Sistemler hakkınızda yazdıklarını nasıl bulur?
İnsanlar genellikle internette olumsuz değerlendirmeler veya yorumlar bırakırlar:
Bugün, web'de olumsuzluğu bulmaya yönelik birkaç yaklaşım var:
- Sosyal ağlardaki incelemelerin izlenmesi.Bir kişi hizmeti beğenmezse, büyük olasılıkla bu konuda şirketle iletişime geçmek isteyecektir. Sprout'un araştırmasına göre Empower & Elevate, on tüketiciden altısının sosyal medyadaki markalarla etkileşime geçmesinin nedeninin zaten onlarla iyi bir deneyime sahip olmaları olduğunu söylüyor.
- Arama sonuçlarıyla çalışın.Bu araçla, anahtar kelimeleri dikkatlice seçerek doğru şekilde çalışabilmeniz gerekir. Örneğin, Google Ads bunu halledebilir - bir AI sistemi, bir arama motorundaki tüm sorgularla çalışır ve bu verilere dayanarak, belirli bir marka, kişi veya kuruluşla ilişkili en popüler kelimeler ve kelime öbekleri hakkında istatistikler verir. Bundan sonra, bir anahtar kelime listesi derlemeniz, bunları farklı arama motorlarına girmeniz ve oradan forumları, pazarları ve olumsuz olanlar da dahil olmak üzere incelemeleri olan diğer siteleri seçmeniz gerekir. Süreç uzun sürebilir ve hiçbir şeyi kaçırmamak için otomatik izleme sistemleri kullanmalısınız. Böyle bir hizmet Google Alerts'dür. Sistem, arama sonuçlarındaki değişikliklerle ilgili bildirimler gönderir. Bu yaklaşım, hem kullanıcılar hem de şirketler için uygundur ve bu nedenle de yüksek bir derecelendirmeye sahip olması gerekir. Amerikan araştırma firması FeedVisor'a göre, kullanıcıların% 90'ından fazlası olumlu eleştirilerle Amazon'daki satıcıları seçme olasılığı yüksektir. Bu önemlidir çünkü kullanıcı, marka kimliğini diğer kişilerin incelemelerine ve tavsiyelerine dayanarak oluşturur.
İnternet olumsuzlukla nasıl başa çıkıyor?
İnsanların iletişim kanalını seçme olasılığı% 16 daha fazlaşirketin müşteri desteği için gerekli görmediği. Tüketicilerin beklentileri ile işletmenin sunduğu şeyler arasındaki bu uçurumun kapatılması gerekiyor.
ReviewTrackers anketine göre, tüketicilerin% 53'ümarkaların incelemelerine yanıt vermesini bekler. Aynı zamanda yorumlara tepkiler farklı olabilir: tarafsız, olumlu, olumsuz ve hatta iftira niteliğinde olabilirler. Herhangi bir etkileşim bireyseldir, ancak genel öneriler vardır. Örneğin, inceleme kötü veya tarafsız ise, önce düşük hizmet kalitesinin nedenlerini bulmanız gerekir.
Bazen sorunu barışçıl bir şekilde çözmek olurolumsuz yorumların birikimi işe yaramıyor. Bu, bir Arama Motoru İtibar Yönetimi (SERM) stratejisi kullanmanız gerektiği anlamına gelir. Bu, olumsuz incelemeleri veya gönderileri ilk SERP'den alıp olumlu bilgilerle değiştiren bir dizi eylemdir. Örneğin, Google bir sorguya yanıt olarak olumsuz inceleme seçerse, bilginin "gizli" olması gerekenin yerini alması için arama motoruna aynı anahtar kelime için daha iyi bir makale veya inceleme sunmak üzere optimize edilmesi gerekir.
SERM'lerin yanı sıra, birlikte çalışmanın başka yöntemleri de var.olumsuz. İnceleme yönetim sistemleri, incelemeleri birden çok siteye ve foruma yüklenirken izlemenin, yeniden yönlendirmenin ve yanıtlamanın başka bir yoludur. Bu tür olumsuzluk savaşı, olumsuz olanları bir müşteri hizmetleri temsilcisine yönlendirerek çeşitli çevrimiçi platformlarda düzenli olarak olumlu eleştiriler yayınlama fırsatı verir.
Geri bildirim yönetimi yazılımıİletişim, işletmelerin ve kar amacı gütmeyen kuruluşların anketleri merkezi olarak yönetmelerine ve yürütmelerine olanak tanıyan ve bilginin yayılmasını sağlayan bir süreçler sistemidir. İdeal olarak, geri bildirim verilerini toplamak, yaymak ve analiz etmek için tasarlanmış web tabanlı bir araç veya portaldır, böylece gelecekteki gelişmeler için stratejik kararlara dönüştürülebilir. Buna ek olarak, yazılım aynı zamanda çeşitli düzeylerdeki kullanıcılara roller ve yetkiler vermenize de izin verir.
Olumsuzlukla başa çıkmanın bir başka yolu da motive etmektir.Kullanıcıların olumlu yorumlar bırakması. Örneğin, ürünlerde indirim yapın veya hizmeti derecelendirmenizi isteyen bir SMS anketi yapın. Kullanıcıları ödüllendirmek motive edici bir faktör olabilir, çünkü en memnun kişilerin bile bir yorum bırakması genellikle biraz dürtülmeyi gerektirir. Bu gibi durumlarda, bir tahmin elde etmek için herhangi bir baskıdan kesinlikle kaçınılmalıdır, aksi takdirde potansiyel alıcıların güveni zayıflayabilir.
Kullanıcıların neyi sevmeyeceğini nasıl tahmin edebilirim?
Fikri uygulamak için geri bildirim oluşturmanız gerekir:ayrı bir site veya örneğin Telegram'da bir bot olabilir. McDonald's ilginç bir çözüm buldu: Her restoran ziyaretçisi, çek üzerine, inceleme göndermek için özel bir web sitesine girilebilen benzersiz bir kod alıyor. Tüm yorumlar şirketin sunucusuna gönderilir, burada birincil işleme tabi tutulur ve nihayetinde gözden geçirme depolama sistemine gönderilir.
Beklenti çalışmasının bir başka kısmıolumsuz yorumlar - yüksek yanıt oranı. Olumsuz bir yorum gönderdikten sonra kişi mümkün olduğu kadar çabuk geri bildirim almayı bekler, bu nedenle hızlı yanıt vermek önemlidir.
Bunu yapmak için örneğin şunu kullanabilirsiniz:Telgraf botu. Temel olarak botlar, ek bir telefon numarası gerektirmeyen özel hesaplardır. Kullanıcılar tarafından gönderilen mesajlar, komutlar ve istekler, istemci uygulaması tarafında çalışan yazılıma aktarılır. Daha sonra, ara Telegram sunucusu, API ile tüm şifreleme ve iletişimi yönetirken, kullanıcı, Telegram API'nin basitleştirilmiş bir sürümünü sunan basit bir HTTPS arabirimi aracılığıyla botla iletişim kurar.
Önceden var olan olumsuzlukla nasıl başa çıkılır?
SERM, bir itibar yönetim sistemidir.Arama Sonuçları. SERM'leri iş akışınıza uygulamaya başlamadan önce biraz araştırma yapmanız gerekir. Bir SEO uzmanının arama sorguları için anlamsal bir çekirdek (bir markayı, ürünü veya hizmeti tanımlayan kelimeler ve ifadeler - "ileri teknoloji") toplaması gerekir. Örneğin, "Web Tasarımı" ifadesi yüksek frekans, "Web Tasarım Şirketi" - orta frekans ve "Moskova'daki En İyi Web Tasarım Şirketi" - düşük frekans olacaktır. Bir kelime veya kelime öbeği ne kadar popülerse, şirket o kadar fazla rekabetle karşı karşıya kalır. Arama sonuçlarındaki bağlantılar daha sonra site kalitesi ölçütleri için analiz edilir ve en yaygın olumsuz bağlantıları belirlemek için içerik türü ve kaynağa göre gruplandırılır.
İhtiyacınız olan mevcut olumsuzluklarla zamanında çalışmak içinarama sonuçlarını izleyerek tanımlayın. Örneğin Youscan.io veya Brand Analytics, sosyal medyadaki incelemelerin izlenmesine yardımcı olabilir. Otomatik sistemler, web'de bir markanın her sözünü izler, bu nedenle onlara yanıt vermek önemlidir: Kullanıcılara geri bildirimler için teşekkür edin veya olumsuz bir yorumu olumlu bir yorumla değiştirmek için mümkün olan her şeyi yapın. Bir kişi iftira niteliğinde bir yorum bıraktıysa, onu mahkemede adalete teslim edebilir veya kendi başınıza çözmeye çalışabilirsiniz.
Örneğin, Yandex markaları destekler ve talep edildiğinde güncel olmayan veya yanlış bilgileri "unutulma hakkı" ile arama sonuçlarından kaldırabilir.
Çok daha hızlı ve daha az maliyetli bir yöntemolumlu eleştiriler aldatmak, ancak bu yöntemin de dezavantajları var. Bu seçenek kötüye kullanılırsa, kullanıcı kolayca bir şeylerin yanlış olduğundan şüphelenecek ve bir şikayet gönderecektir. Sahte incelemeleri belirlemek, kendi kendine öğrenen yapay zekanın yapmakta çok iyi olduğu bir şeydir. Bu tür sistemler, alışılmadık metin kalıplarını, yazma stilini ve biçimlendirmeyi tespit etmek için dil işleme tekniklerini kullanır. Örneğin, 2017'de Chicago Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, 3 milyon gerçek Yelp restoran incelemesinden oluşan bir veri kümesine dayanan derin bir sinir ağı olan bir makine öğrenimi sistemi geliştirdiler.
Çevrimdışı ve çevrimiçi itibar nasıl birbirine bağlıdır?
Yetişkinlerin neredeyse% 91'inin cep telefonu varhaftanın yedi günü, günün 24 saati hizmetinizde ve tüketicilerin% 88'i, kişisel önerilere güvendikleri kadar çevrimiçi incelemelere de güvendiklerini söylüyor. Böyle bir ortamda şirketler zaten sadece kişilerarası yola güvenmeyi zor buluyor.
Dijital çağda çevrimiçi itibarçevrimdışı ile sıkı bir şekilde bağlantılı. Tüketici davranışındaki bu değişim nedeniyle, yöneticiler ve işletme sahiplerinin çevrimiçi varlıklarının somut olduğundan emin olmaları gerekir. Bunu anahtar kelimelere göre kontrol edebilirsiniz. Örneğin, Wordstat, arama motorlarında istatistikleri görüntülemenize izin verir. Sistem, tüm kullanıcı taleplerini analiz eder ve bunlarla ilgili bilgileri toplar.
Omnichannel iletişim en çokSorunsuz satış ve servis için etkili bir strateji. Strateji önemlidir çünkü tüketicilerin% 90'ından fazlası bir satın alma kararı verirken birden fazla bilgi kaynağı kullanır.
Birçok iletişim merkezi iyileştirmek isterVerimliliği artırın ve hizmet kalitesini artırın, bu nedenle AI ve botların kullanımına dönün. Yapay zeka teknolojisi, makine öğrenimi ve doğal dil işleme kullanımı, şirketlerin ortaya çıkan sorunları çözmek için harcadıkları süreyi azaltmalarına yardımcı oluyor.
Ek olarak, omnichannel yaklaşımı, toplama veçeşitli çevrimiçi platformlar ve satış kanalları arasında veri alışverişi. Bu uygulamanın etkisi o kadar önemlidir ki, tüketicilerin% 75'inden fazlası artık tüm kanallarda ve platformlarda sürekli etkileşim beklemektedir.
Ayrıca bakınız:
Dünyanın ilk doğru haritası oluşturuldu. Herkesin nesi var?
Yaratıcılık helikopteri Mars'ta başarılı bir şekilde havalandı
NASA, Mars'ın örneklerini Dünya'ya nasıl teslim edeceklerini anlattı