उपयोगकर्ताओं की समीक्षाएँ एआई के उपयोग से 300 गुना तेज़ विश्लेषित की जाती हैं

हर दिन, हजारों उपभोक्ता ऐप स्टोर में उत्पादों और सेवाओं के बारे में अपनी राय छोड़ते हैं, सोशल मीडिया और डिजिटल प्लेटफार्म. ये फीडबैक अनुभवों का एक प्रत्यक्ष प्रतिबिंब हैं — अच्छे या बुरे — और यह ब्रांडों और उपयोगकर्ताओं के बीच संवाद का एक अनूठा चैनल प्रस्तुत करते हैं. लेकिन, क्या कंपनियाँ वास्तव में सुन रही हैं? या वर्तमान युग में उपभोक्ता की आवाज़ अनविश्लेषित डेटा के सागर में खो जाती है

नई इंटरैक्शन की गति एक विरोधाभास पैदा करती है: ग्राहकों की राय तक कभी इतनी पहुंच नहीं थी, लेकिन उन्हें व्यावहारिक कार्यों में बदलना एक बढ़ता हुआ चुनौती प्रतीत होता है. एक ऐसी दुनिया में जहां उपभोक्ता की धैर्य कम है और प्रतिस्पर्धा तीव्र है, इन बातचीतों की अनदेखी करना ब्रांड्स के लिए महंगा पड़ सकता है. 

आज, उपभोक्ताओं को उत्तर देने में दक्षता और व्यक्तिगतकरण केवल एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं है — यह बाजार में जीवित रहने का एक सवाल है. और, जब बात विशाल मात्रा में फीडबैक से निपटने के समाधानों की होती है, सवाल उठता है: क्या तकनीक कंपनियों और उत्पादों और सेवाओं को खरीदने वालों के बीच मानव और प्रामाणिक संबंध को पुनर्जीवित कर सकती है

उपभोक्ता के साथ संबंध का भविष्य

ब्रांडों और उपभोक्ताओं के बीच की बातचीत पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है. यह कहना मुश्किल है कि क्या संगठन वास्तव में उपयोगकर्ताओं को समझ रहे हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता टिप्पणियों का विश्लेषण 300 गुना तेजी से कर रही है, RankMyApp के अनुसार, ब्रांडों के पास अधिक कुशल और महत्वपूर्ण तरीके से फिर से जुड़ने का अवसर है

हम प्रत्येक ग्राहक की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकी और एआई के उपयोग को अनुकूलित करने के लिए खुले हैं. सभी फीडबैक को श्रेणीबद्ध किया जाता है और उपयोगकर्ता द्वारा रिपोर्ट की गई समस्या को हल करने के लिए ब्रांड को उचित रूप से भेजा जाता है, कहता हैलुआना गोंसाल्वेस, RankMyApp के उत्पाद समीक्षाएँ इंटेलिजेंस की समन्वयक, जो ऐप्स में समीक्षाओं का विश्लेषण और वर्गीकरण करता है और उपयोगकर्ताओं द्वारा भेजे गए फीडबैक के आधार पर सुधार के बिंदुओं को एकत्रित करने का वादा करता है, इसके अलावा उपयोग के अनुभव को अनुकूलित करना

रैंकमायऐप पर, ग्राहक की आवश्यकताओं को हजारों समीक्षाओं में मानचित्रित करने के बाद, एक कस्टम वर्गीकरण वृक्ष बनाया जाता है. उससे शुरू होकर, एआई टिप्पणियों के केंद्रीय विषय और संबंधित भावना की पहचान करती है, व्यापार की विशेषताओं के अनुसार, एक गहरे विवरण में पहुँचते हुए जो समस्या की जड़ को प्रकट कर सकता है

यह उस क्षण है जब जिम्मेदार ब्रांड के विभिन्न संचालन समाधान में एकीकृत होते हैं, चाहे वह स्वयं ऐप में सुधार हो या पूरे व्यवसाय में, जैसे कि लॉजिस्टिक्स के मुद्दे, बिलिंग या यहां तक कि उत्पादों में भी. यह एक सरल प्रक्रिया नहीं है, हमने एआई को इस तरह प्रशिक्षित किया है कि वह ग्राहक के लिए आवश्यक चीजों को वर्गीकृत करे और केवल ब्रांड के लिए सबसे अच्छा क्या है, यह नहीं, हथियार लुआना

हालांकि, जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, एक नया दुविधा उभरती है: क्या हम डेटा को वास्तविक संबंधों में बदलने के लिए एआई पर भरोसा कर सकते हैं? समन्वयक के अनुसार, उपकरण की प्रभावशीलता "सच्चे अर्थ में सुनने" पर निर्भर करती है."जब डेटा की बात आती है", मुख्यतः संतोष से, यह वास्तव में समझने और उद्देश्य के साथ कार्य करने की आवश्यकता है. कंपनियों को संख्याओं से आगे बढ़ना चाहिए, समाप्त करें.