मशीन लर्निंग ग्राहक समीक्षाओं को कैसे बदल सकता है?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देकर काम करती है। मशीन लर्निंग पहले से ही हो रही है हमारे जीवन के कई पहलुओं में उपयोग किया जाता है, पिछली प्राथमिकताओं के आधार पर फिल्मों या संगीत की सिफारिश करने से लेकर अपने रोगियों के लिए प्रासंगिक उपचारों पर डॉक्टरों की सलाह देने तक।

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, मशीन लर्निंग के पास व्यवसायों को अपने ग्राहकों के साथ जुड़ने और समग्र ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करने के अधिक अवसर होंगे। मशीन लर्निंग प्रोग्राम को डेटा के बड़े सेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जैसे कि ग्राहक समीक्षा और प्रतिक्रिया, पैटर्न की पहचान करने और भविष्य के व्यवहार के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए।

इस लेख में हम यह पता लगाएंगे कि आप संभावित रूप से बदलने और समीक्षाओं को प्रोत्साहित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे कर सकते हैं, जो हम जानते हैं कि उपभोक्ता खरीद निर्णयों को प्रभावित करता है।

समीक्षाओं को प्रोत्साहित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना

आइए मान लें कि हम करना चाहते हैं खरीदारी के बाद लोगों को सकारात्मक समीक्षा छोड़ने के लिए प्रोत्साहित करें. ऐसा करने के लिए, हम अन्य ग्राहकों से फीडबैक और उत्पाद समीक्षा डेटा का उपयोग कर सकते हैं जिन्होंने हमारे लक्षित दर्शकों के समान आइटम खरीदा है।

यदि हम इस डेटा सेट पर मशीन लर्निंग प्रोग्राम को प्रशिक्षित करते हैं, तो यह भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा कि किसी के सकारात्मक समीक्षा छोड़ने की संभावना है या नहीं। यदि कार्यक्रम भविष्यवाणी करता है कि किसी के सकारात्मक समीक्षा करने की संभावना है, तो हम उन्हें ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करने वाला एक ईमेल भेज सकते हैं।

इस उद्देश्य के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का यह केवल एक ही तरीका है। आप खरीद आदेश के विभिन्न पहलुओं का विश्लेषण कर सकते हैं और इस आधार पर परिवर्तन कर सकते हैं कि आपकी कंपनी की निचली पंक्ति के लिए सबसे अच्छा क्या होगा।

समीक्षा-संबंधित लक्ष्यों के लिए मशीन लर्निंग को कैसे सेट करें

मशीन लर्निंग प्रोग्राम स्थापित करने के लिए, आपको तीन चीजों की आवश्यकता है:

• उन सफल ग्राहकों के डेटा का एक बड़ा नमूना जिन्होंने उस लक्ष्य के साथ पालन किया जिसे आप अपने नए मशीन लर्निंग प्रोग्राम को प्राप्त करना चाहते हैं;
• सही विश्लेषणात्मक उपकरण जो इस प्रकार के डेटा के साथ काम कर सकते हैं; तथा
• सही डेटा वैज्ञानिकों तक पहुंच जो इन विश्लेषणात्मक उपकरणों को समझते हैं और आपके कार्यक्रम को प्रशिक्षित करने में सक्षम हैं।

यदि आपके पास तीनों चीजें नहीं हैं, तो एक मार्केटिंग फर्म के साथ साझेदारी करने पर विचार करें जो मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखती है जैसे मोटे तौर पर.com प्रक्रिया के माध्यम से आपकी मदद करने के लिए।

समीक्षा अनुसंधान के लिए मशीन लर्निंग

समीक्षाओं से संबंधित शोध के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है। मशीन लर्निंग का उपयोग डेटा में रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि किस प्रकार की समीक्षाओं को किसी वेबसाइट पर अधिक क्लिक मिलते हैं।

इसके अलावा, "भावना विश्लेषण" के लिए मशीन लर्निंग का तेजी से उपयोग किया जा रहा है - यह निर्धारित करना कि समीक्षा की भावना क्या है (सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ)।

यदि आपके पास कुछ डेटा है जो पहले से ही मैन्युअल रूप से भावना के साथ लेबल किया गया है, तो मशीन लर्निंग अतिरिक्त शोध करने और बड़े रुझानों की पहचान करने का एक तेज़ और सटीक तरीका है।

मशीन लर्निंग और सेंटीमेंट एनालिसिस

भावना विश्लेषण के लिए एक ऑफ-द-शेल्फ मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करने के दो सबसे सामान्य तरीके हैं: अपने खुद के मॉडल को खरोंच से प्रशिक्षित करना; या किसी तृतीय-पक्ष भावना विश्लेषण प्रणाली पर API कॉल एक्सेस करना। यदि आपके पास एक सटीक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा है तो ये दोनों विकल्प काम करेंगे।

अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित करना तेज़ है, लेकिन इसमें समय और संसाधन लग सकते हैं जो छोटी कंपनियों के पास नहीं हो सकते हैं। तृतीय-पक्ष API का उपयोग करना तेज़ है, लेकिन परिणाम कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल की तुलना में अक्सर कम गुणवत्ता वाले होते हैं।

समीक्षा में सुधार के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना

एक बार जब आप एक मशीन लर्निंग प्रोग्राम सेट कर लेते हैं, तो आपके व्यवसाय को मिलने वाली समीक्षाओं को बेहतर बनाने के लिए आप इसका उपयोग कई तरीकों से कर सकते हैं।

दैनिक जीवन में मशीन लर्निंग का उपयोग करने के तीन सरल उदाहरण यहां दिए गए हैं:

• सकारात्मक समीक्षाओं को निकालें या पुरस्कृत करें;
• विपणन संपत्तियों में नकारात्मक समीक्षाओं को प्रदर्शित करें; तथा
• पहचानें कि कौन से ग्राहक खंड नकारात्मक समीक्षा छोड़ सकते हैं।

सकारात्मक समीक्षाओं को हटाना या पुरस्कृत करना

सकारात्मक समीक्षाओं को पुरस्कृत करके रोजमर्रा की जिंदगी में मशीन सीखने का एक आसान तरीका इस्तेमाल किया जा सकता है। यदि हम अपने कार्यक्रम को मौजूदा डेटा सेट पर प्रशिक्षित करते हैं, तो हम अनुमान लगा सकते हैं कि कौन सी समीक्षाएं सकारात्मक होने की सबसे अधिक संभावना है। फिर, उदाहरण के लिए, हम समीक्षा में स्वचालित रूप से एक धन्यवाद नोट जोड़ सकते हैं और समीक्षक को उनकी अगली खरीदारी के लिए छूट कोड प्रदान कर सकते हैं।

इससे उनके अगले लेन-देन में इस उत्पाद के बारे में एक और सकारात्मक समीक्षा छोड़ने की संभावना बढ़ जाती है ... और यह उन ग्राहकों के साथ विश्वास बनाने में मदद करता है जो भविष्य के समीक्षक हो सकते हैं।

नकारात्मक समीक्षाओं को मार्केटिंग संपत्तियों में बदलना

एक और तरीका है कि मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया जा सकता है, नकारात्मक समीक्षाओं को मार्केटिंग संपत्तियों में बदलकर। यदि आपका प्रोग्राम किसी उत्पाद समीक्षा का विश्लेषण करता है और यह निर्धारित करता है कि यह काफी हद तक सकारात्मक है, तो आप अपनी वेबसाइट पर अधिक ट्रैफ़िक लाने में सहायता के लिए इस समीक्षा को स्वचालित रूप से एक ब्लॉग पोस्ट में बदल सकते हैं। यह प्रक्रिया कुछ कारणों से अच्छी तरह से काम करती है: यह एक उच्च गुणवत्ता वाली समीक्षा है जिसे मूल्यवान सामग्री में बदला जा सकता है; और केवल एक या दो वाक्यों को बदलने की आवश्यकता होगी, शेष शब्दों को ठीक वैसा ही रखते हुए जैसा वह है।

यह पहचानना कि कौन से ग्राहक खंड नकारात्मक समीक्षा छोड़ सकते हैं

मशीन सीखने का अंतिम तरीका रोजमर्रा की जिंदगी में इस्तेमाल किया जा सकता है, यह पहचान कर कि कौन से ग्राहक खंड नकारात्मक समीक्षा छोड़ सकते हैं। यदि आपके पास पर्याप्त डेटा है, तो आप अपने कार्यक्रम को मौजूदा सकारात्मक और नकारात्मक समीक्षाओं पर प्रशिक्षित कर सकते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या कोई एल्गोरिथम है जो सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सकता है कि समीक्षा सकारात्मक होगी या नकारात्मक इस आधार पर कि वे कौन हैं (जैसे कि उनके पास कौन से उत्पाद हैं अतीत में खरीदे गए, वे किस ग्राहक वर्ग से संबंधित हैं, इत्यादि)।

यदि आप इस एल्गोरिथम की पहचान करने में सक्षम थे, तो आप स्वचालित रूप से उन ग्राहकों तक पहुंच सकते हैं, जिनके आइटम खरीदते ही नकारात्मक समीक्षा छोड़ने की सबसे अधिक संभावना है। यह आपके व्यवसाय को या तो उन्हें आपके उत्पादों से दूर करने या कोई समस्या उत्पन्न होने से पहले अतिरिक्त सहायता प्रदान करने की अनुमति देगा।

निष्कर्ष

मशीन लर्निंग और सेंटीमेंट विश्लेषण अतिरिक्त शोध करने और बड़े रुझानों की पहचान करने का एक तेज़ और सटीक तरीका है। यह बहुतों में से एक है जिस तरह से वे हमारे जीवन में सुधार कर रहे हैं. चाहे आप किसी उत्पाद को ऑनलाइन बेच रहे हों या ईंट-और-मोर्टार व्यवसाय चला रहे हों, ये व्यवहारिक तंत्रिका विज्ञान सिद्धांत आपके काम आएंगे। वे आपके मार्केटिंग फ़नल में अधिक विज़िटर लाने में मदद करेंगे और आकस्मिक विज़िट को बिक्री में परिवर्तित करेंगे।

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