機械学習は顧客のレビューをどのように変えることができますか？

機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもコンピューターが学習できるようにすることで機能する人工知能の分野です。 機械学習はすでに行われています 私たちの生活の多くの側面で使用されます、過去の好みに基づいて映画や音楽を推薦することから、患者に関連する治療について医師にアドバイスを与えることまで。

テクノロジーが進歩するにつれて、機械学習は、企業が顧客と関わり、全体的な顧客体験を向上させるのに役立つ機会が増えるでしょう。 機械学習プログラムは、顧客のレビューやフィードバックなどの大量のデータセットでトレーニングして、パターンを特定し、将来の行動について予測することができます。

この記事では、機械学習を使用して、消費者の購入決定に影響を与えることがわかっているレビューを変更および奨励する方法について説明します。

機械学習を使用してレビューを奨励する

私たちがしたいと仮定しましょう 購入後に肯定的なレビューを残すように人々に勧める。 そのために、ターゲットオーディエンスと同じアイテムを購入した他の顧客からのフィードバックと製品レビューデータを使用できます。

このデータセットで機械学習プログラムをトレーニングすると、誰かが肯定的なレビューを残す可能性があるかどうかを予測できます。 プログラムが誰かが肯定的なレビューを残す可能性が高いと予測した場合、私たちは彼らにそうするように勧める電子メールを送ることができます。

これは、この目的で機械学習を使用できる唯一の方法です。 発注書のさまざまな側面を分析し、会社の収益に最適なものに基づいて変更を加えることができます。

レビュー関連の目標のために機械学習を設定する方法

機械学習プログラムを設定するには、次のXNUMXつが必要です。

• 新しい機械学習プログラムで達成したい目標を達成した成功した顧客からのデータの大規模なサンプル。
• このタイプのデータを処理できる適切な分析ツール。 と
• これらの分析ツールを理解し、プログラムをトレーニングできる適切なデータサイエンティストへのアクセス。

XNUMXつすべてが揃っていない場合は、次のような機械学習を専門とするマーケティング会社と提携することを検討してください。 Broadly.com プロセスを通してあなたを助けるために。

レビュー研究のための機械学習

レビューに関連する研究に機械学習を使用する方法はたくさんあります。 機械学習を使用して、ウェブサイトでクリック数が増えるレビューの種類など、データの傾向を特定できます。

さらに、機械学習は「感情分析」、つまりレビューの感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を判断するためにますます使用されています。

すでに手動で感情のラベルが付けられているデータがある場合、機械学習は、追加の調査を行い、より大きな傾向を特定するための迅速で正確な方法です。

機械学習と感情分析

感情分析に既成の機械学習システムを使用する最も一般的なXNUMXつの方法は、次のとおりです。独自のモデルを最初からトレーニングする。 または、サードパーティの感情分析システムでAPI呼び出しにアクセスします。 正確なモデルをトレーニングするために必要なデータがある場合、これらのオプションは両方とも機能します。

独自のモデルのトレーニングは高速ですが、中小企業にはない時間とリソースがかかる可能性があります。 サードパーティのAPIを使用すると高速ですが、多くの場合、カスタムトレーニングされたモデルよりも品質が低くなります。

機械学習を使用してレビューを改善する

機械学習プログラムを設定したら、それを使用してビジネスのレビューを改善する方法がいくつかあります。

日常生活で機械学習を使用する方法のXNUMXつの簡単な例を次に示します。

• 肯定的なレビューを削除または報酬を与える。
• 否定的なレビューをマーケティング資産に取り入れます。 と
• 否定的なレビューを残す可能性が最も高い顧客セグメントを特定します。

肯定的なレビューの削除または報酬

機械学習を日常生活で使用できる簡単な方法のXNUMXつは、肯定的なレビューに報いることです。 既存のデータセットでプログラムをトレーニングすると、どのレビューが肯定的である可能性が最も高いかを予測できます。 次に、たとえば、レビューに礼状を自動的に追加し、レビュー担当者に次回の購入の割引コードを提供することができます。

これにより、次のトランザクションでこの製品について別の肯定的なレビューを残す可能性が高まります…そして、将来のレビュー担当者になる可能性のある顧客との信頼を築くのに役立ちます。

否定的なレビューをマーケティング資産に変える

機械学習を使用できるもうXNUMXつの方法は、否定的なレビューをマーケティング資産に変えることです。 プログラムが製品レビューを分析し、それがおおむね肯定的であると判断した場合、このレビューを自動的にブログ投稿に変えて、Webサイトへのトラフィックを増やすことができます。 このプロセスは、いくつかの理由でうまく機能します。これは、価値のあるコンテンツに変換できる高品質のレビューです。 そして、XNUMXつかXNUMXつの文だけを変更する必要があり、残りの文言をそのまま維持します。

どの顧客セグメントが否定的なレビューを残す可能性が最も高いかを特定する

機械学習を日常生活で使用できる最後の方法は、否定的なレビューを残す可能性が最も高い顧客セグメントを特定することです。 十分なデータがある場合は、既存の肯定的なレビューと否定的なレビューについてプログラムをトレーニングして、レビューが誰であるか（どの製品を使用しているかなど）に基づいてレビューが肯定的か否定的かを正確に予測できるアルゴリズムがあるかどうかを判断できます。過去に購入したもの、所属する顧客セグメントなど）。

このアルゴリズムを特定できれば、商品を購入するとすぐに否定的なレビューを残す可能性が最も高い顧客に自動的に先制的に連絡することができます。 これにより、問題が発生する前に、ビジネスで製品からそれらを遠ざけるか、追加の支援を提供することができます。

まとめ

機械学習と感情分析は、追加の調査を行い、より大きな傾向を特定するための迅速で正確な方法です。 これは多くのXNUMXつです 彼らが私たちの生活を改善している方法。 オンラインで製品を販売している場合でも、実店舗でビジネスを行っている場合でも、これらの行動神経科学の原則は役に立ちます。 彼らはあなたのマーケティングファネルにもっと多くの訪問者を呼び込み、カジュアルな訪問を売り上げに変えるのを助けます。

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