Verbrauchererfahrung Preis-Management

Nutzung der Stimmungsanalyse zur Verbesserung von eCommerce-Strategien

In diesem Beitrag werden wir verschiedene Möglichkeiten untersuchen, wie große Sprachmodelle (LLMs) über den reinen Produktabgleich hinaus für den eCommerce genutzt werden können. Falls Sie es noch nicht getan haben, lesen Sie unseren früheren Beitrag über Verwendung von LLMs im eCommerce [Link hier einfügen].

Große Sprachmodelle haben eine breite Palette von Anwendungen im E-Commerce, von der Analyse von Kundenrezensionen bis zur Verbesserung der Produktfindung. Neben dem Produktabgleich können sie bei Aufgaben wie der Produktklassifizierung, der Stimmungsanalyse, dem Kundensupport und sogar bei der Ermittlung von Trends in den Verbraucherpräferenzen helfen. Sie können auch bei der Erkennung von Preisdiskrepanzen, der Bewertung von Marketinginhalten und der Automatisierung von Kundeninteraktionen helfen - alles wichtige Faktoren, um in der heutigen digitalen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Stimmungsanalyse im eCommerce

Die Sentiment-Analyse, oft auch als Meinungsanalyse bezeichnet, ist eine Methode zur Ermittlung der Stimmung hinter Kundenaussagen oder -rezensionen, wobei diese als positiv, negativ oder neutral eingestuft werden.

Einfacher ausgedrückt: Sentiment-Analyse-Tools helfen Unternehmen zu verstehen, wie Kunden über ihre Produkte denken, indem sie analysieren, was sie in Bewertungen oder Kommentaren sagen. Wenn ein Kunde zum Beispiel schreibt: "Ich finde es toll, wie einfach dieses Produkt zu bedienen ist", würde die Stimmungsanalyse dies als positiv einstufen. Wenn ein anderer Kunde sagt: "Das Produkt funktioniert, aber es ist überteuert", könnte die Stimmung je nach Kontext eine Mischung aus neutral und negativ sein.

In der Vergangenheit verließen sich Unternehmen auf komplexe maschinelle Lernmodelle, Deep-Learning-Techniken oder lexikonbasierte Methoden, um diese Art von Analyse durchzuführen. Diese Ansätze erforderten jedoch einen hohen manuellen Aufwand, um Modelle zu trainieren, spezielle Algorithmen zu entwickeln oder Wörterbücher mit Wörtern zu erstellen, die mit bestimmten Stimmungen assoziiert werden.

Historische Methoden der Stimmungsanalyse sind oft zeitaufwändig, da sie eine umfangreiche Datenbeschriftung, eine Abstimmung der Algorithmen und ständige Aktualisierungen erfordern, um die Genauigkeit zu gewährleisten. Deep Learning beispielsweise erfordert große Datensätze und leistungsstarke Computerressourcen, um Muster zu erkennen, während lexikonbasierte Methoden die Zusammenstellung einer langen Liste von Wörtern und den dazugehörigen Stimmungen erfordern, die nicht immer die Nuancen der menschlichen Sprache erfassen können. LLMs hingegen sind auf großen Textmengen vortrainiert und von Natur aus in der Lage, den Kontext zu verstehen, was die Klassifizierung von Gefühlen viel einfacher und schneller macht.

Natürlich gibt es einige Einschränkungen. LLMs haben, wie Menschen, Schwierigkeiten mit bestimmten sprachlichen Feinheiten wie Sarkasmus. Nehmen wir zum Beispiel eine Bewertung, in der es heißt: "Oh toll, noch ein Produkt, das nach einer Woche kaputt geht, genau das, was ich brauchte!" Während ein Mensch dies als Sarkasmus erkennen könnte, könnte ein LLM es aufgrund von Ausdrücken wie "genau das, was ich brauchte" als positiv fehlinterpretieren. Die Fehlinterpretation von Sarkasmus könnte zu einer falschen Klassifizierung der Stimmung führen, wodurch die Erkenntnisse aus den Kundenrezensionen verfälscht werden könnten.

Verwendung großer Sprachmodelle zur Verbesserung des eCommerce

Wie können wir nun, da LLMs Stimmungen schnell und effizient klassifizieren können, diese für den Erfolg des eCommerce nutzen?

1. Verbesserung des Kundendienstes

Indem Sie negative und neutrale Kommentare aus Ihrem Kundenfeedback sortieren, können Sie die dringendsten Probleme priorisieren und Ihre besten Kundendienstmitarbeiter mit der Beantwortung beauftragen.

Wenn zum Beispiel eine Flut negativer Bewertungen über eine verspätete Produktlieferung eintrifft, können Sie Ihre besten Supportmitarbeiter einsetzen, um das Problem zu lösen, bevor es weiter eskaliert. Bei neutralen Kommentaren wie "Das Produkt ist in Ordnung, aber nichts Besonderes" könnten Ihre Mitarbeiter versuchen, gleichgültige Kunden in loyale Kunden zu verwandeln, indem sie ihnen Anreize oder Lösungen zur Verbesserung ihrer Erfahrungen anbieten.

2. Unterstützung Einblicke

Die Stimmungsanalyse kann Ihnen auch dabei helfen, den Ton der Kundenrezensionen mit den entsprechenden Sternebewertungen abzugleichen, was tiefere Einblicke ermöglicht. So können Sie zum Beispiel feststellen, dass eine 5-Sterne-Bewertung eine kleine Beschwerde über die Verpackung enthält, was Ihnen die Möglichkeit bietet, Verbesserungen vorzunehmen. Umgekehrt könnte eine 3-Sterne-Bewertung bis auf einen kleinen Nachteil sehr positiv ausfallen, was Ihnen die Möglichkeit bietet, gezielt auf Ihre Kunden zuzugehen.

Nehmen wir an, Sie haben ein Produkt, das mit 4,5 Sternen bewertet wurde, aber nach der Analyse der Kommentare stellen Sie fest, dass mehrere Kunden mit den Einrichtungsanweisungen nicht zufrieden sind. Mit diesen Erkenntnissen können Sie Ihre Einrichtungsanleitungen verbessern und die Zufriedenheit der Nutzer steigern. Ähnlich verhält es sich, wenn in einer 2-Sterne-Bewertung zwar die Produktqualität gelobt, aber die Lieferzeiten kritisiert werden: Wenn Sie das Logistikproblem angehen, können Sie die Gesamtbewertung verbessern, ohne das Produkt zu ändern.

3. Besseres Verständnis für Ihren Kunden

LLMs können dabei helfen, gemeinsame Themen im Kundenfeedback zu identifizieren, wodurch es einfacher wird, Schmerzpunkte, Präferenzen oder aufkommende Trends auf dem Markt zu erkennen.

Wenn zum Beispiel mehrere Kunden den Wunsch nach einer umweltfreundlichen Verpackung äußern, könnte dies ein Zeichen für einen wachsenden Trend zur Nachhaltigkeit sein. Oder wenn in vielen Bewertungen erwähnt wird, dass die Kunden Ihr Produkt zu kompliziert finden, deutet dies auf ein Problem mit der Benutzerfreundlichkeit hin, das zu einer Neugestaltung des Produkts oder verbesserten Hilfsmaterialien führen könnte.

Wenn Sie diese Muster erkennen, können Sie proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Kundenzufriedenheit und die Marktwahrnehmung zu verbessern.

4. Löst es das Problem?

Nachdem Sie das Kundenfeedback klassifiziert haben, müssen Sie im nächsten Schritt feststellen, ob Ihr Produkt hält, was es verspricht. Wenn Sie ein Produkt verkaufen, das die Produktivität verbessern soll, spiegelt das Kundenfeedback dieses Ergebnis wider?

Wenn Sie z. B. eine Produktivitäts-App verkaufen und Ihre Kunden häufig erwähnen, wie sehr die App ihr Leben erleichtert, dann stimmt das Feedback mit dem Wertversprechen Ihres Produkts überein. Wenn sich hingegen negative Bewertungen häufig darüber beschweren, dass die App abstürzt oder schwer zu navigieren ist, deutet dies auf ein ernstes Problem hin, das sofortige Aufmerksamkeit erfordert. Wenn die Analyse von Wettbewerbern zeigt, dass andere ähnliche Produkte in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit positiver bewertet werden, könnte dies auf Bereiche hinweisen, in denen Ihr Produkt zu kurz kommt.

5. Echtzeit-Kundendienst

Die Verwendung von Large Language Models zur Überwachung des Kundenfeedbacks in Echtzeit ermöglicht einen proaktiven Service. Wenn sich die Stimmung plötzlich zum Negativen wendet, können Sie Kundendienstmitarbeiter zuweisen, um Probleme zu lösen, bevor sie eskalieren.

Stellen Sie sich vor, Sie veranstalten einen Flash-Sale und stellen während der Aktion fest, dass die Zahl der negativen Kommentare zu Problemen beim Checkout steigt. Mit einer Stimmungsanalyse in Echtzeit könnte Ihr Support-Team eingreifen, den Kunden Ratschläge geben und möglicherweise verhindern, dass sie den Einkaufswagen abbrechen. Oder wenn mehrere Bewertungen einen Produktfehler erwähnen, könnten Sie sofort weitere Verkäufe stoppen und das Problem beheben, bevor es sich ausbreitet.

Schlussfolgerung

Große Sprachmodelle bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Verbesserung des eCommerce über den Produktabgleich hinaus. Durch die effiziente Klassifizierung von Kundenstimmungen können Unternehmen ihren Kundenservice verbessern, Einblicke in die Produktleistung gewinnen und die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser verstehen. Ob es darum geht, Schmerzpunkte zu identifizieren, den Kundensupport zu verbessern oder proaktiv mit Kundenfeedback in Echtzeit umzugehen, LLMs helfen Marken, in der schnelllebigen Welt des eCommerce agil und reaktionsfähig zu bleiben.

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