كيف يمكن أن يغير التعلم الآلي آراء العملاء؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعمل من خلال منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. التعلم الآلي قيد التنفيذ بالفعل تستخدم في العديد من جوانب حياتنا، من التوصية بالأفلام أو الموسيقى بناءً على التفضيلات السابقة إلى تقديم نصائح الأطباء بشأن العلاجات ذات الصلة لمرضاهم.

مع تقدم التكنولوجيا ، ستتاح للتعلم الآلي المزيد من الفرص لمساعدة الشركات على التفاعل مع عملائها وتحسين تجربة العملاء بشكل عام. يمكن تدريب برامج التعلم الآلي على مجموعات كبيرة من البيانات ، مثل مراجعات العملاء وردود الفعل ، لتحديد الأنماط والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية.

سنستكشف في هذه المقالة كيف يمكنك استخدام التعلم الآلي لتغيير المراجعات وتشجيعها بشكل محتمل ، والتي نعلم أنها تؤثر على قرارات الشراء لدى المستهلك.

استخدام التعلم الآلي لتشجيع المراجعات

لنفترض أننا نريد ذلك شجع الأشخاص على ترك تعليقات إيجابية بعد الشراء. للقيام بذلك ، يمكننا استخدام التعليقات وبيانات مراجعة المنتج من العملاء الآخرين الذين اشتروا نفس العنصر مثل جمهورنا المستهدف.

إذا قمنا بتدريب برنامج تعلم آلي على مجموعة البيانات هذه ، فسيكون قادرًا على التنبؤ بما إذا كان من المحتمل أن يترك شخص ما مراجعات إيجابية أم لا. إذا توقع البرنامج أنه من المحتمل أن يترك شخص ما مراجعة إيجابية ، فيمكننا إرسال بريد إلكتروني إليه لتشجيعه على القيام بذلك.

هذه طريقة واحدة فقط يمكنك من خلالها استخدام التعلم الآلي لهذا الغرض. يمكنك تحليل الجوانب المختلفة لأمر الشراء وإجراء تغييرات بناءً على ما سيكون الأفضل بالنسبة إلى أرباح شركتك.

كيفية إعداد التعلم الآلي للأهداف المتعلقة بالمراجعة

من أجل إعداد برنامج التعلم الآلي ، تحتاج إلى ثلاثة أشياء:

• عينة كبيرة من البيانات من العملاء الناجحين الذين تابعوا الهدف الذي تريد أن يحققه برنامج التعلم الآلي الجديد الخاص بك ؛
• الأدوات التحليلية الصحيحة التي يمكنها العمل مع هذا النوع من البيانات ؛ و
• الوصول إلى علماء البيانات المناسبين الذين يفهمون هذه الأدوات التحليلية وقادرون على تدريب برنامجك.

إذا لم يكن لديك كل الأشياء الثلاثة ، ففكر في الشراكة مع شركة تسويق متخصصة في التعلم الآلي مثل على نطاق واسع.com لمساعدتك خلال هذه العملية.

التعلم الآلي لمراجعة البحث

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام التعلم الآلي في البحث المتعلق بالمراجعات. يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد الاتجاهات في البيانات ، مثل أنواع المراجعات التي تحصل على نقرات أكثر على موقع الويب.

بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام التعلم الآلي بشكل متزايد "لتحليل المشاعر" - لتحديد ماهية المشاعر في المراجعة (إيجابية أو سلبية أو محايدة).

إذا كانت لديك بعض البيانات التي تم بالفعل تصنيفها يدويًا بالمشاعر ، فإن التعلم الآلي هو طريقة سريعة ودقيقة لإجراء بحث إضافي وتحديد الاتجاهات الأكبر.

تعلم الآلة وتحليل المشاعر

الطريقتان الأكثر شيوعًا لاستخدام نظام التعلم الآلي الجاهز لتحليل المشاعر هما: تدريب النموذج الخاص بك من نقطة الصفر ؛ أو الوصول إلى استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) على نظام تحليل المشاعر التابع لجهة خارجية. سيعمل كلا الخيارين إذا كانت لديك البيانات المطلوبة لتدريب نموذج دقيق.

يعد تدريب النموذج الخاص بك أسرع ، ولكن قد يستغرق وقتًا وموارد قد لا تمتلكها الشركات الصغيرة. يعد استخدام واجهة برمجة تطبيقات تابعة لجهة خارجية أمرًا سريعًا ، ولكن النتائج غالبًا ما تكون أقل جودة مما ستكون عليه مع نموذج مدرب بشكل مخصص.

استخدام التعلم الآلي لتحسين المراجعات

بمجرد إعداد برنامج التعلم الآلي ، هناك عدة طرق يمكنك استخدامها لتحسين المراجعات التي يحصل عليها عملك.

فيما يلي ثلاثة أمثلة بسيطة لكيفية استخدام التعلم الآلي في الحياة اليومية:

• إزالة التقييمات الإيجابية أو مكافأتها ؛
• إضفاء الطابع المميز على المراجعات السلبية في أصول التسويق ؛ و
• حدد شرائح العملاء التي من المرجح أن تترك مراجعات سلبية.

إزالة أو مكافأة التعليقات الإيجابية

إحدى الطرق البسيطة التي يمكن من خلالها استخدام التعلم الآلي في الحياة اليومية هي مكافأة التقييمات الإيجابية. إذا قمنا بتدريب برنامجنا على مجموعة البيانات الحالية ، فيمكننا التنبؤ بالمراجعات التي من المرجح أن تكون إيجابية. بعد ذلك ، على سبيل المثال ، يمكننا تلقائيًا إضافة ملاحظة شكر إلى المراجعة وتقديم رمز خصم للمراجع لعملية الشراء التالية.

هذا يزيد من احتمالية تركهم لمراجعة إيجابية أخرى حول هذا المنتج في معاملتهم التالية ... ويساعد على بناء الثقة مع العملاء الذين قد يكونون مراجعي المستقبل.

تحويل المراجعات السلبية إلى أصول تسويقية

هناك طريقة أخرى يمكن من خلالها استخدام التعلم الآلي وهي تحويل المراجعات السلبية إلى أصول تسويقية. إذا قام برنامجك بتحليل مراجعة للمنتج وقرر أنه إيجابي إلى حد كبير ، يمكنك تحويل هذه المراجعة تلقائيًا إلى منشور مدونة للمساعدة في جلب المزيد من الزيارات إلى موقع الويب الخاص بك. تعمل هذه العملية بشكل جيد لعدة أسباب: إنها مراجعة عالية الجودة يمكن تحويلها إلى محتوى ذي قيمة ؛ وستكون هناك حاجة لتغيير جملة واحدة أو جملتين فقط ، مع الاحتفاظ ببقية الصياغة كما هي تمامًا.

تحديد شرائح العملاء التي من المرجح أن تترك مراجعات سلبية

الطريقة الأخيرة التي يمكن من خلالها استخدام التعلم الآلي في الحياة اليومية هي تحديد شرائح العملاء التي من المرجح أن تترك مراجعات سلبية. إذا كانت لديك بيانات كافية ، فيمكنك تدريب برنامجك على المراجعات الإيجابية والسلبية الحالية لمعرفة ما إذا كانت هناك خوارزمية يمكنها التنبؤ بدقة بما إذا كانت المراجعة ستكون إيجابية أم سلبية بناءً على من هم (مثل المنتجات التي لديهم التي تم شراؤها في الماضي ، وما هي شريحة العملاء التي ينتمون إليها ، وما إلى ذلك).

إذا كنت قادرًا على تحديد هذه الخوارزمية ، فيمكنك تلقائيًا الوصول بشكل استباقي إلى العملاء الذين من المرجح أن يتركوا مراجعة سلبية بمجرد شرائهم عنصرًا. سيسمح ذلك لعملك إما بتوجيهها بعيدًا عن منتجاتك أو تقديم مساعدة إضافية قبل ظهور أي مشاكل.

وفي الختام

يعد التعلم الآلي وتحليل المشاعر طريقة سريعة ودقيقة لإجراء بحث إضافي وتحديد الاتجاهات الأكبر. هذا واحد من العديد طرق تحسين حياتنا. سواء كنت تبيع منتجًا عبر الإنترنت أو تدير نشاطًا تجاريًا فعليًا ، فإن مبادئ علم الأعصاب السلوكية هذه ستعمل من أجلك. سوف يساعدون في جذب المزيد من الزوار إلى مسار التسويق الخاص بك وتحويل الزيارات غير الرسمية إلى مبيعات.

المصدر: https://www.smartdatacollective.com/how-can-machine-learning-change-customer-reviews/