ブランドが顧客の期待に応える上で役立つGenerative Review Response

レビューは、もはや評判管理だけに重要なものではなく、AIの主要なデータソースです。適切に管理されたレビューには、検索アルゴリズムが優先し、AIモデルがデータを抽出する、新鮮で関連性が高く、キーワードが豊富なコンテンツが満載です。ローカルパックからAI概要まで、あらゆる場所でブランドを目立たせるために、以下の3つの実証済みの戦略を使用しましょう。

1. スマートソフトウェアを使用してレビューを大規模に管理する。

2. すべての自社サイトとサードパーティサイトで一貫性を保つ。

3. レビューには最低でも週に1回は返信する。

この最後のポイントは重要です。お客様は他の人が書いたレビューだけを見ているわけではなく、ブランドが顧客のレビューに迅速に返答することを期待しています。実際に、

• 10人に1人のお客様は、オンラインレビューを残してからブランドがすぐに反応することを期待しています。

• 4人に1人が即日返信を期待しています。

• 5人に2人が1週間以内のブランドからの連絡を期待しています。

• フィードバックに対する返信を受け取った後、お客様の3人に2人が、レビューを更新したり、星評価を上げたり、否定的なレビューを削除しています。

このチャネルを効果的に使用して顧客の期待に応え、それを上回ることは、優れた体験を提供し、ロイヤルティを育み、成長を促進するために不可欠です。

ご覧のとおり、レビューへの返信は非常に重要ですが、数百から数千箇所に存在するすべてのオンラインレビューを読み、対応することは、非常に時間のかかる大変な作業となります。これに対応して、当社はブランドの信頼性を損なうことなく大規模な顧客エンゲージメントを管理するためにAIを組み込むことで、お客様の負担を軽減するために多大な投資を行ってきました。

今年初め、当社はGenerative Review Responseをリリースしました。これは、ブランドがAIを使用してレビュー返信の下書きを作成し、顧客とそのフィードバックに合わせて返信をパーソナライズしながら、レビューに大規模に返信できるツールです。カスタマイズ可能なAIプロンプトと動的入力により、ブランドはブランドイメージに合ったトーンで返信し、返信にロケーション固有の情報や指示を含めることができます。

Generative Review Responseを使用している主要ブランドは、レビュー応答率が平均50%増加し、応答時間が34%短縮されるなど、目覚ましい成果を上げています。*Generative Review Responseにより、ブランドはより多くのレビューにスピーディに応答できるようになり、顧客の期待に応え、地元での評判を高めることができます。

大規模言語モデル（LLM）で高品質の自動応答を生成することで、顧客レビューへの回答にかかる時間と手作業を削減できます。YextのGenerative Review Responseを使用すると、顧客レビューへの応答方法をLLMに指示することができます。返信する言語、使用する声のトーン、回答に含める文数、一元型または分散型のブランド情報から直接取得する特定の埋め込みデータフィールドなど、簡単なガイドラインを提供すれば十分です。

Yextでは、ブランドがAIを活用してデジタルプレゼンスを管理し、評判を向上させる方法の継続的な強化に注力しています。8月のリリースでは、AIプロンプトを試して さらに優れた レビュー応答を生成するためのテスト環境となる「生成レスポンスプレイグラウンド」をリリースしました。

この機能により、ブランドマーケティング担当者は、コントロールされた環境下でプロンプトを書いたり、レビューへの回答を生成できます。生成レスポンスプレイグラウンドでは、肯定的なレビュー例と否定的なレビュー例を切り替えて、自分のプロンプトがさまざまなフィードバックタイプでどのように機能するかを確認できます。これにより、ブランドは指示の作成や調整、さまざまなブランド情報の追加（返信へのサポートメールアドレスの追加など）、出力のすべてを1つの画面に表示するなど、プロンプトを安全かつ迅速に反復作成することができます。ユーザーはこうしたプロンプトを適宜微調整して、特定のガイドラインに従い、ブランドに合った回答を提供できます。

Generative Review Responseのレスポンスプレイグラウンドを使用すると、ブランドはAIを使用して、ブランドイメージに即した真摯な回答を大規模に提供できます。

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*Yextデータ、2024年