Antworte auf App Store- und Google Play-Bewertungen von einem zentralen Ort aus. Nutze dabei KI-Entwürfe, die aus deinen bereits geposteten Antworten lernen. Es gibt vier Wege, diese Methode zu nutzen, und die meisten Teams setzen auf eine Kombination:

Verbinde zuerst deine App-Profile (so funktioniert es für den App Store). Und keine Sorge: Bewertungen mit nur Sternen kommen nicht durch die Bewertungs-APIs der Stores, sodass jede Bewertung, die du erhältst, auch Text enthält, auf den du antworten kannst.

Jede dieser Methoden nutzt die gleiche Engine, daher lohnt es sich, 30 Sekunden hierauf zu verwenden. Wenn eine neue Bewertung eingeht, sucht der Standard-KI-Agent 5 bis 10 ähnliche Bewertungen aus deiner Historie heraus, anhand von Bewertung und Sprache. So wird eine 1-Sterne-Beschwerde nie von einem 5-Sterne-Dankeschön lernen. Er verwendet dann diese Antworten als nachzuahmende Beispiele, mit einem als stilistische Vorlage. Der Entwurf übernimmt Ton, Länge, Rhythmus und Formalität. Dazu zählen auch Antworten, die du vor der Nutzung von ReviewFlowz in den Stores gepostet hast, weshalb ein neues Konto immer noch wie du klingt. Und wenn du bislang keine Antworthistorie hast, erstellt die KI trotzdem einen Entwurf, der mit jedem geposteten Beispiel besser wird.

Du kannst auch benutzerdefinierte Agenten mit deinem eigenen Prompt, deiner Signatur und Sprachrichtlinie erstellen. Mein Tipp: Lass es. Ein benutzerdefinierter Prompt ersetzt die Abrufmethodik durch deine Anweisungen und deine letzten 5 Antworten. Du tauscht also das, was du tatsächlich geschrieben hast, gegen das, was du glaubst, schreiben zu müssen. Der Standard ist objektiver, weil er ähnliche Bewertungen findet und entsprechend antwortet. Du hast das Prompting-Problem bereits gelöst, Antwort für Antwort.

Ein Detail der Plattform wird für dich geregelt: Google Play beschränkt Antworten auf 350 Zeichen. KI-Entwürfe zielen auf 320 ab, längere Texte werden automatisch gekürzt, und der Editor prüft die Länge vor dem Absenden.

Automatisiere die Bewertungen, die du schon sicher beantworten kannst, und überlass den Rest einer Person. Das ist die ganze Idee. Wenn jede Woche die gleiche Nachricht auftaucht und du sie zehnmal gut beantwortet hast, hat der Agent alles, was er braucht, um es ein elftes Mal zu tun. Grenzfälle sind die, bei denen du Aufsicht möchtest, also übergebe diese nicht der Automatisierung.

Automatisierung ist ein Antwortfluss. Du wählst die App-Profile, die er abdeckt, die Sternebewertungen, die er beantwortet, und optional die Sprachen, auf die er sich konzentriert. Dann entscheidest du dich für einen Agenten oder nimmst den Standard. Das ist die Aufteilung: Bewertung, Sprache und Profil. Viele Teams trennen nach Sternebewertung, automatisieren die hohen Bewertungen und behalten die niedrigen im Auge.

Alles, was der Flow nicht abdeckt, bleibt einfach unbeantwortet und steht in der Antwortwarteschlange bereit. Die Warteschlange und dein Helpdesk funktionieren unabhängig, sodass eine Bewertung ein Zendesk-Ticket öffnen kann und gleichzeitig in der Warteschlange bleibt.

Du behältst auch im Nachhinein den Überblick. Jede automatisch gesendete Antwort vermerkt, welcher Agent sie gesendet hat und durch welchen Flow und wann. Der Unread-Bucket der Warteschlange sammelt automatisch gepostete Antworten zur Überprüfung, und ein Daumen hoch oder runter klärt sie. Bei kostenpflichtigen Tarifen gibt es kein Limit beim Antwortvolumen. In Testversionen ist das gesamte Antwortvolumen auf 20 begrenzt, und die Flows pausieren und benachrichtigen dich, wenn sie das Limit erreichen.

Wenn dein Support-Team in Zendesk arbeitet, kann auch der Bewertungsprozess dort beheimatet sein. Eine neue Bewertung eröffnet ein Ticket mit der Priorität, die durch die Sternebewertung festgelegt wird: 1 und 2 Sterne werden hoch priorisiert, 3 mittel, 4 und 5 niedrig. Das Ticket kommt mit Sprache, Plattform, Stimmung und den thematischen Ki-Tag der Bewertung an. Die gesamten Bewertungen sind übersetzt, und die Übersetzung ist als private Notiz angehängt. So kann dein Agent in einer Sprache lesen und in einer anderen antworten. Aktualisiert der Bewertende seine Bewertung, wird das Ticket wieder geöffnet.

Die Antwort verläuft so, wie deine Agenten sowieso arbeiten: Ein öffentlicher Kommentar im Ticket wird bereinigt (Signaturen, Fußzeilen und Bilder entfernt) und als tatsächliche Store-Antwort veröffentlicht, die dem Agenten zugeschrieben wird. Wir haben diesen Prozess für Teams mit echtem Volumen entwickelt: Qonto bearbeitet dadurch 28.000 Bewertungen über 8 Profile. So verbindest du Zendesk.

Zendesk ist nicht der einzige Helpdesk, den wir unterstützen. Zoho Desk, Intercom, Front, LiveAgent, Freshdesk, Help Scout und Gorgias erhalten alle die gleichen angereicherten Tickets, mit der Priorität, den Tags und der Übersetzung im Ticket-Text. Der Unterschied liegt in der Antwort: Zurückposten in den Store aus einem Ticket-Kommentar ist nur in Zendesk möglich. Bei den anderen Helpdesks antwortest du aus der Warteschlange oder aus Slack.

Wenn dein Team in einem Kanal arbeitet und nicht in einem Helpdesk, dann können dort bewertete Beiträge getaggt und übersetzt werden und du antwortest, ohne die Anwendung zu wechseln. Klick auf 'Antworten' auf der Bewertungskarte und es öffnet sich ein Fenster zum Erstellen der Antwort. Die Funktion "Vorschlag einer KI-Antwort" füllt den Entwurf vor. Du bearbeitest, was angepasst werden muss, und sendest die Antwort direkt an den Store. Die Antwort wird im Thread gespiegelt, sodass alle sehen, dass sie bearbeitet wurde. Bei Teams funktioniert das genauso: Der Antwortknopf öffnet ein Eingabefeld mit der gleichen KI-Funktion.

Einrichtungsanleitungen: So richtest du Bewertungsalarme auf Slack ein und So verbindest du Microsoft Teams.

Alles landet hier. Wenn du in der Seitenleiste auf Antworten klickst, öffnet sich die Antwortwarteschlange, eine spezielle Ansicht jeder Bewertung, die eine Antwort braucht. Sie öffnet sich im Ungelesen-Bereich, und du kannst zu unbeantworteten Bewertungen, Antworten pro Teamkollege, Antworten pro Agent oder alles gleichzeitig wechseln.

Der Bearbeitungszyklus für Bewertungen ist kurz. Der KI-Entwurf wird generiert, sobald die Karte geladen wird, sodass du die Bewertung mit bereits ausgearbeiteten Antworten sehen kannst. Bearbeite sie, generiere sie neu (auch in einer anderen Sprache, falls gewünscht), überspringe sie für 24 Stunden oder sende sie. Die Einreichung erfolgt sofort in den Store: kein separater Genehmigungsschritt ist nötig. Wenn ein Posting fehlschlägt, wirst du informiert, und du kannst es erneut senden.

Hier behältst du auch die Kontrolle über den den Agenten. Automatisch gepostete Antworten werden als ungelesen angezeigt, bis du sie mit einem Daumen hoch oder runter bewertest, damit nichts, was die KI sendet, unbemerkt bleibt.

Für die beiden in diesem Artikel genannten Plattformen, werden alle Beiträge direkt aus der Warteschlange veröffentlicht. Ein Unterschied: Eine gepostete Antwort bei Google Play kann später von ReviewFlowz bearbeitet werden, eine im App Store nicht, also erledige Korrekturen in App Store Connect.

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