Kuidas saab masinõpe muuta klientide hinnanguid?

Masinõpe on tehisintellekti haru, mis annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Masinõpe juba käib kasutatakse paljudes meie eluvaldkondades, alates varasemate eelistuste põhjal filmide või muusika soovitamisest kuni arstide nõustamiseni oma patsientidele asjakohase ravi kohta.

Tehnoloogia arenedes avaneb masinõppel rohkem võimalusi aidata ettevõtetel klientidega suhelda ja üldist kliendikogemust parandada. Masinõppeprogramme saab koolitada suurte andmehulkade, näiteks klientide arvustuste ja tagasiside põhjal, et tuvastada mustreid ja teha ennustusi tulevase käitumise kohta.

Selles artiklis uurime, kuidas saate masinõppe abil potentsiaalselt muuta ja julgustada arvustusi, mis meie teada mõjutab tarbijate ostuotsuseid.

Masinõppe kasutamine arvustuste julgustamiseks

Oletame, et tahame julgustage inimesi pärast ostmist positiivseid arvustusi jätma. Selleks saame kasutada tagasisidet ja tootearvustuste andmeid teistelt klientidelt, kes ostsid meie sihtrühmana sama kauba.

Kui koolitame selle andmestiku põhjal masinõppeprogrammi, suudab see ennustada, kas keegi jätab tõenäoliselt positiivseid arvustusi või mitte. Kui programm ennustab, et keegi jätab tõenäoliselt positiivse arvustuse, saame saata talle meili, julgustades teda seda tegema.

See on ainult üks viis, kuidas saaksite sel eesmärgil masinõpet kasutada. Saate analüüsida ostutellimuse erinevaid aspekte ja teha muudatusi, lähtudes sellest, mis on teie ettevõtte lõpptulemuse jaoks parim.

Kuidas seadistada masinõpet ülevaatega seotud eesmärkide jaoks

Masinõppeprogrammi seadistamiseks vajate kolme asja.

• Suur valik andmeid edukatelt klientidelt, kes täitsid eesmärgi, mida soovite oma uue masinõppeprogrammiga saavutada;
• Õiged analüütilised tööriistad, mis seda tüüpi andmetega töötavad; ja
• Juurdepääs õigetele andmeteadlastele, kes mõistavad neid analüütilisi tööriistu ja on võimelised teie programmi koolitama.

Kui teil pole kõiki kolme asja, kaaluge partnerlust turundusettevõttega, mis on spetsialiseerunud masinõppele broadly.com et aidata teil protsessi läbida.

Masinõpe ülevaateuuringute jaoks

Masinõpet saab arvustustega seotud uuringutes kasutada mitmel viisil. Masinõppe abil saab tuvastada andmete suundumusi, näiteks seda, millist tüüpi arvustused saavad veebisaidil rohkem klikke.

Lisaks kasutatakse masinõpet üha enam "sentimentide analüüsiks" – selleks, et teha kindlaks, milline on arvustuse meeleolu (positiivne, negatiivne või neutraalne).

Kui teil on andmeid, mis on juba käsitsi tundemärgiga märgistatud, on masinõpe kiire ja täpne viis täiendavate uuringute tegemiseks ja suuremate trendide tuvastamiseks.

Masinõpe ja sentimendi analüüs

Kaks levinumat viisi, kuidas sentimentide analüüsiks kasutada valmis masinõppesüsteemi, on järgmised: oma mudeli koolitamine nullist; või pääseda juurde kolmanda osapoole sentimentaalanalüüsi süsteemis API-kutsele. Mõlemad valikud töötavad, kui teil on täpse mudeli väljaõpetamiseks vajalikud andmed.

Oma mudeli koolitamine on kiirem, kuid see võib võtta aega ja ressursse, mida väiksematel ettevõtetel ei pruugi olla. Kolmanda osapoole API kasutamine on kiire, kuid tulemused on sageli madalama kvaliteediga kui kohandatud väljaõppega mudeli puhul.

Masinõppe kasutamine arvustuste parandamiseks

Kui olete masinõppeprogrammi seadistanud, saate seda mitmel viisil kasutada oma ettevõtte arvustuste parandamiseks.

Siin on kolm lihtsat näidet, kuidas masinõpet igapäevaelus kasutada:

• Positiivsete arvustuste eemaldamine või premeerimine;
• Kaasake negatiivsed arvustused turundusvaradesse; ja
• Tehke kindlaks, millised kliendisegmendid jätavad kõige tõenäolisemalt negatiivseid arvustusi.

Positiivsete arvustuste eemaldamine või premeerimine

Üks lihtne viis masinõpet igapäevaelus kasutada on positiivsete arvustuste premeerimine. Kui koolitame oma programmi olemasoleva andmekogumi põhjal, saame ennustada, millised ülevaated on kõige tõenäolisemalt positiivsed. Siis saaksime näiteks automaatselt lisada arvustusele tänukirja ja pakkuda arvustajale järgmise ostu puhul sooduskoodi.

See suurendab tõenäosust, et nad jätavad järgmise tehingu käigus selle toote kohta veel ühe positiivse arvustuse… ja see aitab luua usaldust klientidega, kes võivad olla tuleviku ülevaatajad.

Negatiivsete arvustuste muutmine turundusvaradeks

Teine võimalus masinõppe kasutamiseks on negatiivsete arvustuste muutmine turundusvaradeks. Kui teie programm analüüsib tootearvustust ja teeb kindlaks, et see on suures osas positiivne, saate selle arvustuse automaatselt muuta ajaveebipostituseks, et tuua oma veebisaidile rohkem liiklust. See protsess toimib hästi mitmel põhjusel: see on kvaliteetne ülevaade, mida saab muuta väärtuslikuks sisuks; ja ainult üks või kaks lauset oleks vaja muuta, jättes ülejäänud sõnastuse täpselt selliseks, nagu see on.

Tehke kindlaks, millised kliendisegmendid jätavad kõige tõenäolisemalt negatiivseid hinnanguid

Viimane viis, kuidas masinõpet saab igapäevaelus kasutada, on teha kindlaks, millised kliendisegmendid jätavad kõige tõenäolisemalt negatiivseid arvustusi. Kui teil on piisavalt andmeid, võite treenida oma programmi olemasolevate positiivsete ja negatiivsete arvustuste põhjal, et välja selgitada, kas on olemas algoritm, mis suudab täpselt ennustada, kas arvustus on positiivne või negatiivne selle põhjal, kes nad on (nt millised tooted nad on). varem ostetud, millisesse kliendisegmenti nad kuuluvad jne).

Kui teil õnnestus see algoritm tuvastada, saaksite automaatselt ennetavalt ühendust võtta klientidega, kes jätavad kauba ostmisel kõige tõenäolisemalt negatiivse arvustuse. See võimaldaks teie ettevõttel enne probleemide tekkimist nad teie toodetest eemale juhtida või täiendavat abi pakkuda.

Järeldus

Masinõpe ja sentimentianalüüs on kiire ja täpne viis täiendavate uuringute tegemiseks ja suuremate trendide tuvastamiseks. See on üks paljudest kuidas nad meie elu paremaks muudavad. Olenemata sellest, kas müüte toodet veebis või juhite tavalist äri, need käitumusliku neuroteaduse põhimõtted sobivad teie jaoks. Need aitavad meelitada teie turunduslehtrisse rohkem külastajaid ja muuta juhuslikud külastused müügiks.

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