Wie kann maschinelles Lernen Kundenbewertungen verändern?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen gibt es bereits in vielen Aspekten unseres Lebens verwendet, von der Empfehlung von Filmen oder Musik basierend auf früheren Vorlieben bis hin zur Beratung von Ärzten zu relevanten Behandlungen für ihre Patienten.

Mit fortschreitender Technologie wird maschinelles Lernen immer mehr Möglichkeiten bieten, Unternehmen dabei zu helfen, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Maschinelle Lernprogramme können anhand großer Datenmengen wie Kundenbewertungen und -feedback trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Sie maschinelles Lernen nutzen können, um Bewertungen potenziell zu ändern und zu fördern, von denen wir wissen, dass sie sich auf die Kaufentscheidungen der Verbraucher auswirken.

Mit maschinellem Lernen Bewertungen fördern

Nehmen wir an, wir wollen Ermutigen Sie Menschen, nach einem Kauf positive Bewertungen abzugeben. Dazu können wir Feedback- und Produktbewertungsdaten von anderen Kunden nutzen, die den gleichen Artikel wie unsere Zielgruppe gekauft haben.

Wenn wir ein maschinelles Lernprogramm anhand dieses Datensatzes trainieren, kann es vorhersagen, ob jemand wahrscheinlich positive Bewertungen abgibt oder nicht. Wenn das Programm vorhersagt, dass jemand wahrscheinlich eine positive Bewertung abgeben wird, können wir ihm eine E-Mail senden, in der wir ihn dazu auffordern.

Dies ist nur eine Möglichkeit, maschinelles Lernen für diesen Zweck zu nutzen. Sie können verschiedene Aspekte einer Bestellung analysieren und Änderungen vornehmen, je nachdem, was für das Endergebnis Ihres Unternehmens am besten ist.

So richten Sie maschinelles Lernen für bewertungsbezogene Ziele ein

Um ein maschinelles Lernprogramm einzurichten, benötigen Sie drei Dinge:

• Eine große Datenprobe erfolgreicher Kunden, die das Ziel erreicht haben, das Sie mit Ihrem neuen maschinellen Lernprogramm erreichen möchten;
• Die richtigen Analysetools, die mit dieser Art von Daten arbeiten können; Und
• Zugriff auf die richtigen Datenwissenschaftler, die diese Analysetools verstehen und Ihr Programm trainieren können.

Wenn Sie nicht über alle drei Dinge verfügen, sollten Sie eine Partnerschaft mit einer Marketingfirma in Betracht ziehen, die sich beispielsweise auf maschinelles Lernen spezialisiert hat broadly.com um Ihnen durch den Prozess zu helfen.

Maschinelles Lernen für die Rezensionsforschung

Es gibt viele Möglichkeiten, maschinelles Lernen für die Recherche im Zusammenhang mit Rezensionen einzusetzen. Mit maschinellem Lernen lassen sich Trends in den Daten erkennen, etwa welche Arten von Bewertungen mehr Klicks auf einer Website erzielen.

Darüber hinaus wird maschinelles Lernen zunehmend zur „Sentiment-Analyse“ eingesetzt – also zur Bestimmung der Stimmung einer Bewertung (positiv, negativ oder neutral).

Wenn Sie über einige Daten verfügen, die bereits manuell mit Stimmungen gekennzeichnet sind, ist maschinelles Lernen eine schnelle und genaue Möglichkeit, zusätzliche Recherchen durchzuführen und größere Trends zu identifizieren.

Maschinelles Lernen und Stimmungsanalyse

Die zwei gängigsten Möglichkeiten, ein handelsübliches maschinelles Lernsystem für die Stimmungsanalyse zu verwenden, sind: Trainieren Sie Ihr eigenes Modell von Grund auf; oder Zugriff auf einen API-Aufruf auf einem Stimmungsanalysesystem eines Drittanbieters. Beide Optionen funktionieren, wenn Sie über die zum Trainieren eines genauen Modells erforderlichen Daten verfügen.

Das Trainieren Ihres eigenen Modells geht schneller, kann jedoch Zeit und Ressourcen erfordern, über die kleinere Unternehmen möglicherweise nicht verfügen. Die Verwendung einer API eines Drittanbieters ist schnell, die Ergebnisse sind jedoch oft von geringerer Qualität als mit einem individuell trainierten Modell.

Mit maschinellem Lernen Bewertungen verbessern

Sobald Sie ein Programm für maschinelles Lernen eingerichtet haben, gibt es mehrere Möglichkeiten, wie Sie damit die Bewertungen Ihres Unternehmens verbessern können.

Hier sind drei einfache Beispiele, wie man maschinelles Lernen im Alltag nutzen kann:

• Positive Bewertungen entfernen oder belohnen;
• Integrieren Sie negative Bewertungen in Marketingressourcen. Und
• Identifizieren Sie, welche Kundensegmente am wahrscheinlichsten negative Bewertungen hinterlassen.

Positive Bewertungen entfernen oder belohnen

Eine einfache Möglichkeit, maschinelles Lernen im Alltag einzusetzen, besteht darin, positive Bewertungen zu belohnen. Wenn wir unser Programm anhand des vorhandenen Datensatzes trainieren, können wir vorhersagen, welche Bewertungen am wahrscheinlichsten positiv ausfallen. Dann könnten wir der Bewertung beispielsweise automatisch einen Dankesbrief hinzufügen und dem Rezensenten einen Rabattcode für seinen nächsten Einkauf anbieten.

Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sie bei ihrer nächsten Transaktion eine weitere positive Bewertung zu diesem Produkt abgeben … und es trägt dazu bei, Vertrauen bei Kunden aufzubauen, die möglicherweise die Rezensenten der Zukunft sein werden.

Negative Bewertungen in Marketing-Assets umwandeln

Eine weitere Möglichkeit, maschinelles Lernen zu nutzen, besteht darin, negative Bewertungen in Marketingressourcen umzuwandeln. Wenn Ihr Programm eine Produktbewertung analysiert und feststellt, dass diese überwiegend positiv ausfällt, können Sie diese Bewertung automatisch in einen Blogbeitrag umwandeln, um mehr Traffic auf Ihre Website zu lenken. Dieser Prozess funktioniert aus mehreren Gründen gut: Es handelt sich um eine qualitativ hochwertige Rezension, die in wertvolle Inhalte umgewandelt werden kann; und nur ein oder zwei Sätze müssten geändert werden, während der Rest des Wortlauts genau so bleibt, wie er ist.

Identifizieren, welche Kundensegmente am wahrscheinlichsten negative Bewertungen hinterlassen

Die letzte Möglichkeit, maschinelles Lernen im Alltag einzusetzen, besteht darin, zu ermitteln, welche Kundensegmente am wahrscheinlichsten negative Bewertungen hinterlassen. Wenn Sie über genügend Daten verfügen, können Sie Ihr Programm anhand der vorhandenen positiven und negativen Bewertungen trainieren, um herauszufinden, ob es einen Algorithmus gibt, der genau vorhersagen kann, ob eine Bewertung basierend auf der Person (z. B. den Produkten, die sie haben) positiv oder negativ ausfällt in der Vergangenheit gekauft haben, zu welchem ​​Kundensegment sie gehören usw.

Wenn Sie diesen Algorithmus identifizieren könnten, könnten Sie automatisch präventiv die Kunden ansprechen, die am wahrscheinlichsten eine negative Bewertung abgeben, sobald sie einen Artikel kaufen. Dies würde es Ihrem Unternehmen ermöglichen, sie entweder von Ihren Produkten abzuhalten oder zusätzliche Hilfe zu leisten, bevor Probleme auftreten.

Zusammenfassung

Maschinelles Lernen und Stimmungsanalysen sind eine schnelle und genaue Möglichkeit, zusätzliche Recherchen durchzuführen und größere Trends zu identifizieren. Dies ist einer von vielen wie sie unser Leben verbessern. Egal, ob Sie ein Produkt online verkaufen oder ein stationäres Geschäft betreiben, diese verhaltensneurowissenschaftlichen Prinzipien werden für Sie funktionieren. Sie tragen dazu bei, mehr Besucher in Ihren Marketing-Trichter zu locken und gelegentliche Besuche in Verkäufe umzuwandeln.

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