En af de sværeste ting for virksomheder at navigere i i de sociale mediers tidsalder er kundeklagen. På den ene side bør virksomheder (især startups) tage kundernes bekymringer i betragtning, når de overvejer forbedringer eller designændringer af et produkt.
Lad os tage et kig på, hvorfor det betyder noget og mulige motiver for ondsindede klager, og så vil vi undersøge nogle datadrevne løsninger som kan hjælpe virksomheder med at forstå, hvilke handlinger de skal tage.
Skal virksomheder interessere sig for, om kundeklager er ægte eller ej?
Mange virksomheder vil måske i begyndelsen afvise tanken om at ignorere kundefeedback. Årevis, sagde eksperterne at "10 vrede bogstaver kunne repræsentere tusind vrede kunder." De fleste mennesker ville ikke skrive ind for at klage, men dem, der gjorde det, var tegn på en større tendens til utilfredshed hos kunder.
I fortidens brevskrivningsdage var det nok rigtigt. Men med internetadgang på et rekordhøjt niveau er kundeklager og dårlige anmeldelser også steget eksponentielt.
Ifølge Review Control Center kan en enkelt dårlig anmeldelse koste en virksomhed alt fra $3,750 til $15,000 i tabt omsætning eller 10 % af din potentielle kundebase.
Derudover kan en falsk eller ondsindet kundeklage få en virksomhed til at lave en utvunget fejl. Et produkt eller en service, der fungerer godt for et flertal af kunderne, kan blive ændret på grund af et stort antal brugere, der "klager" på sociale medier.
Hvorfor ville nogen skrive falske anmeldelser eller klager?
Der er mange grunde til, at der kan udstedes falske anmeldelser eller klager mod en virksomhed, lige fra hævn af lav kvalitet til større konspirationer. Lad os se på et par eksempler, der involverer et fiktivt teknologifirma kaldet "Jim's Software Solutions".
En af kundeservicecheferne hos Jim's er en mand ved navn Mark, som for det meste holder sig for sig selv. En dag fortæller han en kunde, at han ikke kan refundere deres softwarekøb, fordi han ikke er autoriseret af virksomheden til at gøre det.
Kunden er rasende og får nogle andre online-trolde til at oversvømme kundeservice-e-mail-indbakken med vrede historier om, hvordan Mark reagerede på deres legitime klager med misbrug og bandede til dem over telefonen. Da hans chefer finder ud af det, bliver Mark (uretfærdigt) øjeblikkeligt fyret, selvom ikke et eneste ord er sandt. Hans afløser er ikke så god til jobbet, og kunderne går på grund af faldet i kundeservice.
For et andet eksempel, forestil dig et rivaliserende firma kaldet "Tommy's Software Emporium" indser, at det ikke kan konkurrere med Jim's, så de opretter falske sociale mediekonti og e-mailadresser for at spamme Jims kundeservice-e-mail og Twitter-side med beskyldninger om, at Jims software forårsager den blå Screen of Death, selv udstationering af behandlede videoer, der når trendsiden. Jim's fjerner derefter softwaren fra markedet, så Tommy's kan overhale deres markedsandel.
Brug af dataanalyse til at verificere kundeoplevelser
Alternativt, i stedet for at tage overilte handlinger, kunne Jims softwareløsninger gå en anden vej: ved at bruge dataanalyse kan de afgøre, om disse klager er ægte eller ej, eller om de er resultatet af noget mere uhyggeligt.
Som et resultat af analysen fandt de ud af, at selvom hver e-mail brugte forskellige ordlyd for størstedelen af teksten, brugte hver enkelt klage den nøjagtige sætning: "Mark gik på en vred tirade og brugte bandesprog for at fornærme mig". Oddset på, at 158 kunder alle bruger udtrykket "bandesprog", som ikke er et almindeligt udtryk, får dem til at konkludere, at klagerne havde en fælles (ondsindet) kilde.
Deres business VoIP telefonopkaldslogger afslører også, at ingen af de påståede opkald fandt sted på de tidspunkter eller datoer, som kunderne hævdede, at de gjorde.
I det andet scenarie afslører dataanalysen, at 110 af de 125 vrede e-mails, de modtog, blev sendt fra den samme IP-adresse, som derefter spores til Tommy's Software Emporiums hovedkvarter.
Yderligere afslører et tjek af Twitter-konti, der sender videoerne, at et flertal blev skabt inden for den seneste uge, og mange har ingen tidligere indlæg, mens de, der gør, kun har indsendt klager over andre softwarevirksomheder. De konkluderer, at angrebene er usande og poster en video, der viser, at deres software fungerer efter hensigten.
Resumé og konklusion
Ved at lede efter gentagne sætninger, tjekke IP-adresser, når det er muligt, verificere kundeprofiler og andre former for dataanalyse, kan virksomheder afsløre, om sociale medier/e-mail-klager eller negative anmeldelser om deres produkter eller tjenester er legitime eller er en del af et koordineret angreb beregnet til at underminere dem.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.smartdatacollective.com/using-data-analysis-improve-verify-customer-experience-bad-reviews/
- :er
- :ikke
- $3
- 000
- 110
- 125
- 750
- a
- Om
- om det
- misbrug
- adgang
- Konto
- Konti
- Beskyldninger
- aktioner
- adresse
- adresser
- mod
- alder
- Alle
- påståede
- tillade
- også
- Skønt
- an
- analyse
- ,
- En anden
- overalt
- ER
- AS
- At
- angribe
- Angreb
- autoriseret
- Bad
- bund
- BE
- fordi
- Blå
- chefer
- virksomhed
- virksomheder
- men
- by
- ringe
- kaldet
- Opkald
- CAN
- hvilken
- Årsag
- årsager
- center
- ændret
- Ændringer
- kontrollere
- kontrol
- hævdede
- Fælles
- Virksomheder
- selskab
- konkurrere
- klage
- klager
- Bekymringer
- konkluderer
- Overvejer
- kontrol
- koordineret
- Corporate
- Koste
- kunne
- skabe
- oprettet
- kunde
- kundebase
- Kundeoplevelse
- Kundeservice
- Kunder
- data
- dataanalyse
- Datoer
- dag
- Dage
- Død
- demonstrerer
- Design
- Bestem
- DID
- forskellige
- do
- Drop
- grund
- emails
- fejl
- især
- Endog
- Hver
- eksempel
- eksempler
- erfaring
- eksperter
- udforske
- eksponentielt
- udtryk
- ekstern
- falsk
- falsk
- tilbagemeldinger
- få
- fiktive
- Finde
- fyret
- Firm
- oversvømmelse
- Til
- formularer
- fra
- ægte
- Go
- godt
- havde
- hånd
- Have
- he
- Hovedkontor
- hjælpe
- Høj
- selv
- hans
- Hvordan
- Men
- HTML
- HTTPS
- idé
- if
- billede
- straks
- Forbedre
- forbedringer
- in
- øget
- vejledende
- i første omgang
- i stedet
- Fornærme
- beregnet
- interne
- Internet
- Internetadgang
- ind
- involverer
- IP
- IP-adresse
- IP-adresser
- Udstedt
- IT
- Job
- jpg
- Sprog
- stor
- større
- Leads
- Forlade
- legitim
- Se
- leder
- tabte
- Flertal
- lave
- mand
- Ledere
- mange
- markere
- Marked
- markedsandel
- Matters
- betød
- Medier
- måske
- mere
- mest
- for det meste
- motivationer
- Som hedder
- Naviger
- negativ
- ingen
- Ingen
- nummer
- Odds
- of
- off
- on
- ONE
- online
- kun
- or
- Andet
- ud
- i løbet af
- side
- del
- forbi
- Mennesker
- telefon
- Telefon opkald
- sætninger
- Place
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- mulig
- Indlæg
- indsendt
- Indlæg
- potentiale
- tidligere
- sandsynligvis
- Produkt
- Produkter
- Profiler
- køb
- spænder
- udslæt
- nå
- årsager
- modtaget
- tilbagebetale
- gentaget
- udskiftning
- repræsentere
- resultere
- afsløre
- afslører
- indtægter
- gennemgå
- Anmeldelser
- Konkurrerende
- R
- samme
- scenarie
- Skærm
- Anden
- sendt
- tjeneste
- Tjenester
- Del
- bør
- enkelt
- So
- Social
- sociale medier
- Software
- Løsninger
- nogle
- Nogen
- noget
- Kilde
- spam
- Nystartede
- Historier
- Tag
- tager
- tager
- tech
- Tech Company
- fortæller
- tekst
- at
- deres
- Them
- derefter
- Disse
- de
- ting
- dem
- selvom?
- tusinde
- gange
- til
- tog
- Trend
- trend
- sand
- Underminere
- forstå
- anvendte
- brugere
- ved brug af
- verificere
- verificere
- video
- Videoer
- var
- uge
- GODT
- gik
- var
- hvornår
- hvorvidt
- som
- mens
- WHO
- hvorfor
- med
- inden for
- ord
- formulering
- virker
- ville
- skriver
- år
- Din
- zephyrnet