Bewertungs-Alerts, die schon verstanden ankommen

Sie benennen die Dinge, die Ihnen wichtig sind. Ein Tag namens „verspätete Lieferung“, ein weiterer „Installation“, ein weiterer „beschädigt angekommen“. Markieren Sie die, die automatisch angewendet werden sollen, und jede neue Bewertung wird bei Eingang gegen sie bewertet.

Ein Sprachmodell übernimmt das Lesen, keine Stichwortregel. Es bewertet jeden Ihrer Tags von irrelevant bis „diese Bewertung spricht genau das an“, behält die, die eindeutig zutreffen, und verwirft den Rest. Es gibt keine Wortliste zu pflegen und kein Synonym zu vergessen.

Deshalb funktioniert es unabhängig davon, in welcher Sprache die Bewertung geschrieben wurde. Eine französische Bewertung über la livraison und eine englische über ein Paket, das nie ankam, landen auf demselben Tag und in derselben Zahl am Montagmorgen.

Der Tag reist dann mit dem Alert mit. Auf einem Zendesk-Ticket kommt er als reviewflowz_late_delivery an, ein gewöhnlicher Zendesk-Tag, sodass ein Trigger die Lieferbeschwerden an die Logistik schicken kann und die Abrechnungsfälle an die Buchhaltung. Tags werden einer Bewertung hinzugefügt, nie über die bereits vorhandenen geschrieben.

Schalten Sie die Übersetzung für einen Alert ein und wählen Sie die Sprache, die Ihr Team liest. Bewertungen in einer anderen Sprache kommen mit angehängter Übersetzung an; Bewertungen, die bereits in dieser Sprache sind, bleiben unverändert, und eine reine Sternebewertung wird übersprungen, weil es nichts zu übersetzen gibt.

Auf einem Zendesk-Ticket bleibt der Textkörper im Original, und die Übersetzung landet als interne Notiz mit der Überschrift „Translated review“. Nur Agenten sehen sie, und sie wird nie auf die Plattform zurückveröffentlicht. In Slack und Microsoft Teams kommt sie in derselben Nachricht an.

Die Antwort läuft in die andere Richtung. Ihr KI-Agent hat zwei Spracheinstellungen: die Sprache des Bewertenden spiegeln, oder immer in einer von Ihnen gewählten Sprache antworten. In der Standardeinstellung schreibt er in der Sprache zurück, in der die Bewertung geschrieben wurde, gestützt auf die Antworten, die Sie in dieser Sprache bereits veröffentlicht haben.

Jede Bewertung wird einmal übersetzt und gespeichert, sodass ein zweiter Alert zur selben Bewertung sie wiederverwendet, statt erneut dafür zu bezahlen. Und ein Alert lässt sich auf Sprachen und Länder eingrenzen, sodass die deutschen und französischen Bewertungen an die Leute gehen, die Deutsch und Französisch sprechen.

Tags kommen nur von Ihrer Liste. Ein Tag, den das Modell erfindet, wird gegen Ihren Account abgeglichen und verworfen, und wendet es jeden Ihrer Tags auf eine einzige Bewertung an, wird das gesamte Ergebnis verworfen.

Die Namenszuordnung muss belegt werden. Das Modell zitiert die Wörter, auf die es eine Person gestützt hat, und Reviewflowz prüft, ob diese Wörter tatsächlich in der Bewertung stehen, bevor jemandem etwas zugeschrieben wird. Alles, was nicht sicher ist, landet mit hervorgehobener Textstelle in einer Warteschlange und wartet auf einen Klick.

Antworten werden aus Antworten geschrieben, die Sie bereits veröffentlicht haben. Für jede Bewertung ruft der Agent fünf bis zehn Ihrer eigenen ab, begrenzt auf dieselbe Sternebandbreite und dieselbe Sprache, und erweitert nur, wenn weniger als fünf vorliegen. Antworten, die Sie von Hand geschrieben haben, stehen an erster Stelle.

Eine Antwort gilt erst als veröffentlicht, wenn die Plattform sie bestätigt. Ein fehlgeschlagener Post bleibt fehlgeschlagen, mit unverändertem Text und einem Hinweis auf der Karte, statt Ihnen eine Antwort zu zeigen, die das Haus nie verlassen hat. Wird die Bewertung selbst später gelöscht, antwortet Reviewflowz im ursprünglichen Slack-Thread und meldet das, samt dem Zeitpunkt, zu dem sie zuletzt gesehen wurde.

Ein Alert wählt die Bewertungsprofile aus, die er überwacht, eine Sternebewertung mit einem Modus höchstens, mindestens oder genau, und die Sprachen und Länder, die er abdeckt. Das ist das gesamte Panel, und es passt auf einen Bildschirm.

„Nur Bewertungen mit Text“ ist standardmäßig aktiv für Alerts und für Helpdesk-Tickets, denn ein bloßer Stern hat nichts zu lesen oder zu beantworten. Schalten Sie es beim Google Sheet aus, wo es gerade auf die Zählung ankommt.

Es gibt keinen Stichwortfilter auf einem Alert, und das sagen wir Ihnen lieber, als Sie es selbst herausfinden zu lassen. Wollen Sie beim Wort „Rückerstattung“ geweckt werden, machen Sie daraus einen Tag. Das Taggen ist semantisch, also erfasst es auch die Bewertung, die eine Rückerstattung beschreibt, ohne das Wort je zu benutzen, und genau das entgeht einem Stichwort.

Antworten sind ein Schalter am Alert, keine Berechtigung pro Person. Schalten Sie ihn im Kanal ein, in dem Sie den Leuten das Antworten zutrauen, und lassen Sie ihn aus in dem, in dem die ganze Firma mitliest.