چگونه یادگیری ماشین می تواند نظرات مشتریان را تغییر دهد؟

یادگیری ماشینی شاخه ای از هوش مصنوعی است که با دادن توانایی به کامپیوترها برای یادگیری بدون برنامه نویسی صریح کار می کند. یادگیری ماشینی در حال حاضر وجود دارد در بسیاری از جنبه های زندگی ما استفاده می شود، از توصیه فیلم یا موسیقی بر اساس ترجیحات گذشته تا توصیه پزشکان در مورد درمان های مرتبط برای بیمارانشان.

با پیشرفت فناوری، یادگیری ماشینی فرصت های بیشتری برای کمک به کسب و کارها با مشتریان خود و بهبود تجربه کلی مشتری خواهد داشت. برنامه‌های یادگیری ماشینی را می‌توان بر روی مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها، مانند نظرات و بازخورد مشتریان، برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی رفتارهای آینده آموزش داد.

در این مقاله به بررسی نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای تغییر و تشویق نظرات می پردازیم که می دانیم بر تصمیمات خرید مصرف کننده تأثیر می گذارد.

استفاده از یادگیری ماشینی برای تشویق نظرات

بیایید فرض کنیم که ما می خواهیم افراد را تشویق کنید تا پس از خرید نظرات مثبت خود را به جای بگذارند. برای انجام این کار، می‌توانیم از بازخورد و داده‌های بررسی محصول از سایر مشتریانی که همان کالا را به عنوان مخاطب هدف ما خریده‌اند، استفاده کنیم.

اگر ما یک برنامه یادگیری ماشینی را روی این مجموعه داده آموزش دهیم، می‌تواند پیش‌بینی کند که آیا ممکن است کسی نظرات مثبتی از خود به جای بگذارد یا خیر. اگر برنامه پیش‌بینی می‌کند که احتمالاً شخصی نظر مثبتی را ارائه می‌کند، می‌توانیم ایمیلی برای او ارسال کنیم و او را تشویق به انجام این کار کنیم.

این تنها راهی است که می توانید از یادگیری ماشین برای این منظور استفاده کنید. شما می توانید جنبه های مختلف سفارش خرید را تجزیه و تحلیل کنید و بر اساس آنچه که برای شرکت شما بهترین است، تغییراتی ایجاد کنید.

نحوه تنظیم یادگیری ماشینی برای اهداف مرتبط با مرور

برای راه اندازی یک برنامه یادگیری ماشینی، به سه چیز نیاز دارید:

• نمونه بزرگی از داده‌های مشتریان موفقی که هدفی را که می‌خواهید برنامه یادگیری ماشینی جدید شما به آن دست پیدا کند، دنبال کردند.
• ابزارهای تحلیلی مناسبی که می توانند با این نوع داده ها کار کنند. و
• به دانشمندان داده مناسبی دسترسی داشته باشید که این ابزارهای تحلیلی را درک کرده و قادر به آموزش برنامه شما هستند.

اگر هر سه مورد را ندارید، با یک شرکت بازاریابی که در زمینه یادگیری ماشینی تخصص دارد، شریک شوید broadly.com برای کمک به شما در طول فرآیند.

یادگیری ماشین برای تحقیقات مروری

روش‌های زیادی وجود دارد که می‌توان از یادگیری ماشین برای تحقیقات مربوط به بررسی‌ها استفاده کرد. از یادگیری ماشینی می‌توان برای شناسایی روندها در داده‌ها استفاده کرد، از جمله اینکه چه نوع بررسی‌هایی روی یک وب‌سایت کلیک بیشتری می‌کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشین به طور فزاینده ای برای "تحلیل احساسات" - برای تعیین احساسات یک بررسی (مثبت، منفی یا خنثی) استفاده می شود.

اگر داده‌هایی دارید که قبلاً به صورت دستی با احساسات برچسب‌گذاری شده‌اند، یادگیری ماشینی راهی سریع و دقیق برای انجام تحقیقات بیشتر و شناسایی روندهای بزرگ‌تر است.

یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل احساسات

دو روش رایج برای استفاده از یک سیستم یادگیری ماشینی آماده برای تجزیه و تحلیل احساسات عبارتند از: آموزش مدل خود از ابتدا. یا دسترسی به یک تماس API در یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات شخص ثالث. هر دوی این گزینه ها در صورتی کار خواهند کرد که داده های مورد نیاز برای آموزش یک مدل دقیق را داشته باشید.

آموزش مدل خود سریع‌تر است، اما می‌تواند به زمان و منابعی نیاز داشته باشد که ممکن است شرکت‌های کوچک‌تر نداشته باشند. استفاده از API شخص ثالث سریع است، اما نتایج اغلب کیفیت پایین‌تری نسبت به مدل‌های آموزش‌دیده سفارشی دارند.

استفاده از یادگیری ماشینی برای بهبود نظرات

هنگامی که یک برنامه یادگیری ماشینی راه اندازی کردید، راه های مختلفی وجود دارد که می توانید از آن برای بهبود نظرات کسب و کارتان استفاده کنید.

در اینجا سه ​​مثال ساده از نحوه استفاده از یادگیری ماشینی در زندگی روزمره آورده شده است:

• نظرات مثبت را حذف یا پاداش دهید.
• بررسی های منفی را به دارایی های بازاریابی اختصاص دهید. و
• مشخص کنید که کدام بخش از مشتریان بیشتر احتمال دارد نظرات منفی را از خود به جای بگذارند.

حذف یا پاداش دادن به نظرات مثبت

یکی از راه های ساده ای که می توان از یادگیری ماشین در زندگی روزمره استفاده کرد، پاداش دادن به نظرات مثبت است. اگر برنامه خود را بر اساس مجموعه داده‌های موجود آموزش دهیم، می‌توانیم پیش‌بینی کنیم که کدام بررسی‌ها به احتمال زیاد مثبت هستند. سپس، برای مثال، می‌توانیم به‌طور خودکار یک یادداشت تشکر به بررسی اضافه کنیم و برای خرید بعدی به بازبین کد تخفیف ارائه دهیم.

این احتمال آن‌ها را افزایش می‌دهد که در معامله بعدی خود نظر مثبت دیگری درباره این محصول بگذارند... و به ایجاد اعتماد با مشتریانی که ممکن است بازبین‌کنندگان آینده باشند کمک می‌کند.

تبدیل نظرات منفی به دارایی های بازاریابی

روش دیگری که می توان از یادگیری ماشین استفاده کرد، تبدیل نظرات منفی به دارایی های بازاریابی است. اگر برنامه شما یک بررسی محصول را تجزیه و تحلیل می‌کند و تشخیص می‌دهد که تا حد زیادی مثبت است، می‌توانید به طور خودکار این بررسی را به یک پست وبلاگ تبدیل کنید تا ترافیک بیشتری را به وب‌سایت خود بیاورید. این فرآیند به چند دلیل خوب کار می کند: این یک بررسی با کیفیت بالا است که می تواند به محتوای ارزشمند تبدیل شود. و فقط یک یا دو جمله باید تغییر کند و بقیه عبارت دقیقاً همانطور که هست حفظ شود.

تشخیص اینکه کدام بخش‌های مشتری بیشترین احتمال را دارد که نظرات منفی را ترک کنند

آخرین راهی که می‌توان از یادگیری ماشین در زندگی روزمره استفاده کرد، شناسایی بخش‌های مشتریان است که بیشتر احتمال دارد نظرات منفی را از خود به جای بگذارند. اگر داده‌های کافی دارید، می‌توانید برنامه‌تان را با بررسی‌های مثبت و منفی موجود آموزش دهید تا بفهمید آیا الگوریتمی وجود دارد که می‌تواند به‌طور دقیق مثبت یا منفی بودن یک بررسی را بر اساس اینکه چه کسی هستند (مثل اینکه چه محصولاتی دارند) پیش‌بینی کند. خریداری شده در گذشته، به کدام بخش مشتری تعلق دارند و غیره).

اگر می‌توانید این الگوریتم را شناسایی کنید، می‌توانید به‌طور خودکار پیشگیرانه با مشتریانی ارتباط برقرار کنید که به احتمال زیاد به محض خرید یک مورد نظر منفی را از خود به جای می‌گذارند. این به کسب و کار شما اجازه می دهد یا آنها را از محصولات شما دور کند یا قبل از بروز هرگونه مشکل کمک بیشتری ارائه دهد.

نتیجه

یادگیری ماشینی و تحلیل احساسات راهی سریع و دقیق برای انجام تحقیقات بیشتر و شناسایی روندهای بزرگتر است. این یکی از بسیاری است راه هایی که آنها زندگی ما را بهبود می بخشند. چه محصولی را به صورت آنلاین بفروشید و چه در حال اجرای یک تجارت آجر و ملات باشید، این اصول علوم اعصاب رفتاری برای شما کارساز خواهد بود. آنها به جذب بازدیدکنندگان بیشتر به قیف بازاریابی شما کمک می کنند و بازدیدهای معمولی را به فروش تبدیل می کنند.

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