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ビジネスツール
顧客の声をすべて覚えているフィードバックシステムを構築する
実注文につながるレビュー。店頭に出す前のモデレーションキュー。意味で探せるテーマ。顧客が何を思っているか、プロダクトチームが推測しなくて済む状態へ。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
なぜ自社のレビューシステムを作るのか
レビューウィジェットは、フィードバックを販促用の飾りとして扱います。商品ページの星、フッターのロゴ。3つの商品ラインを持つ調理器具メーカーにとって、レビュー、サポートスレッド、購入後アンケートは研究部門です。5クォート鍋のふたが合わないという繰り返しの苦情は、コピーの問題ではなく鋳造の問題です。借り物のウィジェットは星を見せられます。でもその苦情を製造ロットと照合できません。
Klivは、あなたが所有するデータとしてフィードバックを構築します。レビューはそれを生んだ注文に結合された行。アンケート回答とサポートメッセージも同じデータベースに入ります。商品別、ロット別、月別に聞きたい問いは、他社システムへのエクスポート依頼ではなくクエリです。
システムが覚えるもの
フィードバックは、何についての声かにつながっているときだけ役に立ちます。あなたのシステムはこう持ちます。
レビューと、その背後の注文
レビューは、それを生んだ注文に結びつきます。「確認済み購入者」は付与するバッジではありません。存在するかしないかの結合です。
モデレーションキュー
届いた瞬間には何も公開されません。新しいレビューと写真はキューで待ち、承認、却下、返信を先に行います。店頭に出るのは通過したものだけです。
テーマとタグ
「ふたのフィット」「シーズニング」「配送時の破損」。分類はあなたのものです。レビューにもサポートスレッドにも付き、5クォートラインの痛点を1つのチャートで見られます。
返信とフォローアップ
どのレビューに誰が返信し、顧客が戻ってきたかまで追跡します。よい返信がついた2つ星レビューは、公開資産になります。
コーパスとエージェント
レビュー、アンケート、サポートスレッドをまとめて意味検索用にインデックスします。プロダクトチームが濃色ホーローについて顧客が何を言っているかを聞くと、実際のコーパスから答えます。すべての会話は会話ログとしてデータベースに残ります。
フィードバックが実際に届く形に合わせて構築
フィードバックは頼んだタイミングで来るとは限りません。ただし、うまく頼めば別です。
購入後の依頼
配送から14日後、スケジュールジョブが自社メールテンプレートでレビュー依頼を送ります。販売日ではなく、出荷からのタイミングです。
写真はゲート付き
顧客は使用中のフライパン写真を添付できます。画像も文章と同じモデレーションキューで待ち、承認後だけ公開されます。
意味で検索
「取っ手が熱い」と「手をやけどした」は同じ苦情です。意味検索なら、どちらで探しても両方を見つけます。
月曜のダイジェスト
その週のレビュー、商品ライン別評価、未返信項目の要約が、毎週月曜朝にチームのSlackチャンネルへ届きます。
名前のついた数字
商品別の平均評価、返信時間、発売ごとのレビュー量。後付けの分析タグではなく、自分の行から測ります。
ここから始める
調理器具レビュー拠点
確認済み注文、モデレーション、テーマ。
“調理器具ブランド向けのレビューシステムを作って。レビューは確認済み注文にひもづけ、公開前にモデレーションキューで待たせ、商品ラインごとにテーマでタグ付けしたい。”
サービス評価トラッカー
訪問ごとの評価とフォローアップ。
“清掃会社向けのフィードバックツールを作って。顧客が訪問ごとに評価し、低評価ならフォローアップタスクを開き、チームが担当班ごとの傾向を見られるようにして。”
アプリのフィードバックボード
要望、投票、公開通知。
“ソフトウェア向けのフィードバックボードを作って。ユーザーが要望を出し、投票できて、頼んだ機能が公開されたらメールで知らせたい。”
どう組み上がるか
モデレーションはプラットフォームに組み込まれます。 キューはKlivが毎回発明するものではありません。承認と却下はプラットフォームの操作で、各判断はレビュアーつきで記録されます。何を通すかはあなたのポリシーが決め、キューは判断を飛ばさせません。
カウンターの内側にも外側にもエージェント。 内側では、チームがコーパス全体に問いを投げます。外側では、顧客向けエージェントが「注文はどこですか、レビューを変更できますか」に対応できます。読めるのはその顧客自身の注文とレビューだけ。同じ行ルールの下で、やり取りは該当チケットに保存されます。
店頭表示は正直なまま。 公開レビューはクローラー向けにプリレンダリングされた商品ページに表示されます。獲得した評判は検索エンジンにも、次の顧客が尋ねるAIアシスタントにも読めます。
フィードバックシステムは単体で終わることが少なく、ダッシュボード、キュー、小さく鋭いツール群へ育ちます。最初の1つが効いたあと、チームが残りをどう作るかはこちらです。
聞く価値のある質問
不正レビューは止められますか？
仕組みは2つあります。対応する注文があるときだけ存在する確認済み購入者の結合と、未確認投稿を公開前に保留、ラベル付け、却下できるモデレーションキューです。
悪いレビューはどうなりますか？
あなたのポリシー通りです。キューはポリシーを作るのではなく、実行します。多くのブランドは返信つきで公開します。きちんと答えた苦情は、不自然な5つ星の壁よりよく読まれるからです。どちらにしても判断とレビュアーは記録されます。
顧客はレビューを編集または削除できますか？
はい。あなたが定めるルールの範囲でできます。レビューは顧客自身の行で、編集できるのは本人だけです。紛争時の履歴として以前のバージョンを残すこともできます。
エージェントは顧客とも話しますか、それとも社内向けだけですか？
どちらも可能です。チーム向けエージェントはコーパス全体を読みます。顧客向けエージェントは、サインイン中の顧客自身の注文とレビューに限定されます。どちらも会話ログをデータベースに残します。
以前のツールからレビューを持ち込めますか？
はい。レビューは通常の行なので、旧プラットフォームのエクスポートを自分のスキーマへ取り込めます。スキーマ自体も、手でマイグレーションを書くのではなく、会話で変更を説明して育てられます。
クリエイターが構築
可能性を探る
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顧客が何度も伝えていることから始めてください。キュー、テーマ、検索は、その説明から続いて形になります。