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Okendo

Okendo ist eine der führenden Plattformen für das Sammeln, Verwalten und Veröffentlichen von authentischen Kundenbewertungen. Du kannst mit Okendo Bewertungen von Kunden automatisiert sammeln und im Shop anzeigen.

Angebot für Ecom Stack User:

Diese Expert:innen empfehlen das Tool

Lukas Nehlsen
Gründer von Luke Media und Co-Founder von Ecom Stack

Diese Top-Brands nutzen Okendo

Produktdetails

Okendo bietet eine Vielzahl an Funktionen, um den Bewertungsprozess zu automatisieren und zu vereinfachen. Durch das automatisierte Versenden von Bewertungsanfragen und Follow-up-E-Mails können Händler höhere Bewertungsquoten erzielen. Zusätzlich zu Bewertungen bietet Okendo auch die Möglichkeit, Foto- und Videobewertungen sowie Produktattribute von Kunden einzusammeln. Unangemessene oder betrügerische Bewertungen können entfernt werden.

Okendo lässt sich u.a. mit Klaviyo, Gorgias und LoyaltyLion integrieren.

Insgesamt ist Okendo eine hervorragende App für Shopify-Händler, die eine effektive und einfache Möglichkeit suchen, Kundenbewertungen zu sammeln und ihre Online-Reputation zu verbessern. Mit automatisierten Bewertungsanfragen und Follow-up-E-Mails, Foto- und Video-Bewertungen und personalisierten E-Mail-Kampagnen bietet die App eine ganzheitliche Lösung.

Review

Website & Social Links

Bewertungen von Experten

Lukas Nehlsen

Verifizierter Experte
Verifizierte Expertin
Gründer von Luke Media und Co-Founder von Ecom Stack
„Review Tool mit umfangreichen Features“

Okendo ist im Vergleich zu vielen Einsteiger Review Tools, wie beispielsweise Judge.me teurer, besitzt auch einen deutlich größeren Umfang an Features.

Die Integration in Shopify kann an einigen Stellen etwas tricky sein, allerdings bietet der Support den Service an, dies zu übernehmen. Generell ist der Support sehr zuverlässig, hilfreich und schnell, was die Antwortzeit angeht. Integrationen gibt es für Tools wie Klaviyo, Gorgias, Attentive und LoyaltyLion.

Einen halben Stern Abzug gibt es, weil die API von Okendo aktuell noch abgespeckt ausfällt und ich einige use cases in der Vergangenheit nicht umsetzen konnte. Das kann sich in der Zukunft natürlich auch noch ändern.

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