머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하여 작동하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신러닝은 이미 우리 생활의 많은 부분에서 사용되는, 과거 선호도를 바탕으로 영화나 음악을 추천하는 것부터 환자에게 적절한 치료법에 대한 의사의 조언을 제공하는 것까지.
기술이 발전함에 따라 머신 러닝은 기업이 고객과 소통하고 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 도움이 되는 더 많은 기회를 갖게 될 것입니다. 머신 러닝 프로그램은 고객 리뷰 및 피드백과 같은 대규모 데이터 세트를 훈련하여 패턴을 식별하고 미래 행동에 대해 예측할 수 있습니다.
이 기사에서는 기계 학습을 사용하여 소비자 구매 결정에 영향을 미치는 리뷰를 잠재적으로 변경하고 장려하는 방법을 탐구합니다.
기계 학습을 사용하여 리뷰 장려
하고 싶다고 가정해 봅시다. 사람들이 구매 후 긍정적인 리뷰를 남기도록 장려. 이를 위해 대상 고객과 동일한 품목을 구매한 다른 고객의 피드백 및 제품 리뷰 데이터를 사용할 수 있습니다.
이 데이터 세트에 대해 기계 학습 프로그램을 훈련하면 누군가가 긍정적인 리뷰를 남길지 여부를 예측할 수 있습니다. 프로그램에서 누군가가 긍정적인 리뷰를 남길 가능성이 있다고 예측하면 그렇게 하도록 권장하는 이메일을 보낼 수 있습니다.
이것은 이 목적을 위해 기계 학습을 사용할 수 있는 한 가지 방법일 뿐입니다. 구매 주문의 다양한 측면을 분석하고 회사의 수익에 가장 적합한 항목을 기반으로 변경할 수 있습니다.
검토 관련 목표를 위해 기계 학습을 설정하는 방법
기계 학습 프로그램을 설정하려면 다음 세 가지가 필요합니다.
- 새로운 기계 학습 프로그램이 달성하고자 하는 목표를 달성한 성공적인 고객의 대규모 데이터 샘플.
- 이러한 유형의 데이터로 작업할 수 있는 올바른 분석 도구 그리고
- 이러한 분석 도구를 이해하고 프로그램을 교육할 수 있는 적합한 데이터 과학자에 대한 액세스.
세 가지가 모두 없는 경우 다음과 같은 기계 학습을 전문으로 하는 마케팅 회사와 협력하는 것이 좋습니다. 광범위하게.com 프로세스를 통해 당신을 도울 수 있습니다.
검토 연구를 위한 기계 학습
리뷰와 관련된 연구에 머신 러닝을 사용할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 웹사이트에서 더 많은 클릭을 유도하는 리뷰 유형과 같은 데이터의 추세를 식별할 수 있습니다.
또한 기계 학습은 리뷰의 감정(긍정적, 부정적 또는 중립적)을 결정하는 "감정 분석"에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이미 감정으로 수동으로 레이블이 지정된 일부 데이터가 있는 경우 기계 학습은 추가 조사를 수행하고 더 큰 추세를 식별하는 빠르고 정확한 방법입니다.
기계 학습 및 감정 분석
감정 분석을 위해 기성 기계 학습 시스템을 사용하는 가장 일반적인 두 가지 방법은 다음과 같습니다. 또는 타사 감정 분석 시스템에서 API 호출에 액세스합니다. 정확한 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터가 있는 경우 이 두 옵션이 모두 작동합니다.
자체 모델을 교육하는 것이 더 빠르지만 소규모 회사에는 없는 시간과 리소스가 필요할 수 있습니다. 타사 API를 사용하는 것은 빠르지만 결과는 사용자 지정 학습된 모델보다 품질이 낮은 경우가 많습니다.
기계 학습을 사용하여 리뷰 개선
머신 러닝 프로그램을 설정하고 나면 이를 사용하여 비즈니스 평가를 개선할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
다음은 일상 생활에서 기계 학습을 사용하는 방법에 대한 세 가지 간단한 예입니다.
- 긍정적인 리뷰를 제거하거나 보상합니다.
- 마케팅 자산에 부정적인 리뷰를 포함합니다. 그리고
- 부정적인 리뷰를 남길 가능성이 가장 높은 고객 세그먼트를 식별합니다.
긍정적인 리뷰 제거 또는 보상
일상 생활에서 기계 학습을 사용할 수 있는 한 가지 간단한 방법은 긍정적인 리뷰에 보상을 하는 것입니다. 기존 데이터 세트에 대해 프로그램을 교육하면 어떤 리뷰가 가장 긍정적일지 예측할 수 있습니다. 그런 다음 예를 들어 리뷰에 감사 메모를 자동으로 추가하고 리뷰어에게 다음 구매 시 할인 코드를 제공할 수 있습니다.
이렇게 하면 다음 거래에서 이 제품에 대한 또 다른 긍정적인 리뷰를 남길 가능성이 높아집니다. 이는 미래의 리뷰어가 될 수 있는 고객과의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.
부정적인 리뷰를 마케팅 자산으로 전환
기계 학습을 사용할 수 있는 또 다른 방법은 부정적인 리뷰를 마케팅 자산으로 바꾸는 것입니다. 프로그램에서 제품 리뷰를 분석하고 대체로 긍정적인 것으로 판단되면 이 리뷰를 블로그 게시물로 자동 전환하여 웹사이트에 더 많은 트래픽을 유도할 수 있습니다. 이 프로세스는 다음과 같은 몇 가지 이유로 잘 작동합니다. 가치 있는 콘텐츠로 변환할 수 있는 고품질 리뷰입니다. 나머지 단어는 그대로 유지하면서 한두 문장만 변경하면 됩니다.
부정적인 리뷰를 남길 가능성이 가장 높은 고객 세그먼트 식별
일상 생활에서 기계 학습을 사용할 수 있는 마지막 방법은 부정적인 리뷰를 남길 가능성이 가장 높은 고객 세그먼트를 식별하는 것입니다. 데이터가 충분하다면 기존의 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 기반으로 프로그램을 훈련하여 리뷰가 누구인지(예: 어떤 제품을 가지고 있는지에 따라 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 정확하게 예측할 수 있는 알고리즘이 있는지 알아낼 수 있습니다. 과거에 구매했는지, 어떤 고객 세그먼트에 속하는지 등).
이 알고리즘을 식별할 수 있다면 상품을 구매하는 즉시 부정적인 리뷰를 남길 가능성이 가장 높은 고객에게 자동으로 선제적으로 접근할 수 있습니다. 이렇게 하면 문제가 발생하기 전에 비즈니스에서 제품을 멀리하거나 추가 지원을 제공할 수 있습니다.
결론
기계 학습 및 감정 분석은 추가 연구를 수행하고 더 큰 추세를 식별하는 빠르고 정확한 방법입니다. 이것은 많은 것 중 하나입니다 그들이 우리의 삶을 개선하는 방법. 온라인으로 제품을 판매하든 오프라인 비즈니스를 운영하든 이러한 행동 신경과학 원칙은 도움이 될 것입니다. 더 많은 방문자를 마케팅 퍼널로 유도하고 캐주얼 방문을 판매로 전환하는 데 도움이 됩니다.
출처: https://www.smartdatacollective.com/how-can-machine-learning-change-customer-reviews/
