एआई के साथ उपयोगकर्ता रेटिंग का ३०० गुना तेजी से विश्लेषण किया जाता है

हर दिन, हजारों उपभोक्ता ऐप स्टोर, सोशल नेटवर्क और डिजिटल प्लेटफॉर्म में उत्पादों और सेवाओं के बारे में अपनी राय छोड़ते हैं। ये फीडबैक 'अच्छे या बुरे' अनुभवों का प्रत्यक्ष प्रतिबिंब हैं और ब्रांडों और उपयोगकर्ताओं के बीच संवाद के एक अद्वितीय चैनल का प्रतिनिधित्व करते हैं। लेकिन, क्या कंपनियां वास्तव में सुन रही हैं? या क्या वर्तमान युग के कारण उपभोक्ता की आवाज़ विश्लेषण न किए गए डेटा के समुद्र में खो जाती है?

जिस गति से नई बातचीत होती है वह एक विरोधाभास पैदा करती है: ग्राहकों की राय तक पहले कभी इतनी पहुंच नहीं थी, लेकिन उन्हें व्यावहारिक कार्यों में बदलना एक बढ़ती हुई चुनौती लगती है। ऐसी दुनिया में जहां उपभोक्ता धैर्य छोटा है और प्रतिस्पर्धा भयंकर है, इन वार्तालापों की उपेक्षा की जा सकती है ब्रांडों को महंगा पड़ रहा है।. 

आज, उपभोक्ताओं के जवाब में दक्षता और निजीकरण न केवल एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है, बल्कि बाजार में अस्तित्व का मामला है और जब प्रतिक्रिया की विशाल मात्रा से निपटने के समाधान की बात आती है, तो सवाल उठता है: क्या प्रौद्योगिकी कंपनियों और उत्पादों और सेवाओं को खरीदने वालों के बीच मानव और प्रामाणिक संबंधों को बचा सकती है?

客户关系的未来

ब्रांडों और उपभोक्ताओं के बीच बातचीत पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। यह बताना मुश्किल है कि क्या संगठन वास्तव में उपयोगकर्ताओं को समझ रहे हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ टिप्पणियों का 300 गुना तेजी से विश्लेषण करने पर, RankMyApp के अनुसार, ब्रांडों के पास अधिक कुशलता और सार्थक रूप से फिर से जुड़ने का अवसर है।.

“हम प्रत्येक ग्राहक की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई की तकनीक और उपयोग को अनुकूलित करने के लिए खुले हैं उपयोगकर्ता द्वारा रिपोर्ट की गई समस्या को हल करने के लिए सभी फीडबैक को वर्गीकृत किया गया है और ब्रांड को ठीक से भेजा गया है”, वे कहते हैं लुआना गोंकाल्वेस, उत्पाद समन्वयक रैंकमाईऐप पर इंटेलिजेंस की समीक्षा करते हैं, जो अनुप्रयोगों में समीक्षाओं का विश्लेषण और वर्गीकरण करता है और उपयोगकर्ताओं द्वारा भेजे गए फीडबैक के आधार पर सुधार के बिंदुओं को इकट्ठा करने का वादा करता है, साथ ही उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करता है।.

रैंकमाईएप में, हजारों समीक्षाओं में से प्रत्येक में ग्राहक की जरूरतों को मैप करने के बाद, एक व्यक्तिगत वर्गीकरण पेड़ बनाया जाता है इससे, एआई टिप्पणियों के केंद्रीय विषय और संबंधित भावना की पहचान करता है, व्यवसाय की विशेषताओं के अनुसार, एक गहरी विस्तार तक पहुंच सकता है जो समस्या की जड़ को प्रकट कर सकता है।.

यह इस समय है कि जिम्मेदार ब्रांड के कई संचालन समाधान के साथ एकीकृत होते हैं, चाहे एप्लिकेशन के सुधार में या पूरे व्यवसाय में, जैसे कि लॉजिस्टिक्स, बिलिंग या यहां तक कि उत्पादों में भी।“यह एक सरल नहीं है प्रक्रिया, हम एआई को प्रशिक्षित करते हैं ताकि यह वर्गीकृत हो कि ग्राहक के लिए क्या आवश्यक है, न कि केवल यह कि क्या सबसे अच्छा है” ब्रांड, अरमा लुआना।.

हालांकि, प्रौद्योगिकी के रूप में प्रगति, एक नई दुविधा उभरती है: क्या एआई को वास्तविक कनेक्शन में डेटा को बदलने के लिए भरोसा किया जा सकता है समन्वयक के अनुसार, उपकरण की प्रभावशीलता वास्तविक के लिए “हियरिंग पर निर्भर करती है” “जब डेटा की बात आती है, विशेष रूप से संतुष्टि, आपको वास्तव में समझने और उद्देश्य के साथ कार्य करने की आवश्यकता है कंपनियों को आगे जाने की आवश्यकता है” संख्या, वह निष्कर्ष निकालती है।.