مشین لرننگ کس طرح کسٹمر کے جائزوں کو تبدیل کر سکتی ہے؟

مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کی ایک شاخ ہے جو کمپیوٹر کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر سیکھنے کی صلاحیت دے کر کام کرتی ہے۔ مشین لرننگ پہلے سے ہی چل رہی ہے۔ ہماری زندگی کے بہت سے پہلوؤں میں استعمال ہوتا ہے۔ماضی کی ترجیحات پر مبنی فلموں یا موسیقی کی سفارش کرنے سے لے کر اپنے مریضوں کے لیے متعلقہ علاج کے بارے میں ڈاکٹروں کو مشورہ دینے تک۔

جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، مشین لرننگ کو کاروباروں کو اپنے صارفین کے ساتھ مشغول ہونے اور مجموعی کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے میں مدد کرنے کے مزید مواقع ملیں گے۔ مشین لرننگ پروگراموں کو ڈیٹا کے بڑے سیٹوں پر تربیت دی جا سکتی ہے، جیسا کہ کسٹمر کے جائزے اور فیڈ بیک، پیٹرن کی شناخت کرنے اور مستقبل کے طرز عمل کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے۔

اس آرٹیکل میں ہم دریافت کریں گے کہ آپ کس طرح مشین لرننگ کو ممکنہ طور پر تبدیل کرنے اور جائزوں کی حوصلہ افزائی کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، جس کے بارے میں ہم جانتے ہیں کہ صارفین کی خریداری کے فیصلوں کو متاثر کرتا ہے۔

جائزوں کی حوصلہ افزائی کے لیے مشین لرننگ کا استعمال

چلو مان لیتے ہیں کہ ہم چاہتے ہیں۔ لوگوں کو خریداری کے بعد مثبت جائزے چھوڑنے کی ترغیب دیں۔. ایسا کرنے کے لیے، ہم دوسرے صارفین کے تاثرات اور مصنوعات کے جائزے کا ڈیٹا استعمال کر سکتے ہیں جنہوں نے ہمارے ہدف کے سامعین کے طور پر ایک ہی چیز خریدی ہے۔

اگر ہم اس ڈیٹا سیٹ پر مشین لرننگ پروگرام کو تربیت دیتے ہیں، تو یہ پیشین گوئی کر سکے گا کہ آیا کسی کے مثبت جائزے چھوڑنے کا امکان ہے یا نہیں۔ اگر پروگرام پیش گوئی کرتا ہے کہ کسی کے مثبت جائزہ لینے کا امکان ہے، تو ہم انہیں ایسا کرنے کی ترغیب دینے والا ای میل بھیج سکتے ہیں۔

یہ صرف ایک طریقہ ہے جس سے آپ اس مقصد کے لیے مشین لرننگ استعمال کرسکتے ہیں۔ آپ خریداری کے آرڈر کے مختلف پہلوؤں کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور اس بنیاد پر تبدیلیاں کر سکتے ہیں کہ آپ کی کمپنی کی نچلی لائن کے لیے کیا بہتر ہوگا۔

جائزہ سے متعلقہ اہداف کے لیے مشین لرننگ کو کیسے ترتیب دیا جائے۔

مشین لرننگ پروگرام ترتیب دینے کے لیے، آپ کو تین چیزوں کی ضرورت ہے:

• کامیاب صارفین کے ڈیٹا کا ایک بڑا نمونہ جنہوں نے اس مقصد کے ساتھ عمل کیا جسے آپ اپنے نئے مشین لرننگ پروگرام کو حاصل کرنا چاہتے ہیں۔
• صحیح تجزیاتی ٹولز جو اس قسم کے ڈیٹا کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔ اور
• صحیح ڈیٹا سائنسدانوں تک رسائی جو ان تجزیاتی ٹولز کو سمجھتے ہیں اور آپ کے پروگرام کو تربیت دینے کے قابل ہیں۔

اگر آپ کے پاس تینوں چیزیں نہیں ہیں تو، ایک ایسی مارکیٹنگ فرم کے ساتھ شراکت پر غور کریں جو مشین لرننگ میں مہارت رکھتی ہو۔ broadly.com عمل کے ذریعے آپ کی مدد کرنے کے لیے۔

جائزہ تحقیق کے لیے مشین لرننگ

تجزیوں سے متعلق تحقیق کے لیے مشین لرننگ کے بہت سے طریقے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ مشین لرننگ کا استعمال ڈیٹا میں رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ ویب سائٹ پر کس قسم کے جائزے زیادہ کلکس حاصل کرتے ہیں۔

اس کے علاوہ، مشین لرننگ کو "جذبات کے تجزیہ" کے لیے تیزی سے استعمال کیا جا رہا ہے - اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ جائزے کا جذبہ کیا ہے (مثبت، منفی، یا غیر جانبدار)۔

اگر آپ کے پاس کچھ ڈیٹا ہے جو پہلے سے ہی دستی طور پر جذبات کے ساتھ لیبل لگا ہوا ہے، تو مشین لرننگ اضافی تحقیق کرنے اور بڑے رجحانات کی نشاندہی کرنے کا ایک تیز اور درست طریقہ ہے۔

مشین لرننگ اور جذبات کا تجزیہ

جذبات کے تجزیہ کے لیے آف دی شیلف مشین لرننگ سسٹم کو استعمال کرنے کے دو سب سے عام طریقے یہ ہیں: اپنے ماڈل کو شروع سے تربیت دینا؛ یا تیسرے فریق کے جذباتی تجزیہ کے نظام پر API کال تک رسائی حاصل کرنا۔ یہ دونوں اختیارات کام کریں گے اگر آپ کے پاس درست ماڈل کو تربیت دینے کے لیے درکار ڈیٹا موجود ہو۔

آپ کے اپنے ماڈل کی تربیت تیز تر ہے، لیکن اس میں وقت اور وسائل لگ سکتے ہیں جو چھوٹی کمپنیوں کے پاس نہیں ہو سکتے۔ فریق ثالث API کا استعمال تیز ہے، لیکن نتائج اکثر اپنی مرضی کے مطابق تربیت یافتہ ماڈل کے مقابلے میں کم معیار کے ہوتے ہیں۔

جائزوں کو بہتر بنانے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال

ایک بار جب آپ کے پاس مشین لرننگ پروگرام سیٹ اپ ہو جاتا ہے، تو آپ کے کاروبار کو حاصل ہونے والے جائزوں کو بہتر بنانے کے لیے آپ اسے استعمال کر سکتے ہیں۔

یہاں روزمرہ کی زندگی میں مشین لرننگ کو استعمال کرنے کے طریقے کی تین آسان مثالیں ہیں:

• مثبت جائزوں کو ہٹا دیں یا انعام دیں؛
• مارکیٹنگ کے اثاثوں میں منفی جائزوں کو نمایاں کریں؛ اور
• شناخت کریں کہ کون سے گاہک طبقے منفی جائزے چھوڑنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔

مثبت جائزوں کو ہٹانا یا انعام دینا

روزمرہ کی زندگی میں مشین لرننگ کو استعمال کرنے کا ایک آسان طریقہ مثبت جائزوں کو انعام دینا ہے۔ اگر ہم اپنے پروگرام کو موجودہ ڈیٹا سیٹ پر تربیت دیتے ہیں، تو ہم اندازہ لگا سکتے ہیں کہ کون سے جائزوں کے مثبت ہونے کا زیادہ امکان ہے۔ پھر، مثال کے طور پر، ہم جائزے میں خود بخود ایک شکریہ نوٹ شامل کر سکتے ہیں اور جائزہ لینے والے کو ان کی اگلی خریداری کے لیے ایک ڈسکاؤنٹ کوڈ پیش کر سکتے ہیں۔

اس سے ان کے اگلے لین دین میں اس پروڈکٹ کے بارے میں ایک اور مثبت جائزہ چھوڑنے کا امکان بڑھ جاتا ہے… اور یہ ان صارفین کے ساتھ اعتماد پیدا کرنے میں مدد کرتا ہے جو مستقبل کے جائزہ لینے والے ہو سکتے ہیں۔

منفی جائزوں کو مارکیٹنگ کے اثاثوں میں تبدیل کرنا

مشین لرننگ کو استعمال کرنے کا دوسرا طریقہ منفی جائزوں کو مارکیٹنگ کے اثاثوں میں تبدیل کرنا ہے۔ اگر آپ کا پروگرام کسی پروڈکٹ کے جائزے کا تجزیہ کرتا ہے اور یہ طے کرتا ہے کہ یہ بڑی حد تک مثبت ہے، تو آپ اپنی ویب سائٹ پر مزید ٹریفک لانے میں مدد کے لیے اس جائزے کو خود بخود بلاگ پوسٹ میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ یہ عمل چند وجوہات کی بنا پر اچھی طرح کام کرتا ہے: یہ ایک اعلیٰ معیار کا جائزہ ہے جسے قیمتی مواد میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ اور صرف ایک یا دو جملوں کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہوگی، باقی الفاظ کو بالکل ویسا ہی رکھتے ہوئے جو یہ ہے۔

اس بات کی نشاندہی کرنا کہ کون سے کسٹمر سیگمنٹس کے منفی جائزے چھوڑنے کا زیادہ امکان ہے۔

مشین لرننگ کو روزمرہ کی زندگی میں استعمال کرنے کا آخری طریقہ یہ ہے کہ اس بات کی نشاندہی کی جائے کہ کون سے صارفین کے طبقے منفی جائزے چھوڑنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔ اگر آپ کے پاس کافی ڈیٹا ہے، تو آپ اپنے پروگرام کو موجودہ مثبت اور منفی جائزوں کے بارے میں تربیت دے سکتے ہیں تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا کوئی الگورتھم ہے جو درست طور پر اندازہ لگا سکتا ہے کہ آیا کوئی جائزہ مثبت یا منفی اس بنیاد پر ہوگا کہ وہ کون ہیں (جیسے کہ ان کے پاس کون سی مصنوعات ہیں) ماضی میں خریدی گئی، وہ کس گاہک کے طبقے سے تعلق رکھتے ہیں، وغیرہ)۔

اگر آپ اس الگورتھم کی شناخت کرنے کے قابل تھے، تو آپ خود بخود پہلے سے ان صارفین تک پہنچ سکتے ہیں جن کے کوئی آئٹم خریدتے ہی منفی جائزہ لینے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔ یہ آپ کے کاروبار کو یا تو انہیں آپ کی مصنوعات سے دور رکھنے یا کسی بھی مسائل کے پیدا ہونے سے پہلے اضافی مدد فراہم کرنے کی اجازت دے گا۔

نتیجہ

مشین لرننگ اور جذبات کا تجزیہ اضافی تحقیق کرنے اور بڑے رجحانات کی نشاندہی کرنے کا ایک تیز اور درست طریقہ ہے۔ یہ بہت سے میں سے ایک ہے۔ وہ طریقے جن سے وہ ہماری زندگی کو بہتر بنا رہے ہیں۔. چاہے آپ کوئی پروڈکٹ آن لائن فروخت کر رہے ہوں یا اینٹوں اور مارٹر کا کاروبار چلا رہے ہوں، یہ طرز عمل نیورو سائنس کے اصول آپ کے لیے کام کریں گے۔ وہ آپ کے مارکیٹنگ کے فنل میں مزید زائرین کو لانے میں مدد کریں گے اور آرام دہ دوروں کو سیلز میں تبدیل کریں گے۔

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