne jest traktowanie opinii najbardziej lojalnych i najbardziej wydatnych klientów jako pilnej sprawy. W związku z tym sztuczna inteligencja pomaga w ustalaniu priorytetów informacji zwrotnych o dużym wpływie, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do analizowania i oceniania opinii klientów na podstawie ich potencjalnego wpływu na wrażenia i satysfakcję klientów.
Sztuczna inteligencja może identyfikować wspólne motywy i trendy w opiniach klientów za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP). Informacje te można wykorzystać do nadania priorytetu opinii na podstawie częstotliwości ich występowania i liczby klientów, których to dotyczy. Ponadto sztuczna inteligencja może również wykorzystywać historyczne dane klientów, takie jak historia zakupów i interakcje z obsługą klienta, do ustalania priorytetów informacji zwrotnych na podstawie wartości klienta dla firmy. Na przykład informacje zwrotne od klientów o wysokiej wartości mogą mieć wyższy priorytet niż informacje zwrotne od klientów o niższej wartości. Pozwala to na oparte na danych podejście do zarządzania informacją zwrotną, zwiększając dokładność generowanych spostrzeżeń i poprawiając uzyskiwane wyniki.
ANALIZA INFORMACJI ZWROTNYCH W CZASIE RZECZYWISTYM
Dla współczesnych klientów szybkość ma ogromne znaczenie. Według HubSpot, 90% oczekuje od klientów natychmiastowej reakcji, gdy skontaktują się z firmą obsługującą klienta. Na szczęście sztuczna inteligencja może pomóc Ci analizować opinie klientów w czasie rzeczywistym, dzięki czemu możesz szybko identyfikować krytyczne problemy i reagować na nie, niezależnie od ilości otrzymanych opinii. Następnie wszystkie zidentyfikowane problemy można szybko przekazać odpowiednim zespołom w celu szybkiego rozwiązania. Daje to klientom pozytywne wrażenie, że ich opinie mają znaczenie, pomagając im pielęgnować poczucie lojalności wobec marki.
GENEROWANIE PREDYKCYJNYCH INSPEKCJI
Jedną z cech przyszłościowych marek jest umiejętność identyfikowania i szybkiego rozwiązywania potencjalnych problemów. Sztuczna inteligencja może pomóc markom, generując prognozy na podstawie opinii klientów. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych zwrotnych od klientów AI zapewniać przewidywalny wgląd w przyszłe zachowania i preferencje klientów, umożliwiając proaktywne rozwiązywanie problemów i poprawę obsługi klienta. Na przykład sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce i trendy wskazujące na odejście klientów, takie jak zwiększona liczba reklamacji. Informacje te można wykorzystać do przewidywania, którzy klienci są najbardziej narażeni na odejście, a następnie przedstawiania spersonalizowanych zaleceń dotyczących sposobów rozwiązania ich problemów i poprawy ich obsługi.
Ponadto sztuczna inteligencja może wykorzystywać spostrzeżenia predykcyjne do identyfikowania obszarów wymagających ulepszeń w Twoich produktach i usługach. Analizując dane zwrotne od klientów, sztuczna inteligencja może zidentyfikować typowe problemy lub punkty bólu, które negatywnie wpływają na doświadczenie klienta, a następnie sformułować zalecenia dotyczące rozwiązania tych problemów. Na przykład, jeśli duża liczba klientów przekaże negatywną opinię na temat określonej funkcji produktu, sztuczna inteligencja może zidentyfikować ją jako obszar do ulepszenia i wydać zalecenia, jak wprowadzić zmiany, które poprawią doświadczenie klienta.
Wreszcie, zarządzanie opiniami klientów ma kluczowe znaczenie dla rozwoju firmy i zadowolenia klientów. Dlatego tak ważne jest, aby każda marka, która chce stale poprawiać jakość obsługi klienta, inwestowała w sztuczną inteligencję CRMnarzędzia. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji na cztery wyżej wymienione sposoby, marki osiągną znaczny wzrost pozyskiwania i utrzymywania klientów, lojalności wobec marki i reputacji, a co najważniejsze, będą generować przychody.
