Gestion des retours clients avec l’IA. L’intelligence artificielle peut-elle s’occuper de la réputation de votre boutique en ligne ? | IA dans le commerce électronique #4

Comment l’IA comprend-elle les retours des clients en e-commerce ?

Les avis sont des émotions et des humeurs exprimées par les clients à propos de votre magasin. Les clients décrivent leurs impressions par écrit en utilisant des phrases complètes ou des mots uniques. Ils incluent également des émoticônes, des gifs et même de courtes enregistrements audio ou vidéo. Les acheteurs, quant à eux, sont principalement guidés par les émotions et les premières impressions.

Il y a une raison pour laquelle Google est le site d’avis le plus populaire. Les recherches sans clic, qui en 2022 représentaient 57 % des recherches sur les appareils mobiles et 53 % sur les ordinateurs, signifient que plus de la moitié des utilisateurs lisent les avis Google directement à partir des résultats de recherche et prennent des décisions basées sur cela.

Alors, comment améliorer la première impression que notre magasin donne ? La réponse est de travailler avec l’intelligence artificielle. L’IA peut aider à gérer les retours des clients en utilisant l’analyse des sentiments. Mais comment l’IA peut-elle comprendre les retours des clients en e-commerce ?

L’analyse des sentiments est le processus qui consiste à déterminer quel sentiment a été exprimé dans un commentaire client :

• satisfaction – “Super service, tout est génial :-)”
• surprise – “Le colis a égayé ma journée, un colis entièrement bio sentant la lavande !”
• confiance – “Je commande pour la prochaine fois et je suis toujours satisfait, livraison rapide, et même quand il y a eu un retour, tout s’est bien passé.”
• déception – “C’était censé être bleu, et c’est une couleur pistache, je l’ai renvoyé.”
• agacement – “Deux semaines d’attente pour l’expédition. J’aurais pu l’acheter en magasin plus vite.”
• colère – “C’est une sorte de moquerie, produit défectueux, pas de facture, je ne recommande à personne !”

L’intelligence artificielle peut rapidement analyser de nombreuses déclarations grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l’apprentissage automatique (ML). Le NLP aide à comprendre la structure linguistique des déclarations en identifiant :

• Mots-clés et phrases utilisées – bon, génial, désespéré ;
• Le ton de la déclaration – positif, négatif, neutre ; et même
• Le contexte de l’opinion – de quel produit il s’agit, quand elle a été émise, où elle est publiée.

Avec le NLP, les machines peuvent “comprendre” le texte à un niveau semblable à celui des humains. L’apprentissage automatique (ML), quant à lui, est utilisé pour classer automatiquement ces déclarations en fonction de catégories prédéterminées d’émotion ou d’humeur (positive, négative, neutre). En pratique, le modèle ML est entraîné sur un grand ensemble de données où différentes opinions sont déjà pré-évaluées par des humains. Après une période d’entraînement, le modèle peut évaluer de manière indépendante le sentiment de nouvelles opinions avec une grande précision. Mais que peut-on faire avec les résultats ainsi obtenus ?

Comment utiliser l’analyse des sentiments pour la gestion des retours en e-commerce ?

Analyser manuellement tous les avis des clients nécessiterait une énorme quantité de temps et de travail. En utilisant le NLP et le ML, vous pouvez analyser sans effort toutes les données provenant de votre magasin et utiliser ces connaissances pour une gestion efficace des retours. La première étape est donc une analyse des sentiments bien exécutée.

Une fois les résultats de l’analyse des sentiments obtenus, afin que l’intelligence artificielle “comprenne” ce que chaque opinion exprime, la prochaine étape consiste à les segmenter, c’est-à-dire à les organiser selon leur pertinence commerciale, par exemple :

• par catégorie de produit à laquelle elles s’appliquent – pour voir quels produits valent la peine d’être proposés dans votre magasin et quelles catégories élargir,
• temps de publication de l’opinion
• problèmes spécifiques – tels que les retards de livraison ou la qualité du produit.

Cela vous permet de cibler des domaines spécifiques de préoccupation. Par exemple, si vous remarquez une augmentation des retours négatifs concernant vos livraisons, vous pouvez rapidement identifier le problème et mettre en œuvre des contre-mesures appropriées, telles que changer de fournisseur ou introduire des étapes de contrôle de qualité supplémentaires.

La prochaine étape consiste à répondre de manière ciblée et individualisée. Les retours positifs peuvent aider à renforcer la fidélité des clients grâce à des notes de remerciement ou des offres spéciales. Les retours négatifs, en revanche, sont une opportunité d’amélioration et de démontrer qu’en tant qu’entreprise, vous écoutez vos clients. Vous pouvez répondre de manière proactive en offrant des solutions aux difficultés, ce qui peut amener les clients à modifier leur avis, améliorant ainsi l’image du magasin. De plus, vous pouvez utiliser les données collectées pour former votre équipe de service client, améliorer les fonctionnalités de votre site web ou introduire de nouveaux produits en fonction des attentes des clients. Pour répondre correctement aux retours des clients, vous pouvez également faire appel à l’intelligence artificielle.

Avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour répondre aux retours des clients

Les outils basés sur l’intelligence artificielle permettent de générer des réponses immédiates et personnalisées aux retours des clients. Ils aident à résoudre rapidement les problèmes des clients, améliorant ainsi la satisfaction client. L’IA peut également surveiller les avis des clients pour détecter un contenu négatif et prendre des mesures appropriées si nécessaire, comme supprimer des avis faux ou informer les personnes concernées des avis nuisibles.

L’utilisation d’outils basés sur l’intelligence artificielle pour la gestion de la réputation en ligne est avant tout :

• efficacité accrue – L’IA peut automatiser la surveillance des avis, identifier les retours négatifs et générer des réponses.
• précision améliorée – L’IA peut analyser les retours des clients plus précisément que les humains. Cela peut aider à identifier des tendances et des modèles que vous pourriez autrement manquer.
• réponses personnalisées – L’IA peut générer des réponses personnalisées aux retours des clients. Cela peut vous aider à établir des relations avec vos clients et à améliorer leur satisfaction.
• meilleure transparence – L’IA peut vous aider à suivre votre réputation en ligne au fil du temps. Cela peut vous aider à identifier les domaines où vous devez vous améliorer et à apporter des changements en conséquence.

3 outils d’IA pour la gestion des retours clients

Les trois outils les plus intéressants qui vous aideront à prendre soin de la réputation en ligne de votre magasin sont :

• RepBot (https://repbot.ai/) – un outil automatisé de gestion de la réputation en ligne qui utilise l’IA pour surveiller et analyser les avis des clients sur plus de 100 sites web, générer des réponses personnalisées, les publier sur Google et Facebook, et détecter les avis négatifs. Il s’intègre également à Shopify, WooCommerce et d’autres plateformes de e-commerce.

RepBot.ai peut collecter les retours des clients à partir de diverses sources, telles que les réseaux sociaux, les sites d’avis et les tickets de service client. Il peut également identifier les avis négatifs et les signaler afin qu’ils ne passent pas inaperçus, et peut même générer des réponses personnalisées aux avis négatifs.

Il a une fonctionnalité supplémentaire, vous pouvez configurer des messages et des rappels automatiques pour encourager les clients à donner leur avis, ainsi que d’afficher les meilleurs avis sur le site web du magasin avec des widgets personnalisés.

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

Le site web de RepBot propose également deux outils gratuits montrant une fraction de ses capacités – un générateur de réponses aux avis (https://repbot.ai/free-tools/ai-review-response) et un outil pour détecter les avis négatifs non fondés sur Google (https://repbot.ai/free-tools/remove-negative-google-reviews)

• MARA (https://www.mara-solutions.com/) est un outil qui génère des réponses personnalisées aux avis des clients sur diverses plateformes. Il peut répondre en plusieurs langues et travailler avec tout type d’avis car il rédige des réponses sur mesure pour chaque avis, sans modèles. Avec Mara, les entreprises identifient et répondent rapidement et efficacement aux avis négatifs, ce qui peut aider à améliorer leur réputation en ligne.

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

• BrandBastion (https://www.brandbastion.com/) – une plateforme complète de gestion des retours clients et de réputation en e-commerce basée sur l’IA. Elle aide les entreprises à surveiller, analyser et répondre aux avis des clients sur tous les canaux, y compris Facebook, Twitter, Instagram et YouTube, ainsi que sur les sites d’avis.

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

BrandBastion vous permet de répondre rapidement aux retours des clients et d’empêcher les situations négatives de s’aggraver. Il propose également des fonctionnalités pour détecter et supprimer les faux avis, ainsi que pour générer des réponses et du contenu positif, comme des témoignages de clients. BrandBastion utilise l’analyse des sentiments pour comprendre les retours des clients et prendre des mesures appropriées. Nous trouvons la fonctionnalité de reporting particulièrement utile car elle vous permet de suivre les résultats des campagnes et de surveiller les progrès au fil du temps.

Résumé

L’intelligence artificielle, avec ses capacités avancées de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique, offre des solutions pour analyser et segmenter efficacement les opinions. Grâce à l’IA, les entreprises obtiennent non seulement des informations précises sur les émotions et les besoins de leurs clients, mais peuvent également générer des réponses personnalisées en temps réel, ce qui entraîne une augmentation de la satisfaction client et la construction d’une image de marque positive.

Cependant, ce n’est que le début des possibilités de l’intelligence artificielle. Bientôt, les outils d’IA seront encore plus avancés, permettant une analyse complexe du comportement des consommateurs et des prévisions de leurs décisions futures. De plus, ils seront capables de répondre automatiquement aux dynamiques du marché, en ajustant les offres de produits ou en rationalisant les processus logistiques en fonction de l’analyse des sentiments. Une chose est certaine : les entreprises de e-commerce opérant localement et à l’international qui n’investissent pas dans ces technologies pourraient être laissées pour compte.

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