Gestión de la retroalimentación del cliente con IA. ¿Puede la inteligencia artificial encargarse de la reputación de tu tienda en línea? | IA en el comercio electrónico #4

¿Cómo entiende la IA los comentarios de los clientes en el comercio electrónico?

Las reseñas son emociones y estados de ánimo expresados por los clientes sobre tu tienda. Los clientes describen sus impresiones en texto escribiendo oraciones completas o palabras sueltas. También incluyen emoticonos, gifs e incluso grabaciones de audio o video cortas. Los compradores, por otro lado, se guían principalmente por emociones y primeras impresiones.

Hay una razón por la que Google es el sitio de reseñas más popular. Las búsquedas sin clic, que en 2022 representaron el 57% de las búsquedas desde dispositivos móviles y el 53% desde computadoras, significan que más de la mitad de los usuarios leen las reseñas de Google directamente desde los resultados de búsqueda y toman decisiones basadas en eso.

Entonces, ¿cómo mejoramos la primera impresión que hace nuestra tienda? La respuesta es trabajando con inteligencia artificial. La IA puede ayudar a gestionar los comentarios de los clientes utilizando análisis de sentimientos. Pero, ¿cómo puede la IA entender los comentarios de los clientes en el comercio electrónico?

El análisis de sentimientos es el proceso de determinar qué sentimiento se ha expresado en un comentario de un cliente:

• satisfacción – “Gran servicio, todo increíble :-)”
• sorpresa – “¡El paquete hizo mi día, un paquete totalmente orgánico que huele a lavanda!”
• confianza – “Estoy pidiendo para la próxima vez y siempre estoy satisfecho, entrega rápida, y incluso cuando hubo una devolución todo sin problema.”
• decepción – “Se suponía que debía ser azul, y es de color pistacho, lo devolví.”
• molestia – “Dos semanas esperando el envío. Lo habría traído de la tienda más rápido.”
• ira – “Esto es una burla, producto defectuoso, sin factura, ¡no lo recomiendo a nadie!”

La inteligencia artificial puede analizar rápidamente numerosas expresiones a través del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y el Aprendizaje Automático (ML). El NLP ayuda a entender la estructura lingüística de las expresiones al identificar:

• Palabras clave y frases utilizadas – bueno, genial, desesperanzador;
• El tono de la declaración – positivo, negativo, neutral; e incluso
• El contexto de la opinión – de qué producto se trata, cuándo se emitió, dónde se publicó.

Con el NLP, las máquinas pueden “entender” el texto a un nivel similar al humano. El aprendizaje automático (ML), a su vez, se utiliza para clasificar automáticamente estas declaraciones en función de categorías predeterminadas de emoción o estado de ánimo (positivo, negativo, neutral). En la práctica, el modelo de ML se entrena en un gran conjunto de datos donde diferentes opiniones ya han sido calificadas por humanos. Después de un período de entrenamiento, el modelo puede evaluar de forma independiente el sentimiento de nuevas opiniones con alta precisión. Pero, ¿qué se puede hacer con los resultados obtenidos?

¿Cómo utilizar el análisis de sentimientos para la gestión de comentarios en el comercio electrónico?

Analizar manualmente todas las reseñas de los clientes requeriría una enorme cantidad de tiempo y trabajo. Usando NLP y ML, puedes analizar sin esfuerzo todos los datos que provienen de tu tienda y utilizar este conocimiento para una gestión efectiva de los comentarios. Por lo tanto, el primer paso es un análisis de sentimientos bien ejecutado.

Una vez que se han obtenido los resultados del análisis de sentimientos, para que la inteligencia artificial “entienda” lo que expresa cada opinión, el siguiente paso es segmentarlas, es decir, organizarlas según su relevancia comercial, por ejemplo:

• por categoría del producto al que se aplican – para ver qué productos vale la pena ofrecer en tu tienda y qué categorías expandir,
• tiempo de publicación de la opinión
• problemas específicos – como retrasos en la entrega o calidad del producto.

Esto te permite dirigir áreas específicas de preocupación. Por ejemplo, si notas un aumento en los comentarios negativos sobre tus entregas, puedes identificar rápidamente el problema e implementar contramedidas adecuadas, como cambiar proveedores o introducir pasos adicionales de control de calidad.

El siguiente paso es responder de manera dirigida e individualizada. Los comentarios positivos pueden ayudar a construir la lealtad del cliente a través de notas de agradecimiento u ofertas especiales. Los comentarios negativos, por otro lado, son una oportunidad para mejorar y demostrar que como empresa estás escuchando a tus clientes. Puedes responder proactivamente ofreciendo soluciones a las dificultades, lo que puede hacer que los clientes cambien la reseña, mejorando así la imagen de la tienda. Además, puedes utilizar los datos recopilados para capacitar a tu equipo de servicio al cliente, mejorar características en tu sitio web o introducir nuevos productos de acuerdo con las expectativas de los clientes. Para responder adecuadamente a los comentarios de los clientes, también puedes contar con la ayuda de la inteligencia artificial.

Beneficios de utilizar inteligencia artificial para responder a los comentarios de los clientes

Las herramientas basadas en inteligencia artificial hacen posible generar respuestas inmediatas y personalizadas a los comentarios de los clientes. Ayudan a resolver rápidamente los problemas de los clientes, mejorando así la satisfacción del cliente. La IA también puede monitorear los comentarios de los clientes en busca de contenido negativo y tomar las medidas adecuadas si es necesario, como eliminar reseñas falsas o informar a las personas relevantes sobre reseñas perjudiciales.

El uso de herramientas basadas en inteligencia artificial para la gestión de la reputación en línea es, ante todo:

• eficiencia aumentada – La IA puede automatizar el monitoreo de reseñas, identificando comentarios negativos y generando respuestas.
• precisión mejorada – La IA puede analizar los comentarios de los clientes con más precisión que los humanos. Esto puede ayudar a identificar tendencias y patrones que de otro modo podrías pasar por alto.
• respuestas personalizadas – La IA puede generar respuestas personalizadas a los comentarios de los clientes. Esto puede ayudarte a construir relaciones con tus clientes y mejorar la satisfacción del cliente.
• mejor transparencia – La IA puede ayudarte a rastrear tu reputación en línea a lo largo del tiempo. Esto puede ayudarte a identificar áreas donde necesitas mejorar y hacer cambios en consecuencia.

3 herramientas de IA para la gestión de comentarios de clientes

Las tres herramientas más interesantes que te ayudarán a cuidar la reputación en línea de tu tienda son:

• RepBot (https://repbot.ai/) – una herramienta automatizada de gestión de reputación en línea que utiliza IA para monitorear y analizar comentarios de clientes en más de 100 sitios web, generar respuestas personalizadas, publicarlas en Google y Facebook, y detectar reseñas negativas. También se integra con Shopify, WooCommerce y otras plataformas de comercio electrónico.

RepBot.ai puede recopilar comentarios de clientes de diversas fuentes, como redes sociales, sitios de reseñas y tickets de servicio al cliente. También puede identificar reseñas negativas y marcarlas para que no escapen a la atención de la empresa, e incluso puede generar respuestas personalizadas a reseñas negativas.

Tiene una función extra, puedes configurar mensajes automáticos y recordatorios para alentar a los clientes a dar su opinión, así como mostrar las mejores reseñas en el sitio web de la tienda con widgets personalizados.



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

El sitio web de RepBot también ofrece dos herramientas gratuitas que muestran una fracción de sus capacidades: un generador de respuestas a reseñas (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) y una herramienta para detectar reseñas negativas no fundamentadas en Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) es una herramienta que genera respuestas personalizadas a los comentarios de los clientes en diversas plataformas. Puede responder en múltiples idiomas y trabajar con cualquier tipo de reseña porque escribe respuestas individualmente adaptadas a cada reseña, sin plantillas. Con Mara, las empresas identifican y responden rápida y eficientemente a reseñas negativas, lo que puede ayudar a mejorar su reputación en línea.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – una plataforma integral de gestión de comentarios de clientes y reputación en comercio electrónico basada en IA. Ayuda a las empresas a monitorear, analizar y responder a los comentarios de los clientes en todos los canales, incluidos Facebook, Twitter, Instagram y YouTube, así como en sitios de reseñas.


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

BrandBastion te permite responder rápidamente a los comentarios de los clientes y prevenir que situaciones negativas escalen. También ofrece funciones para detectar y eliminar reseñas falsas, así como para generar respuestas y contenido positivo, como testimonios de clientes. BrandBastion utiliza análisis de sentimientos para entender los comentarios de los clientes y tomar las medidas adecuadas. Encontramos la función de informes particularmente útil, ya que te permite rastrear los resultados de las campañas y monitorear el progreso a lo largo del tiempo.

Resumen

La inteligencia artificial, con sus avanzadas capacidades de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, ofrece soluciones para analizar y segmentar opiniones de manera efectiva. Gracias a la IA, las empresas no solo obtienen una visión precisa de las emociones y necesidades de sus clientes, sino que también pueden generar respuestas personalizadas en tiempo real, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente y en la construcción de una imagen de marca positiva.

Sin embargo, esto es solo el comienzo de las posibilidades de la inteligencia artificial. Pronto, las herramientas de IA serán aún más avanzadas, permitiendo un análisis complejo del comportamiento del consumidor y predicciones de sus decisiones futuras. Además, podrán responder automáticamente a las dinámicas del mercado, ajustando las ofertas de productos o agilizando los procesos logísticos en función del análisis de sentimientos. Una cosa es cierta: las empresas de comercio electrónico que operan local e internacionalmente y que no invierten en estas tecnologías pueden quedarse atrás.

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