¿Cómo puede el aprendizaje automático cambiar las opiniones de los clientes?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que funciona dando a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje automático ya está siendo utilizado en muchos aspectos de nuestra vida, desde recomendar películas o música según preferencias pasadas hasta dar consejos a los médicos sobre tratamientos relevantes para sus pacientes.

A medida que avanza la tecnología, el aprendizaje automático tendrá más oportunidades para ayudar a las empresas a interactuar con sus clientes y mejorar la experiencia general del cliente. Los programas de aprendizaje automático se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos, como opiniones y comentarios de los clientes, para identificar patrones y hacer predicciones sobre comportamientos futuros.

En este artículo, exploraremos cómo puede utilizar el aprendizaje automático para cambiar potencialmente y fomentar las revisiones, lo que sabemos que afecta las decisiones de compra de los consumidores.

Uso del aprendizaje automático para fomentar las reseñas

Asumamos que queremos animar a las personas a dejar comentarios positivos después de una compra. Para hacerlo, podemos utilizar comentarios y datos de reseñas de productos de otros clientes que compraron el mismo artículo que nuestro público objetivo.

Si entrenamos un programa de aprendizaje automático en este conjunto de datos, podrá predecir si es probable que alguien deje comentarios positivos o no. Si el programa predice que es probable que alguien deje una reseña positiva, podemos enviarle un correo electrónico para animarlo a que lo haga.

Esta es solo una de las formas en que puede utilizar el aprendizaje automático para este propósito. Puede analizar diferentes aspectos de una orden de compra y realizar cambios en función de lo que sea mejor para el resultado final de su empresa.

Cómo configurar el aprendizaje automático para objetivos relacionados con la revisión

Para configurar un programa de aprendizaje automático, necesita tres cosas:

• Una gran muestra de datos de clientes exitosos que cumplieron con el objetivo que desea que logre su nuevo programa de aprendizaje automático;
• Las herramientas analíticas adecuadas que pueden trabajar con este tipo de datos; y
• Acceda a los científicos de datos adecuados que comprendan estas herramientas analíticas y puedan capacitar su programa.

Si no tiene las tres cosas, considere asociarse con una empresa de marketing que se especialice en aprendizaje automático como ampliamente.com para ayudarte en el proceso

Aprendizaje automático para la investigación de reseñas

Hay muchas formas en que el aprendizaje automático se puede utilizar para la investigación relacionada con las revisiones. El aprendizaje automático se puede utilizar para identificar tendencias en los datos, como qué tipos de reseñas obtienen más clics en un sitio web.

Además, el aprendizaje automático se utiliza cada vez más para el "análisis de opiniones", es decir, para determinar cuál es la opinión de una reseña (positiva, negativa o neutral).

Si tiene algunos datos que ya se han etiquetado manualmente con sentimiento, el aprendizaje automático es una forma rápida y precisa de realizar investigaciones adicionales e identificar tendencias más importantes.

Aprendizaje automático y análisis de sentimientos

Las dos formas más comunes de utilizar un sistema de aprendizaje automático estándar para el análisis de sentimientos son: entrenar su propio modelo desde cero; o acceder a una llamada de API en un sistema de análisis de opinión de terceros. Ambas opciones funcionarán si tiene los datos necesarios para entrenar un modelo preciso.

Entrenar su propio modelo es más rápido, pero puede llevar tiempo y recursos que las empresas más pequeñas podrían no tener. El uso de una API de terceros es rápido, pero los resultados suelen ser de menor calidad de lo que serían con un modelo entrenado personalizado.

Uso del aprendizaje automático para mejorar las reseñas

Una vez que haya configurado un programa de aprendizaje automático, hay varias formas de usarlo para mejorar las revisiones que recibe su empresa.

A continuación, se muestran tres ejemplos sencillos de cómo utilizar el aprendizaje automático en la vida cotidiana:

• Elimine o recompense las reseñas positivas;
• Incorporar críticas negativas a los activos de marketing; y
• Identifique qué segmentos de clientes tienen más probabilidades de dejar críticas negativas.

Eliminación o recompensa de reseñas positivas

Una forma sencilla de utilizar el aprendizaje automático en la vida cotidiana es recompensando las reseñas positivas. Si capacitamos a nuestro programa en el conjunto de datos existente, podemos predecir qué revisiones tienen más probabilidades de ser positivas. Luego, por ejemplo, podríamos agregar automáticamente una nota de agradecimiento a la reseña y ofrecer al revisor un código de descuento para su próxima compra.

Esto aumenta la probabilidad de que dejen otra reseña positiva sobre este producto en su próxima transacción ... y ayuda a generar confianza con los clientes que pueden ser los revisores del futuro.

Convertir opiniones negativas en activos de marketing

Otra forma en que se puede utilizar el aprendizaje automático es convirtiendo las reseñas negativas en activos de marketing. Si su programa analiza la revisión de un producto y determina que es en gran medida positiva, puede convertir automáticamente esta revisión en una publicación de blog para ayudar a atraer más tráfico a su sitio web. Este proceso funciona bien por varias razones: es una revisión de alta calidad que se puede transformar en contenido valioso; y solo sería necesario cambiar una o dos oraciones, manteniendo el resto de la redacción exactamente como está.

Identificar qué segmentos de clientes tienen más probabilidades de dejar comentarios negativos

La última forma en que se puede utilizar el aprendizaje automático en la vida cotidiana es identificando qué segmentos de clientes tienen más probabilidades de dejar comentarios negativos. Si tiene suficientes datos, puede capacitar a su programa en las revisiones positivas y negativas existentes para averiguar si hay un algoritmo que pueda predecir con precisión si una revisión será positiva o negativa en función de quiénes son (por ejemplo, qué productos tienen comprados en el pasado, a qué segmento de clientes pertenecen, etc.).

Si pudieras identificar este algoritmo, podrías comunicarte de forma preventiva y automática con los clientes que tienen más probabilidades de dejar una opinión negativa tan pronto como compren un artículo. Esto le permitiría a su empresa alejarlos de sus productos o brindar asistencia adicional antes de que surja algún problema.

Conclusión

El aprendizaje automático y el análisis de sentimientos es una forma rápida y precisa de realizar investigaciones adicionales e identificar tendencias más importantes. Este es uno de los muchos formas en que están mejorando nuestras vidas. Ya sea que venda un producto en línea o dirija un negocio físico, estos principios de neurociencia del comportamiento funcionarán para usted. Ayudarán a atraer más visitantes a su embudo de marketing y convertir las visitas ocasionales en ventas.

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