AIでレビュー対応が変わる！知っておくべきポイント

消費者レビューに対応する上で大切なことは共感です。しかし共感はどのように高めればいいのでしょうか。本ブログでは、AIを使ったレビュー対応強化について、詳しくお伝えします。

大切なのは、「仕事をAIに任せるのではなく、AIの使い方をチームに委ねること」です。

各プラットフォームごとに、パーソナライズされた丁寧な返信をするのが理想的です。しかし、デジタル環境が急速に広がる中、消費者はサードパーティのサイトやソーシャルメディアなど、あらゆる場所でレビューを投稿しています。新しいアプリやプラットフォームが登場するたび、担当チームはすべてを管理しきれず、どのチャネルを優先するか見直さなければなりません。

大規模言語モデル（LLM）を活用する方法もあります。適切なプロンプトを設定すれば、AIが作業の負担を減らしてくれるでしょう。

しかし、話はそれほど単純ではありません。AIを使ってレビュー対応を強化することは可能ですが、他のツールと同様に慎重な使い方が求められます。

LLMだけでは解決できない理由

ブランドやチームは、膨大なレビュー対応に追われることになります。特に、レビューの数は場所ごとや、代理店ならクライアントごとに急増していきます。

たとえ全てのレビューに手作業で対応する時間があったとしても、それはチームの時間を有効に使っているとは言えません。重要なビジネスのためのリソースが奪われてしまうからです。さらに、GoogleビジネスプロフィールやFacebook、TripAdvisorなど、さまざまなプラットフォームで手作業の対応を行うと、対応の一貫性に問題が生じる可能性もあります。AIはまだ共感を十分に習得していませんが、人間もミスを完全に防ぐことはできません。

ChatGPTのようなLLMは、企業の製品やサービス、特定の顧客対応に関するリアルタイム情報にアクセスできないため、レビュー対応を完全に任せることはできません。最新の情報がないと、返信が一般的になったり、不正確になったりするリスクがあります。また、医療や金融サービスなどの業界では、法律やコンプライアンスを考慮した対応が必要です。

LLMはレビューに含まれる感情や微妙なトーンを理解するのが難しく、共感を示すことが難しい場合があります。効果的なレビュー対応には、個々の消費者に合わせた適切なトーンで、ブランドイメージを反映し、正確な情報を提供することが重要です。AI時代では、消費者はAIが生成した返信を見抜くことができ、企業が本気で向き合っていないと感じると、評価が下がる可能性があります。

レビュー対応戦略にAIを取り入れる最適な方法

業務に使える時間には限りがあります。AIを使ってレビューの返信を自動化することはスケールしやすい方法ですが、対面のコミュニケーションでミスが起きたときには十分対応できない場合もあります。そこで大切なのは、チームの共感力や知識をAIの力と組み合わせることです。これにより、レビュー対応戦略をより強力なものにできます。

ポイントは、AIに仕事を任せきるのではなく、AIの使い方をチームに委ねることです。チームは必要なスキルを持っており、AIはその力をサポートし拡張するツールとして活用すべきなのです。

生成AIでレビュー返信の初稿を作成する方法

状況がシンプルであろうと複雑であろうと、すべてのレビュー対応に人が関与することが大切です。

星評価のみのシンプルなレビューには、定型文で対応するのが効果的です。しかし、内容が複雑で深刻なレビューには、AIによるコンテンツ生成の出番です。大規模言語モデル（LLM）は消費者の感情や体験のニュアンスを理解し、ワンクリックで返信の初稿を作成します。

この初稿を基にチームはレビュー対応を行えるので、貴重な時間を節約できます。ゼロから返信を書くのではなく、AIが作成した内容をチェックし、必要な修正を加えて公開するだけで済むのです。

AIを活用したレビュー管理ツールに求めるポイントと注意点

レビュー対応のベストプラクティス※1に従うことは極めて重要です。AIを使ったエンゲージメント戦略の強化には、AIと人の作業フローをより円滑に切り替えられるソリューションを選ぶことが大切です。

ツールを評価する際には、以下の4つのポイントを確認しましょう。

1.アウトプットのトーンや言語についてLLMに指示が与えられるか

専任チームがLLMに与える指示をカスタマイズできるようにしましょう。まずは返信する言語、トーン、文字制限など、レビュー返信の作成方法に関するガイドラインを準備します。

特定の状況に応じた情報をコマンドに埋め込むことも効果的です。例えば、レビュー後に追加対応が必要だと判断した場合は、カスタマーサービスの連絡先を含めて返信させることも可能です。

2. ブランドのトーンや返信スタイル、ベストプラクティスについてLLMに学習させられるか

タイムトゥバリューを高速化するために、レビュー返信ツールに過去のレビュー返信を学習させましょう。これにより、ツールはブランドにマッチした適切な返信を作成できるようになり、チームは消費者に素早く対応できるようになります。

3. AI生成された返信に重要なビジネス情報を組み込めるか

消費者は、所在地や営業時間、製品・サービス、カスタマーサービスの問い合わせ先など、ビジネスに関する情報を求めることがあります。これらの情報を返信に含めるためには、LLMがビジネスに関する多くの文脈を理解している必要があります。そのため、CMSのコンテンツのような構造化データからも学習できるレビュー返信ツールを選ぶことをお勧めします。

4.ブランドを守るための管理統制がとれるか

生成AIツール、特にCMSなどの他のプラットフォームと統合できるツールには、チームリーダーがユーザー権限を管理できる機能が必要です。例えば、AIが生成した返信を確認して承認・拒否するユーザーや、レビュー返信を編集できるユーザーがいるかもしれません。チームの構造に応じて、レビュー返信ツールが適切に対応できるかを確認するようにしましょう。

※1 レビュー対応のベストプラクティス（資料ダウンロード）
https://www.yext.com/ja/resources/publications/guide-to-reputation-management

まとめ

AIを活用したコンテンツ生成は非常に強力なツールであり、これをレビュー対応戦略に組み合わせることで、チームは消費者に寄り添った信頼関係を築くことができます。

また、顧客エンゲージメントを高めるだけでなく、このハイブリッドなアプローチにより、組織の貴重な時間、リソース、コストを削減することも可能になります。

AI生成コンテンツの中により共感的な「人間らしさ」を残すことができます。チームに負担をかけずに消費者の満足度を維持しつつ、ブランドの評判を高めていきましょう。

AIを活用したレビュー対応に興味のある方は、お気軽にエクレクトまでお問い合わせください。