Kako lahko strojno učenje spremeni ocene strank?

Strojno učenje je veja umetne inteligence, ki deluje tako, da računalnikom daje možnost učenja brez eksplicitnega programiranja. Strojno učenje že poteka uporablja v mnogih pogledih našega življenja, od priporočanja filmov ali glasbe na podlagi preteklih preferenc do dajanja nasvetov zdravnikov o ustreznem zdravljenju svojih pacientov.

Z napredkom tehnologije bo strojno učenje imelo več priložnosti, da podjetjem pomaga pri interakciji s strankami in izboljša splošno izkušnjo strank. Programe strojnega učenja je mogoče usposobiti za velike nabore podatkov, kot so pregledi strank in povratne informacije, da prepoznajo vzorce in napovedujejo prihodnje vedenje.

V tem članku bomo raziskali, kako lahko s strojnim učenjem potencialno spremenite in spodbudite ocene, za katere vemo, da vplivajo na odločitve potrošnikov o nakupu.

Uporaba strojnega učenja za spodbujanje pregledov

Predpostavimo, da želimo spodbuditi ljudi, da po nakupu pustijo pozitivne ocene. V ta namen lahko uporabimo povratne informacije in podatke o pregledih izdelkov drugih strank, ki so kupile isti izdelek kot naša ciljna publika.

Če na tem nizu podatkov usposobimo program strojnega učenja, bo lahko napovedal, ali bo kdo verjetno pustil pozitivne ocene ali ne. Če program predvideva, da bo nekdo pustil pozitivno oceno, mu lahko pošljemo e -poštno sporočilo, ki ga k temu spodbuja.

To je samo en način, da v ta namen uporabite strojno učenje. Lahko analizirate različne vidike naročilnice in jih spremenite glede na to, kaj bo najboljše za vaše podjetje.

Kako nastaviti strojno učenje za cilje, povezane s pregledom

Za nastavitev programa strojnega učenja potrebujete tri stvari:

• Velik vzorec podatkov uspešnih strank, ki so uresničile cilj, ki ga želite doseči z novim programom strojnega učenja;
• Prava analitična orodja, ki lahko delujejo s to vrsto podatkov; in
• Dostop do pravih znanstvenikov, ki razumejo ta analitična orodja in lahko usposabljajo vaš program.

Če nimate vseh treh stvari, razmislite o partnerstvu s podjetjem za trženje, ki je specializirano za strojno učenje widely.com da vam pomaga skozi postopek.

Strojno učenje za pregledne raziskave

Strojno učenje lahko uporabite za raziskovanje, povezano s pregledi. Strojno učenje je mogoče uporabiti za prepoznavanje trendov v podatkih, na primer, kakšne vrste pregledov pridobijo več klikov na spletnem mestu.

Poleg tega se strojno učenje vse pogosteje uporablja za "analizo občutkov" - ugotavljanje, kakšno je mnenje pregleda (pozitivno, negativno ali nevtralno).

Če imate nekaj podatkov, ki so že ročno označeni z občutkom, je strojno učenje hiter in natančen način za dodatne raziskave in prepoznavanje večjih trendov.

Strojno učenje in analiza občutkov

Dva najpogostejša načina uporabe računalniškega sistema strojnega učenja za analizo občutkov sta: Učenje lastnega modela iz nič; ali dostop do klica API-ja v sistemu za analizo razpoloženja tretjih oseb. Obe možnosti bosta delovali, če imate podatke, potrebne za usposabljanje natančnega modela.

Usposabljanje lastnega modela je hitrejše, vendar lahko traja nekaj časa in sredstev, ki jih manjša podjetja morda nimajo. Uporaba API-ja drugega izdelovalca je hitra, vendar so rezultati pogosto slabše kakovosti, kot bi bili pri modelu po meri.

Uporaba strojnega učenja za izboljšanje pregledov

Ko nastavite program strojnega učenja, ga lahko uporabite na več načinov za izboljšanje pregledov vašega podjetja.

Tu so trije preprosti primeri uporabe strojnega učenja v vsakdanjem življenju:

• Odstranite ali nagradite pozitivne ocene;
• Uvrstite negativne ocene v tržna sredstva; in
• Ugotovite, kateri segmenti strank bodo najverjetneje pustili negativne ocene.

Odstranitev ali nagrajevanje pozitivnih ocen

Eden od preprostih načinov, s katerim je strojno učenje mogoče uporabiti v vsakdanjem življenju, je nagrajevanje pozitivnih ocen. Če naš program usposobimo za obstoječi nabor podatkov, lahko napovemo, kateri pregledi bodo najverjetneje pozitivni. Nato bi lahko na primer k mnenju samodejno dodali zahvalo in recenzentu ponudili kodo za popust pri naslednjem nakupu.

To povečuje verjetnost, da bodo pri naslednji transakciji pustili še en pozitiven pregled o tem izdelku ... in pomaga graditi zaupanje pri strankah, ki so lahko recenzenti prihodnosti.

Spreminjanje negativnih pregledov v tržna sredstva

Drug način uporabe strojnega učenja je, da negativne ocene spremenite v marketinška sredstva. Če vaš program analizira pregled izdelka in ugotovi, da je v veliki meri pozitiven, lahko ta pregled samodejno spremenite v objavo v spletnem dnevniku, da boste lažje pritegnili več prometa na svoje spletno mesto. Ta postopek dobro deluje iz nekaj razlogov: To je visokokakovosten pregled, ki ga je mogoče spremeniti v dragoceno vsebino; spremeniti bi bilo treba le en ali dva stavka, pri čemer bi ostalo besedilo ostalo takšno, kot je.

Ugotavljanje, kateri segmenti strank najverjetneje pustijo negativne ocene

Zadnji način strojnega učenja je mogoče uporabiti v vsakdanjem življenju, tako da ugotovimo, kateri segmenti strank bodo najverjetneje pustili negativne ocene. Če imate dovolj podatkov, bi lahko svoj program usposobili za obstoječe pozitivne in negativne ocene, da ugotovite, ali obstaja algoritem, ki lahko natančno napove, ali bo pregled pozitiven ali negativen glede na to, kdo so (na primer, katere izdelke imajo v preteklosti kupili, kateremu segmentu strank pripadajo itd.).

Če bi lahko identificirali ta algoritem, bi lahko samodejno preventivno stopili v stik s strankami, ki bodo najverjetneje pustile negativno oceno takoj, ko bodo kupile izdelek. To bi vašemu podjetju omogočilo, da ga odvrne od vaših izdelkov ali pa jim nudi dodatno pomoč, preden se pojavijo težave.

zaključek

Strojno učenje in analiza občutkov sta hiter in natančen način za dodatne raziskave in prepoznavanje večjih trendov. To je eden izmed mnogih načine, kako nam izboljšujejo življenje. Ne glede na to, ali izdelek prodajate na spletu ali vodite podjetje z opeko, vam bodo ta načela vedenjske nevroznanosti ustrezala. Pomagali bodo pritegniti več obiskovalcev v vaš tržni tok in priložnostne obiske pretvoriti v prodajo.

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