Como o aprendizado de máquina pode mudar as avaliações do cliente?

O Aprendizado de Máquina é um ramo da Inteligência Artificial que funciona dando aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados. O aprendizado de máquina já está sendo usado em muitos aspectos da nossa vida, desde recomendar filmes ou música com base em preferências anteriores até dar conselhos médicos sobre tratamentos relevantes para seus pacientes.

Conforme a tecnologia avança, o aprendizado de máquina terá mais oportunidades para ajudar as empresas a se envolverem com seus clientes e melhorar a experiência geral do cliente. Os programas de aprendizado de máquina podem ser treinados em grandes conjuntos de dados, como comentários e feedback de clientes, para identificar padrões e fazer previsões sobre comportamentos futuros.

Neste artigo, exploraremos como você pode usar o aprendizado de máquina para alterar e incentivar as avaliações, que sabemos que afetam as decisões de compra do consumidor.

Usando Aprendizado de Máquina para Incentivar Revisões

Vamos supor que queremos incentive as pessoas a deixar comentários positivos após uma compra. Para fazer isso, podemos usar comentários e dados de avaliação de produtos de outros clientes que compraram o mesmo item que nosso público-alvo.

Se treinarmos um programa de aprendizado de máquina com base nesse conjunto de dados, ele poderá prever se alguém deixará avaliações positivas ou não. Se o programa prevê que alguém provavelmente deixará uma avaliação positiva, podemos enviar um e-mail incentivando-o a fazê-lo.

Essa é a única maneira de usar o aprendizado de máquina para essa finalidade. Você pode analisar diferentes aspectos de um pedido de compra e fazer alterações com base no que for melhor para os resultados financeiros de sua empresa.

Como configurar o aprendizado de máquina para metas relacionadas à revisão

Para configurar um programa de aprendizado de máquina, você precisa de três coisas:

• Uma grande amostra de dados de clientes bem-sucedidos que seguiram com a meta que você deseja que seu novo programa de aprendizado de máquina alcance;
• As ferramentas analíticas certas que podem funcionar com este tipo de dados; e
• Acesso aos cientistas de dados certos que entendem essas ferramentas analíticas e são capazes de treinar seu programa.

Se você não tem todas as três coisas, considere fazer uma parceria com uma empresa de marketing especializada em aprendizado de máquina, como amplamente.com para ajudá-lo no processo.

Aprendizado de máquina para pesquisa de revisão

O aprendizado de máquina pode ser usado de muitas maneiras para pesquisas relacionadas a avaliações. O aprendizado de máquina pode ser usado para identificar tendências nos dados, como quais tipos de avaliações recebem mais cliques em um site.

Além disso, o aprendizado de máquina está cada vez mais sendo usado para “análise de sentimento” - determinar qual é o sentimento de uma resenha (positivo, negativo ou neutro).

Se você tiver alguns dados que já foram rotulados manualmente com sentimento, o aprendizado de máquina é uma maneira rápida e precisa de fazer pesquisas adicionais e identificar tendências maiores.

Aprendizado de máquina e análise de sentimento

As duas maneiras mais comuns de usar um sistema de aprendizado de máquina pronto para uso para análise de sentimento são: Treinar seu próprio modelo do zero; ou acessando uma chamada de API em um sistema de análise de sentimento de terceiros. Ambas as opções funcionarão se você tiver os dados necessários para treinar um modelo preciso.

Treinar seu próprio modelo é mais rápido, mas pode levar tempo e recursos que empresas menores podem não ter. Usar uma API de terceiros é rápido, mas os resultados geralmente são de qualidade inferior do que seriam com um modelo treinado de forma personalizada.

Usando o aprendizado de máquina para melhorar as revisões

Depois de configurar um programa de aprendizado de máquina, há várias maneiras de usá-lo para melhorar as avaliações que sua empresa recebe.

Aqui estão três exemplos simples de como usar o aprendizado de máquina na vida cotidiana:

• Remover ou recompensar comentários positivos;
• Torne as revisões negativas em ativos de marketing; e
• Identifique quais segmentos de clientes têm maior probabilidade de deixar comentários negativos.

Removendo ou recompensando comentários positivos

Uma maneira simples de usar o aprendizado de máquina na vida cotidiana é recompensando as avaliações positivas. Se treinarmos nosso programa no conjunto de dados existente, podemos prever quais análises têm maior probabilidade de serem positivas. Então, por exemplo, poderíamos adicionar automaticamente uma nota de agradecimento à revisão e oferecer ao revisor um código de desconto na próxima compra.

Isso aumenta a probabilidade de eles deixarem outra avaliação positiva sobre este produto em sua próxima transação ... e ajuda a construir a confiança dos clientes que podem ser os revisores do futuro.

Transformando revisões negativas em ativos de marketing

Outra forma de usar o aprendizado de máquina é transformar as avaliações negativas em ativos de marketing. Se seu programa analisa uma resenha de produto e determina que ela é amplamente positiva, você pode transformar essa resenha automaticamente em uma postagem de blog para ajudar a trazer mais tráfego para seu site. Esse processo funciona bem por alguns motivos: é uma revisão de alta qualidade que pode ser transformada em conteúdo valioso; e apenas uma ou duas frases precisariam ser alteradas, mantendo o resto do texto exatamente como está.

Identificar quais segmentos de clientes têm maior probabilidade de deixar comentários negativos

A última maneira pela qual o aprendizado de máquina pode ser usado na vida cotidiana é identificando quais segmentos de clientes têm maior probabilidade de deixar avaliações negativas. Se você tiver dados suficientes, poderá treinar seu programa nas avaliações positivas e negativas existentes para descobrir se há um algoritmo que pode prever com precisão se uma avaliação será positiva ou negativa com base em quem eles são (como os produtos que eles têm comprados no passado, a que segmento de cliente pertencem e assim por diante).

Se você pudesse identificar esse algoritmo, poderia automaticamente entrar em contato com os clientes com maior probabilidade de deixar um comentário negativo assim que comprarem um item. Isso permitiria que sua empresa os afastasse de seus produtos ou fornecesse assistência extra antes que surgissem problemas.

Conclusão

O aprendizado de máquina e a análise de sentimento são uma maneira rápida e precisa de fazer pesquisas adicionais e identificar tendências maiores. Este é um de muitos maneiras pelas quais eles estão melhorando nossas vidas. Esteja você vendendo um produto online ou administrando uma empresa física, esses princípios da neurociência comportamental funcionarão para você. Eles ajudarão a atrair mais visitantes para o funil de marketing e a converter visitas casuais em vendas.

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