Hvordan kan maskinlæring ændre kundeanmeldelser?

Machine Learning er en gren af ​​kunstig intelligens, der fungerer ved at give computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Machine Learning foregår allerede bruges i mange aspekter af vores liv, fra at anbefale film eller musik baseret på tidligere præferencer til at give lægers råd om relevante behandlinger til deres patienter.

Efterhånden som teknologien udvikler sig, vil maskinlæring have flere muligheder for at hjælpe virksomheder med at engagere sig med deres kunder og forbedre den overordnede kundeoplevelse. Maskinlæringsprogrammer kan trænes på store sæt data, såsom kundeanmeldelser og feedback, for at identificere mønstre og komme med forudsigelser om fremtidig adfærd.

I denne artikel vil vi undersøge, hvordan du kan bruge maskinlæring til potentielt at ændre og opmuntre anmeldelser, som vi ved påvirker forbrugernes købsbeslutninger.

Brug af maskinlæring til at opmuntre til anmeldelser

Lad os antage, at vi gerne vil opfordre folk til at give positive anmeldelser efter et køb. For at gøre det kan vi bruge feedback og produktanmeldelsesdata fra andre kunder, der har købt den samme vare som vores målgruppe.

Hvis vi træner et maskinlæringsprogram på dette datasæt, vil det være i stand til at forudsige, om nogen sandsynligvis vil efterlade positive anmeldelser. Hvis programmet forudsiger, at nogen sandsynligvis vil give en positiv anmeldelse, kan vi sende dem en e-mail og opfordre dem til at gøre det.

Dette er kun én måde, du kan bruge maskinlæring til dette formål. Du kan analysere forskellige aspekter af en indkøbsordre og foretage ændringer baseret på, hvad der vil være bedst for din virksomheds bundlinje.

Sådan konfigureres Machine Learning til anmeldelsesrelaterede mål

For at oprette et maskinlæringsprogram skal du bruge tre ting:

• Et stort udsnit af data fra succesrige kunder, der fulgte op med det mål, du ønsker, at dit nye maskinlæringsprogram skal nå;
• De rigtige analytiske værktøjer, der kan arbejde med denne type data; og
• Adgang til de rigtige dataforskere, der forstår disse analytiske værktøjer og er i stand til at træne dit program.

Hvis du ikke har alle tre ting, kan du overveje at samarbejde med et marketingfirma, der er specialiseret i maskinlæring som f.eks broadly.com at hjælpe dig igennem processen.

Machine Learning til anmeldelsesforskning

Der er mange måder, maskinlæring kan bruges til forskning relateret til anmeldelser. Maskinlæring kan bruges til at identificere tendenser i dataene, såsom hvilke typer anmeldelser der får flere klik på en hjemmeside.

Derudover bliver maskinlæring i stigende grad brugt til "sentimentanalyse" - til at bestemme, hvad følelsen af ​​en anmeldelse er (positiv, negativ eller neutral).

Hvis du har nogle data, der allerede er blevet manuelt mærket med sentiment, er maskinlæring en hurtig og præcis måde at lave yderligere forskning og identificere større tendenser på.

Machine Learning og sentimentanalyse

De to mest almindelige måder at bruge et maskinindlæringssystem på hylden til sentimentanalyse er: Træning af din egen model fra bunden; eller adgang til et API-kald på et tredjeparts sentimentanalysesystem. Begge disse muligheder vil fungere, hvis du har de nødvendige data til at træne en nøjagtig model.

Træning af din egen model er hurtigere, men det kan tage tid og ressourcer, som mindre virksomheder måske ikke har. Det er hurtigt at bruge en tredjeparts API, men resultaterne er ofte af lavere kvalitet, end de ville være med en specialuddannet model.

Brug af maskinlæring til at forbedre anmeldelser

Når du har sat et maskinlæringsprogram op, er der flere måder, du kan bruge det til at forbedre anmeldelserne, din virksomhed får.

Her er tre enkle eksempler på, hvordan man bruger maskinlæring i hverdagen:

• Fjern eller belønn positive anmeldelser;
• Fremhæv negative anmeldelser i marketingaktiver; og
• Identificer, hvilke kundesegmenter der er mest tilbøjelige til at efterlade negative anmeldelser.

Fjernelse eller belønning af positive anmeldelser

En enkel måde maskinlæring kan bruges i hverdagen er ved at belønne positive anmeldelser. Hvis vi træner vores program på det eksisterende datasæt, kan vi forudsige, hvilke anmeldelser der med størst sandsynlighed vil være positive. Så kunne vi for eksempel automatisk tilføje en takkebesked til anmeldelsen og tilbyde anmelderen en rabatkode til deres næste køb.

Dette øger sandsynligheden for, at de efterlader endnu en positiv anmeldelse af dette produkt i deres næste transaktion... og det hjælper med at opbygge tillid hos kunder, der kan være fremtidens anmeldere.

Forvandling af negative anmeldelser til markedsføringsaktiver

En anden måde, maskinlæring kan bruges på, er ved at omdanne negative anmeldelser til marketingaktiver. Hvis dit program analyserer en produktanmeldelse og fastslår, at den stort set er positiv, kan du automatisk gøre denne anmeldelse til et blogindlæg for at hjælpe med at bringe mere trafik til dit websted. Denne proces fungerer godt af et par grunde: Det er en anmeldelse af høj kvalitet, der kan omdannes til værdifuldt indhold; og kun en eller to sætninger skulle ændres, så resten af ​​ordlyden bevares nøjagtigt, som den er.

Identifikation af, hvilke kundesegmenter, der mest sandsynligt vil give negative anmeldelser

Den sidste måde maskinlæring kan bruges på i hverdagen er ved at identificere, hvilke kundesegmenter der er mest tilbøjelige til at efterlade negative anmeldelser. Hvis du har nok data, kan du træne dit program i de eksisterende positive og negative anmeldelser for at finde ud af, om der er en algoritme, der nøjagtigt kan forudsige, om en anmeldelse vil være positiv eller negativ baseret på, hvem de er (såsom hvilke produkter de har købt i fortiden, hvilket kundesegment de tilhører, og så videre).

Hvis du var i stand til at identificere denne algoritme, kunne du automatisk på forhånd kontakte de kunder, som med størst sandsynlighed vil give en negativ anmeldelse, så snart de køber en vare. Dette vil give din virksomhed mulighed for enten at styre dem væk fra dine produkter eller yde ekstra assistance, før der opstår problemer.

Konklusion

Maskinlæring og sentimentanalyse er en hurtig og præcis måde at lave yderligere forskning og identificere større tendenser på. Dette er en af ​​de mange måder, hvorpå de forbedrer vores liv. Uanset om du sælger et produkt online eller driver en fysisk virksomhed, vil disse adfærdsmæssige neurovidenskabelige principper fungere for dig. De vil hjælpe med at få flere besøgende ind i din marketingtragt og konvertere tilfældige besøg til salg.

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