«Пацаны не извиняются»: автоматические ответы на отзывы на маркетплейсах

Сервис Responses Reviews со встроенным ИИ помогает продавцам автоматизировать работу с отзывами клиентов и поднять продажи на маркетплейсах Wildberries и Ozon за счет рекомендаций. Рубрика «Продукт Дня»

Когда вы находитесь в самом начале своего пути к «богатству на маркетплейсах», ваш продукт покупают несколько человек в неделю, вы скорее всего отвечаете на все отзывы самостоятельно. Общаетесь с каждым клиентом и пытаетесь найти правильный подход к каждому.

Если вы правильно понимаете клиента и наращиваете закупки, то больше становится не только продаж, но и отзывов клиентов.

В этой ситуации собственник нанимает менеджера. Самому отвечать на это нет времени, а никто из креативщиков не хочет тратить рабочее время на выдумывание 100 синонимов к фразе «спасибо, что покупаете у нас».

Особенно сложно бывает работать с негативными отзывами. Порой клиенты просто не понимают ваш продукт, требуют необоснованного возврата денег или просто используют форму обратной связи для рассказа о том, как плохо у них начался день покупки товара.

Иногда менеджерам так и хочется начать перепалку с клиентами и перейти на личные оскорбления.

Чтобы ваш магазин не попал в паблик с трэшовыми отзывами и придумали автоматические ответы. Но тут возникает проблема.

Стандартные роботы больше раздражают клиентов, чем решают реальные проблемы. Думаю, что вы все сталкивались с ситуацией, когда в телефонном разговоре хочется быстрее достучаться до реального человека, а робот настойчиво пытается решить проблему самостоятельно.

Эту проблему решает российский сервис Responses Reviews, который автоматизирует ответы на отзывы клиентов и помогает повысить продажи и экономить ресурсы.

О его преимуществах и недостатках поговорим в этом обзоре.

После регистрации на сервисе вы переходите в личный кабинет, из которого сможете управлять вашим бизнесом.

Первый шаг – это добавление магазина. Здесь вы выбираете маркетплейс из двух доступных: Ozon или Wildberries.

Чтобы подключить магазин к платформе, нужно ввести название и предоставить доступ к безопасному API-ключу, который дает компании доступ только к нужной информации (а не к финансам) и гарантирует сохранность ваших данных.

Яндекс-маркета пока на площадке нет, но разработка уже ведется.

Работает это так: вы генерируете новый ключ в личном кабинете на марктеплейсе, добавляете доступ к отзывам и контенту, и прикрепляете ссылку на него в личный кабинет.

Доступ к контенту нужен для того, чтобы искусственный интеллект платформы понимал ваши товары и мог генерировать ответы, не похожие на готовые шаблоны.

Через пару минут в личном кабинете появляются данные о вашем магазине: ассортименте товаров и отзывах.

После настройки личного кабинета можно перейти к настройкам магазина.

Здесь можно выбрать стиль автоматических ответов, а также рейтинг сообщения, на которое будет формироваться ответ от нейросети. Например, на отзывы с рейтингом “5” чаще всего требуется стандартная благодарность с рекомендацией других товаров, а вот на отзывы с рейтингом “1” приходится отвечать самостоятельно, чтобы разобраться с негативным опытом клиента.

Здесь же можно добавить черный список стоп-слов в отзыве, после которых система ответ будет ждать ручного одобрения для публикации ответа. Например, если в тексте отзыва есть слово “ужасный”, то с таким кейсом лучше разобраться самому, а не злить клиента ответом от системы.

В личном кабинете я наткнулся на настоящую киллер фичу сервиса – дополнительные продажи. Система может попытаться порекомендовать клиентам купить что-то еще после отзыва о вашем клиенте, и тем самым повысить ваши продажи.

В карточке каждого товара можно добавить артикул для рекомендации, ключевые слова, которые система будет использовать в тексте рекомендации.

Представим, что вы продаете спортивную одежду: худи и штаны. Если клиент купил у вас только штаны, то система может автоматически рекомендовать ему худи. Для этого в ключевые слова добавляем что-то вроде “понравилось” или “удобные”, а также пишем текст рекомендации.

Согласитесь, что если клиент не доволен качеством штанов, а ваша система пытается продать ему худи, может произойти очень неприятная ситуация!

Все сгенерированные отзывы попадают в отдельную вкладку. Здесь вы можете посмотреть, что именно нейросеть предлагает в качестве ответа клиенту, добавить нужный текст или сгенерировать отзыв повторно.

Уже скоро разработчики обещают добавить новую фишку: аналитику ваших продаж на основании отзывов.

Искусственный интеллект будет разбивать отзывы клиентов на ключевые слова и поможет выделить сильные и слабые аспекты ваших товаров.

Маркетологи знают, насколько сложно бывает проводить такие исследования вручную. Для сбора качественных данных даже по одному товару нужно потратить много часов, а иногда – нанять специалиста по маркетинговым исследованиям. Что уж говорить о большом магазине, в котором представлены сотни товарных позиций.

Тут же функция аналитики будет доступна прямо из коробки для всех подписчиков платформы. Очень ждем!

Перед тем как говорить о ценах, предлагаю посчитать, сколько денег ушло бы на ручную обработку отзывов.

Нейросеть составляет ответы на 30 отзывов меньше чем за минуту, то есть может заменить собой целый штат менеджеров, который стоил бы сотни тысяч рублей ежемесячно для вашей компании. Обработка 30 отзывов даже на самом дорогом тарифе будет стоить меньше 200 рублей. Экономия уже на лицо, и с ростом бизнеса она будет только расти.

Тарифная сетка компании зависит от количества обработки отзывов, а цены начинаются от 490 рублей в месяц за 100 отзывов.

Например, у личного кабинета отсутствует мобильная версия, которая пока еще в разработке. То есть посмотреть и отправить ваши отзывы можно только с компьютера, а это негативно сказывается на мобильности работы вашей команды.

Если вы продаете в разных регионах и часовых поясах, то важные отзывы могут прийти в любое время, а отправить ответ на них нужно прямо сейчас.

Явным минусом является то, что функция дополнительных продаж работает только на WildBerries. То есть повысить конверсию ваших продаж на том же Ozon не получится: все из-за того, что правила площадки запрещают рекомендовать покупателям новые товары. Надеюсь, что в будущем получится найти выход для клиентов, ведь благодаря этой фиче можно без дополнительных затрат увеличивать свой доход.

Главное, что бросилось мне в глаза в генерируемых ответах – это излишняя официальность текста. «Хотим выразить благодарность за приложенное фото», «Благодарим Вас за отзыв и высокую оценку наших салфеток безворсовых для маникюра» – люди так не общаются с другими людьми, особенно если речь про простые бытовые товары. Но это все по идее может быть настроено со временем и доведено до сходства с человеческим разговором. Разработчики сервиса обещают в ближайшее время добавить разные стили выдаваемого текста.

В целом же такой сервис – отличное применение нейросетей для автоматизации бизнес-процессов. Инструмент высвобождает время менеджера, который теперь может больше внимания уделить спорным или сложным ситуациям клиентов или работе над повышением продаж магазина. Меньше рутины в бизнесе – больше пользы клиенту!

Ссылка на сервис

Пообщаться с основателем

Оставляйте в комментариях свои вопросы по этому проекту или предложения по обзору новых.

Понравилась статья? Буду благодарен за подписку на мой подкаст про стартапы и ит-бизнес «Стартап-секреты». Там я регулярно выпускаю материалы о российских стартапах и ИТ-рынке.

Если хотите дать свой проект в обзор – напишите мне в личку @begovatovd.