Hogyan változtathatja meg a gépi tanulás az ügyfelek véleményét?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely úgy működik, hogy lehetővé teszi a számítógépek számára a tanulást anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulás már folyamatban van életünk számos területén használjuk, kezdve a filmek vagy zenék ajánlásától a múltbeli preferenciák alapján egészen az orvosok tanácsaiig a betegek számára releváns kezelésekkel kapcsolatban.

A technológia fejlődésével a gépi tanulásnak több lehetősége nyílik arra, hogy segítse a vállalkozásokat az ügyfelekkel való kapcsolattartásban, és javítsa az általános ügyfélélményt. A gépi tanulási programok nagy adathalmazokra taníthatók, mint például a vásárlói vélemények és visszajelzések, hogy azonosítsák a mintákat, és előrejelzéseket készíthessenek a jövőbeli viselkedésekről.

Ebben a cikkben megvizsgáljuk, hogyan használhatja a gépi tanulást az értékelések megváltoztatására és ösztönzésére, amelyről tudjuk, hogy befolyásolja a fogyasztók vásárlási döntéseit.

A gépi tanulás használata az értékelések ösztönzésére

Tegyük fel, hogy akarjuk ösztönözze az embereket, hogy pozitív véleményeket írjanak le a vásárlás után. Ehhez felhasználhatjuk más ügyfelek visszajelzéseit és termékértékelési adatait, akik ugyanazt a terméket vásárolták, mint a célközönségünk.

Ha egy gépi tanulási programot betanítunk erre az adathalmazra, az képes lesz megjósolni, hogy valaki valószínűleg pozitív véleményeket fog-e hagyni. Ha a program azt jósolja, hogy valaki valószínűleg pozitív véleményt ír, küldhetünk neki egy e-mailt, amelyben erre buzdítjuk.

Ez csak az egyik módja annak, hogy a gépi tanulást felhasználhassa erre a célra. Elemezheti a beszerzési megrendelés különböző szempontjait, és változtatásokat hajthat végre aszerint, hogy mi lesz a legjobb vállalata nyereségéhez.

A gépi tanulás beállítása az áttekintéssel kapcsolatos célokhoz

A gépi tanulási program beállításához három dologra van szüksége:

• Nagy adatminta olyan sikeres ügyfelektől, akik teljesítették az új gépi tanulási program által elérni kívánt célt;
• A megfelelő elemző eszközök, amelyek képesek dolgozni az ilyen típusú adatokkal; és
• Hozzáférés a megfelelő adattudósokhoz, akik ismerik ezeket az elemző eszközöket, és képesek a program képzésére.

Ha nem rendelkezik mindhárom dologgal, vegye fontolóra egy olyan marketingcéggel való együttműködést, amely például a gépi tanulásra szakosodott broadly.com hogy segítsünk a folyamaton.

Gépi tanulás felülvizsgálati kutatáshoz

Számos módja van a gépi tanulásnak a felülvizsgálatokkal kapcsolatos kutatásokhoz. A gépi tanulás felhasználható az adatok trendjeinek azonosítására, például arra, hogy milyen típusú vélemények kapnak több kattintást egy webhelyen.

Emellett a gépi tanulást egyre gyakrabban használják „hangulatelemzésre” – annak meghatározására, hogy mi a vélemény (pozitív, negatív vagy semleges) véleménye.

Ha olyan adatokkal rendelkezik, amelyeket már manuálisan megcímkéztek érzelmekkel, a gépi tanulás gyors és pontos módja a további kutatásoknak és a nagyobb trendek azonosításának.

Gépi tanulás és hangulatelemzés

A két legelterjedtebb módja annak, hogy egy kész gépi tanulási rendszert érzelemelemzéshez használjunk: Saját modell betanítása a semmiből; vagy egy API-hívás elérése egy harmadik fél hangulatelemző rendszerén. Mindkét lehetőség működik, ha rendelkezik a pontos modell betanításához szükséges adatokkal.

A saját modell betanítása gyorsabb, de olyan időt és erőforrást igényelhet, amivel a kisebb cégek nem rendelkeznek. A harmadik féltől származó API használata gyors, de az eredmények gyakran gyengébb minőségűek, mint egy egyedileg kiképzett modell esetén.

A gépi tanulás használata a vélemények javítására

Miután beállította a gépi tanulási programot, számos módon használhatja azt a vállalkozása által kapott értékelések javítására.

Íme három egyszerű példa a gépi tanulás mindennapi használatára:

• Távolítsa el vagy jutalmazza a pozitív véleményeket;
• Negatív értékelések megjelenítése marketingeszközökben; és
• Határozza meg, mely vásárlói szegmensek hagynak leginkább negatív véleményeket.

Pozitív vélemények eltávolítása vagy jutalmazása

A gépi tanulás egyik egyszerű módja a mindennapi életben a pozitív értékelések jutalmazása. Ha a programunkat a meglévő adathalmazra oktatjuk, megjósolhatjuk, hogy mely értékelések lesznek a legvalószínűbbek pozitívak. Ekkor például automatikusan köszönőlevelet fűzhetünk az értékeléshez, és kedvezményes kódot ajánlhatunk fel az értékelőnek a következő vásárláshoz.

Ez növeli annak valószínűségét, hogy a következő tranzakciójuk során újabb pozitív véleményt írnak erről a termékről… és segít bizalmat építeni az ügyfelek körében, akik a jövő értékelői lehetnek.

A negatív vélemények marketingeszközökké alakítása

A gépi tanulás másik módja a negatív értékelések marketingeszközzé alakítása. Ha a program elemzi a termékértékelést, és azt állapítja meg, hogy az nagyrészt pozitív, akkor ezt az értékelést automatikusan blogbejegyzéssé alakíthatja, hogy nagyobb forgalmat generáljon webhelyére. Ez a folyamat több okból is jól működik: Ez egy jó minőségű áttekintés, amely értékes tartalommá alakítható; és csak egy-két mondatot kellene megváltoztatni, a többi megfogalmazás pontosan úgy marad, ahogy van.

Annak meghatározása, hogy mely ügyfélszegmensek hagynak leginkább negatív véleményeket

A gépi tanulás legutolsó módja a mindennapi életben az az, hogy meghatározzuk, mely vásárlói szegmensek hagynak leginkább negatív véleményeket. Ha elegendő adattal rendelkezik, a meglévő pozitív és negatív véleményekre oktathatja a programját, hogy kiderítse, van-e olyan algoritmus, amely pontosan meg tudja jósolni, hogy a vélemény pozitív vagy negatív lesz-e az alapján, hogy kik (például milyen termékekkel rendelkeznek). a múltban vásárolt, milyen vásárlói szegmenshez tartoznak stb.).

Ha sikerült azonosítania ezt az algoritmust, automatikusan megkeresheti azokat az ügyfeleket, akik nagy valószínűséggel negatív véleményt hagynak, amint megvásárolnak egy terméket. Ez lehetővé tenné vállalkozása számára, hogy elterelje őket termékeitől, vagy további segítséget nyújtson, mielőtt bármilyen probléma felmerülne.

Következtetés

A gépi tanulás és a hangulatelemzés gyors és pontos módszer további kutatások elvégzésére és nagyobb trendek azonosítására. Ez egy a sok közül hogyan javítják az életünket. Akár online árusít egy terméket, akár egy építőipari vállalkozást működtet, ezek a viselkedési idegtudományi alapelvek működni fognak az Ön számára. Segítenek több látogatót vonzani a marketingcsatornába, és az alkalmi látogatásokat értékesítésekké alakítani.

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