Как эффективно работать с отзывами на маркетплейсах с помощью ChatGPT: мой гайд

Отзывы играют ключевую роль при покупках в интернете: по данным исследования «Авито» 2024 года, отзывы читают 95% россиян, а большинство людей доверяют им так же, как и личным рекомендациям знакомых или друзей.

На маркетплейсах отзывы — это один из важнейших факторов принятия решения о покупке. Однако ручная обработка большого потока вопросов и комментариев — задача трудозатратная. Здесь на помощь приходят нейросети, которые способны значительно облегчить и ускорить процесс. С их помощью можно анализировать отзывы, выявлять проблемы, отвечать на фидбек в считанные минуты и даже улучшать карточку.

Меня зовут Максим Колесов, руководитель сервиса Salist, и в этой статье мы разберем, как это делать.

Для начала давайте вспомним, как правильно работать с отзывами, чтобы эффективность была максимальной.

• Реагируйте в течение суток. Покупатели хотят чувствовать, что их мнение важно и их слышат. Если продавец реагирует на отзыв в течение 24 часов, это повышает доверие к бренду. Даже простой ответ вроде: «Спасибо за ваше мнение, мы обязательно рассмотрим ваше замечание» лучше, чем молчание. А для срочных проблем — например, с браком товара или доставкой — быстрая реакция становится критически необходимой.
• Отвечайте на все отзывы. Клиенты обращают внимание, как вы общаетесь с другими покупателями, и это влияет на их решение. Например, если вы благодарите людей за позитив, но негативные комментарии оставляете без ответа, это создает впечатление, что вы не готовы работать с проблемами и предпочитаете игнорировать их.
• Забудьте о шаблонах и канцеляризмах — пишите по-человечески. Отвечая на отзывы, избегайте сухих, заезженных фраз и канцеляризмов. Искренний и дружелюбный тон лучше всего показывает, что ваша задача — не просто продать товар любыми способами, а помочь покупателю решить проблему или закрыть потребность. Пишите так, как вы общаетесь в жизни, но с уважением и профессионализмом.
• Слушайте своих клиентов. Важно отвечать именно на то, что упоминает человек, а не придумывать отговорки или общие фразы. Например, если клиент пишет, что товар не соответствует описанию, не отвечайте просто сухой благодарностью. Лучше сказать: «Спасибо за замечание! Мы обязательно проверим описание товара. Если что-то не подошло, мы готовы предложить решение. Пожалуйста, напишите нам в чате». Это показывает, что вы действительно слышите и учитываете мнение клиентов.
• Сочувствуйте и признавайте проблемы. Клиенты ценят искренность. Если произошла ошибка, признайте ее и проявите сочувствие. Например, на жалобу о сломанном товаре можно ответить так: «Нам искренне жаль, что вы столкнулись с этой проблемой. Мы понимаем, как это может расстроить, и готовы предложить замену или возврат».
• Предлагайте объяснения и решения. Недостаточно просто извиниться — важно дать покупателю понимание, что произошло, и предложить конкретное решение. Например, «Приносим извинения за задержку с доставкой! Это связано с увеличением нагрузки на логистику в праздничный период. Мы уже обсудили эту ситуацию с маркетплейсом и обязательно исправим ее в будущем». Такое взаимодействие показывает, что вам не безразличны его трудности и что вы готовы действовать, чтобы исправить ситуацию.

Вот как нейросети могут помочь вам на каждом из этапов работы с отзывами.

Шаг 1. Мониторинг и ранжирование новых отзывов по приоритетности. Усовершенствовать мониторинг и быструю аналитику отзывов можно с помощью текстовой нейросети вроде ChatGPT, YandexGPT или GigaChat. Допустим, у вас накопилось около 50 отзывов и вопросов, на которые нужно ответить. С чего начать? Очевидное решение — с самого старого по времени. Но оно не единственное. Многие селлеры следуют такой логике:

1. Высокий приоритет — негативный фидбек, отзывы с упоминанием конкретных проблем, вопросы про выбор товара (например, какой размер выбрать с теми или иными параметрами тела). Они требуют немедленного решения, так как могут нанести серьезный урон репутации компании или напрямую повлиять на выбор покупателя.

2. Средний приоритет — отзывы с предложениями или рекомендациями, прочие вопросы о товаре (например, когда в продаже появится тот или иной размер).

3. Низкий приоритет — положительные отзывы.

Нейросеть может за несколько секунд отранжировать все имеющиеся отзывы по приоритетности. Допустим, мы пользуемся ChatGPT. Вводим запрос:

У меня есть 50 отзывов и вопросов клиентов на маркетплейсе Wildberries о товаре «Снуд спортивный, бафф-труба». Я хочу, чтобы ты проанализировал их и разложил по 3 группам:

*ниже упоминаем наши приоритеты и прикладываем все собранные комментарии клиентов*

Вот фрагмент полученного результата:

Он не идеален (например, робот явно испытывает трудности со средним приоритетом), однако все равно очень полезен. Понятно, с чего стоит начать и какой фидбек обработать в первую очередь.

Шаг 2. Анализ содержания и тональности отзывов. Не забывайте, что наша задача — оптимизировать время работы с отзывами и повысить ее качество. Для этого нужно знать, какие моменты клиенты упоминают в отзывах чаще всего. Это поможет нам не только при написании ответов, но и при улучшении своих бизнес-процессов и повышении лояльности покупателей.

Вот что это значит:

• сократив все разнообразие замечаний до 5-7 тем, мы можем продумать ответы на них и попросить нейросеть отвечать на все похожие комментарии одинаковым образом;
• если множество отзывов содержат однотипные замечания, это может свидетельствовать о системной проблеме, которую нужно решить как можно скорее.

Давайте попросим ChatGPT помочь с этим:

У меня есть несколько негативных отзывов клиентов на маркетплейсе Wildberries о товаре «Снуд спортивный, бафф-труба». Я хочу, чтобы ты проанализировал их и выделил проблемы, которые упоминают клиенты.

*ниже прикладываем негативные комментарии*

Вот что мы получили:

ИИ за пару секунд дал массу информации о том, на что чаще всего жалуются клиенты. Запомним ее — она пригодится в будущем.

Кроме того, на этом шаге нам нужно оценить тональность отзывов — общее настроение или эмоциональный окрас, который выражает человек, оставляя отзыв. Простыми словами, это то, как отзыв «звучит»: он может быть позитивным (человек доволен товаром и хвалит его), негативным (недовольство или критика) или нейтральным (описание без сильных эмоций). Измерение тональности поможет на заключительном шаге работы с отзывами.

Вот какой промпт нам поможет:

Пожалуйста, определи тональность всех отзывов, которые я приложу ниже, и покажи процентное соотношение позитивной, негативной или нейтральной тональности.

Шаг 3. Генерация ответов на отзывы. На этом шаге можно действовать по-разному:

1. «Скармливать» нейросети по одному отзыву и строить промпт каждый раз заново. Это довольно трудоемко и подходит только в том случае, если у вас очень сложный товар и необходимо добавлять много специфической информации в каждый ответ.

2. Составить промпты по группам отзывов. Например, по тому же приоритету, который мы уже разобрали выше. Плюс этого подхода в том, что вы сможете сразу же задать все важные для ответа детали, например, как обрабатывать тот или иной негатив о товаре. Минус — это делается чуть дольше, чем для подхода № 3.

3. Написать единый промпт и загрузить сразу все отзывы. Минус такого решения в том, что придется учесть вообще все условия для любых ситуаций: и как обрабатывать возражения, и как решать проблемы, и как благодарить за похвалу. Но, конечно, такой способ очень быстрый.

Для примера давайте разберем способ № 2 — золотую середину. Этот подход позволит нам быть внимательными к деталям и при этом сэкономить время.

Для начала подумаем, что бы мы ответили клиенту на самые распространенные замечания. Например:

Составьте такие краткие формулировки для каждой темы замечания — они нам понадобятся прямо сейчас.

Вот примерный промпт для генерации ответов на негативные отзывы про наш снуд:

Я хочу, чтобы ты написал ответы на негативные отзывы клиентов на маркетплейсе Wildberries о товаре «Снуд спортивный, бафф-труба». В своих ответах используй следующую логику обработки самых главных замечаний клиентов: *прикладываем нашу таблицу*. Пиши дружелюбно, простым и понятным языком.

Отзывы, на которые надо ответить:

*прикладываем негативные комментарии*

Вот фрагмент результата генерации:

Робот справился весьма неплохо. Если вас что-то не устраивает в генерации, попросите внести корректировки, например:

Отлично! Но, пожалуйста, добавь еще конкретики в ответы насчет каждого замечания клиента.

После этого останется лишь вычитать получившиеся ответы, проверив:

• точность фактической информации;
• наличие случайных опечаток или ошибок (особенно если вы пользуетесь иностранным сервисом, таким как ChatGPT).

После этого ответы можно размещать.

Шаг 4. Обновление информации о товаре. Если клиентские отзывы указывают на неточности в описании, характеристиках товара или то, что в карточке недостаточно важных данных, внесите изменения.

В этом также может помочь нейросеть. Если вы еще не закрыли прошлый диалог, попросите робота дать советы, что нужно улучшить:

Пожалуйста, на основе нашей беседы и анализа всех негативных отзывов о товаре, расскажи, что конкретно мне нужно улучшить на карточке товара или добавить на нее.

Он дает весьма ценные советы, например, про дополнение информации о материале, толщине ткани, размерах:

Останется лишь их реализовать как можно скорее.

Шаг 5. Обратная связь внутри компании. Не забываем: важно не продать здесь и сейчас любой ценой, а грамотно и последовательно развивать свой бизнес на основании честности и хороших отношений с клиентами. Из отзывов можно извлечь ценную обратную связь о том, что нужно улучшить в бизнес-процессах. Для этого важно структурировать информацию, чтобы она была понятной и полезной для разных отделов (производство, логистика, маркетинг и другие).

Вот какой запрос к нейросети здесь может помочь:

На основании анализа негативных отзывов на маркетплейсе Wildberries о товаре «Снуд спортивный, бафф-труба» составь:

1. Список проблем по категориям:

• проблемы с качеством товара
• проблемы с упаковкой
• проблемы с доставкой

Для каждой группы проблем перечисли примеры из отзывов.

2. Подробные рекомендации по улучшению ситуации с конкретикой по каждой группе проблем.

В ответе ChatGPT прислал подробный список проблем, а также дал ценные советы, например:

Ваша задача — устранить максимальное количество причин для жалоб. Например, если у вас собственное производство — передайте замечания в отдел, ответственный за качество продукции. Если же вы закупаете готовые изделия, есть смысл пообщаться с поставщиком или производителем по поводу изменения кроя, размерной сетки и типа ткани или вовсе найти другого поставщика.

Шаг 6. Анализ эффективности работы с отзывами. Вы думали, ответили на отзывы и дело сделано? Нет, ведь нужно понять, что это дало. Один из способов оценить это — проанализировать, как изменилась тональность отзывов со временем после ваших действий.

Вот что стоит оценить:

1. Увеличилась ли конверсия на этапе «Просмотр карточки — добавление в корзину». Именно на этом шаге потенциальные покупатели читают отзывы и могут под их влиянием принять решение о покупке.
2. Как изменилась тональность отзывов и средняя оценка товара. Сравните проценты до и после ваших ответов: стали ли отзывы более положительными, уменьшилось ли количество негативных комментариев.
3. Как изменилось количество возвращенных товаров. Если ваши ответы и улучшения продукции снизили количество жалоб и возвратов, это является одним из прямых доказательств эффективности ваших действий.
4. Реакция на шаги по улучшению. Посмотрите, стало ли меньше упоминаний проблем, которые вы решили (например, про материал и размер).

Нейросеть поможет с пунктами 2 и 4. Для этого стоит попросить ее сравнить старую «пачку» отзывов с новой и пересчитать тональность в процентах, а также сделать вывод, как изменилось упоминание тех или иных проблем.

Вот и все. Вы проделали огромную работу, но гораздо быстрее, чем если бы выполняли ее полностью вручную.

Нейросети могут значительно упростить и сильно ускорить работу с отзывами на маркетплейсах. Однако важно помнить, что это всего лишь инструмент, которым нужно уметь правильно пользоваться. Для достижения максимальной эффективности необходимо продумывать каждый шаг, контролировать процесс и дополнять работу ИИ человеческим вниманием и анализом. Внимание к промптам и грамотный подход к применению нейросети помогут вам не только повысить удовлетворенность клиентов, но и улучшить репутацию бренда, увеличив продажи.