Kundenfeedback-Management mit KI. Kann künstliche Intelligenz sich um den Ruf Ihres Online-Shops kümmern? | KI im E-Commerce #4

Wie versteht KI das Kundenfeedback im E-Commerce?

Bewertungen sind Emotionen und Stimmungen, die von Kunden über Ihren Shop ausgedrückt werden. Kunden beschreiben ihre Eindrücke in Textform, indem sie vollständige Sätze oder einzelne Wörter schreiben. Sie fügen auch Emoticons, Gifs und sogar kurze Audio- oder Videoaufnahmen hinzu. Käufer hingegen werden hauptsächlich von Emotionen und ersten Eindrücken geleitet.

Es gibt einen Grund, warum Google die beliebteste Bewertungsseite ist. Null-Klick-Suchen, die 2022 57 % der Suchen von mobilen Geräten und 53 % von Computern ausmachten, bedeuten, dass mehr als die Hälfte der Nutzer Google-Bewertungen direkt aus den Suchergebnissen liest und Entscheidungen auf dieser Grundlage trifft.

Wie verbessern wir also den ersten Eindruck, den unser Shop hinterlässt? Die Antwort liegt in der Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz. KI kann helfen, Kundenfeedback mithilfe von Sentiment-Analyse zu verwalten. Aber wie kann KI das Kundenfeedback im E-Commerce verstehen?

Sentiment-Analyse ist der Prozess, um zu bestimmen, welches Sentiment in einem Kundenkommentar ausgedrückt wurde:

• Zufriedenheit – “Toller Service, alles super :-)”
• Überraschung – “Das Paket hat meinen Tag gerettet, ein ganz organisches Paket, das nach Lavendel riecht!”
• Vertrauen – “Ich bestelle für das nächste Mal und bin immer zufrieden, schnelle Lieferung, und selbst als es eine Rücksendung gab, alles ohne Probleme.”
• Enttäuschung – “Es sollte blau sein, und es ist pistazienfarben, ich habe es zurückgeschickt.”
• Ärger – “Zwei Wochen auf die Lieferung gewartet. Ich hätte es schneller aus dem Laden geholt.”
• Wut – “Das ist eine Art von Verspottung, defektes Produkt, keine Rechnung, nicht zu empfehlen!”

Künstliche Intelligenz kann zahlreiche Äußerungen schnell durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) analysieren. NLP hilft, die sprachliche Struktur von Äußerungen zu verstehen, indem es Folgendes identifiziert:

• Verwendete Schlüsselwörter und Phrasen – gut, großartig, hoffnungslos;
• Den Ton der Aussage – positiv, negativ, neutral; und sogar
• Den Kontext der Meinung – um welches Produkt es geht, wann es geäußert wurde, wo es veröffentlicht ist.

Mit NLP können Maschinen Text auf einem menschenähnlichen Niveau “verstehen”. Maschinelles Lernen (ML) wird wiederum verwendet, um diese Aussagen automatisch basierend auf vordefinierten Kategorien von Emotionen oder Stimmungen (positiv, negativ, neutral) zu klassifizieren. In der Praxis wird das ML-Modell auf einem großen Datensatz trainiert, in dem verschiedene Meinungen bereits von Menschen vorab bewertet wurden. Nach einer Trainingsphase kann das Modell unabhängig die Stimmung neuer Meinungen mit hoher Genauigkeit bewerten. Aber was kann mit den so gewonnenen Ergebnissen gemacht werden?

Wie kann man Sentiment-Analyse für das Feedback-Management im E-Commerce nutzen?

Die manuelle Analyse aller Kundenbewertungen würde eine enorme Menge an Zeit und Arbeit erfordern. Mit NLP und ML können Sie mühelos alle Daten aus Ihrem Shop analysieren und dieses Wissen für ein effektives Feedback-Management nutzen. Der erste Schritt ist daher eine gut durchgeführte Sentiment-Analyse.

Sobald die Ergebnisse der Sentiment-Analyse vorliegen, sodass die künstliche Intelligenz “versteht”, was jede Meinung ausdrückt, besteht der nächste Schritt darin, sie zu segmentieren, d.h. sie nach ihrer geschäftlichen Relevanz zu organisieren, zum Beispiel:

• nach Kategorie des Produkts, auf das sie sich beziehen – um zu sehen, welche Produkte es wert sind, in Ihrem Shop angeboten zu werden und welche Kategorien erweitert werden sollten,
• Zeitpunkt der Meinungsäußerung
• spezifische Probleme – wie z.B. Lieferverzögerungen oder Produktqualität.

Dies ermöglicht es Ihnen, spezifische Problembereiche gezielt anzugehen. Wenn Sie beispielsweise einen Anstieg negativer Rückmeldungen zu Ihren Lieferungen feststellen, können Sie das Problem schnell identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen ergreifen, wie z.B. den Wechsel von Lieferanten oder die Einführung zusätzlicher Qualitätskontrollschritte.

Der nächste Schritt besteht darin, gezielt und individuell zu reagieren. Positive Rückmeldungen können helfen, die Kundenbindung durch Dankesnotizen oder Sonderangebote zu stärken. Negative Rückmeldungen hingegen sind eine Gelegenheit zur Verbesserung und zeigen, dass Sie als Unternehmen auf Ihre Kunden hören. Sie können proaktiv reagieren, indem Sie Lösungen für Schwierigkeiten anbieten, was dazu führen kann, dass Kunden ihre Bewertung ändern und somit das Image des Shops verbessern. Darüber hinaus können Sie die gesammelten Daten nutzen, um Ihr Kundenserviceteam zu schulen, Funktionen auf Ihrer Website zu verbessern oder neue Produkte gemäß den Erwartungen der Kunden einzuführen. Um angemessen auf Kundenfeedback zu reagieren, können Sie auch die Hilfe von künstlicher Intelligenz in Anspruch nehmen.

Vorteile der Nutzung von künstlicher Intelligenz zur Beantwortung von Kundenfeedback

Künstliche Intelligenz-basierte Tools ermöglichen es, sofortige und personalisierte Antworten auf Kundenfeedback zu generieren. Sie helfen, Kundenprobleme schnell zu lösen und verbessern so die Kundenzufriedenheit. KI kann auch Kundenbewertungen auf negative Inhalte überwachen und gegebenenfalls geeignete Maßnahmen ergreifen, wie z.B. das Entfernen gefälschter Bewertungen oder das Informieren relevanter Personen über verletzende Bewertungen.

Die Nutzung von KI-basierten Tools für das Online-Reputationsmanagement ist in erster Linie:

• erhöhte Effizienz – KI kann die Überwachung von Bewertungen automatisieren, negatives Feedback identifizieren und Antworten generieren.
• verbesserte Genauigkeit – KI kann Kundenfeedback genauer analysieren als Menschen. Dies kann helfen, Trends und Muster zu identifizieren, die Sie sonst möglicherweise übersehen würden.
• personalisierte Antworten – KI kann personalisierte Antworten auf Kundenfeedback generieren. Dies kann Ihnen helfen, Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• bessere Transparenz – KI kann Ihnen helfen, Ihre Online-Reputation im Laufe der Zeit zu verfolgen. Dies kann Ihnen helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Sie sich verbessern müssen, und entsprechende Änderungen vorzunehmen.

3 KI-Tools für das Kundenfeedback-Management

Die drei interessantesten Tools, die Ihnen helfen, sich um die Online-Reputation Ihres Shops zu kümmern, sind:

• RepBot (https://repbot.ai/) – ein automatisiertes Online-Reputationsmanagement-Tool, das KI nutzt, um Kundenbewertungen auf mehr als 100 Websites zu überwachen und zu analysieren, maßgeschneiderte Antworten zu generieren, diese auf Google und Facebook zu veröffentlichen und negative Bewertungen zu erkennen. Es integriert sich auch mit Shopify, WooCommerce und anderen E-Commerce-Plattformen.

RepBot.ai kann Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen sammeln, wie z.B. sozialen Medien, Bewertungsseiten und Kundenservicetickets. Es kann auch negative Bewertungen identifizieren und markieren, damit sie nicht der Aufmerksamkeit des Unternehmens entgehen, und kann sogar personalisierte Antworten auf negative Bewertungen generieren.

Es hat eine zusätzliche Funktion, Sie können automatische Nachrichten und Erinnerungen einrichten, um Kunden zur Abgabe von Feedback zu ermutigen, sowie die besten Bewertungen auf der Website des Shops mit maßgeschneiderten Widgets anzeigen.



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

Die RepBot-Website bietet auch zwei kostenlose Tools, die einen Bruchteil ihrer Möglichkeiten zeigen – einen Bewertungsantwort-Generator (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) und ein Tool zur Erkennung unbegründeter negativer E-Commerce-Bewertungen auf Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) ist ein Tool, das personalisierte Antworten auf Kundenbewertungen auf verschiedenen Plattformen generiert. Es kann in mehreren Sprachen antworten und mit jeder Art von Bewertung arbeiten, da es individuell angepasste Antworten auf jede Bewertung ohne Vorlagen schreibt. Mit Mara identifizieren und reagieren Unternehmen schnell und effizient auf negative Bewertungen, was helfen kann, ihre Online-Reputation zu verbessern.


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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – eine umfassende KI-basierte Plattform für Kundenfeedback und E-Commerce-Reputationsmanagement. Sie hilft Unternehmen, Kundenbewertungen über alle Kanäle hinweg zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren, einschließlich Facebook, Twitter, Instagram und YouTube sowie Bewertungsseiten.


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

BrandBastion ermöglicht es Ihnen, schnell auf Kundenfeedback zu reagieren und zu verhindern, dass negative Situationen eskalieren. Es bietet auch Funktionen zur Erkennung und Entfernung gefälschter Bewertungen sowie zur Generierung von Antworten und positivem Inhalt, wie z.B. Kundenbewertungen. BrandBastion nutzt Sentiment-Analyse, um Kundenfeedback zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Besonders praktisch finden wir die Reporting-Funktion, da sie es Ihnen ermöglicht, die Ergebnisse von Kampagnen zu verfolgen und den Fortschritt im Laufe der Zeit zu überwachen.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz, mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen, bietet Lösungen zur effektiven Analyse und Segmentierung von Meinungen. Dank KI gewinnen Unternehmen nicht nur präzise Einblicke in die Emotionen und Bedürfnisse ihrer Kunden, sondern können auch personalisierte Antworten in Echtzeit generieren, was zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und dem Aufbau eines positiven Markenimages führt.

Dies ist jedoch erst der Anfang der Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz. Bald werden KI-Tools noch fortschrittlicher sein und komplexe Analysen des Verbraucherverhaltens sowie Vorhersagen über deren zukünftige Entscheidungen ermöglichen. Darüber hinaus werden sie in der Lage sein, automatisch auf Marktdynamiken zu reagieren, Produktangebote anzupassen oder Logistikprozesse basierend auf der Sentiment-Analyse zu optimieren. Eines ist sicher: E-Commerce-Unternehmen, die lokal und international tätig sind und nicht in diese Technologien investieren, könnten zurückgelassen werden.

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