Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Mengubah Ulasan Pelanggan?

Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence yang bekerja dengan memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran Mesin sudah ada digunakan dalam banyak aspek kehidupan kita, dari merekomendasikan film atau musik berdasarkan preferensi masa lalu hingga memberikan saran dokter tentang perawatan yang relevan untuk pasien mereka.

Seiring kemajuan teknologi, pembelajaran mesin akan memiliki lebih banyak peluang untuk membantu bisnis terlibat dengan pelanggan mereka dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Program pembelajaran mesin dapat dilatih pada kumpulan data yang besar, seperti ulasan dan umpan balik pelanggan, untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang perilaku di masa mendatang.

Dalam artikel ini, kami akan membahas bagaimana Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk berpotensi mengubah dan mendorong ulasan, yang kami tahu memengaruhi keputusan pembelian konsumen.

Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Mendorong Ulasan

Mari kita asumsikan bahwa kita ingin mendorong orang untuk meninggalkan ulasan positif setelah pembelian. Untuk melakukannya, kami dapat menggunakan data umpan balik dan ulasan produk dari pelanggan lain yang membeli item yang sama dengan audiens target kami.

Jika kami melatih program pembelajaran mesin pada kumpulan data ini, program ini akan dapat memprediksi apakah seseorang kemungkinan akan memberikan ulasan positif atau tidak. Jika program memprediksi bahwa seseorang kemungkinan besar akan memberikan ulasan positif, kami dapat mengirimi mereka email yang mendorong mereka untuk melakukannya.

Ini hanya satu cara Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk tujuan ini. Anda dapat menganalisis berbagai aspek pesanan pembelian dan membuat perubahan berdasarkan apa yang terbaik untuk keuntungan perusahaan Anda.

Cara Menyiapkan Pembelajaran Mesin untuk Sasaran Terkait Ulasan

Untuk menyiapkan program pembelajaran mesin, Anda memerlukan tiga hal:

• Sampel besar data dari pelanggan sukses yang menindaklanjuti dengan tujuan yang Anda inginkan untuk dicapai oleh program pembelajaran mesin baru Anda;
• Alat analisis yang tepat yang dapat bekerja dengan jenis data ini; dan
• Akses ke ilmuwan data yang tepat yang memahami alat analisis ini dan mampu melatih program Anda.

Jika Anda tidak memiliki ketiga hal tersebut, pertimbangkan untuk bermitra dengan perusahaan pemasaran yang berspesialisasi dalam pembelajaran mesin seperti luas.com untuk membantu Anda melalui prosesnya.

Pembelajaran Mesin untuk Penelitian Tinjauan

Ada banyak cara machine learning bisa digunakan untuk riset terkait review. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dalam data, seperti jenis ulasan apa yang mendapatkan lebih banyak klik di situs web.

Selain itu, pembelajaran mesin semakin sering digunakan untuk "analisis sentimen" – menentukan sentimen ulasan (positif, negatif, atau netral).

Jika Anda memiliki beberapa data yang telah diberi label sentimen secara manual, machine learning adalah cara yang cepat dan akurat untuk melakukan penelitian tambahan dan mengidentifikasi tren yang lebih besar.

Pembelajaran Mesin dan Analisis Sentimen

Dua cara paling umum untuk menggunakan sistem pembelajaran mesin siap pakai untuk analisis sentimen adalah: Latih model Anda sendiri dari awal; atau mengakses panggilan API pada sistem analisis sentimen pihak ketiga. Kedua opsi ini akan berfungsi jika Anda memiliki data yang diperlukan untuk melatih model yang akurat.

Melatih model Anda sendiri lebih cepat, tetapi membutuhkan waktu dan sumber daya yang mungkin tidak dimiliki oleh perusahaan kecil. Menggunakan API pihak ketiga itu cepat, tetapi hasilnya sering kali berkualitas lebih rendah dibandingkan dengan model yang dilatih khusus.

Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Meningkatkan Ulasan

Setelah Anda menyiapkan program pembelajaran mesin, ada beberapa cara yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan ulasan yang diperoleh bisnis Anda.

Berikut adalah tiga contoh sederhana tentang cara menggunakan pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari:

• Hapus atau hadiahi ulasan positif;
• Menampilkan ulasan negatif ke dalam aset pemasaran; dan
• Identifikasi segmen pelanggan mana yang paling mungkin meninggalkan ulasan negatif.

Menghapus atau Menghargai Ulasan Positif

Salah satu cara sederhana pembelajaran mesin dapat digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah dengan menghargai ulasan positif. Jika kami melatih program kami pada kumpulan data yang ada, kami dapat memprediksi ulasan mana yang paling mungkin positif. Kemudian, misalnya, kami dapat secara otomatis menambahkan catatan terima kasih ke ulasan dan menawarkan kode diskon kepada pengulas untuk pembelian berikutnya.

Hal ini meningkatkan kemungkinan mereka meninggalkan ulasan positif lainnya tentang produk ini dalam transaksi berikutnya… dan ini membantu membangun kepercayaan dengan pelanggan yang mungkin menjadi peninjau di masa depan.

Mengubah Ulasan Negatif menjadi Aset Pemasaran

Cara lain pembelajaran mesin dapat digunakan adalah dengan mengubah ulasan negatif menjadi aset pemasaran. Jika program Anda menganalisis ulasan produk dan menentukan bahwa ulasan tersebut sebagian besar positif, Anda dapat secara otomatis mengubah ulasan ini menjadi entri blog untuk membantu mendatangkan lebih banyak lalu lintas ke situs web Anda. Proses ini berjalan dengan baik karena beberapa alasan: Ini adalah ulasan berkualitas tinggi yang dapat diubah menjadi konten yang berharga; dan hanya satu atau dua kalimat yang perlu diubah, menjaga sisa kata-katanya persis seperti apa adanya.

Mengidentifikasi Segmen Pelanggan Mana yang Paling Mungkin Meninggalkan Ulasan Negatif

Cara terakhir pembelajaran mesin dapat digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah dengan mengidentifikasi segmen pelanggan mana yang paling mungkin memberikan ulasan negatif. Jika Anda memiliki cukup data, Anda dapat melatih program Anda pada ulasan positif dan negatif yang ada untuk mengetahui apakah ada algoritme yang dapat memprediksi secara akurat apakah ulasan akan positif atau negatif berdasarkan siapa mereka (seperti produk apa yang mereka miliki dibeli di masa lalu, segmen pelanggan apa yang mereka miliki, dan sebagainya).

Jika Anda dapat mengidentifikasi algoritme ini, Anda dapat secara otomatis menjangkau pelanggan yang kemungkinan besar akan meninggalkan ulasan negatif segera setelah mereka membeli item. Ini akan memungkinkan bisnis Anda untuk menjauhkan mereka dari produk Anda atau memberikan bantuan ekstra sebelum masalah muncul.

Kesimpulan

Pembelajaran mesin dan analisis sentimen adalah cara cepat dan akurat untuk melakukan penelitian tambahan dan mengidentifikasi tren yang lebih besar. Ini adalah salah satu dari banyak cara mereka meningkatkan kehidupan kita. Baik Anda menjual produk secara online atau menjalankan bisnis fisik, prinsip-prinsip ilmu saraf perilaku ini akan bekerja untuk Anda. Mereka akan membantu mengarahkan lebih banyak pengunjung ke saluran pemasaran Anda dan mengubah kunjungan biasa menjadi penjualan.

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