Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizy emocji klientów wyrażanych w komentarzach i recenzjach, na przykład w mediach społecznościowych. Dzięki temu można lepiej zrozumieć ich potrzeby i preferencje. Taka wiedza pozwala na też lepszą personalizację ofert, optymalizację strategii marketingowych i możliwość zwiększenia ogólnej satysfakcji klientów z zakupów.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI, od ang. Artificial Intelligence) to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. AI można podzielić na sztuczną inteligencję wąską, ogólną i superinteligencję, która na razie pozostaje w sferze wyobrażeń.
W ostatnich latach nastąpił ogromny postęp w korzystaniu z możliwości sztucznej inteligencji wąskiej, która specjalizuje się w jednej dziedzinie lub zadaniu. Jest to najczęściej spotykany typ AI, który znajdziemy w aplikacjach takich jak asystenci głosowi, systemy rekomendacji produktów, czy właśnie analizy sentymentu. Jest bardzo efektywna w wykonywaniu swoich zadań, ale ma ograniczone zdolności poza swoim wyspecjalizowanym zakresem.
AI wykorzystuje różnorodne techniki i technologie, wśród których można wyróżnić uczenie maszynowe, głębokie uczenie oraz przetwarzanie języka naturalnego, wykorzystywane w chatbotach, analizie sentymentu, tłumaczeniach automatycznych i asystentach głosowych.
Jak AI wspiera branżę e-commerce?
Sztuczna inteligencja potrafi analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, w tym historii przeglądania, zakupów, preferencji i interakcji w mediach społecznościowych. Do czego można wykorzystać te informacje i sztuczną inteligencję?
- Obsługa klienta – chatboty są w stanie obsługiwać standardowe zapytania klientów, takie jak status zamówienia, szczegóły produktów czy pomoc w procesie zakupowym – wszystko to 24 godziny na dobę. Dzięki naturalnemu przetwarzaniu języka (NLP), te inteligentne systemy mogą prowadzić zaawansowane konwersacje, co może nie poprawia doświadczenia klienta, ale z pewnością redukuje obciążenie zespołów obsługi.
- Zarządzanie zapasami i prognozowanie – systemy AI potrafią analizować historię sprzedaży, trendy rynkowe, zmiany popytu, aby przewidzieć przyszłe potrzeby w zakresie zapasów. Dzięki temu sprzedawcy mogą minimalizować koszty związane z nadmiernym magazynowaniem, a także zapobiegać brakom w zapasach.
- Optymalizacja cen – algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane rynkowe w czasie rzeczywistym, dostosowując ceny do zmieniających się warunków rynkowych, zachowań konkurencji, popytu i innych czynników. Takie strategie pomagają zwiększać marże oraz obroty.
- Oddzyskiwanie porzuconych koszyków – przez zastosowanie odpowiednich algorytmów, e-sklepy mogą uruchamiać automatyczne kampanie, które przypominają klientom o niezakończonych zakupach. Personalizowane wiadomości e-mail czy powiadomienia w aplikacji skutecznie zachęcają do powrotu na stronę i dokończenia transakcji.
- Analiza sentymentu – pozwala na identyfikację i klasyfikację opinii wyrażonych w tekstach. Oznacza to możliwość automatycznego przeszukiwania, analizowania i interpretowania danych tekstowych pochodzących z różnych źródeł, takich jak recenzje produktów, komentarze w mediach społecznościowych, e-maile od klientów oraz inne formy komunikacji.
Właśnie ten ostatni aspekt wywołuje największe emocje. Wydawałoby się, że sztuczna inteligencja jest pozbawiona uczuć, więc trudno oczekiwać od niej analizy w tym zakresie. A jednak. Przyjrzyjmy się dokładnie, jak to jest możliwe.
Jak przeprowadzić analizę sentymentu?
Aby lepiej zrozumieć, jak działa analiza sentymentu, prześledzimy proces analizy recenzji produktów w sklepie internetowym.
Pierwszym etapem jest zgromadzenie recenzji produktów napisanych przez klientów. Te teksty są zbierane z systemu zarządzania treścią sklepu lub poprzez API, które pozwala na automatyczne pobieranie recenzji. Przed właściwą analizą tekst musi być odpowiednio przygotowany. Obejmuje to usuwanie znaków specjalnych, białych znaków, normalizację tekstu (np. konwersję wszystkich liter na małe), usunięcie słów nieistotnych oraz podział tekstu na mniejsze części. Na tym etapie wydobywane są cechy, które będą używane do analizy sentymentu. Może to obejmować na przykład częstość występowania określonych słów i zwrotów, np. tragedia, super, nie podoba mi się, fajne, itp. To pozwala ocenić tekst pod kątem emocji: jako pozytywny, negatywny lub neutralny.
Ostatecznie, wyniki analizy sentymentu mogą być przedstawione w formie łatwo zrozumiałych wizualizacji (np. wykresów, grafów), które pokazują ogólny rozkład sentymentów w recenzjach. Dzięki temu można szybko zorientować się w ogólnym postrzeganiu produktu przez klientów. Wtedy sklep internetowy może podejmować konkretne działania, takie jak poprawa opisów produktów, odpowiedzi na negatywne recenzje, czy wprowadzenie zmian w produktach, aby lepiej odpowiadały oczekiwaniom klientów.
Obszary analizy sentymentu
Analizę sentymentu można wykorzystać w różnych kontekstach, by uzyskać cenne informacje z danych tekstowych. Czego możemy się dzięki niej dowiedzieć i do czego wykorzystać tę wiedzę?
- Analiza sentymentu pozwala zrozumieć, co klienci myślą o naszych produktach, usługach czy marce i jak wyrażają swoje opinie, np. w mediach społecznościowych. Dzięki temu można szybko reagować na negatywne komentarze i wzmacniać pozytywne wypowiedzi.
- Analizując sentyment w komunikacji klientów (maile, rozmowy na chacie), firmy mogą lepiej zrozumieć ich potrzeby, a także szybko reagować na ewentualne problemy.
- Poprzez analizowanie recenzji i opinii, firmy mogą identyfikować konkretne cechy produktów, które wymagają poprawy lub które są szczególnie doceniane przez klientów.
- Długoterminowa analiza sentymentu pozwala na wykrywanie zmian w postrzeganiu przez klientów produktów, usług lub marki. Takie informacje mogą być fundamentem do tworzenia przyszłościowych strategii.
- Firmy mogą używać analizy sentymentu do klasyfikacji różnych grup konsumentów według ich reakcji emocjonalnych, co pomaga prowadzić bardziej spersonalizowaną komunikację marketingową.
- Firmy mogą analizować, które tematy wzbudzają pozytywne emocje wśród odbiorców, co pomaga w tworzeniu bardziej angażujących i skutecznych treści marketingowych.
- Poprzez analizę reakcji klientów na zmiany cen, firmy mogą dostosowywać strategie cenowe tak, aby maksymalizować satysfakcję klienta, ale też zyski.
Analiza sentymentu dostarcza więc wiedzy, która może być wykorzystana na wiele sposobów, pomagając firmom lepiej zrozumieć swoich klientów. Ponadto firma oszczędza czas i pieniądze, bo nie musi dokonywać ręcznej analizy wszystkich opinii klientów.
Co AI zrobi za Ciebie?
AI może automatycznie odpowiadać na recenzje i zapytania klientów, dostarczając szybkie i spersonalizowane reakcje. Dzięki uczeniu maszynowemu i przetwarzaniu języka naturalnego, systemy AI mogą zrozumieć kontekst pytania lub opinii i wygenerować adekwatną odpowiedź.
Sztuczna inteligencja może też zostać zaprogramowana, aby identyfikować problemy opisane przez klientów i sugerować im rozwiązanie problemu. Na przykład, jeśli klient narzeka na opóźnienie w dostawie, AI może automatycznie sprawdzić status zamówienia i poinformować klienta o przewidywanym czasie dostarczenia przesyłki.
Sztuczna inteligencja może analizować ton i treść recenzji czy komentarzy w mediach społecznościowych, aby wyodrębnić te negatywne, a następnie wysłać alerty, umożliwiając szybką reakcję zespołu. AI można też wykorzystać do wykrywania recenzji, które wydają się nieautentyczne lub które mogą być próbą manipulacji.
Narzędzia do zarządzania opiniami klientów
W opracowaniu Tomasza Turka pt. „Możliwości wykorzystania analizy sentymentu w procesach prosumenckich” znajdują się wskazówki, w kwestii wyboru gotowych narzędzi do analizy sentymentu. Autor wskazuje w pierwszej kolejności na Sentiment Analysis with Python NLTK Text Classification (goo.gl/SqDoxe). W sieci dostępne są również narzędzia przystosowane do analiz tekstu w mediach społecznościowych, np. Sentiment140 (www.sentiment140.com) lub Sanders-Twitter Sentiment Corpus (goo.gl/qdeac5).
Dlaczego warto wykorzystywać zarządzanie opiniami klientów?
Decyzje zakupowe są często podejmowane na podstawie recenzji i opinii innych konsumentów. Udowadniają to dane z raportu E-commerce w Polsce 2023. Aż 45% badanych wskazało na opinie o sklepie, jako czynnik wpływający na wiarygodność sklepu.
Opinie klientów mają więc ogromny wpływ na decyzje zakupowe. Szybka i odpowiednia reakcja na nie, zarówno pozytywne, jak i negatywne, ma duże znaczenie. Odpowiadanie na negatywne opinie w sposób konstruktywny może przekształcić niezadowolonych klientów w lojalnych, a także pokazać potencjalnym klientom, że firma dba o swoich klientów. Tak więc, stosowanie analizy sentymentu, na przykład do zarządzania opiniami, pozwala firmom na utrzymanie pozytywnego wizerunku, a w konsekwencji wzrost sprzedaży.
Płatności online dla sklepów internetowych
Wybierz bezpieczne i niezawodne płatności Autopay i rozwiń swój biznes online
Zacznij pobierać płatności