Hvordan kan maskinlæring endre kundeanmeldelser?

Machine Learning er en gren av kunstig intelligens som fungerer ved å gi datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring finnes allerede brukt i mange aspekter av livet vårt, fra å anbefale filmer eller musikk basert på tidligere preferanser til å gi legenes råd om relevante behandlinger for sine pasienter.

Etter hvert som teknologien utvikler seg, vil maskinlæring ha flere muligheter til å hjelpe bedrifter med å engasjere seg med kundene sine og forbedre den generelle kundeopplevelsen. Maskinlæringsprogrammer kan trenes på store sett med data, for eksempel kundeanmeldelser og tilbakemeldinger, for å identifisere mønstre og gi spådommer om fremtidig atferd.

I denne artikkelen vil vi utforske hvordan du kan bruke maskinlæring til å potensielt endre og oppmuntre anmeldelser, som vi vet påvirker forbrukernes kjøpsbeslutninger.

Bruk av maskinlæring for å oppmuntre til anmeldelser

La oss anta at vi vil oppmuntre folk til å legge igjen positive anmeldelser etter et kjøp. For å gjøre det kan vi bruke tilbakemeldinger og produktanmeldelsesdata fra andre kunder som har kjøpt samme vare som målgruppen vår.

Hvis vi trener et maskinlæringsprogram på dette datasettet, vil det kunne forutsi hvorvidt noen sannsynligvis vil legge igjen positive anmeldelser. Hvis programmet forutsier at noen sannsynligvis vil legge igjen en positiv anmeldelse, kan vi sende dem en e-post og oppfordre dem til å gjøre det.

Dette er bare én måte du kan bruke maskinlæring til dette formålet. Du kan analysere ulike aspekter av en innkjøpsordre og gjøre endringer basert på hva som vil være best for bedriftens bunnlinje.

Hvordan sette opp maskinlæring for gjennomgang-relaterte mål

For å sette opp et maskinlæringsprogram trenger du tre ting:

• Et stort utvalg av data fra vellykkede kunder som fulgte opp med målet du vil at ditt nye maskinlæringsprogram skal oppnå;
• De riktige analyseverktøyene som kan fungere med denne typen data; og
• Tilgang til de riktige dataforskerne som forstår disse analyseverktøyene og er i stand til å trene programmet ditt.

Hvis du ikke har alle tre tingene, bør du vurdere å samarbeide med et markedsføringsfirma som spesialiserer seg på maskinlæring som broadly.com for å hjelpe deg gjennom prosessen.

Maskinlæring for vurderingsforskning

Det er mange måter maskinlæring kan brukes til forskning relatert til anmeldelser. Maskinlæring kan brukes til å identifisere trender i dataene, for eksempel hvilke typer anmeldelser som får flere klikk på et nettsted.

I tillegg blir maskinlæring i økende grad brukt til "sentimentanalyse" - for å bestemme hva følelsen av en anmeldelse er (positiv, negativ eller nøytral).

Hvis du har noen data som allerede er manuelt merket med sentiment, er maskinlæring en rask og nøyaktig måte å gjøre ytterligere undersøkelser og identifisere større trender på.

Maskinlæring og sentimentanalyse

De to vanligste måtene å bruke et hyllebasert maskinlæringssystem for sentimentanalyse er: Trene din egen modell fra bunnen av; eller tilgang til et API-kall på et tredjeparts sentimentanalysesystem. Begge disse alternativene vil fungere hvis du har dataene som kreves for å trene en nøyaktig modell.

Det går raskere å trene din egen modell, men det kan ta tid og ressurser som mindre selskaper kanskje ikke har. Å bruke en tredjeparts API er rask, men resultatene er ofte lavere kvalitet enn de ville vært med en spesialtrent modell.

Bruke maskinlæring for å forbedre anmeldelser

Når du har satt opp et maskinlæringsprogram, er det flere måter du kan bruke det til å forbedre vurderingene bedriften din får.

Her er tre enkle eksempler på hvordan du bruker maskinlæring i hverdagen:

• Fjern eller belønn positive anmeldelser;
• Presenter negative anmeldelser i markedsføringsmidler; og
• Identifiser hvilke kundesegmenter som mest sannsynlig vil gi negative anmeldelser.

Fjerne eller belønne positive anmeldelser

En enkel måte maskinlæring kan brukes på i hverdagen er ved å belønne positive anmeldelser. Hvis vi trener programmet vårt på det eksisterende datasettet, kan vi forutsi hvilke anmeldelser som mest sannsynlig vil være positive. Da kan vi for eksempel automatisk legge til en takkemelding til anmeldelsen og tilby anmelderen en rabattkode for sitt neste kjøp.

Dette øker sannsynligheten for at de legger igjen en positiv anmeldelse av dette produktet i sin neste transaksjon ... og det bidrar til å bygge tillit hos kunder som kan være fremtidens anmeldere.

Gjør negative anmeldelser til markedsføringsressurser

En annen måte maskinlæring kan brukes på er ved å gjøre negative anmeldelser til markedsføringsressurser. Hvis programmet ditt analyserer en produktanmeldelse og fastslår at den stort sett er positiv, kan du automatisk gjøre denne anmeldelsen om til et blogginnlegg for å bidra til å bringe mer trafikk til nettstedet ditt. Denne prosessen fungerer bra av flere grunner: Det er en anmeldelse av høy kvalitet som kan transformeres til verdifullt innhold; og bare én eller to setninger må endres, slik at resten av ordlyden blir nøyaktig slik den er.

Identifisere hvilke kundesegmenter som mest sannsynlig vil gi negative anmeldelser

Den siste måten maskinlæring kan brukes på i hverdagen er ved å identifisere hvilke kundesegmenter som mest sannsynlig vil gi negative anmeldelser. Hvis du har nok data, kan du lære programmet ditt på de eksisterende positive og negative anmeldelsene for å finne ut om det er en algoritme som nøyaktig kan forutsi om en anmeldelse vil være positiv eller negativ basert på hvem de er (for eksempel hvilke produkter de har kjøpt tidligere, hvilket kundesegment de tilhører, og så videre).

Hvis du var i stand til å identifisere denne algoritmen, kan du automatisk kontakte kundene som har størst sannsynlighet for å legge igjen en negativ anmeldelse så snart de kjøper en vare. Dette vil tillate bedriften din å enten styre dem bort fra produktene dine eller gi ekstra hjelp før det oppstår problemer.

konklusjonen

Maskinlæring og sentimentanalyse er en rask og nøyaktig måte å gjøre ytterligere undersøkelser og identifisere større trender på. Dette er en av mange måter de forbedrer livene våre på. Enten du selger et produkt på nettet eller driver en fysisk virksomhet, vil disse atferdsnevrovitenskapelige prinsippene fungere for deg. De vil bidra til å få flere besøkende inn i markedsføringstrakten din og konvertere tilfeldige besøk til salg.

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