Was Sie über die KI-gestützte Beantwortung von Bewertungen wissen sollten

Der Schlüssel zur Reaktion auf Verbraucherbewertungen ist Empathie – aber wie lässt sich Empathie skalieren?

Als bewährte Praxis verdient jede Bewertung auf jeder Plattform eine persönliche, feinfühlige Antwort. Doch die digitale Landschaft wächst rasant: Ihre Kunden hinterlassen Bewertungen für Ihre Einträge bei Drittanbietern, in den sozialen Medien und vielen weiteren Orten. Und mit jeder neuen App oder Plattform muss Ihr Team die Kanäle in seiner Strategie zur Beantwortung von Bewertungen neu priorisieren, weil es einfach nicht alle betreuen kann.

Einige sehen in der Einführung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) eine Chance, sich Luft zu verschaffen. Mit der richtigen Eingabeaufforderung könnte die KI doch sicher einen Teil der Arbeitslast abnehmen, oder?

Doch die Antwort ist nicht so einfach. KI kann Ihre Strategie zur Beantwortung von Bewertungen verbessern, aber wie bei allen anderen Tools muss auch hier mit Bedacht gehandelt werden.

Die schiere Menge der zu beantwortenden Bewertungen kann Marken (und Teams) überwältigen. Zudem steigt die Menge der Bewertungen mit jedem Standort exponentiell an – oder, im Falle von Agenturen, mit jeder Marke des Kunden.

Selbst wenn Sie über genügend Kapazitäten verfügen, um jede Bewertung manuell zu beantworten, ist das höchstwahrscheinlich nicht der beste Einsatz der Zeit Ihres Teams. Das kostet Sie eine Menge Ressourcen, die Sie für Ihre geschäftlichen Prioritäten verwenden könnten. Ganz zu schweigen davon, dass die manuelle Verwaltung von Verbraucherfeedback für jeden einzelnen Publisher (wie z. B. Ihr Google Unternehmensprofil, Facebook-Unternehmensprofile und branchenspezifische Plattformen wie TripAdvisor) zu Unregelmäßigkeiten führen kann. KI besitzt noch kein Einfühlungsvermögen, aber auch Menschen machen Fehler.

Dennoch sind LLMs wie ChatGPT noch nicht bereit, die Beantwortung von Bewertungen vollständig zu übernehmen. Zum einen hat die LLM-Technologie keinen Zugang zu Echtzeitinformationen über Ihre Produkte, Dienstleistungen oder spezifische Kundeninteraktionen. Sie verfügt möglicherweise nicht über das nötige Wissen, um den Kontext einer Bewertung zu verstehen, was zu generischen oder ungenauen Antworten führt. Und in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen gibt es juristische und Compliance-Aspekte zu beachten.

Außerdem könnten LLMs Schwierigkeiten mit dem Verständnis der unterschwelligen Tonalität und Emotionen in Kundenrezensionen haben – und infolgedessen an fehlendem Einfühlungsvermögen scheitern. Um effektiv zu sein, sollten Ihre Bewertungen dennoch markengerecht und personalisiert sein, den richtigen Ton treffen und genaue Informationen über Ihr Unternehmen enthalten. Dies gilt insbesondere im Zeitalter der KI, da die Verbraucher die von der KI generierten Antworten immer besser erkennen. So könnten sie sich beleidigt fühlen, wenn sie das Gefühl haben, dass ihre Erfahrungen von einem Unternehmen nicht ernst genommen werden.

Es ist klar, dass Menschen nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung haben, und die unendliche Skalierbarkeit eines KI-Reaktionsgenerators ist nicht gerade hilfreich, wenn bei der Kommunikation mit Kunden Fehler auftreten. Aber wenn Sie das Einfühlungsvermögen und Wissen Ihres Teams mit den Fähigkeiten von LLMs kombinieren, können Sie Ihre Strategie zur Beantwortung von Bewertungen verbessern.

Entscheidend ist, dass Sie sich auf Ihr Team verlassen, statt es zu ersetzen. Es verfügt über die notwendigen Fähigkeiten für den Support, und ein Generator zur Beantwortung von Bewertungen sollte dies verstärken – nicht imitieren.

Bei allen Antworten auf Bewertungen sollten Menschen involviert sein, unabhängig davon, ob es sich um eine einfache oder komplizierte Situation handelt.

Für kontextlose Bewertungen (d. h. reine Sterne-Bewertungen) können Sie eine Vorlage verwenden. Aber bei komplexen, kontextlastigen Bewertungen kann die KI bei der Generierung von Inhalten glänzen. Das liegt daran, dass die LLMs die Stimmung der Verbraucher und die Komplexität ihrer Erfahrungen verstehen und dann mit nur einem Mausklick einen ersten Entwurf einer Bewertungsantwort generieren können.

Dies gibt dem involvierten Mitarbeiter etwas, mit dem er arbeiten kann, und spart seine (sehr begrenzte) Zeit. Anstatt eine Bewertungsantwort von Grund auf neu zu verfassen, überprüft Ihr Team einfach die Antwort, nimmt gegebenenfalls Änderungen vor und schickt sie an die Warteschlange für die Veröffentlichung.

Die Einhaltung von Best Practices bei der Beantwortung von Bewertungen ist extrem wichtig. Wenn Sie Ihre Engagement-Strategie mit KI ergänzen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Lösung den Übergang zwischen KI-gestützten und manuellen Arbeitsabläufen erleichtert (und nicht erschwert).

Achten Sie bei der Bewertung von Tools auf die folgenden vier Merkmale:

1. Ihr Team sollte in der Lage sein, dem LLM Anweisungen für die Tonalität oder Sprache der Ausgaben zu geben. Ihr Team besteht aus Experten für den Kundenservice. Stellen Sie sicher, dass sie die Anweisungen, die sie dem LLM geben, individuell anpassen können. Dann sollte die Lösung über Richtlinien für die Erstellung von Bewertungsantworten verfügen, z. B. in welcher Sprache, in welcher Tonalität oder in wie vielen Sätzen die Antwort erfolgen soll.

Außerdem ist es hilfreich, wenn Ihr Team Felder in die Anweisungen einbetten kann, die auf bestimmte Situationen zugeschnitten sind. Beispielsweise könnte die KI die Kundenservice-Einheit enthalten, an die sich ein Rezensent für zusätzliche Hilfestellung wenden sollte.

2. Das LLM sollte auf die Tonalität, den Antwortstil und die Best Practices Ihrer Marke trainiert werden.

Für eine schnellere Wertschöpfung sollte Ihr Tool zur Beantwortung von Bewertungen aus früheren Antworten lernen. Dies wird dem Tool bei der Generierung relevanter, markengerechter Antworten helfen und Ihrem eine schnellere Reaktionszeit ermöglichen.

3. Das Tool zur Beantwortung von Bewertungen sollte in der Lage sein, wichtige geschäftliche Informationen in generierte Antworten einzubeziehen. Denken Sie an alle Informationen über Ihr Unternehmen, die Ihre Kunden benötigen könnten: Ihren Standort, die Öffnungszeiten, Ihre Produkte und Dienstleistungen und sogar die Kontaktinformationen Ihres Kundendienstes. Diese Informationen können ein wichtiger Bestandteil der Antwort sein und erfordern, dass das LLM viel Kontext über Ihr Unternehmen besitzt. Um dies zu berücksichtigen, sollten Sie sich nach einem Tool für die Beantwortung von Bewertungen umsehen, das auch aus Ihren strukturierten Daten lernen kann, wie z. B. aus den Inhalten in Ihrem CMS.

4. Administrative Kontrollen sind zum Schutz Ihrer Marke notwendig Für jedes generative KI-Tool (und insbesondere für alle Tools, die in andere Plattformen wie Ihr CMS integriert sind) muss Ihre Teamleitung Benutzerberechtigungen einschränken oder erteilen können. Vielleicht haben Sie einige Benutzer, die lediglich die KI-generierten Antworten prüfen und genehmigen oder ablehnen. Sie könnten aber auch andere Benutzer haben, die zur Bearbeitung der Bewertungsantworten berechtigt sind. Wie auch immer Ihr Team strukturiert ist, stellen Sie sicher, dass das Tool für die Beantwortung von Bewertungen dies berücksichtigen kann.

Die KI-gestützte Generierung von Inhalten ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug. In Kombination mit Ihrer Strategie zur Beantwortung von Bewertungen kann Ihr Team so eine einfühlsame und markengerechte Interaktion mit den Verbrauchern schaffen.

Dieser hybride Mensch-Maschine-Ansatz kann Ihrem Unternehmen nicht nur wertvolle Zeit, Ressourcen und Geld sparen, sondern auch Kunden ansprechen.

Solange Sie die entsprechenden Leitplanken setzen, können Sie eine einfühlsame, menschliche Stimme in den Mittelpunkt Ihrer KI-generierten Inhalte stellen. Sorgen Sie für zufriedene Verbraucher und verbessern Sie Ihren Ruf Ihrer Marke – alles, ohne Ihr Team zu überfordern.