Внедрение AI-системы в маркетплейсы может улучшить качество товара – утверждают эксперты. Быстрая эволюция искусственного интеллекта открыла новые перспективы для бизнеса в сфере клиентского опыта. Интеграция генеративного ИИ позволяет командам быстро и последовательно реагировать на большой объем запросов.
Генеративный ИИ способен создавать персонализированные рекомендации по продуктам, разрабатывать уникальные маркетинговые компании и даже чат-ботов. При этом, согласно данным G2 Crowd и Heinz Marketing, как минимум 71% B2B-покупателей изучают отзывы, пока выбирают товар или услугу. Технологии ИИ помогают определить тональность отзывов (покупатель доволен в целом или раздражен). Затем уже из отрицательных отзывов отдельно выделяются основные темы, над которыми надо работать ритейлеру.
Сначала ИИ аккумулирует отзывы, оценки, комментарии и текстовые обзоры с маркетплейса и обрабатывает их, чтобы удалить лишние символы, привести к общему формату, разделить на отдельные предложения, слова, фразы. Затем с помощью машинного обучения, нейронных сетей или статистических методов анализируется тональность. Извлекаются наиболее часто встречающиеся ключевые фразы и слова, чтобы выделить основные темы обсуждений в отзывах. Наконец, ИИ группирует данные по темам обсуждений и продуктам, на основе этих полученных и обработанных данных сеть создает краткие тексты-выводы.
Таким образом, технология в режиме реального времени позволяет собирать тысячи отзывов на товары и анализировать их с помощью GPT-моделей. Например, для Napoleon IT процесс анализа занимает чуть больше 20 минут. Пропускная способность сервиса — 1 млрд отзывов в секунду. Технология предоставляет определенную статистику из различных типов отзывов. Одновременно сервис занимается сортировкой и выбирает только реальные оценки клиентов.
Анализируя огромные объемы данных, интеллектуальная технология может генерировать новые идеи и стратегии для отдельных клиентов. Использование генеративного ИИ в клиентском опыте может трансформировать целые отрасли и изменить взаимодействие с брендами.
Подобные ИИ-сервисы помогают бизнесу решать целый ряд задач. Например, оценивать клиентскую удовлетворенность и мониторить репутацию, выявлять слабые места и повышать качество продукта, определять тренды и популярные темы в обсуждениях, сокращать время реакции (особенно на негативные отзывы), наконец, оптимизировать SEO и контент за счет выявления ключевых слов. Одно из главных преимуществ таких сервисов — минимизация ошибок, исключение предвзятости в оценке и скорость анализа.
Очевидно, что AI-система отзывов призвана облегчить жизнь пользователям. Теперь вместо чтения и анализа десятков отдельных отзывов от разных покупателей товара можно изучить просто их краткую выжимку, что должно помочь процессу принятия решения о покупке.
