在负面产品评论实际发生之前，如何利用大数据和人工智能对其进行 “捕捉”

在这个电子商务快速成长的期间，在线产物评述对斲丧者购物举动有着庞大的影响力。

在线评述实质上起到产物或营业自己的现实保举浸染，被视为客户最终购置举动的看门人(拜见明镜研究中心的《在线评述怎样影响贩卖》)。

斲丧者在网上购置商品之前的第一件事就是细心检察它的评述，并权衡整体情感。假如均匀情感是负面的，他们会探求其他选择。另一方面，假如市场人气转向正面，他们就更有也许继承买进股票。因此，评述在产物自己是否被贩卖方面起着重要的浸染。

得到同等的起劲评价的坚苦

对产物的质量以及各类相干身分，如运输速率、包装、下订单的难易水平、在线信息的可得到性等，凡是城市给以评价。天天都稀有百万人在网上购物，我信托，从我几年前短暂的小我私人经验来看，从久远来看，不行能获得100%的好评。假如产物和处事是好的，你将不行停止地有精巧的正面评价，但它永久不会100%美满。俗话说，你不行能让每小我私人都满足。

一个首要是坏的评述也许会严峻影响产物的贩卖。凡是环境下，公司的支持部分通过与客户相助来办理题目，从而快速地对负面评述作出回响。然而，这并不能担保客户会返来更新负面评述，纵然是在实时交货或退款的环境下。

一些卖家也选择打消他们的上市，假如负面评述攀升过高，但他们失去了贩卖汗青的可见性，这也是一个大的驱动身分，影响贩卖。

处理赏罚负面评述

已经就如那里理赏罚负面评述举办了各类研究，在这方面可在网上得到大量相干资料。就我小我私人而言，当你放大到必然局限后，起主要防备负面评述的呈现，而不是等负面评述宣布后再加以更正，这要重要得多，服从也高得多。

虽然，人们可以争冲突，实现这一点的明明要领是简朴地提供高质量的产物和相干处事，这将自动导致起劲的评价。然而，一个履历富厚的网上卖家会赞成，早晚，你会碰着一个不兴奋的客户。

假如我们以某种方法提前知道客户对他/她的购置不太满足，而且在评述现实被放到网站上之前就有很高的负面评述的也许性，那该怎么办?这个信息对卖家有利吗?卖方是否可以选择对这些信息举办处理赏罚，以更正这种环境并停止负面评述?

停止负面评述对将来的买家来说也许不公正，可是要记着，不管环境怎样，客户如故保存着宣布他/她的所有履历的可骇权利。另外，卖家还可以通过展示所采纳的调停法子来进步反馈页面的透明度。

怎样操作人工智能和大数据“捕获”隐藏的负面评述

在这篇文章中，我想从理论上声名我们奈何才气在这种隐藏的负面评述现实产生之前“抓住”它，这样一个厚道的卖家就有机遇在它影响营业之前更正错误。

每当一次购置堕落时，典范的顾主也许会做出以下几种回响:

1. 再次赏识统一产物的网页，查察评述，看看是否有人有相同的题目，以及是否有卖家对同样的题目作出了有益的回应。
2. 与客户处事部分接洽，提出投诉。
3. 在统一个网站或差异的网站上赏识其他品牌的相同产物。
4. 改变他们的购置模式(首要是降落趋势)。
5. 继承在沟通的网站上订购沟通的产物，可能从内地的零售市肆购置
6. 接头交际媒体中的不良购置举动。

此刻，假如该公司行使在云上的大数据漫衍式处理赏罚引擎上实现的人工智能软件，不绝扫描上述全部数据点，探求客户直接或间接表达对特定购置不满的实例，该怎么办?

现实上，在宣布糟糕的评述之前，也许只有几分钟到几个小时的时刻。可是，本日超快的光纤互联网速率和发杀青长的大数据技能应该为自动化体系提供富裕的时刻来明智地操作这一时刻框架启动更正动作，从而进步客户满足度并保持相等好的产物评述。

大数据体系是怎样事变的

下面是一个很是高层的图表，以及关于这个大数据体系怎样事变的步调:

1. 来自差异来历的数据包括客户的数字足迹，这些数据按期被提供应大数据漫衍式处理赏罚体系，好比 ApacheSprark或云中的 Hadoop。
2. 然后，大数据处理赏罚体系将处理赏罚这些数据，并敏捷提取决定者所需的看法。然后将功效转发到“Action”体系。
3. 然后，“Action”体系将说明这个概要，并抉择在恰当的时辰与客户接洽，采纳也许的调停法子。

卖方按照数据可以采纳的动作

大数据体系也许会发生全部必要的功效，可是一旦软件确定存在错误的购置，卖家又能做什么呢?

1. 当即与客户接洽，索要关于购置的反馈和/或提供办理方案的接洽方法(若有)。
2. 假如客户要求改换产物，请将客户指向改换部分。
3. 为未来的购置提供优惠券或折扣。

你以为当今技能的庞洪水平应承这样的实现吗?你以为实现这样一个大数据体系的挑衅是什么?

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（编辑：湖南网）

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