Як машинне навчання може змінити відгуки клієнтів?

Машинне навчання — це розділ штучного інтелекту, який працює, надаючи комп’ютерам можливість вчитися без явного програмування. Машинне навчання вже існує використовується в багатьох аспектах нашого життя, від рекомендації фільмів або музики на основі попередніх уподобань до надання порад лікарів щодо відповідного лікування для своїх пацієнтів.

У міру розвитку технологій машинне навчання матиме більше можливостей, щоб допомогти підприємствам взаємодіяти зі своїми клієнтами та покращити загальний досвід роботи з клієнтами. Програми машинного навчання можна навчати на великих наборах даних, таких як відгуки та відгуки клієнтів, щоб виявляти закономірності та робити прогнози щодо майбутньої поведінки.

У цій статті ми розглянемо, як ви можете використовувати машинне навчання, щоб потенційно змінити та заохочувати огляди, які, як ми знаємо, впливають на рішення споживачів щодо покупки.

Використання машинного навчання для заохочення відгуків

Припустимо, що ми хочемо заохочуйте людей залишати позитивні відгуки після покупки. Для цього ми можемо використовувати відгуки та дані відгуків інших клієнтів, які купили той самий товар, як наша цільова аудиторія.

Якщо ми навчимо програму машинного навчання на цьому наборі даних, вона зможе передбачити, чи залишить хтось позитивні відгуки чи ні. Якщо програма передбачає, що хтось, ймовірно, залишить позитивний відгук, ми можемо надіслати йому електронний лист із заохоченням зробити це.

Це лише один із способів використання машинного навчання для цієї мети. Ви можете проаналізувати різні аспекти замовлення на покупку та внести зміни на основі того, що буде найкращим для прибутку вашої компанії.

Як налаштувати машинне навчання для цілей, пов’язаних з оглядом

Щоб налаштувати програму машинного навчання, вам потрібні три речі:

• Велика вибірка даних від успішних клієнтів, які досягли мети, якої ви хочете досягти від нової програми машинного навчання;
• Правильні аналітичні інструменти, які можуть працювати з цим типом даних; і
• Доступ до потрібних спеціалістів з даних, які розуміють ці аналітичні інструменти та можуть навчати вашу програму.

Якщо у вас немає всіх трьох речей, подумайте про партнерство з маркетинговою фірмою, яка спеціалізується на машинному навчанні broadly.com щоб допомогти вам у цьому процесі.

Машинне навчання для оглядових досліджень

Існує багато способів використання машинного навчання для досліджень, пов’язаних з оглядами. Машинне навчання можна використовувати для визначення тенденцій у даних, наприклад, які типи оглядів отримують більше кліків на веб-сайті.

Крім того, машинне навчання все частіше використовується для «аналізу настроїв» – визначення настрою відгуку (позитивного, негативного чи нейтрального).

Якщо у вас є деякі дані, які вже вручну позначені настроями, машинне навчання — це швидкий і точний спосіб провести додаткові дослідження та визначити більші тенденції.

Машинне навчання та аналіз настроїв

Два найпоширеніших способи використання готової системи машинного навчання для аналізу настроїв: навчання власної моделі з нуля; або отримати доступ до виклику API у сторонній системі аналізу настроїв. Обидва ці варіанти будуть працювати, якщо у вас є дані, необхідні для навчання точної моделі.

Навчання власної моделі відбувається швидше, але це може зайняти час і ресурси, яких у менших компаній може не бути. Використання стороннього API є швидким, але результати часто є нижчою якістю, ніж із спеціально навченою моделлю.

Використання машинного навчання для покращення відгуків

Налаштувавши програму машинного навчання, ви можете використовувати її кількома способами, щоб покращити відгуки, які отримує ваш бізнес.

Ось три прості приклади того, як використовувати машинне навчання в повсякденному житті:

• Видалити або винагородити позитивні відгуки;
• Включіть негативні відгуки в маркетингові активи; і
• Визначте, які сегменти клієнтів найімовірніше залишать негативні відгуки.

Видалення або нагородження позитивних відгуків

Одним із простих способів використання машинного навчання в повсякденному житті є винагорода за позитивні відгуки. Якщо ми навчаємо нашу програму на наявному наборі даних, ми можемо передбачити, які відгуки найімовірніше будуть позитивними. Тоді, наприклад, ми можемо автоматично додати до відгуку подяку та запропонувати рецензенту код знижки для наступної покупки.

Це збільшує ймовірність того, що вони залишать ще один позитивний відгук про цей продукт під час наступної транзакції… і це допомагає зміцнити довіру з клієнтами, які можуть бути рецензентами майбутнього.

Перетворення негативних відгуків на маркетингові активи

Іншим способом використання машинного навчання є перетворення негативних відгуків на маркетингові активи. Якщо ваша програма аналізує відгук про продукт і визначить, що він переважно позитивний, ви можете автоматично перетворити цей огляд на публікацію в блозі, щоб допомогти залучити більше трафіку на ваш веб-сайт. Цей процес добре працює з кількох причин: це високоякісний огляд, який можна перетворити на цінний вміст; і лише одне-два речення потрібно буде змінити, залишивши решту формулювання точно так, як воно є.

Визначення сегментів клієнтів, які найімовірніше залишать негативні відгуки

Останній спосіб використання машинного навчання в повсякденному житті – це визначення сегментів клієнтів, які найімовірніше залишать негативні відгуки. Якщо у вас достатньо даних, ви можете навчити свою програму на наявних позитивних і негативних відгуках, щоб з’ясувати, чи існує алгоритм, який може точно передбачити позитивний чи негативний відгук на основі того, хто вони (наприклад, які продукти вони мають придбані в минулому, до якого сегменту клієнтів вони належать тощо).

Якби вам вдалося визначити цей алгоритм, ви могли б автоматично завчасно зв’язатися з клієнтами, які, швидше за все, залишать негативний відгук, щойно вони куплять товар. Це дозволить вашому бізнесу відвернути їх від ваших продуктів або надати додаткову допомогу до того, як виникнуть будь-які проблеми.

Висновок

Машинне навчання та аналіз настроїв – це швидкий і точний спосіб провести додаткові дослідження та визначити більші тенденції. Це одна з багатьох як вони покращують наше життя. Незалежно від того, продаєте ви продукт в Інтернеті чи ведете звичайний бізнес, ці принципи поведінкової нейронауки підійдуть для вас. Вони допоможуть залучити більше відвідувачів у вашу маркетингову воронку та перетворити випадкові відвідування у продажі.

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