Негативный опыт: зачем в e-commerce нужны отрицательные отзывы

В мире электронной коммерции отзывы потребителей играют ключевую роль в формировании репутации бренда и принятии решений покупателями. Среди множества положительных откликов нередко встречаются и негативные отзывы, которые могут восприниматься как нежелательные или даже угрожающие для бизнеса. Однако парадокс в том, что именно отрицательные отзывы могут принести максимальную пользу, которая поможет компаниям улучшить свои товары и услуги. Кофаундер «Наполеон.Отзывы» Данил Зайцев рассказывает, чем полезна критическая обратная связь как для потенциальных покупателей, так и для продавцов в e-commerce.

Отрицательная обратная связь — препятствие или возможность?

Не секрет, что обратная связь — это очень мощный инструмент в бизнес-сообществе, как в межличностном общении, так и на уровне организаций. Она бывает положительной и развивающей. Зачастую компании инстинктивно стараются избегать второй, как некомфортной и неприятной.

Стоит вспомнить такое выражение в английском языке, как «feedback is a gift». Это выражение подчеркивает ценность любой обратной связи. Конечно, ее могут дать в очень нелицеприятной форме, оскорбительной или обвиняющей, из которой сложно взять какой-то конструктив. Но если подойти к ним непредвзято, такая критика может стать основой для изменений, которые приведут к значительному повышению качества продукции, услуг и общей удовлетворенности клиентов.

Чем полезны негативные отзывы для продавцов

Отрицательные отзывы, хотя изначально воспринимаются как неудача, на самом деле содержат ценную информацию. Они предоставляют подлинную обратную связь от самого важного источника — клиентов. Подобные отзывы дают объективную картину опыта покупателей, выявляя конкретные проблемы и указывая области для улучшения. Критические отзывы полезны для интернет-магазина и на самом деле являются скрытыми возможностями. Вот некоторые преимущества отрицательных отзывов.

1) Увеличивают трафик

Любой, кто интересуется продуктом, пытается собрать максимум информации перед покупкой. В результате клиенты посещают сайт, просматривают разные страницы и проверяют качество продукта или услуг, в том числе анализируя слабые стороны продукта, которые предыдущие покупатели упомянули в отзывах. В результате интернет-магазин получает хороший трафик и ценных посетителей, которые, возможно, ничего не купят, но могут показать ценность сайта поисковым системам.

2) Создают доверие

Плохие отзывы создают ощущение подлинности. Многие веб-площадки отображают только хорошие комментарии пользователей и удаляют плохие. На самом деле, эта привычка формирует ложные убеждения.

Результаты исследования компании Reevoo показывают, что 68% клиентов доверяют отзывам и самой компании больше, если они включают как положительные, так и отрицательные отзывы. В то же время 30% покупателей подозревают, что отзывы сфабрикованы или подвергнуты цензуре, когда не видят ни одного отрицательного отзыва. По мнению клиентов, «если все в порядке, значит, на самом деле что-то не так».

Если интернет-магазин публикует как хорошие, так и плохие комментарии, это показывает, что оба вида отзывов подлинные. Таким образом, бренд компании получает больше доверия.

3) Повышают лояльность клиентов

Вместо того, чтобы фильтровать и удалять негативные комментарии, компании могут использовать это как возможность для взаимодействия с клиентами. Покупатели могут сталкиваться с некоторыми проблемами в интернет-магазине, о которых руководители компании могут и не знать. Чем больше будет жалоб на какую-то проблему, тем выше вероятность того, что магазин обратит на нее внимание, обнаружит первопричину и исправит ее. Это позволит избежать дальнейшего недовольства клиентов.

Кроме того, благодаря конструктивным ответам на негативные отзывы из недовольного клиента можно сделать покупателя, который остался доволен качеством продукта или уровнем сервиса. Более того, читая объективные ответы от лица компании, и другие клиенты понимают, что компания достаточно зрелая и есть повод ей доверять в будущем.

4) Повышают прибыль компании

Работа с отзывами, в том числе с отрицательными, помогает повысить прибыль компании. Обратная связь клиентов — один из самых быстрых каналов, через который бизнес может узнать о существующих проблемах. С одной стороны, для этого можно проанализировать большой набор данных, но также можно узнать из отзывов покупателей и отреагировать на них.

Даже если у товара тысяча отзывов и один из них был негативный, то компании следует обращать на него внимание, проверять его через анализ данных и делать вывод о реальности проблемы. Причем нужно понимать, что из 10-20 человек, испытавших трудности с товаром, только один-два клиента могут пожаловаться на них. Если проблема выявлена только в 1% отзывов, то по факту она может коснуться 10% продаж компании.

Например, одному крупному производителю кофе поступали отзывы о том, что клиенты не могли оплатить покупку в интернет-магазине. После проверки оказалось, что истек сертификат системы оплаты Apple Pay. Сообщения о сбое системы специалистам не приходило, но благодаря обратной связи от покупателей сертификат продлили и удалось избежать значительных потерь в прибыли.

Фейковые отзывы

Согласно исследованию агентства Markway и сервиса онлайн-опросов Anketolog.ru, почти 99% российских покупателей в онлайне читают отзывы перед тем, как совершить покупку. При этом есть еще один вид отзывов, который мешает объективно понять преимущества и недостатки того или иного товара.

Поддельные отзывы — это бедствие для интернет-магазинов, потому что они вводят в заблуждение клиентов. Это приводит к плохим решениям о покупке и недовольным потребителям. Исследование аналитического центра НАФИ показывает, что 55% российских покупателей считают, что больше половины от всех отзывов на площадках e-commerce являются поддельными. Подобная тенденция прослеживается и у таких крупных мировых игроков в e-commerce как Amazon, где в 2022 году выявили 42% поддельных отзывов. Причем фейковые отзывы могут оставлять как владельцы бренда, так и конкуренты.

Читайте также

Артем Новиков: Время роботов и данных

Когда технологии постоянно меняют правила игры, компании вынуждены адаптироваться на ходу, особенно в такой динамичной сфере, как логистика. Как выстроить ИТ-инфраструктуру, которая не только поддерживает, но и ускоряет развитие бизнеса? Какие вызовы стоят перед компанией в ближайшие годы? Об этом и многом другом мы поговорили с Артемом Новиковым, ИТ-директором СДЭК.

Для того чтобы повысить свой рейтинг продавцы нередко предлагают покупателям бесплатные товары или денежные вознаграждения за положительные отзывы, а также используют ботов для наводнения продуктов пятизвездочными отзывами. Когда бренд или ритейлер уличают в этих сомнительных практиках, это может нанести непоправимый ущерб их репутации. Если потребители не чувствуют, что могут доверять компании, они вряд ли совершат покупку.

С другой стороны, конкуренты интернет магазинов могут снижать рейтинг магазинов отрицательными отзывами. Например, похожим «приемом» пользуются некоторые недобросовестные блогеры в социальной сети Instagram, которые специально «накачивают» аккаунт конкурента ботами и жалуются в администрацию соцсети. Были случаи, когда блогеров-миллионников из-за этого блокировали, тем самым лишая инфлюенсеров колоссального дохода.

По словам экспертов, чтобы защититься от фейковых отзывов конкурентов, нужно их вовремя удалять на сайте или жаловать на торговую площадку, реализующую товары. Такое воздействие на бренд сравнимо с DDoS-атакой, к которой надо подготовиться, иметь команду и процедуру, как с этим бороться.

Инновационный способ обработки отзывов

Если компания получает слишком много отзывов, их ручная обработка и анализ могут стать повседневной рутиной. Однако правильные выводы, сделанные на основе анализа, помогают сформировать верную маркетинговую стратегию, повысить качество обслуживания клиентов, оперативно решать проблемы с товарами и тем самым увеличивать потенциальную прибыль компании. В таких случаях на помощь приходит автоматизация анализа отзывов.

Современные LLM-модели (большие языковые модели) и ИИ-алгоритмы позволяют производить семантический анализ обратной связи: они обобщают отзывы, выявляют актуальные темы и объединяют повторяющиеся аспекты. Они также могут использовать анализ эмоций пользователей, чтобы определить, имеют ли отзывы о продуктах положительную, нейтральную или отрицательную окраску. Благодаря этому менеджеры компании могут делать выводы на основе результатов, не читая тысячи отзывов самостоятельно. Изменения в результатах показывают, насколько эффективны были конкретные меры, а также меняются ли потребности клиентов или появляются ли новые тренды.

Использование нейросетей в маркетинге: риски и преимущества

Еще одно преимущество ИИ в обработке отзывов заключается в том, что анализ можно проводить и для товаров конкурентов. Это позволяет компаниям определить свои конкурентные преимущества и недостатки и учиться на продуктах других компаний. Также есть возможность настроить автоматические уведомления для специалистов в случае возникновения критических проблем с отдельными товарами, когда клиенты жалуются на повреждение упаковки или брак самого продукта.

Например, один из известных поставщиков детского конструктора раньше занимался продажей своих товаров только в офлайн-магазинах. Затем компания решила запустить продажу своих товаров через маркетплейс. Но с запуском промокомпании от покупателей начал исходить негатив и продажи начали падать. После проведения интеллектуального анализа отзывов стало понятно, что при доставке упаковка конструктора могла повреждаться, а часть товара теряться и не доходить до конечного покупателя.

Производитель конструктора договорились с компанией, организующей доставку товара, что они будут упаковывать его в дополнительную картонную упаковку. Таким образом, в течение 4-5 рабочих дней удалось выявить и устранить проблему. Для того чтобы сохранить лояльность, недовольным покупателям отправляли взамен старого конструктора новый комплект в дополнительной упаковке. В анализе отзывов данная тенденция сразу стала заметной, так как клиенты благодарили компанию об устранении проблемы.

Еще один пример пользы анализа отзывов связан с крупным производителем моющего средства для стирки. Компания тестировала продажу своей продукции в форме капсул в нескольких регионах России. Сразу после старта продаж потребители тепло приняли товар и их полностью устраивало его качество. Но спустя неделю начал появляться негатив в обратной связи от клиентов. Благодаря анализу отзывов удалось понять, что многие жаловались на то, что пластик от капсул либо не полностью растворялся во время стирки, либо вообще не распадался и средство оставалось внутри, из-за чего одежда некачественно отстирывалась. Также выяснилось, что проблемы возникали лишь в определенных регионах. В течение 2-3 недель специалисты выехали в эти субъекты, где были проблемы, и поняли, что упаковка не растворяется из-за высоких показателей жесткости воды. Сделав выводы, компания временно ограничила продажи в этих районах и решила поменять состав упаковки.

Другая компания, которая производит кофемашины и кофейные капсулы, имела негативные отзывы, доля которых была на уровне 5-10%. При объединении и суммировании отзывов со всех площадок стало ясно, что у большинства клиентов возникает одна и та же проблема, которая была связана с тем, что тестовый набор кофейных капсул при заказе кофемашины не доходил до некоторых клиентов. Интеллектуальный анализ обратной связи показал, что руководителям продаж необходимо было проконсультировать отдел сборки, чтобы наборы поступали к клиентам в полном объеме.

Подобные кейсы показывают, что интеллектуальный анализ обратной связи поможет любой компании повысить уровень клиентского сервиса и количество довольных покупателей, а тем самым улучшить финансовые показатели. Таким инструментом для анализа отзывов является продукт «Наполеон.Отзывы». Это «No-code» решение, которое автоматически собирает и анализирует обратную связь из различных источников, позволяет в реальном времени отслеживать настроение покупателей, а также своевременно выявлять тренды и аномалии. Продукт не требует многочасовой настройки, а запуск процесса мониторинга занимает до 10 секунд — нужно просто добавить ссылку на интересующий товар. Встроенная в систему собственная LLM-модель способна обрабатывать до 1000 отзывов в секунду, определять их тональность, классифицировать по категориям и проводить глубокий анализ клиентской обратной связи.

Реакция на отрицательные отзывы, выявление и устранение недостатков, а также активное вовлечение клиентов в процесс улучшения продукта или услуги не только повышают уровень удовлетворенности покупателей, но и укрепляют репутацию бренда. В условиях высокой конкуренции умение извлекать уроки из негативного опыта становится ключевым фактором успешного ведения бизнеса, способствующим его устойчивому развитию и созданию долгосрочных отношений с клиентами.