Miten koneoppiminen voi muuttaa asiakkaiden arvosteluja?

Koneoppiminen on tekoälyn haara, joka toimii antamalla tietokoneille kyky oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Koneoppiminen on jo käynnissä käytetään monessa elämässämme, elokuvien tai musiikin suosittelusta aiempien mieltymysten perusteella ja lääkärien neuvojen antamiseen potilaille sopivista hoidoista.

Tekniikan kehittyessä koneoppimisella on enemmän mahdollisuuksia auttaa yrityksiä sitoutumaan asiakkaisiinsa ja parantamaan yleistä asiakaskokemusta. Koneoppimisohjelmia voidaan kouluttaa suuriin tietojoukkoihin, kuten asiakasarvosteluihin ja palautteeseen, tunnistamaan malleja ja tekemään ennusteita tulevasta käyttäytymisestä.

Tässä artikkelissa tutkimme, miten voit käyttää koneoppimista potentiaalisten muutosten tekemiseen ja kannustamiseen arvosteluihin, joiden tiedämme vaikuttavan kuluttajien ostopäätöksiin.

Koneoppimisen käyttäminen arvioiden kannustamiseen

Oletetaan, että haluamme kannustaa ihmisiä jättämään positiivisia arvosteluja oston jälkeen. Tätä varten voimme käyttää palautetta ja tuotearvostelutietoja muilta asiakkailta, jotka ostivat saman tuotteen kuin kohdeyleisömme.

Jos koulutamme tämän tietojoukon koneoppimisohjelmaa, se pystyy ennustamaan, jättääkö joku todennäköisesti positiivisia arvosteluja. Jos ohjelma ennustaa, että joku todennäköisesti jättää positiivisen arvostelun, voimme lähettää hänelle sähköpostin, joka kannustaa häntä tekemään niin.

Tämä on vain yksi tapa käyttää koneoppimista tähän tarkoitukseen. Voit analysoida ostotilauksen eri näkökohtia ja tehdä muutoksia sen perusteella, mikä on yrityksesi kannalta parasta.

Koneoppimisen määrittäminen tarkistuksiin liittyviin tavoitteisiin

Koneoppimisohjelman luomiseksi tarvitset kolme asiaa:

• Suuri otos tietoja menestyneiltä asiakkailta, jotka seurasivat tavoitetta, jonka haluat uuden koneoppimisohjelmasi saavuttavan;
• Oikeat analyysityökalut, jotka voivat toimia tämän tyyppisten tietojen kanssa; ja
• Pääsy oikeisiin datatieteilijöihin, jotka ymmärtävät nämä analyysityökalut ja voivat kouluttaa ohjelmasi.

Jos sinulla ei ole kaikkia kolmea asiaa, harkitse kumppanuutta markkinointiyrityksen kanssa, joka on erikoistunut koneoppimiseen laajasti.com auttaa sinua prosessin läpi.

Koneoppiminen tarkastelua varten

Koneoppimista voidaan käyttää monella tapaa arvosteluihin liittyvään tutkimukseen. Koneoppimisen avulla voidaan tunnistaa datan trendit, kuten millaiset arvostelut saavat enemmän napsautuksia verkkosivustolla.

Lisäksi koneoppimista käytetään yhä enemmän "tunteiden analysointiin" - sen määrittämiseen, mikä on arvostelun tunne (positiivinen, negatiivinen tai neutraali).

Jos sinulla on tietoja, jotka on jo merkitty käsin tunteella, koneoppiminen on nopea ja tarkka tapa tehdä lisätutkimuksia ja tunnistaa suurempia suuntauksia.

Koneoppiminen ja tunneanalyysi

Kaksi yleisintä tapaa käyttää valmiita koneoppimisjärjestelmiä tunteiden analysointiin ovat: Oman mallin kouluttaminen tyhjästä; tai päästä API-kutsuun kolmannen osapuolen tunteiden analysointijärjestelmässä. Molemmat vaihtoehdot toimivat, jos sinulla on tarkan mallin kouluttamiseen tarvittavat tiedot.

Oman mallin kouluttaminen on nopeampaa, mutta se voi viedä aikaa ja resursseja, joita pienillä yrityksillä ei ehkä ole. Kolmannen osapuolen sovellusliittymän käyttö on nopeaa, mutta tulokset ovat usein huonolaatuisempia kuin mukautetun koulutetun mallin kanssa.

Koneoppimisen käyttäminen arvostelujen parantamiseen

Kun olet määrittänyt koneoppimisohjelman, voit parantaa sitä yrityksesi saamien arvostelujen avulla useilla tavoilla.

Tässä on kolme yksinkertaista esimerkkiä koneoppimisen käyttämisestä jokapäiväisessä elämässä:

• Poistaa tai palkita positiivisia arvosteluja;
• Lisää negatiivisia arvosteluja markkinointiresursseihin; ja
• Selvitä, mitkä asiakassegmentit todennäköisimmin jättävät negatiivisia arvosteluja.

Positiivisten arvostelujen poistaminen tai palkitseminen

Yksi yksinkertainen tapa käyttää koneoppimista jokapäiväisessä elämässä on palkita positiivisia arvosteluja. Jos koulutamme ohjelmaa olemassa olevan tietojoukon pohjalta, voimme ennustaa, mitkä arviot ovat todennäköisimmin positiivisia. Sitten esimerkiksi voisimme automaattisesti lisätä kiitoskirjeen arvosteluun ja tarjota arvostelijalle alennuskoodin seuraavaan ostokseen.

Tämä lisää todennäköisyyttä, että he jättävät seuraavan positiivisen arvostelun tästä tuotteesta seuraavassa kaupassaan… ja se auttaa rakentamaan luottamusta asiakkaisiin, jotka saattavat olla tulevaisuuden arvioijia.

Negatiivisten arvostelujen muuttaminen markkinointiresursseiksi

Toinen tapa käyttää koneoppimista on muuttaa negatiiviset arvostelut markkinointivaroiksi. Jos ohjelmasi analysoi tuotearvostelun ja toteaa, että se on suurelta osin positiivinen, voit muuttaa tämän arvostelun automaattisesti blogiviestiksi, joka auttaa lisäämään liikennettä verkkosivustollesi. Tämä prosessi toimii hyvin useista syistä: Se on korkealaatuinen arvostelu, joka voidaan muuntaa arvokkaaksi sisällöksi; ja vain yksi tai kaksi virkettä olisi muutettava pitäen loput sanamuodosta täsmälleen sellaisena kuin se on.

Negatiivisten arvioiden todennäköisimmin jättävien asiakassegmenttien tunnistaminen

Viimeinen tapa käyttää koneoppimista jokapäiväisessä elämässä on tunnistaa, mitkä asiakassegmentit todennäköisimmin jättävät negatiivisia arvosteluja. Jos sinulla on tarpeeksi tietoja, voit kouluttaa ohjelmasi olemassa olevien positiivisten ja negatiivisten arvostelujen perusteella selvittääksesi, onko olemassa algoritmia, joka voi tarkasti ennustaa, onko arvostelu positiivinen vai negatiivinen sen perusteella, kuka he ovat (kuten mitä tuotteita he ovat hankkineet) aiemmin ostettu, mihin asiakassegmenttiin he kuuluvat ja niin edelleen).

Jos pystyit tunnistamaan tämän algoritmin, voit automaattisesti automaattisesti tavoittaa asiakkaat, jotka todennäköisesti jättävät negatiivisen arvostelun heti, kun he ostavat tuotteen. Tämä antaisi yrityksellesi mahdollisuuden ohjata ne pois tuotteistasi tai tarjota lisäapua ennen kuin ongelmia ilmenee.

Yhteenveto

Koneoppiminen ja tunteiden analysointi on nopea ja tarkka tapa tehdä lisätutkimuksia ja tunnistaa suurempia suuntauksia. Tämä on yksi monista tapoja parantaa elämäämme. Olitpa sitten myymässä tuotetta verkossa tai harjoittamassa kivijalkakauppaa, nämä käyttäytymiseen liittyvät neurotieteen periaatteet toimivat sinulle. Ne auttavat lisäämään kävijöitä markkinointisuppiloon ja muuttamaan satunnaiset vierailut myynteiksi.

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