แมชชีนเลิร์นนิงจะเปลี่ยนรีวิวของลูกค้าได้อย่างไร

Machine Learning เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานโดยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเป็นอยู่ ใช้ในหลายแง่มุมของชีวิตเราตั้งแต่การแนะนำภาพยนตร์หรือเพลงโดยอิงจากความชอบในอดีต ไปจนถึงการให้คำแนะนำของแพทย์เกี่ยวกับการรักษาที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ป่วย

เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงจะมีโอกาสมากขึ้นในการช่วยให้ธุรกิจมีส่วนร่วมกับลูกค้าและปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้าและคำติชม เพื่อระบุรูปแบบและคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมในอนาคต

ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีที่คุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเปลี่ยนแปลงและสนับสนุนให้มีการรีวิว ซึ่งเราทราบดีว่าส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภค

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อส่งเสริมการรีวิว

สมมติว่าเราต้องการ ส่งเสริมให้ผู้คนแสดงความคิดเห็นในเชิงบวกหลังการซื้อ. ในการดำเนินการดังกล่าว เราสามารถใช้ข้อมูลป้อนกลับและรีวิวผลิตภัณฑ์จากลูกค้ารายอื่นที่ซื้อสินค้าเดียวกันกับกลุ่มเป้าหมายของเรา

หากเราฝึกอบรมโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงด้วยชุดข้อมูลนี้ จะสามารถคาดการณ์ได้ว่ามีคนแสดงความคิดเห็นในเชิงบวกหรือไม่ หากโปรแกรมคาดการณ์ว่าอาจมีคนแสดงความคิดเห็นในเชิงบวก เราสามารถส่งอีเมลสนับสนุนให้พวกเขาทำเช่นนั้นได้

นี่เป็นวิธีเดียวที่คุณจะใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจุดประสงค์นี้ได้ คุณสามารถวิเคราะห์แง่มุมต่างๆ ของใบสั่งซื้อและทำการเปลี่ยนแปลงโดยพิจารณาจากสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับผลประกอบการของบริษัทของคุณ

วิธีการตั้งค่าแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับเป้าหมายที่เกี่ยวข้องกับการทบทวน

ในการตั้งค่าโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องมีสามสิ่ง:

• ตัวอย่างข้อมูลจำนวนมากจากลูกค้าที่ประสบความสำเร็จซึ่งทำตามเป้าหมายที่คุณต้องการให้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องใหม่บรรลุผล
• เครื่องมือวิเคราะห์ที่เหมาะสมที่สามารถทำงานกับข้อมูลประเภทนี้ได้ และ
• เข้าถึงนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่เหมาะสมซึ่งเข้าใจเครื่องมือวิเคราะห์เหล่านี้และสามารถฝึกอบรมโปรแกรมของคุณได้

หากคุณไม่มีทั้งสามสิ่งนี้ ให้ลองร่วมมือกับบริษัทการตลาดที่เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง เช่น Broadly.com เพื่อช่วยคุณตลอดกระบวนการ

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการวิจัยทบทวน

มีหลายวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับบทวิจารณ์ได้ สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุแนวโน้มของข้อมูล เช่น บทวิจารณ์ประเภทใดที่ได้รับการคลิกบนเว็บไซต์มากขึ้น

นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้มากขึ้นใน "การวิเคราะห์ความคิดเห็น" โดยกำหนดว่าความคิดเห็นของการทบทวนคืออะไร (เชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง)

หากคุณมีข้อมูลบางส่วนที่มีอารมณ์กำกับอยู่แล้ว แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่รวดเร็วและแม่นยำในการทำวิจัยเพิ่มเติมและระบุแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ความรู้สึก

สองวิธีที่พบได้บ่อยที่สุดในการใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคือ: การฝึกโมเดลของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น หรือเข้าถึงการเรียก API บนระบบวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของบุคคลที่สาม ตัวเลือกทั้งสองนี้จะใช้ได้ถ้าคุณมีข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกโมเดลที่แม่นยำ

การฝึกโมเดลของคุณเองนั้นเร็วกว่า แต่อาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรที่บริษัทขนาดเล็กอาจไม่มี การใช้ API ของบุคคลที่สามนั้นรวดเร็ว แต่ผลลัพธ์มักจะมีคุณภาพต่ำกว่าที่ควรจะเป็นด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาเป็นพิเศษ

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงรีวิว

เมื่อคุณตั้งค่าโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว คุณสามารถใช้หลายวิธีเพื่อปรับปรุงรีวิวที่ธุรกิจของคุณได้รับ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างง่ายๆ สามตัวอย่างวิธีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวัน:

• ลบหรือให้รางวัลกับรีวิวเชิงบวก
• นำเสนอบทวิจารณ์เชิงลบในเนื้อหาทางการตลาด และ
• ระบุว่าลูกค้ากลุ่มใดมีแนวโน้มที่จะแสดงความคิดเห็นเชิงลบมากที่สุด

การลบหรือให้รางวัลกับรีวิวเชิงบวก

วิธีง่ายๆ ในการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวันคือการให้รางวัลกับรีวิวเชิงบวก หากเราฝึกอบรมโปรแกรมของเราด้วยชุดข้อมูลที่มีอยู่ เราสามารถคาดการณ์ได้ว่าบทวิจารณ์ใดมีแนวโน้มเป็นบวกมากที่สุด ตัวอย่างเช่น เราอาจเพิ่มข้อความขอบคุณให้กับรีวิวโดยอัตโนมัติและเสนอรหัสส่วนลดให้ผู้รีวิวสำหรับการซื้อครั้งต่อไป

สิ่งนี้จะเพิ่มโอกาสที่พวกเขาจะเขียนรีวิวในเชิงบวกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นี้ในการทำธุรกรรมครั้งต่อไป… และช่วยสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าที่อาจเป็นผู้ตรวจสอบในอนาคต

เปลี่ยนรีวิวเชิงลบให้เป็นสินทรัพย์ทางการตลาด

อีกวิธีหนึ่งที่สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงได้คือการเปลี่ยนบทวิจารณ์เชิงลบให้เป็นสินทรัพย์ทางการตลาด หากโปรแกรมของคุณวิเคราะห์การตรวจทานผลิตภัณฑ์และพิจารณาว่าเป็นผลบวกอย่างมาก คุณสามารถเปลี่ยนบทวิจารณ์นี้เป็นโพสต์บนบล็อกได้โดยอัตโนมัติเพื่อช่วยดึงดูดการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณให้มากขึ้น กระบวนการนี้ใช้ได้ดีด้วยเหตุผลบางประการ: เป็นบทวิจารณ์คุณภาพสูงที่สามารถแปลงเป็นเนื้อหาที่มีคุณค่าได้ และจำเป็นต้องเปลี่ยนเพียงประโยคเดียวหรือสองประโยค โดยคงถ้อยคำที่เหลือไว้อย่างที่เป็น

การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะออกความเห็นเชิงลบมากที่สุด

วิธีสุดท้ายในการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวันคือการระบุว่ากลุ่มลูกค้าใดมีแนวโน้มที่จะแสดงความคิดเห็นเชิงลบมากที่สุด หากคุณมีข้อมูลเพียงพอ คุณสามารถฝึกอบรมโปรแกรมของคุณเกี่ยวกับบทวิจารณ์เชิงบวกและเชิงลบที่มีอยู่ เพื่อดูว่ามีอัลกอริทึมที่สามารถคาดเดาได้อย่างถูกต้องว่าบทวิจารณ์จะเป็นบวกหรือลบโดยพิจารณาจากว่าพวกเขาเป็นใคร (เช่น ผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาได้รับ) ซื้อในอดีต พวกเขาเป็นสมาชิกของกลุ่มลูกค้าใด เป็นต้น)

หากคุณสามารถระบุอัลกอริทึมนี้ได้ คุณสามารถเข้าถึงลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเขียนรีวิวเชิงลบล่วงหน้าโดยอัตโนมัติทันทีที่ซื้อสินค้า วิธีนี้จะช่วยให้ธุรกิจของคุณหลีกเลี่ยงผลิตภัณฑ์ของคุณหรือให้ความช่วยเหลือเพิ่มเติมก่อนที่จะเกิดปัญหาใดๆ

สรุป

แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นวิธีที่รวดเร็วและแม่นยำในการทำวิจัยเพิ่มเติมและระบุแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น นี่เป็นหนึ่งในหลาย ๆ วิธีที่พวกเขาจะปรับปรุงชีวิตของเรา. ไม่ว่าคุณจะขายผลิตภัณฑ์ออนไลน์หรือทำธุรกิจที่มีหน้าร้านจริง หลักการทางประสาทวิทยาศาสตร์เชิงพฤติกรรมเหล่านี้จะได้ผลสำหรับคุณ สิ่งเหล่านี้จะช่วยดึงดูดผู้เข้าชมให้เข้าสู่ช่องทางการตลาดของคุณมากขึ้นและเปลี่ยนการเข้าชมแบบไม่เป็นทางการให้เป็นการขาย

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