システムがあなたについて書いたものをどのように見つけるか
人々はインターネット上に否定的なレビューやコメントを残すことがよくあります。
今日、ウェブ上で否定性を見つけるためのいくつかのアプローチがあります。
- ソーシャルネットワーク上のレビューを監視します。サービスが気に入らない場合は、そのことについて会社に連絡する可能性が高くなります。 Sprout の調査によると、Empower & Elevate によれば、消費者の 10 人中 6 人はソーシャル メディアでブランドと関わりを持っています。その理由は、すでにブランドとの良い経験があるからです。
- 検索結果を操作します。このツールを使用するには、キーワードを慎重に選択して、正しく作業できる必要があります。たとえば、Google広告はこれを処理できます。AIシステムは検索エンジンのすべてのクエリで機能し、このデータに基づいて、特定のブランド、個人、または組織に関連する最も人気のある単語やフレーズに関する統計を提供します。その後、キーワードのリストを作成し、それらをさまざまな検索エンジンに入力し、そこから、否定的なものを含むレビューのあるフォーラム、マーケットプレイス、およびその他のサイトを選択する必要があります。このプロセスには長い時間がかかる可能性があり、何も見逃さないために、自動監視システムを使用する必要があります。そのようなサービスの1つがGoogleアラートです。システムは、検索結果の変更に関する通知を送信します。このアプローチは、ユーザーと企業の両方にとって便利であり、その結果、高い評価を維持する必要があります。アメリカの調査会社FeedVisorによると、ユーザーはAmazonで出品者を選ぶ可能性が最も高く、肯定的なレビューの90％以上を占めています。ユーザーは他の人のレビューや推奨に基づいてブランドアイデンティティを構築するため、これは重要です。
インターネットが否定性をどのように扱うか
人々はコミュニケーションチャネルを選択する可能性が16％高くなります同社はこれをカスタマーサポートに不可欠とは考えていません。消費者が期待するものと企業が提供しなければならないものとの間のこのギャップを埋める必要があります。
ReviewTrackersの調査によると、消費者の53％がブランドがレビューに返信することを期待します。同時に、コメントに対する反応は異なる可能性があります。コメントは中立、肯定的、否定的、または中立的でさえあります。相互作用は個別ですが、一般的な推奨事項があります。たとえば、レビューが悪いまたは中立である場合、最初にサービス品質が低い理由を見つける必要があります。
問題を平和的に解決することが時々起こります否定的なレビューの蓄積は機能しません。これは、検索エンジンレピュテーション管理（SERM）戦略を使用する必要があることを意味します。これは、最初のSERPから否定的なレビューや投稿を移動し、肯定的な情報に置き換える一連のアクションです。たとえば、Googleがクエリに対して否定的なレビューを選択した場合、情報が「非表示」にする必要があるものに置き換わるように、検索エンジンにより良い記事または同じキーワードのレビューを提供するように最適化する必要があります。
SERMの他に、他の方法で作業することができます負。レビュー管理システムは、レビューが複数のサイトやフォーラムにアップロードされたときに、レビューを追跡、リダイレクト、および応答するためのもう1つの方法です。このタイプのネガティブファイティングは、ネガティブなレビューをカスタマーサービス担当者にリダイレクトすることにより、さまざまなオンラインプラットフォームにポジティブなレビューを定期的に投稿する機会を提供します。
フィードバック管理ソフトウェアコミュニケーションは、企業や非営利組織が一元的に調査を管理および実施し、情報の普及を確実にすることを可能にするプロセスのシステムです。理想的には、フィードバックデータを収集、配布、分析するように設計されたWebベースのツールまたはポータルであり、将来の開発のための戦略的決定に変えることができます。これに加えて、このソフトウェアでは、さまざまなレベルのユーザーに役割と権限を付与することもできます。
否定性に対処する別の方法は、やる気を起こさせることですユーザーは肯定的なコメントを残す。たとえば、商品の割引を提供したり、サービスの評価を求めるSMS調査を実施したりします。最も満足している人でもレビューを残すには少し微調整が必要なことが多いため、ユーザーに報酬を与えることは動機付けの要因になる可能性があります。このような場合、見積もりを取得するというプレッシャーは厳密に回避する必要があります。そうしないと、潜在的な購入者の信頼が損なわれる可能性があります。
ユーザーが気に入らないものを予測する方法
アイデアを実装するには、フィードバックを確立する必要があります。別のサイトにすることも、Telegramのボットなどにすることもできます。マクドナルドは興味深い解決策を見つけました。各レストランの訪問者は小切手に固有のコードを受け取り、それを特別なWebサイトに入力してレビューを送信できます。すべてのコメントは会社のサーバーに送信され、そこで一次処理が行われ、最終的にレビューストレージシステムに送られます。
期待の仕事のもう一つの部分否定的なレビュー - 高い応答率。好ましくないコメントを投稿した後、人はできるだけ早くフィードバックを受け取ることを期待しているため、迅速に対応することが重要です。
これを行うには、たとえば、次を使用できます。電報ボット。基本的に、ボットは追加の電話番号を必要としない特別なアカウントです。ユーザーから送信されたメッセージ、コマンド、および要求は、クライアントアプリケーション側で実行されているソフトウェアに渡されます。次に、中間のTelegramサーバーがAPIとのすべての暗号化と通信を処理し、ユーザーはTelegramAPIの簡易バージョンを提供する単純なHTTPSインターフェースを介してボットと通信します。
既存の否定性に対処する方法
SERMはの評判管理システムですの検索結果。ワークフローへのSERMの実装を開始する前に、少し調査する必要があります。 SEOスペシャリストは、検索クエリのセマンティックコア（ブランド、製品、またはサービスを説明する単語やフレーズ-「ハイテク」）を収集する必要があります。たとえば、「Web Design」というフレーズは高頻度、「Web Design Company」は中頻度、「Best Web Design CompanyinMoscow」は低頻度になります。単語やフレーズの人気が高いほど、会社はより多くの競争に直面します。次に、検索結果のリンクを分析してサイトの品質指標を調べ、コンテンツタイプとソースごとにグループ化して、最も一般的なネガティブリンクを特定します。
あなたが時間通りに必要とする既存の否定性を扱うために検索結果を監視して識別します。たとえば、Youscan.ioまたはBrand Analyticsは、ソーシャルメディアでのレビューの追跡に役立ちます。自動化されたシステムは、Web上のブランドに関するすべての言及を監視するため、それらに対応することが重要です。フィードバックをユーザーに感謝するか、否定的なレビューを肯定的なレビューに変更するために可能な限りのことを行います。人が卑劣なコメントを残した場合、あなたは彼を法廷で裁判にかけるか、あなた自身でそれを理解しようとすることができます。
たとえば、Yandexはブランドをサポートしており、要求された場合、「忘れられる権利」の検索結果から古い情報や不正確な情報を削除できます。
はるかに高速で費用のかからない方法は肯定的なレビューをだますが、この方法には欠点もあります。このオプションが悪用された場合、ユーザーは何かが間違っていると簡単に疑って苦情を送信します。偽のレビューを特定することは、自己学習型AIが非常に得意とすることです。このようなシステムは、言語処理技術を使用して、異常なテキストパターン、文体、および書式設定を検出します。たとえば、2017年にシカゴ大学の研究者は、300万件の実際のYelpレストランレビューのデータセットに依存するディープニューラルネットワークである機械学習システムを開発しました。
オフラインとオンラインの評判がどのように相互に関連しているか
成人の約91％が携帯電話を持っていますは24時間年中無休で手元にあり、消費者の88％は、個人的な推奨事項を信頼するのと同じくらいオンラインレビューを信頼していると述べています。このような環境にある企業は、対人関係だけに頼ることはすでに難しいと感じています。
デジタル時代のオンライン評判オフラインと緊密に接続されています。消費者行動のこの変化のために、経営者と事業主は彼らのオンラインプレゼンスが具体的であることを確認する必要があります。キーワードで確認できます。たとえば、Wordstatを使用すると、検索エンジンで統計を表示できます。システムはすべてのユーザー要求を分析し、それらに関する情報を収集します。
オムニチャネル通信が最も多い手間のかからない販売とサービスのための効果的な戦略。消費者の90％以上が購入決定を行う際に複数の情報源を使用するため、戦略は重要です。
多くのコンタクトセンターは改善を望んでいます効率を高め、サービス品質を向上させるため、AIとボットの使用に目を向けます。 AIテクノロジー、機械学習、自然言語処理を使用することで、企業は新たな問題の解決にかかる時間を短縮できます。
さらに、オムニチャネルアプローチには、収集とさまざまなオンラインプラットフォームと販売チャネル間のデータ交換。この慣行の影響は非常に大きいため、75％以上の消費者が、すべてのチャネルとプラットフォームで継続的なエンゲージメントを期待しています。
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