Как машинное обучение может изменить отзывы клиентов?

Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Машинное обучение уже идет используется во многих аспектах нашей жизни, от рекомендации фильмов или музыки на основе прошлых предпочтений до рекомендаций врачей о подходящем лечении для своих пациентов.

По мере развития технологий у машинного обучения будет больше возможностей, чтобы помочь предприятиям взаимодействовать со своими клиентами и улучшить общее качество обслуживания клиентов. Программы машинного обучения можно обучить на больших наборах данных, таких как отзывы и отзывы клиентов, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы относительно будущего поведения.

В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать машинное обучение, чтобы потенциально изменять и поощрять отзывы, которые, как мы знаем, влияют на решения потребителей о покупке.

Использование машинного обучения для поощрения отзывов

Предположим, что мы хотим побуждать людей оставлять положительные отзывы после покупки. Для этого мы можем использовать отзывы и данные обзоров продуктов от других клиентов, которые купили тот же товар, что и наша целевая аудитория.

Если мы обучим программу машинного обучения на этом наборе данных, она сможет предсказать, оставит ли кто-то положительные отзывы. Если программа предсказывает, что кто-то, вероятно, оставит положительный отзыв, мы можем отправить ему электронное письмо с призывом сделать это.

Это только один из способов использования машинного обучения для этой цели. Вы можете анализировать различные аспекты заказа на покупку и вносить изменения в зависимости от того, что будет лучше всего для прибыли вашей компании.

Как настроить машинное обучение для целей, связанных с обзором

Чтобы настроить программу машинного обучения, вам понадобятся три вещи:

• Большая выборка данных от успешных клиентов, которые выполнили цель, которую вы хотите достичь с помощью новой программы машинного обучения;
• Правильные аналитические инструменты, которые могут работать с этим типом данных; а также
• Доступ к нужным специалистам по данным, которые разбираются в этих аналитических инструментах и ​​могут обучить вашу программу.

Если у вас нет всех трех вещей, подумайте о партнерстве с маркетинговой фирмой, которая специализируется на машинном обучении, например widely.com чтобы помочь вам в этом процессе.

Машинное обучение для обзора исследований

Есть много способов использования машинного обучения для исследований, связанных с отзывами. Машинное обучение можно использовать для определения тенденций в данных, например для того, какие типы обзоров вызывают больше кликов на веб-сайте.

Кроме того, машинное обучение все чаще используется для «анализа настроений» - определения настроения отзыва (положительного, отрицательного или нейтрального).

Если у вас есть данные, которые уже были вручную помечены настроениями, машинное обучение - это быстрый и точный способ провести дополнительные исследования и выявить более крупные тенденции.

Машинное обучение и анализ настроений

Двумя наиболее распространенными способами использования готовой системы машинного обучения для анализа настроений являются: обучение собственной модели с нуля; или доступ к вызову API в сторонней системе анализа настроений. Оба эти варианта будут работать, если у вас есть данные, необходимые для обучения точной модели.

Обучение вашей собственной модели проходит быстрее, но может потребовать времени и ресурсов, которых у небольших компаний может не быть. Использование стороннего API выполняется быстро, но результаты часто бывают более низкого качества, чем при использовании специально обученной модели.

Использование машинного обучения для улучшения отзывов

После того, как вы настроили программу машинного обучения, есть несколько способов ее использования, чтобы улучшить отзывы, которые получает ваш бизнес.

Вот три простых примера использования машинного обучения в повседневной жизни:

• Удалять или поощрять положительные отзывы;
• Превратить негативные отзывы в маркетинговые активы; а также
• Определите, какие сегменты клиентов с наибольшей вероятностью оставят отрицательные отзывы.

Удаление или поощрение положительных отзывов

Один из простых способов использования машинного обучения в повседневной жизни - это получение положительных отзывов. Если мы обучим нашу программу на существующем наборе данных, мы сможем предсказать, какие отзывы с наибольшей вероятностью будут положительными. Затем, например, мы могли бы автоматически добавить благодарственное письмо к обзору и предложить рецензенту код скидки для его следующей покупки.

Это увеличивает вероятность того, что они оставят еще один положительный отзыв об этом продукте при следующей транзакции ... и помогает укрепить доверие у клиентов, которые могут стать обозревателями в будущем.

Превращение отрицательных отзывов в маркетинговые активы

Еще один способ использования машинного обучения - превратить негативные отзывы в маркетинговые активы. Если ваша программа проанализирует обзор продукта и определит, что он в значительной степени положительный, вы можете автоматически превратить этот обзор в сообщение в блоге, чтобы привлечь больше трафика на свой веб-сайт. Этот процесс хорошо работает по нескольким причинам: это высококачественный обзор, который можно преобразовать в ценный контент; и нужно будет изменить только одно или два предложения, сохранив остальную формулировку в точности как есть.

Определение того, какие сегменты клиентов с наибольшей вероятностью оставят отрицательные отзывы

Последний способ использования машинного обучения в повседневной жизни - это определение того, какие сегменты клиентов с наибольшей вероятностью оставят отрицательные отзывы. Если у вас достаточно данных, вы можете обучить свою программу на существующих положительных и отрицательных отзывах, чтобы выяснить, есть ли алгоритм, который может точно предсказать, будет ли отзыв положительным или отрицательным, в зависимости от того, кем они являются (например, какие продукты у них есть. приобретенные в прошлом, к какому сегменту клиентов они принадлежат и т. д.).

Если бы вы смогли идентифицировать этот алгоритм, вы могли бы автоматически превентивно связаться с клиентами, которые, скорее всего, оставят отрицательный отзыв, как только они купят товар. Это позволит вашему бизнесу либо отвлечь их от ваших продуктов, либо предоставить дополнительную помощь до того, как возникнут какие-либо проблемы.

Заключение

Машинное обучение и анализ настроений - это быстрый и точный способ проведения дополнительных исследований и выявления более крупных тенденций. Это один из многих способы, которыми они улучшают нашу жизнь. Независимо от того, продаете ли вы продукт в Интернете или занимаетесь обычным бизнесом, эти принципы поведенческой нейробиологии будут работать на вас. Они помогут привлечь больше посетителей в вашу маркетинговую воронку и превратить случайные посещения в продажи.

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