يتم تحليل تقييمات المستخدمين بشكل أسرع 300 مرة باستخدام الذكاء الاصطناعي

كل يوم، يترك آلاف المستهلكين آرائهم حول المنتجات والخدمات في متاجر التطبيقات والشبكات الاجتماعية والمنصات الرقمية. هذه التعليقات هي انعكاس مباشر للتجارب "الجيدة أو السيئة" وتمثل قناة فريدة من الحوار بين العلامات التجارية والمستخدمين. ولكن هل الشركات تستمع حقاً؟ أم أن العصر الحالي يتسبب في ضياع صوت المستهلك في بحر من البيانات غير التحليلية؟

إن السرعة التي تحدث بها التفاعلات الجديدة تخلق مفارقة: لم يسبق أن تمكنت من الوصول إلى آراء العملاء، ولكن تحويلها إلى إجراءات عملية يبدو تحديًا متزايدًا باستمرار. في عالم حيث صبر المستهلك قصير والمنافسة شرسة، فإن إهمال هذه المحادثات يمكن أن يكلف العلامات التجارية غاليا. 

واليوم، لا تشكل الكفاءة والتخصيص في الاستجابات للمستهلكين ميزة تنافسية فحسب، بل إنها مسألة بقاء في السوق. وعندما يتعلق الأمر بحلول للتعامل مع كميات هائلة من ردود الفعل، فإن السؤال الذي يطرح نفسه: هل تستطيع التكنولوجيا إنقاذ العلاقة الإنسانية والحقيقية بين الشركات وأولئك الذين يشترون المنتجات والخدمات؟

مستقبل العلاقات الاستهلاكية

أصبح التفاعل بين العلامات التجارية والمستهلكين أكثر أهمية من أي وقت مضى. من الصعب معرفة ما إذا كانت المؤسسات تفهم المستخدمين حقًا، ولكن مع تحليل الذكاء الاصطناعي للتعليقات بشكل أسرع 300 مرة، وفقًا لـ RankMyApp، تتمتع العلامات التجارية بفرصة إعادة الاتصال بشكل أكثر كفاءة وذات معنى.

“نحن منفتحون على تخصيص التكنولوجيا واستخدام الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات المحددة لكل عميل. ويقول إن جميع التعليقات يتم تصنيفها وإرسالها بشكل صحيح إلى العلامة التجارية من أجل حل المشكلة التي أبلغ عنها المستخدم لوانا جونكالفيس، منسقة المنتجات، تستعرض الذكاء في RankMyApp، الذي يقوم بتحليل وتصنيف المراجعات في التطبيقات ويعد بجمع نقاط للتحسين بناءً على التعليقات المرسلة من قبل المستخدمين، بالإضافة إلى تحسين تجربة المستخدم.

في RankMyApp، بعد تحديد احتياجات العملاء في كل من آلاف المراجعات، يتم إنشاء شجرة تصنيف مخصصة. ومنه، يحدد الذكاء الاصطناعي الموضوع الرئيسي للتعليقات والمشاعر المرتبطة بها، وفقًا لخصائص العمل، ويصل إلى تفاصيل أعمق يمكن أن تكشف جذر المشكلة.

في هذه اللحظة تتكامل العديد من عمليات العلامة التجارية المسؤولة مع الحل، سواء في تحسين التطبيق نفسه أو في العمل ككل، مثل الخدمات اللوجستية أو الفوترة أو حتى في المنتجات نفسها.“إنها ليست عملية بسيطة، نقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي بحيث يصنف ما هو ضروري للعميل وليس فقط ما هو الأفضل للعلامة التجارية”، arma Luana.

ومع ذلك، مع تقدم التكنولوجيا، تظهر معضلة جديدة: هل يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات إلى اتصالات حقيقية؟ وفقًا للمنسق، تعتمد فعالية الأداة على “hearing for Real”. “ عندما يتعلق الأمر بالبيانات، وخاصة الرضا، فأنت بحاجة إلى فهم الواقع والتصرف بهدف. وتخلص إلى أن الشركات بحاجة إلى تجاوز أرقام الانتشار.