Comment le Machine Learning peut-il changer les avis des clients ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui fonctionne en donnant aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique est déjà utilisé dans de nombreux aspects de notre vie, qu'il s'agisse de recommander des films ou de la musique en fonction de préférences passées ou de donner des conseils aux médecins sur les traitements pertinents pour leurs patients.

À mesure que la technologie progresse, l'apprentissage automatique aura plus d'opportunités pour aider les entreprises à interagir avec leurs clients et à améliorer l'expérience client globale. Les programmes d'apprentissage automatique peuvent être formés sur de grands ensembles de données, tels que les avis et les commentaires des clients, pour identifier des modèles et faire des prédictions sur les comportements futurs.

Dans cet article, nous explorerons comment vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour potentiellement modifier et encourager les avis, ce qui, nous le savons, affecte les décisions d'achat des consommateurs.

Utiliser l'apprentissage automatique pour encourager les avis

Supposons que nous voulons encourager les gens à laisser des commentaires positifs après un achat. Pour ce faire, nous pouvons utiliser les commentaires et les données d'évaluation des produits d'autres clients qui ont acheté le même article que notre public cible.

Si nous formons un programme d'apprentissage automatique sur cet ensemble de données, il sera en mesure de prédire si quelqu'un est susceptible ou non de laisser des avis positifs. Si le programme prédit que quelqu'un est susceptible de laisser un avis positif, nous pouvons lui envoyer un e-mail l'encourageant à le faire.

Ce n'est qu'une façon d'utiliser l'apprentissage automatique à cette fin. Vous pouvez analyser différents aspects d'un bon de commande et apporter des modifications en fonction de ce qui sera le mieux pour les résultats de votre entreprise.

Comment configurer l'apprentissage automatique pour les objectifs liés à la révision

Pour mettre en place un programme de machine learning, vous avez besoin de trois éléments :

• Un large échantillon de données provenant de clients prospères qui ont atteint l'objectif que vous souhaitez que votre nouveau programme d'apprentissage automatique atteigne ;
• Les bons outils d'analyse pouvant fonctionner avec ce type de données ; et
• Accès aux bons data scientists qui comprennent ces outils analytiques et sont capables de former votre programme.

Si vous n'avez pas les trois choses, envisagez de vous associer à une société de marketing spécialisée dans l'apprentissage automatique comme large.com pour vous aider dans le processus.

Apprentissage automatique pour la recherche d'examen

L'apprentissage automatique peut être utilisé de plusieurs manières pour la recherche liée aux avis. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier les tendances dans les données, telles que les types d'avis qui génèrent le plus de clics sur un site Web.

En outre, l'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé pour « l'analyse des sentiments » - pour déterminer quel est le sentiment d'un avis (positif, négatif ou neutre).

Si certaines données ont déjà été étiquetées manuellement avec des sentiments, l'apprentissage automatique est un moyen rapide et précis d'effectuer des recherches supplémentaires et d'identifier des tendances plus importantes.

Apprentissage automatique et analyse des sentiments

Les deux manières les plus courantes d'utiliser un système d'apprentissage automatique standard pour l'analyse des sentiments sont les suivantes : Former votre propre modèle à partir de zéro ; ou accéder à un appel d'API sur un système d'analyse des sentiments tiers. Ces deux options fonctionneront si vous disposez des données nécessaires pour entraîner un modèle précis.

La formation de votre propre modèle est plus rapide, mais cela peut prendre du temps et des ressources que les petites entreprises pourraient ne pas avoir. L'utilisation d'une API tierce est rapide, mais les résultats sont souvent de qualité inférieure à ce qu'ils seraient avec un modèle formé sur mesure.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les avis

Une fois que vous avez configuré un programme d'apprentissage automatique, vous pouvez l'utiliser de plusieurs façons pour améliorer les avis que votre entreprise reçoit.

Voici trois exemples simples d'utilisation de l'apprentissage automatique dans la vie de tous les jours :

• Supprimer ou récompenser les avis positifs ;
• Intégrer les avis négatifs dans les ressources marketing ; et
• Identifiez les segments de clientèle les plus susceptibles de laisser des avis négatifs.

Supprimer ou récompenser les avis positifs

Une façon simple d'utiliser l'apprentissage automatique dans la vie de tous les jours consiste à récompenser les avis positifs. Si nous formons notre programme sur l'ensemble de données existant, nous pouvons prédire quelles critiques sont les plus susceptibles d'être positives. Ensuite, par exemple, nous pourrions ajouter automatiquement une note de remerciement à l'avis et offrir à l'évaluateur un code de réduction pour son prochain achat.

Cela augmente la probabilité qu'ils laissent un autre avis positif sur ce produit lors de leur prochaine transaction… et cela aide à renforcer la confiance avec les clients qui pourraient être les évaluateurs de l'avenir.

Transformer les avis négatifs en atouts marketing

Une autre façon d'utiliser l'apprentissage automatique consiste à transformer les avis négatifs en atouts marketing. Si votre programme analyse une critique de produit et détermine qu'elle est largement positive, vous pouvez automatiquement transformer cette critique en un article de blog pour aider à générer plus de trafic sur votre site Web. Ce processus fonctionne bien pour plusieurs raisons : il s'agit d'un examen de haute qualité qui peut être transformé en un contenu précieux ; et seulement une ou deux phrases auraient besoin d'être modifiées, en gardant le reste du libellé exactement tel qu'il est.

Identifier les segments de clientèle les plus susceptibles de laisser des avis négatifs

La dernière façon dont l'apprentissage automatique peut être utilisé dans la vie quotidienne consiste à identifier les segments de clientèle les plus susceptibles de laisser des avis négatifs. Si vous disposez de suffisamment de données, vous pouvez former votre programme sur les critiques positives et négatives existantes pour déterminer s'il existe un algorithme qui peut prédire avec précision si une critique sera positive ou négative en fonction de qui ils sont (comme les produits qu'ils ont achetés dans le passé, à quel segment de clientèle ils appartiennent, etc.).

Si vous étiez en mesure d'identifier cet algorithme, vous pourriez automatiquement contacter de manière préventive les clients les plus susceptibles de laisser un avis négatif dès qu'ils achètent un article. Cela permettrait à votre entreprise de les éloigner de vos produits ou de fournir une assistance supplémentaire avant que des problèmes ne surviennent.

Conclusion

L'apprentissage automatique et l'analyse des sentiments sont un moyen rapide et précis d'effectuer des recherches supplémentaires et d'identifier des tendances plus importantes. C'est l'un des nombreux façons dont ils améliorent nos vies. Que vous vendiez un produit en ligne ou que vous dirigiez une entreprise physique, ces principes de neuroscience comportementale fonctionneront pour vous. Ils vous aideront à attirer plus de visiteurs dans votre entonnoir marketing et à convertir les visites occasionnelles en ventes.

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