Cum poate învățarea automată să schimbe recenziile clienților?

Machine Learning este o ramură a inteligenței artificiale care funcționează oferind computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Machine Learning este deja în curs folosit în multe aspecte ale vieții noastre, de la recomandarea de filme sau muzică pe baza preferințelor anterioare până la oferirea de sfaturi ale medicilor cu privire la tratamente relevante pentru pacienții lor.

Pe măsură ce tehnologia avansează, învățarea automată va avea mai multe oportunități de a ajuta companiile să se implice cu clienții și să îmbunătățească experiența generală a clienților. Programele de învățare automată pot fi antrenate pe seturi mari de date, cum ar fi recenziile și feedbackul clienților, pentru a identifica tipare și a face predicții despre comportamentele viitoare.

În acest articol vom explora modul în care puteți utiliza învățarea automată pentru a modifica și încuraja recenziile, ceea ce știm că afectează deciziile de cumpărare ale consumatorilor.

Utilizarea învățării automate pentru a încuraja recenziile

Să presupunem că vrem încurajează oamenii să lase recenzii pozitive după o achiziție. Pentru a face acest lucru, putem folosi feedback și date de recenzie a produselor de la alți clienți care au cumpărat același articol ca și publicul nostru țintă.

Dacă antrenăm un program de învățare automată pe acest set de date, acesta va putea prezice dacă cineva va lăsa sau nu recenzii pozitive. Dacă programul prezice că cineva va lăsa o recenzie pozitivă, îi putem trimite un e-mail prin care îl încurajăm să facă acest lucru.

Acesta este doar un mod în care puteți utiliza învățarea automată în acest scop. Puteți analiza diferite aspecte ale unei comenzi de achiziție și puteți face modificări în funcție de ceea ce va fi cel mai bine pentru rezultatul companiei dvs.

Cum să configurați învățarea automată pentru obiectivele legate de revizuire

Pentru a configura un program de învățare automată, aveți nevoie de trei lucruri:

• Un eșantion mare de date de la clienți de succes care au îndeplinit obiectivul pe care doriți să îl atingă noul dvs. program de învățare automată;
• Instrumentele analitice potrivite care pot lucra cu acest tip de date; și
• Acces la oamenii de știință de date potriviți care înțeleg aceste instrumente analitice și sunt capabili să vă antreneze programul.

Dacă nu aveți toate cele trei lucruri, luați în considerare parteneriatul cu o firmă de marketing specializată în învățarea automată, cum ar fi în linii mari.com pentru a vă ajuta pe parcursul procesului.

Învățare automată pentru cercetarea de revizuire

Există multe moduri prin care învățarea automată poate fi folosită pentru cercetări legate de recenzii. Învățarea automată poate fi utilizată pentru a identifica tendințele în date, cum ar fi tipurile de recenzii care obțin mai multe clicuri pe un site web.

În plus, învățarea automată este din ce în ce mai folosită pentru „analiza sentimentelor” – pentru a determina care este sentimentul unei recenzii (pozitiv, negativ sau neutru).

Dacă aveți anumite date care au fost deja etichetate manual cu sentimente, învățarea automată este o modalitate rapidă și precisă de a face cercetări suplimentare și de a identifica tendințe mai mari.

Învățare automată și analiza sentimentelor

Cele mai comune două modalități de a utiliza un sistem de învățare automatizat disponibil pentru analiza sentimentelor sunt: ​​antrenarea propriului model de la zero; sau accesarea unui apel API pe un sistem de analiză a sentimentelor terță parte. Ambele opțiuni vor funcționa dacă aveți datele necesare pentru a pregăti un model precis.

Formarea propriului model este mai rapidă, dar poate dura timp și resurse pe care companiile mai mici ar putea să nu le aibă. Utilizarea unui API terță parte este rapidă, dar rezultatele sunt adesea de calitate inferioară decât ar fi cu un model personalizat.

Utilizarea învățării automate pentru a îmbunătăți recenziile

Odată ce ai configurat un program de învățare automată, există mai multe moduri în care îl poți folosi pentru a îmbunătăți recenziile pe care le primește afacerea ta.

Iată trei exemple simple despre cum să utilizați învățarea automată în viața de zi cu zi:

• Eliminați sau recompensați recenziile pozitive;
• Prezentați recenzii negative în activele de marketing; și
• Identificați ce segmente de clienți sunt cele mai susceptibile de a lăsa recenzii negative.

Eliminarea sau recompensarea recenziilor pozitive

Un mod simplu în care învățarea automată poate fi folosită în viața de zi cu zi este prin recompensarea recenziilor pozitive. Dacă ne instruim programul cu privire la setul de date existent, putem prezice care recenzii sunt cel mai probabil să fie pozitive. Apoi, de exemplu, am putea adăuga automat o notă de mulțumire la recenzie și am putea oferi recenzentului un cod de reducere pentru următoarea lor achiziție.

Acest lucru crește probabilitatea ca ei să lase o altă recenzie pozitivă despre acest produs în următoarea lor tranzacție... și ajută la construirea încrederii cu clienții care ar putea fi recenzenții viitorului.

Transformarea recenziilor negative în active de marketing

Un alt mod în care învățarea automată poate fi utilizată este transformarea recenziilor negative în active de marketing. Dacă programul dvs. analizează o recenzie a unui produs și determină că aceasta este în mare parte pozitivă, puteți transforma automat această recenzie într-o postare de blog pentru a ajuta la atragerea de mai mult trafic pe site-ul dvs. Acest proces funcționează bine din câteva motive: este o recenzie de înaltă calitate care poate fi transformată în conținut valoros; și ar trebui schimbate doar una sau două propoziții, păstrând restul formulării exact așa cum este.

Identificarea segmentelor de clienți care sunt cel mai probabil să lase recenzii negative

Ultimul mod în care învățarea automată poate fi utilizată în viața de zi cu zi este identificarea segmentelor de clienți care au cel mai mare șans să lase recenzii negative. Dacă aveți suficiente date, puteți instrui programul cu privire la recenziile pozitive și negative existente pentru a afla dacă există un algoritm care poate prezice cu exactitate dacă o recenzie va fi pozitivă sau negativă în funcție de cine sunt aceștia (cum ar fi ce produse au achiziționate în trecut, segmentului de clienți căruia îi aparțin și așa mai departe).

Dacă ați reușit să identificați acest algoritm, ați putea contacta automat în mod preventiv clienții care sunt cel mai probabil să lase o recenzie negativă de îndată ce achiziționează un articol. Acest lucru ar permite companiei dvs. fie să le îndepărteze de produsele dvs., fie să ofere asistență suplimentară înainte de a apărea orice problemă.

Concluzie

Învățarea automată și analiza sentimentelor este o modalitate rapidă și precisă de a face cercetări suplimentare și de a identifica tendințe mai mari. Acesta este unul dintre multele moduri prin care ne îmbunătățesc viața. Indiferent dacă vindeți un produs online sau conduceți o afacere concretă, aceste principii ale neuroștiinței comportamentale vor funcționa pentru dvs. Acestea vor ajuta să atragă mai mulți vizitatori în canalul dvs. de marketing și să transforme vizitele ocazionale în vânzări.

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