כיצד למידת מכונה יכולה לשנות את ביקורות הלקוחות?

למידת מכונה היא ענף של בינה מלאכותית הפועלת בכך שהיא נותנת למחשבים את היכולת ללמוד מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידת מכונה כבר קיימת משמש בהיבטים רבים של חיינו, מהמלצה על סרטים או מוזיקה על סמך העדפות העבר ועד למתן עצות לרופאים לגבי טיפולים רלוונטיים למטופליהם.

ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, ללימוד מכונה יהיו הזדמנויות רבות יותר לעזור לעסקים ליצור קשר עם הלקוחות שלהם ולשפר את חווית הלקוח הכוללת. ניתן לאמן תוכניות למידת מכונה על קבוצות גדולות של נתונים, כגון ביקורות ומשוב של לקוחות, כדי לזהות דפוסים ולבצע תחזיות לגבי התנהגויות עתידיות.

במאמר זה נחקור כיצד ניתן להשתמש בלמידה חישובית כדי לשנות ולעודד ביקורות, שאנו יודעים שמשפיעות על החלטות רכישה של צרכנים.

שימוש בלמידה חישובית כדי לעודד ביקורות

בוא נניח שאנחנו רוצים לעודד אנשים להשאיר ביקורות חיוביות לאחר רכישה. לשם כך, אנו יכולים להשתמש בנתוני משוב וסקירות מוצרים מלקוחות אחרים שקנו את אותו פריט כמו קהל היעד שלנו.

אם נאמן תוכנית למידת מכונה על מערך הנתונים הזה, היא תוכל לחזות אם מישהו צפוי להשאיר ביקורות חיוביות או לא. אם התוכנית צופה שמישהו צפוי להשאיר ביקורת חיובית, נוכל לשלוח לו אימייל המעודד אותו לעשות זאת.

זו רק דרך אחת שבה תוכל להשתמש למידת מכונה למטרה זו. אתה יכול לנתח היבטים שונים של הזמנת רכש ולבצע שינויים בהתבסס על מה שיתאים לשורה התחתונה של החברה שלך.

כיצד להגדיר למידת מכונה למטרות הקשורות לסקירה

כדי להגדיר תוכנית למידת מכונה, אתה צריך שלושה דברים:

• מדגם גדול של נתונים מלקוחות מצליחים שביצעו את המטרה שאתה רוצה שתוכנית למידת המכונה החדשה שלך תשיג;
• הכלים האנליטיים הנכונים שיכולים לעבוד עם סוג זה של נתונים; ו
• גישה למדעני הנתונים הנכונים שמבינים את הכלים האנליטיים הללו ומסוגלים להכשיר את התוכנית שלך.

אם אין לך את כל שלושת הדברים, שקול לשתף פעולה עם חברת שיווק שמתמחה בלמידת מכונה כמו broadly.com כדי לסייע לך בתהליך.

למידת מכונה למחקר סקירה

ישנן דרכים רבות בהן ניתן להשתמש למידת מכונה למחקר הקשור לביקורות. ניתן להשתמש בלמידת מכונה כדי לזהות מגמות בנתונים, כגון אילו סוגי ביקורות מקבלים יותר קליקים באתר.

בנוסף, למידת מכונה משמשת יותר ויותר ל"ניתוח סנטימנטים" - קביעה מהי הסנטימנט של סקירה (חיובית, שלילית או ניטרלית).

אם יש לך כמה נתונים שכבר סומנו ידנית בסנטימנט, למידת מכונה היא דרך מהירה ומדויקת לבצע מחקר נוסף ולזהות מגמות גדולות יותר.

למידת מכונה וניתוח סנטימנטים

שתי הדרכים הנפוצות ביותר להשתמש במערכת למידת מכונה מהמדף לניתוח סנטימנטים הן: אימון מודל משלך מאפס; או גישה לקריאת API במערכת ניתוח סנטימנטים של צד שלישי. שתי האפשרויות הללו יעבדו אם יש לך את הנתונים הנדרשים כדי להכשיר מודל מדויק.

אימון המודל שלך מהיר יותר, אבל זה עלול לקחת זמן ומשאבים שאולי אין לחברות קטנות יותר. השימוש ב-API של צד שלישי הוא מהיר, אבל התוצאות לרוב באיכות נמוכה יותר ממה שהן היו עם מודל שהוכשר בהתאמה אישית.

שימוש בלמידה חישובית כדי לשפר ביקורות

לאחר שתגדיר תוכנית למידת מכונה, ישנן מספר דרכים בהן תוכל להשתמש בה כדי לשפר את הביקורות שהעסק שלך מקבל.

להלן שלוש דוגמאות פשוטות כיצד להשתמש למידת מכונה בחיי היומיום:

• הסר או תגמל ביקורות חיוביות;
• הצג ביקורות שליליות לתוך נכסי שיווק; ו
• זהה אילו פלחי לקוחות צפויים להשאיר ביקורות שליליות.

הסרה או תגמול של ביקורות חיוביות

דרך פשוטה אחת שבה ניתן להשתמש בלמידה חישובית בחיי היומיום היא על ידי תגמול ביקורות חיוביות. אם נאמן את התוכנית שלנו על מערך הנתונים הקיים, נוכל לחזות אילו ביקורות צפויות להיות חיוביות. לאחר מכן, למשל, נוכל להוסיף באופן אוטומטי מכתב תודה לביקורת ולהציע למבקר קוד הנחה לרכישה הבאה שלו.

זה מגדיל את הסבירות שהם ישאירו עוד ביקורת חיובית על המוצר הזה בעסקה הבאה שלהם... וזה עוזר לבנות אמון עם לקוחות שעשויים להיות הסוקרים של העתיד.

הפיכת ביקורות שליליות לנכסי שיווק

דרך נוספת שבה ניתן להשתמש בלמידה חישובית היא על ידי הפיכת ביקורות שליליות לנכסי שיווק. אם התוכנית שלך מנתחת סקירת מוצר וקובעת שהיא חיובית ברובה, תוכל להפוך את הביקורת הזו אוטומטית לפוסט בבלוג כדי לעזור להביא יותר תנועה לאתר שלך. תהליך זה עובד היטב מכמה סיבות: זוהי סקירה באיכות גבוהה שניתן להפוך אותה לתוכן בעל ערך; ורק משפט אחד או שניים יהיה צורך לשנות, ולהשאיר את שאר הניסוח בדיוק כפי שהוא.

זיהוי פלחי לקוחות שסביר להניח שישאירו ביקורות שליליות

הדרך האחרונה שבה ניתן להשתמש בלמידה חישובית בחיי היומיום היא על ידי זיהוי מגזרי הלקוחות בעלי הסיכוי הגבוה ביותר להשאיר ביקורות שליליות. אם יש לך מספיק נתונים, תוכל לאמן את התוכנית שלך על הביקורות החיוביות והשליליות הקיימות כדי להבין אם יש אלגוריתם שיכול לחזות במדויק אם ביקורת תהיה חיובית או שלילית על סמך מי הם (כגון אילו מוצרים יש להם שנרכשו בעבר, לאיזה פלח לקוחות הם שייכים וכן הלאה).

אם הצלחתם לזהות את האלגוריתם הזה, הייתם יכולים לפנות אוטומטית מקדימה ללקוחות שסביר להניח שישאירו ביקורת שלילית ברגע שהם רוכשים פריט. זה יאפשר לעסק שלך להרחיק אותם מהמוצרים שלך או לספק סיוע נוסף לפני שמתעוררות בעיות.

סיכום

למידת מכונה וניתוח סנטימנטים הם דרך מהירה ומדויקת לבצע מחקר נוסף ולזהות מגמות גדולות יותר. זהו אחד מהרבים דרכים שבהן הם משפרים את חיינו. בין אם אתה מוכר מוצר באינטרנט ובין אם אתה מנהל עסק, עקרונות מדעי המוח ההתנהגותיים הללו יעבדו עבורך. הם יעזרו למשוך יותר מבקרים למשפך השיווק שלך ולהמיר ביקורים מזדמנים למכירות.

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