Hur kan maskininlärning ändra kundrecensioner?

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som fungerar genom att ge datorer möjligheten att lära sig utan att vara uttryckligen programmerad. Maskininlärning är redan på gång används i många aspekter av vårt liv, från att rekommendera filmer eller musik baserat på tidigare preferenser till att ge läkare råd om relevant behandling för sina patienter.

I takt med att tekniken utvecklas kommer maskininlärning att ha fler möjligheter att hjälpa företag att interagera med sina kunder och förbättra den övergripande kundupplevelsen. Maskininlärningsprogram kan utbildas i stora datamängder, såsom kundrecensioner och feedback, för att identifiera mönster och göra förutsägelser om framtida beteenden.

I den här artikeln kommer vi att utforska hur du kan använda maskininlärning för att potentiellt ändra och uppmuntra recensioner, som vi vet påverkar konsumenternas köpbeslut.

Använda maskininlärning för att uppmuntra recensioner

Låt oss anta att vi vill uppmuntra människor att lämna positiva recensioner efter ett köp. För att göra det kan vi använda feedback och produktgranskningsdata från andra kunder som köpte samma objekt som vår målgrupp.

Om vi ​​tränar ett maskininlärningsprogram på denna datamängd kommer det att kunna förutsäga om någon sannolikt kommer att lämna positiva recensioner. Om programmet förutspår att någon sannolikt kommer att lämna en positiv recension, kan vi skicka dem ett e -postmeddelande som uppmuntrar dem att göra det.

Detta är bara ett sätt att använda maskininlärning för detta ändamål. Du kan analysera olika aspekter av en inköpsorder och göra ändringar utifrån vad som är bäst för ditt företags resultat.

Hur man ställer in maskininlärning för granskningsrelaterade mål

För att skapa ett maskininlärningsprogram behöver du tre saker:

• Ett stort urval av data från framgångsrika kunder som följde upp med det mål du vill att ditt nya maskininlärningsprogram ska uppnå;
• Rätt analysverktyg som kan arbeta med denna typ av data; och
• Tillgång till rätt datavetenskapare som förstår dessa analysverktyg och kan träna ditt program.

Om du inte har alla tre sakerna kan du överväga att samarbeta med ett marknadsföringsföretag som specialiserat sig på maskininlärning broadly.com för att hjälpa dig genom processen.

Maskininlärning för granskningsforskning

Det finns många sätt att maskininlärning kan användas för forskning relaterad till recensioner. Maskininlärning kan användas för att identifiera trender i data, till exempel vilka typer av recensioner som får fler klick på en webbplats.

Dessutom används maskininlärning alltmer för "sentimentanalys" - avgör vad känslan för en recension är (positiv, negativ eller neutral).

Om du har några data som redan har manuellt märkts med känslor, är maskininlärning ett snabbt och exakt sätt att göra ytterligare undersökningar och identifiera större trender.

Maskininlärning och sentimentanalys

De två vanligaste sätten att använda ett maskininlärningssystem på hyllan för sentimentanalyser är: Träna din egen modell från grunden; eller åtkomst till ett API-anrop på ett tredjeparts sentimentanalyssystem. Båda dessa alternativ fungerar om du har de data som krävs för att träna en exakt modell.

Att träna din egen modell är snabbare, men det kan ta tid och resurser som mindre företag kanske inte har. Att använda ett tredjeparts API är snabbt, men resultaten är ofta av lägre kvalitet än vad de skulle vara med en specialutbildad modell.

Använda maskininlärning för att förbättra recensioner

När du har installerat ett maskininlärningsprogram finns det flera sätt du kan använda det för att förbättra de recensioner ditt företag får.

Här är tre enkla exempel på hur du använder maskininlärning i vardagen:

• Ta bort eller belöna positiva recensioner;
• Presentera negativa recensioner i marknadsföringstillgångar; och
• Identifiera vilka kundsegment som är mest benägna att lämna negativa recensioner.

Ta bort eller belöna positiva recensioner

Ett enkelt sätt maskininlärning kan användas i vardagen är genom att belöna positiva recensioner. Om vi ​​tränar vårt program på den befintliga datamängden kan vi förutse vilka recensioner som sannolikt kommer att vara positiva. Då kan vi till exempel automatiskt lägga till en tacknotering till recensionen och erbjuda recensenten en rabattkod för nästa köp.

Detta ökar sannolikheten för att de lämnar ytterligare en positiv recension om denna produkt i deras nästa transaktion ... och det hjälper till att bygga upp förtroende hos kunder som kan vara framtidens granskare.

Förvandla negativa recensioner till marknadsföringstillgångar

Ett annat sätt att maskininlärning kan användas är genom att göra negativa recensioner till marknadsföringstillgångar. Om ditt program analyserar en produktrecension och fastställer att den i stort sett är positiv kan du automatiskt göra den här recensionen till ett blogginlägg för att få mer trafik till din webbplats. Denna process fungerar bra av några skäl: Det är en översyn av hög kvalitet som kan omvandlas till värdefullt innehåll; och bara en eller två meningar skulle behöva ändras, så att resten av formuleringen hålls exakt som den är.

Identifiera vilka kundsegment som sannolikt lämnar negativa recensioner

Det sista sättet maskininlärning kan användas i vardagen är genom att identifiera vilka kundsegment som sannolikt kommer att lämna negativa recensioner. Om du har tillräckligt med data kan du träna ditt program på befintliga positiva och negativa recensioner för att ta reda på om det finns en algoritm som exakt kan förutsäga om en recension kommer att vara positiv eller negativ baserad på vilka de är (till exempel vilka produkter de har köpt tidigare, vilket kundsegment de tillhör och så vidare).

Om du kunde identifiera denna algoritm kunde du automatiskt kontakta kunder som mest sannolikt lämnar en negativ recension så snart de köper en vara. Detta gör att ditt företag antingen kan styra bort dem från dina produkter eller ge extra hjälp innan några problem uppstår.

Slutsats

Maskininlärning och sentimentanalys är ett snabbt och korrekt sätt att göra ytterligare forskning och identifiera större trender. Detta är en av många sätt att förbättra våra liv. Oavsett om du säljer en produkt online eller driver en tegelverksamhet, kommer dessa beteendemässiga neurovetenskapsprinciper att fungera för dig. De hjälper till att driva fler besökare till din marknadsföringstratt och omvandla tillfälliga besök till försäljning.

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