Avvisi di recensione che arrivano già compresi

Nomina lei le cose che le interessano. Un tag chiamato “consegna in ritardo”, un altro “installazione”, un altro “danneggiato all'arrivo”. Contrassegni quelli che vuole applicare in autonomia e ogni nuova recensione viene valutata rispetto ad essi non appena arriva.

A leggere è un modello linguistico, non una regola per parole chiave. Assegna un punteggio a ciascuno dei suoi tag, da irrilevante fino a “questa recensione parla direttamente di questo”, mantiene quelli chiaramente pertinenti e scarta il resto. Non c'è alcun elenco di parole da mantenere né alcun sinonimo da dimenticare.

Per questo funziona qualunque sia la lingua in cui la recensione è stata scritta. Una recensione francese su la livraison e una inglese su un pacco mai arrivato finiscono sullo stesso tag, e finiscono nello stesso conteggio il lunedì mattina.

Il tag viaggia poi insieme all'avviso. Su un ticket Zendesk arriva come reviewflowz_late_delivery, un normale tag Zendesk, così un trigger può inviare i reclami sulla consegna alla logistica e quelli di fatturazione al reparto fatturazione. I tag vengono aggiunti a una recensione, mai sovrascritti a quelli già presenti.

Attivi la traduzione per un avviso e scelga la lingua che il suo team legge. Le recensioni in un'altra lingua arrivano con la traduzione allegata; le recensioni già in quella lingua restano invariate, e una recensione con sole stelle viene saltata perché non c'è nulla da tradurre.

Su un ticket Zendesk il corpo resta nell'originale e la traduzione arriva come nota interna intitolata “Recensione tradotta”. La vedono solo gli agenti, e non viene mai ripubblicata sulla piattaforma. Su Slack e Microsoft Teams arriva nello stesso messaggio.

La risposta segue il percorso opposto. Il suo agente IA ha due impostazioni di lingua: rispecchiare chi ha scritto la recensione, oppure rispondere sempre in una lingua a sua scelta. Per impostazione predefinita risponde nella lingua in cui è stata scritta la recensione, attingendo alle risposte già pubblicate in quella lingua.

Ogni recensione viene tradotta una volta sola e conservata, così un secondo avviso sulla stessa recensione la riutilizza invece di tradurla di nuovo. E un avviso può essere limitato a lingue e paesi, così le recensioni tedesche e francesi arrivano a chi parla tedesco e francese.

I tag provengono solo dal suo elenco. Un tag inventato dal modello viene confrontato con il suo account e scartato, e se applica ogni tag che possiede a una sola recensione, l'intero risultato viene buttato via.

L'abbinamento del nome deve essere dimostrato. Il modello cita le parole su cui ha abbinato una persona, e Reviewflowz verifica che quelle parole compaiano nella recensione prima che a chiunque venga attribuito qualcosa. Tutto ciò che non è certo resta in una coda con la frase evidenziata, in attesa di un clic.

Le risposte sono scritte a partire da risposte già pubblicate da lei. Per ogni recensione l'agente recupera da cinque a dieci delle sue, limitate alla stessa fascia di stelle e alla stessa lingua, allargando la ricerca solo se ce ne sono meno di cinque. Le risposte scritte a mano hanno la priorità.

Una risposta è contrassegnata come pubblicata solo dopo che la piattaforma lo conferma. Una pubblicazione fallita resta fallita, con il suo testo intatto e un avviso sulla scheda, invece di mostrarle una risposta che non è mai uscita davvero. Se la recensione stessa viene poi eliminata, Reviewflowz risponde nel thread Slack originale per dirlo, e quando è stata vista l'ultima volta.

Un avviso seleziona i profili recensioni da monitorare, una valutazione a stelle con una modalità al massimo, almeno o esattamente, e le lingue e i paesi coperti. Questo è il pannello, e sta in una sola schermata.

“Solo recensioni con testo” è attivo per impostazione predefinita per gli avvisi e per i ticket dell'help desk, perché una semplice stella non ha nulla da leggere o a cui rispondere. Lo disattivi sul Google Sheet, dove il conteggio è ciò che conta.

Non esiste un filtro per parola chiave su un avviso, e preferiamo dirglielo piuttosto che farglielo scoprire. Se vuole essere avvisato dalla parola “rimborso”, ne faccia un tag. Il tagging è semantico, quindi coglie anche la recensione che descrive un rimborso senza mai usare quella parola, ed è proprio la metà che una parola chiave si perde.

Le risposte sono un interruttore sull'avviso, non un permesso per persona. Lo attivi nel canale dove si fida di chi risponde, e lo lasci disattivato in quello osservato da tutta l'azienda.