Jak uczenie maszynowe może zmienić opinie klientów?

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe już działa wykorzystywane w wielu aspektach naszego życia, od polecania filmów lub muzyki w oparciu o wcześniejsze preferencje po udzielanie lekarzom porad dotyczących odpowiednich terapii dla ich pacjentów.

Wraz z postępem technologicznym uczenie maszynowe będzie miało więcej możliwości, aby pomóc firmom nawiązać kontakt z klientami i poprawić ogólne wrażenia klientów. Programy uczenia maszynowego można szkolić na dużych zestawach danych, takich jak recenzje i opinie klientów, w celu identyfikowania wzorców i przewidywania przyszłych zachowań.

W tym artykule zbadamy, w jaki sposób można wykorzystać uczenie maszynowe, aby potencjalnie zmienić i zachęcić do recenzji, które, jak wiemy, wpływają na decyzje zakupowe konsumentów.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do zachęcania do recenzji

Załóżmy, że chcemy zachęcać ludzi do wystawiania pozytywnych recenzji po zakupie. W tym celu możemy wykorzystać informacje zwrotne i dane z recenzji produktów od innych klientów, którzy kupili ten sam produkt, co nasza grupa docelowa.

Jeśli wyszkolimy program do uczenia maszynowego na tym zbiorze danych, będzie on w stanie przewidzieć, czy ktoś wystawi pozytywne recenzje. Jeśli program przewiduje, że ktoś najprawdopodobniej wystawi pozytywną recenzję, możemy wysłać mu e-maila z zachętą do tego.

To tylko jeden sposób, w jaki możesz wykorzystać do tego celu uczenie maszynowe. Możesz analizować różne aspekty zamówienia i wprowadzać zmiany w oparciu o to, co będzie najlepsze dla wyników Twojej firmy.

Jak skonfigurować uczenie maszynowe do celów związanych z przeglądem

Aby skonfigurować program uczenia maszynowego, potrzebujesz trzech rzeczy:

• Duża próbka danych od odnoszących sukcesy klientów, którzy zrealizowali cel, który chcesz osiągnąć dzięki nowemu programowi uczenia maszynowego;
• Odpowiednie narzędzia analityczne, które mogą pracować z tego typu danymi; oraz
• Dostęp do odpowiednich analityków danych, którzy rozumieją te narzędzia analityczne i są w stanie przeszkolić Twój program.

Jeśli nie masz wszystkich trzech rzeczy, rozważ współpracę z firmą marketingową specjalizującą się w uczeniu maszynowym, takim jak szeroko.com aby pomóc Ci przejść przez ten proces.

Uczenie maszynowe do badań recenzji

Istnieje wiele sposobów wykorzystania uczenia maszynowego do badań związanych z recenzjami. Uczenie maszynowe może służyć do identyfikowania trendów w danych, np. jakie typy recenzji uzyskują więcej kliknięć w witrynie.

Ponadto uczenie maszynowe jest coraz częściej wykorzystywane do „analizy nastrojów” – określania, jaki jest sentyment opinii (pozytywny, negatywny lub neutralny).

Jeśli masz jakieś dane, które zostały już ręcznie oznaczone jako sentyment, uczenie maszynowe jest szybkim i dokładnym sposobem przeprowadzenia dodatkowych badań i zidentyfikowania większych trendów.

Uczenie maszynowe i analiza nastrojów

Dwa najczęstsze sposoby wykorzystania gotowego systemu uczenia maszynowego do analizy sentymentu to: Trenowanie własnego modelu od podstaw; lub dostęp do wywołania interfejsu API w systemie analizy nastrojów innej firmy. Obie te opcje będą działać, jeśli masz dane wymagane do trenowania dokładnego modelu.

Trenowanie własnego modelu jest szybsze, ale może wymagać czasu i zasobów, których mniejsze firmy mogą nie mieć. Korzystanie z interfejsu API innej firmy jest szybkie, ale wyniki są często niższej jakości niż w przypadku niestandardowego modelu wytrenowanego.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do ulepszania recenzji

Po skonfigurowaniu programu uczenia maszynowego możesz wykorzystać go na kilka sposobów, aby poprawić opinie, jakie otrzymuje Twoja firma.

Oto trzy proste przykłady wykorzystania uczenia maszynowego w życiu codziennym:

• Usuń lub nagradzaj pozytywne recenzje;
• Wprowadzaj negatywne recenzje do zasobów marketingowych; oraz
• Określ, które segmenty klientów najprawdopodobniej wystawią negatywne recenzje.

Usuwanie lub nagradzanie pozytywnych recenzji

Jednym z prostych sposobów wykorzystania uczenia maszynowego w życiu codziennym jest nagradzanie pozytywnych recenzji. Jeśli wyszkolimy nasz program na istniejącym zbiorze danych, możemy przewidzieć, które recenzje najprawdopodobniej będą pozytywne. Wtedy, na przykład, możemy automatycznie dodać podziękowanie do recenzji i zaoferować recenzentowi kod rabatowy na następny zakup.

Zwiększa to prawdopodobieństwo, że podczas kolejnej transakcji wystawią kolejną pozytywną recenzję tego produktu… i pomaga budować zaufanie klientów, którzy mogą być recenzentami w przyszłości.

Przekształcanie negatywnych recenzji w aktywa marketingowe

Innym sposobem wykorzystania uczenia maszynowego jest przekształcenie negatywnych recenzji w zasoby marketingowe. Jeśli Twój program przeanalizuje recenzję produktu i stwierdzi, że jest ona w dużej mierze pozytywna, możesz automatycznie przekształcić tę recenzję w post na blogu, aby zwiększyć ruch w Twojej witrynie. Ten proces działa dobrze z kilku powodów: jest to wysokiej jakości recenzja, którą można przekształcić w wartościową treść; i wystarczyłoby zmienić tylko jedno lub dwa zdania, zachowując resztę sformułowania dokładnie tak, jak jest.

Identyfikacja, które segmenty klientów najprawdopodobniej wystawią negatywne recenzje

Ostatnim sposobem wykorzystania uczenia maszynowego w życiu codziennym jest określenie, które segmenty klientów najprawdopodobniej wystawiają negatywne recenzje. Jeśli masz wystarczającą ilość danych, możesz wytrenować swój program na podstawie istniejących pozytywnych i negatywnych recenzji, aby dowiedzieć się, czy istnieje algorytm, który może dokładnie przewidzieć, czy opinia będzie pozytywna, czy negatywna na podstawie tego, kim są (np. jakie produkty mają zakupione w przeszłości, do jakiego segmentu klientów należą itd.).

Gdybyś był w stanie zidentyfikować ten algorytm, możesz automatycznie zapobiegawczo docierać do klientów, którzy najprawdopodobniej wystawią negatywną opinię zaraz po zakupie produktu. Umożliwiłoby to Twojej firmie odwrócenie ich od produktów lub zapewnienie dodatkowej pomocy, zanim pojawią się jakiekolwiek problemy.

Wnioski

Uczenie maszynowe i analiza sentymentu to szybki i dokładny sposób przeprowadzania dodatkowych badań i identyfikowania większych trendów. To jeden z wielu sposoby, w jakie poprawiają nasze życie. Niezależnie od tego, czy sprzedajesz produkt przez Internet, czy prowadzisz działalność tradycyjną, te zasady neuronauki behawioralnej będą dla Ciebie przydatne. Pomogą one przyciągnąć więcej odwiedzających do Twojej ścieżki marketingowej i przekształcić przypadkowe wizyty w sprzedaż.

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