Πώς μπορεί η μηχανική εκμάθηση να αλλάξει τις κριτικές πελατών;

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης που λειτουργεί δίνοντας τη δυνατότητα στους υπολογιστές να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η μηχανική μάθηση είναι ήδη σε εξέλιξη χρησιμοποιείται σε πολλές πτυχές της ζωής μας, από τη σύσταση ταινιών ή μουσικής με βάση τις προηγούμενες προτιμήσεις έως την παροχή συμβουλών γιατρών σχετικά με τις σχετικές θεραπείες για τους ασθενείς τους.

Καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται, η μηχανική μάθηση θα έχει περισσότερες ευκαιρίες για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να συνεργαστούν με τους πελάτες τους και να βελτιώσουν τη συνολική εμπειρία των πελατών. Τα προγράμματα μηχανικής μάθησης μπορούν να εκπαιδευτούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, όπως κριτικές πελατών και ανατροφοδότηση, για τον εντοπισμό μοτίβων και την πρόβλεψη για μελλοντικές συμπεριφορές.

Σε αυτό το άρθρο θα διερευνήσουμε πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη μηχανική μάθηση για να αλλάξετε και να ενθαρρύνετε τις κριτικές, κάτι που γνωρίζουμε ότι επηρεάζει τις αγοραστικές αποφάσεις των καταναλωτών.

Χρήση μηχανικής εκμάθησης για ενθάρρυνση κριτικών

Ας υποθέσουμε ότι θέλουμε ενθαρρύνετε τους ανθρώπους να αφήνουν θετικές κριτικές μετά από μια αγοράΤο Για να το κάνουμε αυτό, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε δεδομένα ανατροφοδότησης και κριτικής προϊόντος από άλλους πελάτες που αγόρασαν το ίδιο προϊόν με το κοινό -στόχο μας.

Εάν εκπαιδεύσουμε ένα πρόγραμμα μηχανικής εκμάθησης σε αυτό το σύνολο δεδομένων, θα είναι σε θέση να προβλέψει εάν κάποιος είναι πιθανό να αφήσει θετικές κριτικές ή όχι. Εάν το πρόγραμμα προβλέπει ότι κάποιος είναι πιθανό να αφήσει μια θετική κριτική, μπορούμε να του στείλουμε ένα email ενθαρρύνοντάς το να το κάνει.

Αυτός είναι μόνο ένας τρόπος με τον οποίο μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη μηχανική μάθηση για αυτόν τον σκοπό. Μπορείτε να αναλύσετε διάφορες πτυχές μιας παραγγελίας αγοράς και να κάνετε αλλαγές με βάση αυτό που θα είναι καλύτερο για την ουσία της εταιρείας σας.

Πώς να ρυθμίσετε τη μηχανική εκμάθηση για στόχους που σχετίζονται με την αναθεώρηση

Για να δημιουργήσετε ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης, χρειάζεστε τρία πράγματα:

• Ένα μεγάλο δείγμα δεδομένων από επιτυχημένους πελάτες που ακολούθησαν τον στόχο που θέλετε να επιτύχει το νέο σας πρόγραμμα μηχανικής εκμάθησης.
• Τα σωστά εργαλεία ανάλυσης που μπορούν να λειτουργήσουν με αυτόν τον τύπο δεδομένων. και
• Πρόσβαση στους σωστούς επιστήμονες δεδομένων που κατανοούν αυτά τα εργαλεία ανάλυσης και είναι σε θέση να εκπαιδεύσουν το πρόγραμμά σας.

Εάν δεν έχετε και τα τρία πράγματα, σκεφτείτε να συνεργαστείτε με μια εταιρεία μάρκετινγκ που ειδικεύεται στην μηχανική εκμάθηση όπως ευρέως.com να σας βοηθήσει στη διαδικασία.

Μηχανική εκμάθηση για έρευνα ανασκόπησης

Υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για έρευνα που σχετίζεται με κριτικές. Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό τάσεων στα δεδομένα, όπως οι τύποι κριτικών που λαμβάνουν περισσότερα κλικ σε έναν ιστότοπο.

Επιπλέον, η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για "ανάλυση συναισθημάτων" - καθορίζοντας ποιο είναι το συναίσθημα μιας κριτικής (θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο).

Εάν έχετε κάποια δεδομένα που έχουν ήδη επισημανθεί με το χέρι με συναίσθημα, η μηχανική μάθηση είναι ένας γρήγορος και ακριβής τρόπος για να κάνετε επιπλέον έρευνα και να εντοπίσετε μεγαλύτερες τάσεις.

Μηχανική μάθηση και ανάλυση συναισθημάτων

Οι δύο πιο συνηθισμένοι τρόποι χρήσης ενός μηχανολογικού συστήματος εκμάθησης για ανάλυση συναισθημάτων είναι: Εκπαίδευση του δικού σας μοντέλου από την αρχή. ή πρόσβαση σε κλήση API σε σύστημα ανάλυσης συναισθημάτων τρίτου μέρους. Και οι δύο αυτές επιλογές θα λειτουργήσουν εάν έχετε τα απαιτούμενα δεδομένα για να εκπαιδεύσετε ένα ακριβές μοντέλο.

Η εκπαίδευση του δικού σας μοντέλου είναι ταχύτερη, αλλά μπορεί να χρειαστεί χρόνος και πόροι που οι μικρότερες εταιρείες μπορεί να μην έχουν. Η χρήση ενός API τρίτου μέρους είναι γρήγορη, αλλά τα αποτελέσματα είναι συχνά χαμηλότερης ποιότητας από ό, τι θα ήταν με ένα προσαρμοσμένο εκπαιδευμένο μοντέλο.

Χρήση μηχανικής εκμάθησης για τη βελτίωση των κριτικών

Μόλις ρυθμίσετε ένα πρόγραμμα μηχανικής εκμάθησης, υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να βελτιώσετε τις κριτικές που λαμβάνει η επιχείρησή σας.

Ακολουθούν τρία απλά παραδείγματα για τον τρόπο χρήσης της μηχανικής μάθησης στην καθημερινή ζωή:

• Κατάργηση ή επιβράβευση θετικών κριτικών.
• Χαρακτηρίστε αρνητικές κριτικές για περιουσιακά στοιχεία μάρκετινγκ. και
• Προσδιορίστε ποια τμήματα πελατών είναι πιο πιθανό να αφήσουν αρνητικές κριτικές.

Κατάργηση ή επιβράβευση θετικών κριτικών

Ένας απλός τρόπος με τον οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση στην καθημερινή ζωή είναι η επιβράβευση θετικών κριτικών. Εάν εκπαιδεύσουμε το πρόγραμμά μας για το υπάρχον σύνολο δεδομένων, μπορούμε να προβλέψουμε ποιες κριτικές είναι πιο πιθανό να είναι θετικές. Στη συνέχεια, για παράδειγμα, θα μπορούσαμε αυτόματα να προσθέσουμε ένα ευχαριστήριο σημείωμα στην κριτική και να προσφέρουμε στον κριτικό έναν εκπτωτικό κωδικό για την επόμενη αγορά του.

Αυτό αυξάνει την πιθανότητα να αφήσουν άλλη μια θετική κριτική για αυτό το προϊόν στην επόμενη συναλλαγή τους… και βοηθά στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης με πελάτες που μπορεί να είναι οι κριτές του μέλλοντος.

Μετατροπή των αρνητικών κριτικών σε περιουσιακά στοιχεία μάρκετινγκ

Ένας άλλος τρόπος με τον οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση είναι η μετατροπή των αρνητικών κριτικών σε περιουσιακά στοιχεία μάρκετινγκ. Εάν το πρόγραμμά σας αναλύσει μια κριτική προϊόντος και διαπιστώσει ότι είναι σε μεγάλο βαθμό θετική, θα μπορούσατε να μετατρέψετε αυτόματα αυτήν την κριτική σε ανάρτηση ιστολογίου, για να αυξήσετε την επισκεψιμότητα στον ιστότοπό σας. Αυτή η διαδικασία λειτουργεί καλά για μερικούς λόγους: Είναι μια κριτική υψηλής ποιότητας που μπορεί να μετατραπεί σε πολύτιμο περιεχόμενο. και μόνο μία ή δύο προτάσεις θα πρέπει να αλλάξουν, διατηρώντας την υπόλοιπη διατύπωση ακριβώς όπως είναι.

Προσδιορισμός των τμημάτων πελατών που είναι πιο πιθανό να αφήσουν αρνητικές κριτικές

Ο τελευταίος τρόπος με τον οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση στην καθημερινή ζωή είναι ο προσδιορισμός των τμημάτων πελατών που είναι πιο πιθανό να αφήσουν αρνητικές κριτικές. Εάν έχετε αρκετά δεδομένα, θα μπορούσατε να εκπαιδεύσετε το πρόγραμμά σας για τις υπάρχουσες θετικές και αρνητικές κριτικές για να καταλάβετε εάν υπάρχει ένας αλγόριθμος που μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια εάν μια κριτική θα είναι θετική ή αρνητική με βάση το ποιοι είναι (όπως ποια προϊόντα έχουν που αγοράστηκαν στο παρελθόν, σε ποιο τμήμα πελατών ανήκουν και ούτω καθεξής).

Εάν καταφέρατε να προσδιορίσετε αυτόν τον αλγόριθμο, θα μπορούσατε αυτόματα να προσεγγίσετε προληπτικά τους πελάτες που είναι πιθανότερο να αφήσουν αρνητική κριτική μόλις αγοράσουν ένα προϊόν. Αυτό θα επέτρεπε στην επιχείρησή σας είτε να τα απομακρύνει από τα προϊόντα σας είτε να παρέχει επιπλέον βοήθεια πριν προκύψουν προβλήματα.

Συμπέρασμα

Η μηχανική μάθηση και η ανάλυση συναισθημάτων είναι ένας γρήγορος και ακριβής τρόπος για να κάνετε επιπλέον έρευνα και να προσδιορίσετε μεγαλύτερες τάσεις. Αυτό είναι ένα από τα πολλά βελτιώνουν τη ζωή μαςΤο Είτε πουλάτε ένα προϊόν στο διαδίκτυο είτε τρέχετε μια επιχείρηση από τούβλα και κονίαμα, αυτές οι αρχές της συμπεριφορικής νευροεπιστήμης θα λειτουργήσουν για εσάς. Θα σας βοηθήσουν να οδηγήσετε περισσότερους επισκέπτες στη διοχέτευση μάρκετινγκ και να μετατρέψετε τις περιστασιακές επισκέψεις σε πωλήσεις.

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