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在負(fù)面產(chǎn)品評(píng)論實(shí)際發(fā)生之前,如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)其進(jìn)行 “捕捉”

大數(shù)據(jù)
在這篇文章中,我想從理論上說明我們?cè)鯓硬拍茉谶@種潛在的負(fù)面評(píng)論實(shí)際發(fā)生之前“抓住”它,這樣一個(gè)誠實(shí)的賣家就有機(jī)會(huì)在它影響業(yè)務(wù)之前糾正錯(cuò)誤。

 在這個(gè)電子商務(wù)快速發(fā)展的時(shí)代,在線產(chǎn)品評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購物行為有著巨大的影響力。

在線評(píng)論實(shí)質(zhì)上起到產(chǎn)品或業(yè)務(wù)本身的實(shí)際推薦作用,被視為客戶最終購買行為的看門人(參見明鏡研究中心的《在線評(píng)論如何影響銷售》)。

消費(fèi)者在網(wǎng)上購買商品之前的第一件事就是仔細(xì)審查它的評(píng)論,并衡量整體情緒。如果平均情緒是負(fù)面的,他們會(huì)尋找其他選擇。另一方面,如果市場(chǎng)人氣轉(zhuǎn)向正面,他們就更有可能繼續(xù)買進(jìn)股票。因此,評(píng)論在產(chǎn)品本身是否被銷售方面起著重要的作用。

獲得一致的積極評(píng)價(jià)的困難

對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量以及各種相關(guān)因素,如運(yùn)輸速度、包裝、下訂單的難易程度、在線信息的可獲得性等,通常都會(huì)給予評(píng)價(jià)。每天都有數(shù)百萬人在網(wǎng)上購物,我相信,從我?guī)啄昵岸虝旱膫€(gè)人經(jīng)歷來看,從長遠(yuǎn)來看,不可能得到100%的好評(píng)。如果產(chǎn)品和服務(wù)是好的,你將不可避免地有杰出的正面評(píng)價(jià),但它永遠(yuǎn)不會(huì)100%完美。俗話說,你不可能讓每個(gè)人都滿意。

一個(gè)主要是壞的評(píng)論可能會(huì)嚴(yán)重影響產(chǎn)品的銷售。通常情況下,公司的支持部門通過與客戶合作來解決問題,從而快速地對(duì)負(fù)面評(píng)論作出反應(yīng)。然而,這并不能保證客戶會(huì)回來更新負(fù)面評(píng)論,即使是在及時(shí)交貨或退款的情況下。

一些賣家也選擇取消他們的上市,如果負(fù)面評(píng)論攀升過高,但他們失去了銷售歷史的可見性,這也是一個(gè)大的驅(qū)動(dòng)因素,影響銷售。

處理負(fù)面評(píng)論

已經(jīng)就如何處理負(fù)面評(píng)論進(jìn)行了各種研究,在這方面可在網(wǎng)上獲得大量相關(guān)資料。就我個(gè)人而言,當(dāng)你放大到一定規(guī)模后,首先要防止負(fù)面評(píng)論的出現(xiàn),而不是等負(fù)面評(píng)論發(fā)布后再加以糾正,這要重要得多,效率也高得多。

當(dāng)然,人們可以爭辯說,實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的明顯方法是簡單地提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和相關(guān)服務(wù),這將自動(dòng)導(dǎo)致積極的評(píng)價(jià)。然而,一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)上賣家會(huì)同意,遲早,你會(huì)遇到一個(gè)不高興的客戶。

如果我們以某種方式提前知道客戶對(duì)他/她的購買不太滿意,并且在評(píng)論實(shí)際被放到網(wǎng)站上之前就有很高的負(fù)面評(píng)論的可能性,那該怎么辦?這個(gè)信息對(duì)賣家有利嗎?賣方是否可以選擇對(duì)這些信息進(jìn)行處理,以糾正這種情況并避免負(fù)面評(píng)論?

避免負(fù)面評(píng)論對(duì)未來的買家來說可能不公平,但是要記住,不管情況如何,客戶仍然保留著發(fā)布他/她的全部經(jīng)驗(yàn)的可怕權(quán)力。此外,賣家還可以通過展示所采取的補(bǔ)救措施來提高反饋頁面的透明度。

如何利用人工智能和大數(shù)據(jù)“捕捉”潛在的負(fù)面評(píng)論

在這篇文章中,我想從理論上說明我們?cè)鯓硬拍茉谶@種潛在的負(fù)面評(píng)論實(shí)際發(fā)生之前“抓住”它,這樣一個(gè)誠實(shí)的賣家就有機(jī)會(huì)在它影響業(yè)務(wù)之前糾正錯(cuò)誤。

每當(dāng)一次購買出錯(cuò)時(shí),典型的顧客可能會(huì)做出以下幾種反應(yīng):

  1. 再次瀏覽同一產(chǎn)品的網(wǎng)頁,查看評(píng)論,看看是否有人有類似的問題,以及是否有賣家對(duì)同樣的問題作出了有益的回應(yīng)。
  2. 與客戶服務(wù)部門聯(lián)系,提出投訴。
  3. 在同一個(gè)網(wǎng)站或不同的網(wǎng)站上瀏覽其他品牌的類似產(chǎn)品。
  4. 改變他們的購買模式(主要是下降趨勢(shì))。
  5. 繼續(xù)在相同的網(wǎng)站上訂購相同的產(chǎn)品,或者從當(dāng)?shù)氐牧闶凵痰曩徺I
  6. 討論社交媒體中的不良購買行為。

現(xiàn)在,如果該公司使用在云上的大數(shù)據(jù)分布式處理引擎上實(shí)現(xiàn)的人工智能軟件,不斷掃描上述所有數(shù)據(jù)點(diǎn),尋找客戶直接或間接表達(dá)對(duì)特定購買不滿的實(shí)例,該怎么辦?

實(shí)際上,在發(fā)布糟糕的評(píng)論之前,可能只有幾分鐘到幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間。但是,今天超快的光纖互聯(lián)網(wǎng)速度和蓬勃發(fā)展的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該為自動(dòng)化系統(tǒng)提供充足的時(shí)間來明智地利用這一時(shí)間框架啟動(dòng)糾正行動(dòng),從而提高客戶滿意度并保持相當(dāng)好的產(chǎn)品評(píng)論。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是如何工作的

下面是一個(gè)非常高層的圖表,以及關(guān)于這個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)如何工作的步驟:

  1. 來自不同來源的數(shù)據(jù)包含客戶的數(shù)字足跡,這些數(shù)據(jù)定期被提供給大數(shù)據(jù)分布式處理系統(tǒng),比如 ApacheSprark或云中的 Hadoop。
  2. 然后,大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將處理這些數(shù)據(jù),并迅速提取決策者所需的見解。然后將結(jié)果轉(zhuǎn)發(fā)到“Action”系統(tǒng)。
  3. 然后,“Action”系統(tǒng)將分析這個(gè)提要,并決定在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候與客戶聯(lián)系,采取可能的補(bǔ)救措施。

賣方根據(jù)數(shù)據(jù)可以采取的行動(dòng)

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可能會(huì)產(chǎn)生所有需要的結(jié)果,但是一旦軟件確定存在錯(cuò)誤的購買,賣家又能做什么呢?

  1. 立即與客戶聯(lián)系,索要關(guān)于購買的反饋和/或提供解決方案的聯(lián)系方式(如有)。
  2. 如果客戶要求更換產(chǎn)品,請(qǐng)將客戶指向更換部門。
  3. 為將來的購買提供優(yōu)惠券或折扣。

你認(rèn)為當(dāng)今技術(shù)的復(fù)雜程度允許這樣的實(shí)現(xiàn)嗎?你認(rèn)為實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)是什么?

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責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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