Classifique avaliações e envie respostas inteligentes

Este modelo de automação agiliza sua resposta ao feedback dos usuários, garantindo que você aborde experiências positivas e negativas prontamente. Ele coleta e analisa avaliações automaticamente para gerar respostas personalizadas por e-mail.

1. Coletar avaliações de usuários: A automação começa com a coleta de avaliações de usuários do seu banco de dados designado.
2. Analisar classificações de revisão: A classificação de cada avaliação (por exemplo, classificação por estrelas) é analisada.
3. Lógica Condicional: Com base na classificação, o modelo decide qual e-mail enviar.
4. Enviar e-mails personalizados:
   • Para avaliações positivas (3 estrelas ou mais): Um e-mail de agradecimento é enviado.
   • Para avaliações negativas (2 estrelas ou menos): Um e-mail é enviado para tratar do feedback.

Para começar a usar este modelo e automatizar sua resposta de feedback do cliente, você precisará configurar as seguintes ferramentas e contas.

• Acesso ao seu banco de dados de avaliações de clientes.
• Um provedor de serviços de e-mail (por exemplo, Gmail, Outlook) com uma conta ativa.

Este modelo de automação oferece uma oportunidade valiosa para aprofundar sua compreensão do feedback do usuário. Ao abordar diretamente as avaliações, você não está apenas respondendo ao feedback; você está construindo ativamente um relacionamento com seus usuários. Interações positivas, como agradecer aos usuários por boas avaliações, podem aumentar a fidelidade. Responder prontamente ao feedback negativo demonstra seu comprometimento com a melhoria, potencialmente transformando um crítico em um apoiador. Essa abordagem proativa promove um senso de comunidade e demonstra que você valoriza a experiência de cada usuário em sua plataforma educacional.

Como este modelo determina se uma avaliação é positiva ou negativa?

Este modelo analisa a classificação fornecida em cada avaliação do usuário. Avaliações com 3 estrelas ou mais são consideradas positivas, enquanto aquelas com 2 estrelas ou menos são consideradas negativas. O modelo usa essa classificação para disparar diferentes respostas por e-mail: um agradecimento para avaliações positivas e uma mensagem de feedback para avaliações negativas.

Posso personalizar o conteúdo do e-mail enviado?

Sim, com certeza! O modelo usa lógica condicional e variáveis, para que você possa personalizar os e-mails. Você pode adaptar as mensagens de agradecimento e as respostas a feedbacks negativos para que se alinhem à voz da sua marca e abordem preocupações específicas. Isso garante que cada cliente receba uma resposta relevante e útil.

Que tipos de dados esse modelo de automação precisa?

O modelo requer acesso aos dados de avaliação do usuário, incluindo a classificação e o texto que a acompanha. Você também precisará fornecer os endereços de e-mail dos seus clientes e o conteúdo que deseja incluir nas mensagens de agradecimento e resposta. O modelo utiliza esses dados para enviar automaticamente e-mails personalizados com base na classificação da avaliação.