In che modo il machine learning può modificare le recensioni dei clienti?

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che funziona dando ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento automatico è già in corso utilizzato in molti aspetti della nostra vita, dal consigliare film o musica in base alle preferenze passate al dare consigli dei medici sui trattamenti rilevanti per i loro pazienti.

Con l'avanzare della tecnologia, l'apprendimento automatico avrà maggiori opportunità per aiutare le aziende a interagire con i propri clienti e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. I programmi di apprendimento automatico possono essere addestrati su grandi set di dati, come recensioni e feedback dei clienti, per identificare modelli e fare previsioni sui comportamenti futuri.

In questo articolo esploreremo come è possibile utilizzare l'apprendimento automatico per modificare e incoraggiare potenzialmente le recensioni, che sappiamo influenzano le decisioni di acquisto dei consumatori.

Utilizzo dell'apprendimento automatico per incoraggiare le recensioni

Supponiamo di volerlo incoraggiare le persone a lasciare recensioni positive dopo un acquisto. Per fare ciò, possiamo utilizzare i feedback e i dati sulle recensioni dei prodotti di altri clienti che hanno acquistato lo stesso articolo del nostro pubblico di destinazione.

Se formiamo un programma di apprendimento automatico su questo set di dati, sarà in grado di prevedere se è probabile che qualcuno lasci recensioni positive. Se il programma prevede che qualcuno possa lasciare una recensione positiva, possiamo inviargli un'e-mail incoraggiandolo a farlo.

Questo è solo un modo per utilizzare l'apprendimento automatico per questo scopo. Puoi analizzare diversi aspetti di un ordine di acquisto e apportare modifiche in base a ciò che sarà meglio per i profitti della tua azienda.

Come impostare l'apprendimento automatico per obiettivi relativi alle revisioni

Per impostare un programma di machine learning, sono necessarie tre cose:

• Un ampio campione di dati da clienti di successo che hanno raggiunto l'obiettivo che desideri che il tuo nuovo programma di apprendimento automatico raggiunga;
• I giusti strumenti analitici che possono lavorare con questo tipo di dati; e
• Accesso ai data scientist giusti che comprendono questi strumenti analitici e sono in grado di addestrare il tuo programma.

Se non hai tutte e tre le cose, prendi in considerazione la collaborazione con una società di marketing specializzata in machine learning come ampiamente.com per aiutarti attraverso il processo.

Apprendimento automatico per la ricerca di revisione

Esistono molti modi in cui l'apprendimento automatico può essere utilizzato per la ricerca relativa alle recensioni. L'apprendimento automatico può essere utilizzato per identificare le tendenze nei dati, ad esempio quali tipi di recensioni ottengono più clic su un sito web.

Inoltre, l'apprendimento automatico viene sempre più utilizzato per la "sentiment analysis", ovvero per determinare quale sia il sentiment di una recensione (positivo, negativo o neutro).

Se disponi di alcuni dati che sono già stati etichettati manualmente con il sentiment, l'apprendimento automatico è un modo rapido e accurato per eseguire ulteriori ricerche e identificare tendenze più ampie.

Apprendimento automatico e analisi del sentiment

I due modi più comuni per utilizzare un sistema di apprendimento automatico standard per l'analisi del sentiment sono: addestrare il proprio modello da zero; o accedere a una chiamata API su un sistema di analisi del sentiment di terze parti. Entrambe queste opzioni funzioneranno se disponi dei dati necessari per addestrare un modello accurato.

L'addestramento del proprio modello è più veloce, ma può richiedere tempo e risorse che le aziende più piccole potrebbero non avere. L'utilizzo di un'API di terze parti è veloce, ma i risultati sono spesso di qualità inferiore rispetto a quelli che sarebbero con un modello con training personalizzato.

Utilizzo dell'apprendimento automatico per migliorare le recensioni

Una volta impostato un programma di apprendimento automatico, ci sono diversi modi in cui puoi utilizzarlo per migliorare le recensioni ottenute dalla tua azienda.

Ecco tre semplici esempi di come utilizzare il machine learning nella vita di tutti i giorni:

• Rimuovere o premiare le recensioni positive;
• Trasforma le recensioni negative in risorse di marketing; e
• Identifica quali segmenti di clienti hanno maggiori probabilità di lasciare recensioni negative.

Rimuovere o premiare le recensioni positive

Un modo semplice per utilizzare l'apprendimento automatico nella vita di tutti i giorni è premiare le recensioni positive. Se formiamo il nostro programma sul set di dati esistente, possiamo prevedere quali recensioni hanno maggiori probabilità di essere positive. Quindi, ad esempio, potremmo aggiungere automaticamente una nota di ringraziamento alla recensione e offrire al recensore un codice sconto per il suo prossimo acquisto.

Ciò aumenta la probabilità che lascino un'altra recensione positiva su questo prodotto nella loro prossima transazione... e aiuta a creare fiducia con i clienti che potrebbero essere i revisori del futuro.

Trasformare le recensioni negative in risorse di marketing

Un altro modo in cui è possibile utilizzare l'apprendimento automatico è trasformare le recensioni negative in risorse di marketing. Se il tuo programma analizza una recensione di un prodotto e determina che è ampiamente positiva, puoi trasformare automaticamente questa recensione in un post sul blog per aumentare il traffico sul tuo sito web. Questo processo funziona bene per alcuni motivi: è una recensione di alta qualità che può essere trasformata in contenuti di valore; e solo una o due frasi dovrebbero essere cambiate, mantenendo il resto della formulazione esattamente com'è.

Identificare quali segmenti di clienti hanno maggiori probabilità di lasciare recensioni negative

L'ultimo modo in cui l'apprendimento automatico può essere utilizzato nella vita di tutti i giorni è identificare quali segmenti di clienti hanno maggiori probabilità di lasciare recensioni negative. Se disponi di dati sufficienti, puoi addestrare il tuo programma sulle recensioni positive e negative esistenti per capire se esiste un algoritmo in grado di prevedere con precisione se una recensione sarà positiva o negativa in base a chi sono (ad esempio quali prodotti hanno acquistati in passato, a quale segmento di clientela appartengono e così via).

Se sei stato in grado di identificare questo algoritmo, potresti contattare automaticamente preventivamente i clienti che hanno maggiori probabilità di lasciare una recensione negativa non appena acquistano un articolo. Ciò consentirebbe alla tua azienda di allontanarli dai tuoi prodotti o di fornire assistenza extra prima che sorgano problemi.

Conclusione

L'apprendimento automatico e l'analisi del sentiment sono un modo rapido e accurato per effettuare ulteriori ricerche e identificare tendenze più ampie. Questo è uno dei tanti modi in cui stanno migliorando la nostra vita. Che tu stia vendendo un prodotto online o gestendo un'attività fisica, questi principi di neuroscienza comportamentale funzioneranno per te. Aiuteranno ad attirare più visitatori nel tuo imbuto di marketing e a convertire le visite occasionali in vendite.

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