Makine Öğrenimi Müşteri Yorumlarını Nasıl Değiştirebilir?

Makine Öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği vererek çalışan bir Yapay Zeka dalıdır. Makine Öğrenimi zaten kullanılıyor hayatımızın birçok alanında kullanılangeçmiş tercihlere göre film veya müzik önermekten, hastalarına uygun tedaviler konusunda doktor tavsiyesi vermeye kadar.

Teknoloji ilerledikçe makine öğrenimi, işletmelerin müşterileriyle etkileşime geçmesine ve genel müşteri deneyimini iyileştirmesine yardımcı olacak daha fazla fırsata sahip olacak. Makine öğrenimi programları, kalıpları belirlemek ve gelecekteki davranışlar hakkında tahminler yapmak için müşteri incelemeleri ve geri bildirimler gibi geniş veri kümeleri üzerinde eğitilebilir.

Bu makalede, tüketicilerin satın alma kararlarını etkilediğini bildiğimiz incelemeleri potansiyel olarak değiştirmek ve teşvik etmek için makine öğrenimini nasıl kullanabileceğinizi keşfedeceğiz.

İncelemeleri Teşvik Etmek İçin Makine Öğrenimini Kullanma

Diyelim ki bunu yapmak istiyoruz İnsanları bir satın alma işleminden sonra olumlu yorumlar bırakmaya teşvik edin. Bunu yapmak için hedef kitlemizle aynı ürünü satın alan diğer müşterilerin geri bildirimlerini ve ürün inceleme verilerini kullanabiliriz.

Bu veri seti üzerinde bir makine öğrenimi programı eğitirsek, birisinin olumlu değerlendirmeler bırakıp bırakmayacağını tahmin edebilecektir. Program, birisinin olumlu bir değerlendirme bırakacağını öngörüyorsa, bu kişiye kendisini bunu yapmaya teşvik eden bir e-posta gönderebiliriz.

Bu, makine öğrenimini bu amaç için kullanmanın tek yoludur. Bir satınalma siparişinin farklı yönlerini analiz edebilir ve şirketinizin kârı için neyin en iyi olacağına bağlı olarak değişiklikler yapabilirsiniz.

İncelemeyle İlgili Hedefler için Makine Öğrenimi Nasıl Kurulur?

Bir makine öğrenimi programı oluşturmak için üç şeye ihtiyacınız vardır:

• Yeni makine öğrenimi programınızın ulaşmasını istediğiniz hedefi takip eden başarılı müşterilerden alınan geniş bir veri örneği;
• Bu tür verilerle çalışabilecek doğru analitik araçlar; Ve
• Bu analitik araçları anlayan ve programınızı eğitebilecek doğru veri bilimcilerine erişim.

Üç şeye de sahip değilseniz, makine öğrenimi konusunda uzmanlaşmış bir pazarlama firmasıyla ortaklık kurmayı düşünün. geniş.com süreç boyunca size yardımcı olmak için.

İnceleme Araştırması için Makine Öğrenimi

İncelemelerle ilgili araştırmalar için makine öğreniminin kullanılabileceği birçok yol vardır. Makine öğrenimi, bir web sitesinde ne tür incelemelerin daha fazla tıklama aldığı gibi verilerdeki eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.

Ek olarak, makine öğrenimi, bir incelemenin duygusunun ne olduğunu (olumlu, olumsuz veya tarafsız) belirleyen "duygu analizi" için giderek daha fazla kullanılıyor.

Halihazırda duyarlılıkla manuel olarak etiketlenmiş bazı verileriniz varsa makine öğrenimi, ek araştırma yapmanın ve daha büyük eğilimleri belirlemenin hızlı ve doğru bir yoludur.

Makine Öğrenimi ve Duygu Analizi

Duygu analizi için kullanıma hazır bir makine öğrenimi sistemini kullanmanın en yaygın iki yolu şunlardır: Kendi modelinizi sıfırdan eğitmek; veya üçüncü taraf duyarlılık analizi sistemindeki bir API çağrısına erişme. Doğru bir modeli eğitmek için gerekli verilere sahipseniz bu seçeneklerin her ikisi de işe yarayacaktır.

Kendi modelinizi eğitmek daha hızlıdır ancak daha küçük şirketlerin sahip olamayacağı zaman ve kaynaklara ihtiyaç duyabilir. Üçüncü taraf bir API kullanmak hızlıdır ancak sonuçlar genellikle özel olarak eğitilmiş bir modele göre daha düşük kalitededir.

İncelemeleri İyileştirmek için Makine Öğrenimini Kullanma

Bir makine öğrenimi programı kurduktan sonra, işletmenizin aldığı incelemeleri iyileştirmek için bunu kullanmanın birkaç yolu vardır.

Makine öğreniminin günlük yaşamda nasıl kullanılacağına dair üç basit örnek:

• Olumlu yorumları kaldırın veya ödüllendirin;
• Olumsuz incelemeleri pazarlama varlıklarına dahil edin; Ve
• Hangi müşteri segmentlerinin olumsuz yorum bırakma olasılığının yüksek olduğunu belirleyin.

Olumlu Yorumları Kaldırmak veya Ödüllendirmek

Makine öğrenimini günlük yaşamda kullanmanın basit bir yolu, olumlu yorumları ödüllendirmektir. Programımızı mevcut veri seti üzerinde eğitirsek hangi incelemelerin olumlu olma ihtimalinin yüksek olduğunu tahmin edebiliriz. Daha sonra, örneğin incelemeye otomatik olarak bir teşekkür notu ekleyebilir ve incelemeyi yapan kişiye bir sonraki satın alma işlemi için bir indirim kodu sunabiliriz.

Bu, bir sonraki alışverişlerinde bu ürün hakkında başka bir olumlu yorum bırakma olasılığını artırır... ve geleceğin yorumcuları olabilecek müşterilerin güvenini kazanmalarına yardımcı olur.

Olumsuz İncelemeleri Pazarlama Varlıklarına Dönüştürmek

Makine öğreniminin kullanılabileceği başka bir yol da olumsuz incelemeleri pazarlama varlıklarına dönüştürmektir. Programınız bir ürün incelemesini analiz eder ve bunun büyük ölçüde olumlu olduğunu belirlerse, web sitenize daha fazla trafik çekmenize yardımcı olmak için bu incelemeyi otomatik olarak bir blog gönderisine dönüştürebilirsiniz. Bu süreç birkaç nedenden dolayı iyi işliyor: Değerli içeriğe dönüştürülebilen yüksek kaliteli bir incelemedir; ve yalnızca bir veya iki cümlenin değiştirilmesi gerekecek, ifadelerin geri kalanı tam olarak olduğu gibi kalacak.

Hangi Müşteri Segmentlerinin Olumsuz Yorum Bırakma Olasılığının Belirlenmesi

Makine öğreniminin günlük yaşamda kullanılabileceği son yol, hangi müşteri segmentlerinin olumsuz yorum bırakma olasılığının yüksek olduğunu belirlemektir. Yeterli veriye sahipseniz, programınızı, kişilerin kim olduğuna (örneğin hangi ürünlere sahip olduklarına) bağlı olarak bir yorumun olumlu mu yoksa olumsuz mu olacağını doğru bir şekilde tahmin edebilecek bir algoritma olup olmadığını anlamak için programınızı mevcut olumlu ve olumsuz yorumlara göre eğitebilirsiniz. geçmişte satın alınanlar, hangi müşteri segmentine ait oldukları vb.).

Bu algoritmayı tanımlayabilseydiniz, bir ürünü satın alır almaz olumsuz yorum bırakma olasılığı en yüksek olan müşterilere önleyici bir şekilde otomatik olarak ulaşabilirsiniz. Bu, işletmenizin onları ürünlerinizden uzaklaştırmasına veya herhangi bir sorun ortaya çıkmadan önce ekstra yardım sağlamasına olanak tanır.

Sonuç

Makine öğrenimi ve duygu analizi, ek araştırma yapmanın ve daha büyük eğilimleri belirlemenin hızlı ve doğru bir yoludur. Bu pek çok şeyden biri hayatlarımızı iyileştirmenin yolları. İster çevrimiçi bir ürün satıyor olun ister fiziksel bir işletme yürütüyor olun, bu davranışsal sinirbilim ilkeleri işinize yarayacaktır. Pazarlama huninize daha fazla ziyaretçi çekmenize ve sıradan ziyaretleri satışa dönüştürmenize yardımcı olurlar.

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