Online reviews zijn een belangrijke indicator van je externe merkreputatie. Een hoge score staat garant voor tevreden klanten. Het doel voor veel bedrijven is dus om zoveel mogelijk reviews te verzamelen, liefst van de tevreden klanten. Maar vaak zijn er binnen bedrijven te weinig middelen om vervolgens ook actief aan de slag te gaan met die feedback. Daardoor gaat de echte waarde ervan verloren. Hoe kan je als bedrijf met beperkte middelen toch optimaal gebruik maken van je klantenfeedback? We bespreken enkele mogelijkheden in deze blogpost.
Voor veel bedrijven zijn hun reviews de eerste stap om hun online geloofwaardigheid te versterken. En terecht. Onderzoek heeft aangetoond dat 54% van de consumenten het meeste belang hecht aan online reviews, in tegenstelling tot 24% die luisteren naar een aanbeveling van een vriend of familielid. Afhankelijk van de sector waarin je actief bent, doen potentiële klanten uitgebreid onderzoek voor ze voor jouw diensten of producten kiezen. Bij restaurants zegt een score vaak al voldoende. Bij hotels scrollen de meeste gasten al eens door de meest recente reviews. En voor dure aankopen worden die reviews grondiger bestudeerd. Maar over het algemeen geldt: hoe meer reviews, hoe sterker de geloofwaardigheid.
Online reviewplatformen zetten daar maar al te graag op in. Dankzij tools zoals Trustpilot, Tripadvisor of Feedback Company heb je als bedrijf één pagina waar al je reviews op weergegeven worden. In een ideaal geval verschijnt deze pagina hoog in de zoekresultaten wanneer potentiële klanten de naam van je bedrijf opzoeken. Als dat niet meteen het geval is, kan je nog altijd rekenen op Google Reviews. Vervolgens zijn er verschillende widgets waarmee je de score en enkele positieve reviews op je website kan plaatsen. Zo kan je als bedrijf eenvoudig uitpakken met de mening van je klanten.
Maar wat dan?
De reviews verzamelen is één ding, maar in een ideale wereld ga je er ook actief mee aan de slag. Want als je klanten de moeite doen om hun mening te delen, dan verdienen ze toch op zijn minst dat je ernaar luistert, toch? Voor veel KMO’s is dat niet zo vanzelfsprekend.
Uit gesprekken die we de voorbije maanden voerden met hotels en retailers bleek dat middelen vaak beperkt zijn om veel met die reviews te doen. In de meeste gevallen worden de negatieve reviews beantwoord. Het is logisch dat dit een eerste prioriteit is, aangezien deze reviews een grote impact kunnen hebben op je online merkreputatie. Onderzoek toont aan dat één negatieve review ervoor kan zorgen dat 67% van de potentiële klanten afhaakt. Het is dus belangrijk dat je als bedrijf toont dat je de klacht serieus neemt en hiermee aan de slag gaat. En zelfs los van het imago dat je ermee creëert, geeft het je de kans om te zorgen dat een ontevreden klant toch nog een positieve ervaring heeft en in de toekomst terugkomt.
De tweede prioriteit voor veel bedrijven is om ervoor te zorgen dat ze zo goed als alle reviews kunnen beantwoorden. Vooral hotels hechten hier veel belang aan, aangezien de volledige ervaring draait rond menselijk contact. Hierbij zien we een aantal verschillende trends. Soms worden AI-tools gebruikt die speciaal getraind zijn om op een goede manier automatische antwoorden te genereren. Meestal wordt dit antwoord nog even goedgekeurd door een medewerker, maar het versnelt het proces aanzienlijk. Anderzijds zijn er ook bedrijven die (nog) geen tool gevonden hebben waarvan de antwoorden hun eigen toon voldoende overnemen. Deze bedrijven investeren dan in extra mensen of plannen een vast moment per week om hier tijd voor te maken.
Door reviews te beantwoorden heb je sowieso al een streepje voor op bedrijven die er helemaal niets mee doen. Het zorgt er ook voor dat je toch al een idee hebt van waarover je klanten praten. Mochten bepaalde problemen herhaaldelijk gemeld worden, zal je dit in elk geval opmerken en kunnen oplossen. Maar als je de grootste waarde écht uit je reviews wil halen, dan moet je nog een stapje verder gaan en de inhoud consistent analyseren.
De kracht van online reviews
Door écht te luisteren naar wat je klanten zeggen, kan je klantentevredenheid pas echt goed in kaart brengen. De algemene score op je reviewplatform geeft je een breed beeld, maar het is de feedback die je vertelt wat achter die score schuilt. Om dat te weten, moet je in de tekst duiken. We geven enkele manieren mee waarop je dit kan aanpakken.
Manuele analyse
We vallen meteen met de deur in huis: dit is enkel mogelijk wanneer je slechts een beperkte hoeveelheid reviews ontvangt. Bij 10 reviews per week, kan je perfect elke maand even oplijsten welke thema’s er ter sprake kwamen. Voor 50 reviews per week klinkt dit dan weer als een heel saaie taak.
Je team kan dit natuurlijk doen wanneer ze de reviews beantwoorden. Zo moeten ze niet één keer per maand of kwartaal tijd vrij maken om alle reviews te herlezen. Twee vliegen in één klap dus. Al moet je er wel aandachtig voor zijn dat alle teamleden de reviews op dezelfde manier analyseren, want anders zijn de inzichten niet volledig betrouwbaar.
GenAI tools: Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude
Wanneer we het hebben over processen automatiseren, denken we meteen aan AI-tools zoals Copilot, ChatGPT of Claude. Met de huidige tools kan je snel een bestand opladen en volledig laten analyseren. Je kan vragen om een algemene samenvatting of de resultaten laten weergeven in een tabel. Bovendien kan je ook vragen over je reviews stellen en geeft het systeem daar een antwoord op.
Wanneer je met een van deze tools aan de slag gaat, raden we je wel aan om niet meteen blindelings op de resultaten te vertrouwen. Deze systemen zijn getraind om tekst te genereren, niet om uitgebreide analyses te doen. Je zal dus in eerste instantie ook best even moeten zoeken naar de juiste prompt die je de resultaten geeft zoals je verwacht.
Om de betrouwbaarheid te testen, stel je best enkele vragen die je ook manueel kan nagaan. Zo ben je zeker dat het systeem de volledige set aan reviews meeneemt in de analyse. Ten slotte raden we ook aan om dezelfde prompts te gebruiken in verschillende chatgesprekken. Zo kan je nagaan of het systeem consistente antwoorden genereert.
Bij generatieve AI-modellen blijf je natuurlijk wel afhankelijk van de continue evolutie in deze systemen, wat consistentie over de tijd heen wat in gevaar brengt. Het blijft ook moeilijk om exact na te gaan hoe deze systemen werken. Daarnaast is het belangrijk om stil te staan bij databescherming en privacy wanneer je potentieel gevoelige data uploadt.
Analyse binnen je reviewplatform
Een aantal reviewplatforms zoals Trustpilot bieden intussen ook sentimentanalyse aan. Zo krijg je binnen de tool zelf een overzicht van waar je klanten het over hebben en hoe positief of negatief de feedback daarover is. Andere tools stellen dan weer specifieke vragen aan je klanten voor extra informatie. Zo kan je bij Google Reviews een score geven over het personeel of de producten.
Wanneer extra data meegenomen wordt in deze tool (bijvoorbeeld locatie, aankoopbedrag,…) biedt deze analyse meer inzichten dan een analyse van een GenAI-tool. Bovendien wordt er soms ook gebruik gemaakt van generatieve AI om naast de analyse ook een samenvatting te schrijven. Bij die samenvatting geldt natuurlijk opnieuw dat je weinig inzichten krijgt over de reviews waarop dit gebaseerd is.
Eén nadeel van deze analyse is dat je informatie verspreid blijft wanneer je feedback ontvangt via verschillende kanalen. En zelfs wanneer elke tool afzonderlijk sentimentanalyse aanbiedt, heb je geen garantie op consistentie tussen de platformen. Bovendien hangt er aan deze extra functionaliteit vaak een best hoog prijskaartje vast. De prijs wordt meestal ook meteen berekend voor een volledig jaar.
Specifieke sentimentanalyse tools zoals Alfasent
Een laatste optie is tools zoals Alfasent, die specifiek ontworpen zijn om jouw reviews te analyseren. Deze geven je de kans om je reviews en andere klantenfeedback te bundelen in één platform. Dit garandeert consistente resultaten, onafhankelijk van de bron. Ook de kwaliteit van de analyses is betrouwbaarder, aangezien deze AI-modellen specifiek ontwikkeld werden om klantenfeedback te analyseren.
We kunnen natuurlijk geen uitspraken doen voor andere sentimentanalyse-tools, maar bij Alfasent kiezen we er bewust voor om onze eigen modellen te ontwikkelen. De eerste generatie is volledig gebaseerd op onderzoek dat we zelf uitvoerden aan de UGent. We zorgen er altijd voor dat we inzicht bewaren in hoe het model beslissingen neemt, zo kunnen we ook bijsturen waar nodig.
Wij richten ons op KMO’s die actief aan de slag willen gaan met de meningen van hun klanten. Onze formules en prijzen zijn daar dan ook op afgestemd. We verplichten je niet om een jaarlicentie af te sluiten voor een tool die je één keer per kwartaal gebruikt. En dankzij onze rapporten hoef je zelfs geen nieuwe software te introduceren bij je team. Alles wordt volledig afgestemd op de noden van jouw bedrijf.
Welke methode je ook kiest, de stap om actief aan de slag te gaan met je reviews is sowieso een stap in de goede richting. Zo kan je in kaart brengen wat belangrijk is voor je klanten en waar ze al dan niet tevreden over zijn. Deze informatie is cruciaal om je prioriteiten te bepalen. Daardoor kan je elke actie staven met data, in plaats van beslissingen te baseren op buikgevoel.