Học máy có thể thay đổi đánh giá của khách hàng như thế nào?

Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy đã được được sử dụng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống của chúng tôi, từ việc giới thiệu phim hoặc nhạc dựa trên sở thích trong quá khứ đến việc đưa ra lời khuyên của bác sĩ về các phương pháp điều trị phù hợp cho bệnh nhân của họ.

Khi công nghệ tiến bộ, máy học sẽ có nhiều cơ hội hơn để giúp các doanh nghiệp tương tác với khách hàng của họ và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Các chương trình máy học có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như đánh giá và phản hồi của khách hàng, để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán về các hành vi trong tương lai.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách bạn có thể sử dụng công nghệ máy học để thay đổi tiềm năng và khuyến khích đánh giá, điều mà chúng tôi biết là có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng.

Sử dụng Machine Learning để khuyến khích đánh giá

Hãy giả sử rằng chúng ta muốn khuyến khích mọi người để lại đánh giá tích cực sau khi mua hàng. Để làm như vậy, chúng tôi có thể sử dụng phản hồi và dữ liệu đánh giá sản phẩm từ những khách hàng khác đã mua cùng mặt hàng với đối tượng mục tiêu của chúng tôi.

Nếu chúng tôi đào tạo một chương trình máy học trên tập dữ liệu này, nó sẽ có thể dự đoán liệu ai đó có khả năng để lại đánh giá tích cực hay không. Nếu chương trình dự đoán rằng ai đó có khả năng để lại đánh giá tích cực, chúng tôi có thể gửi cho họ email khuyến khích họ làm như vậy.

Đây chỉ là một cách bạn có thể sử dụng máy học cho mục đích này. Bạn có thể phân tích các khía cạnh khác nhau của đơn đặt hàng và thực hiện các thay đổi dựa trên những gì sẽ là tốt nhất cho lợi nhuận cuối cùng của công ty bạn.

Cách thiết lập học máy cho các mục tiêu liên quan đến đánh giá

Để thiết lập một chương trình học máy, bạn cần ba điều:

• Một mẫu dữ liệu lớn từ những khách hàng thành công đã theo đuổi mục tiêu mà bạn muốn chương trình máy học mới của mình đạt được;
• Các công cụ phân tích phù hợp có thể hoạt động với loại dữ liệu này; Và
• Tiếp cận với các nhà khoa học dữ liệu phù hợp, những người hiểu các công cụ phân tích này và có thể đào tạo chương trình của bạn.

Nếu bạn không có cả ba điều này, hãy cân nhắc hợp tác với một công ty tiếp thị chuyên về học máy như rộng rãi.com để giúp bạn thông qua quá trình này.

Học máy để nghiên cứu đánh giá

Có nhiều cách mà máy học có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan đến đánh giá. Máy học có thể được sử dụng để xác định xu hướng trong dữ liệu, chẳng hạn như loại đánh giá nào nhận được nhiều nhấp chuột hơn trên một trang web.

Ngoài ra, công nghệ máy học ngày càng được sử dụng nhiều hơn để “phân tích cảm tính” – xác định cảm xúc của một bài đánh giá là gì (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập).

Nếu bạn có một số dữ liệu đã được gắn nhãn tình cảm theo cách thủ công, thì học máy là một cách nhanh chóng và chính xác để thực hiện nghiên cứu bổ sung và xác định các xu hướng lớn hơn.

Học máy và phân tích tình cảm

Hai cách phổ biến nhất để sử dụng hệ thống máy học có sẵn để phân tích tình cảm là: Đào tạo mô hình của riêng bạn từ đầu; hoặc truy cập lệnh gọi API trên hệ thống phân tích tình cảm của bên thứ ba. Cả hai tùy chọn này sẽ hoạt động nếu bạn có dữ liệu cần thiết để đào tạo một mô hình chính xác.

Đào tạo mô hình của riêng bạn nhanh hơn nhưng có thể mất thời gian và nguồn lực mà các công ty nhỏ hơn có thể không có. Sử dụng API của bên thứ ba thì nhanh, nhưng kết quả thường có chất lượng thấp hơn so với khi sử dụng mô hình được đào tạo tùy chỉnh.

Sử dụng Machine Learning để cải thiện đánh giá

Khi bạn đã thiết lập chương trình máy học, có một số cách bạn có thể sử dụng chương trình này để cải thiện các bài đánh giá mà doanh nghiệp của bạn nhận được.

Dưới đây là ba ví dụ đơn giản về cách sử dụng máy học trong cuộc sống hàng ngày:

• Xóa hoặc thưởng cho các đánh giá tích cực;
• Làm nổi bật các đánh giá tiêu cực thành tài sản tiếp thị; Và
• Xác định phân khúc khách hàng nào có nhiều khả năng để lại đánh giá tiêu cực nhất.

Xóa hoặc khen thưởng các đánh giá tích cực

Một cách đơn giản mà máy học có thể được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày là khen thưởng những đánh giá tích cực. Nếu chúng tôi đào tạo chương trình của mình trên tập dữ liệu hiện có, chúng tôi có thể dự đoán những đánh giá nào có khả năng tích cực nhất. Sau đó, chẳng hạn, chúng tôi có thể tự động thêm lời cảm ơn vào bài đánh giá và cung cấp cho người đánh giá mã giảm giá cho lần mua hàng tiếp theo của họ.

Điều này làm tăng khả năng họ để lại một đánh giá tích cực khác về sản phẩm này trong lần giao dịch tiếp theo… và nó giúp xây dựng lòng tin với những khách hàng có thể là người đánh giá trong tương lai.

Biến đánh giá tiêu cực thành tài sản tiếp thị

Một cách khác mà máy học có thể được sử dụng là biến các bài đánh giá tiêu cực thành tài sản tiếp thị. Nếu chương trình của bạn phân tích đánh giá sản phẩm và xác định rằng đánh giá đó phần lớn là tích cực, thì bạn có thể tự động biến đánh giá này thành bài đăng trên blog để giúp mang lại nhiều lưu lượng truy cập hơn cho trang web của mình. Quá trình này hoạt động tốt vì một số lý do: Đó là một bài đánh giá chất lượng cao có thể được chuyển đổi thành nội dung có giá trị; và chỉ cần thay đổi một hoặc hai câu, giữ nguyên từ ngữ còn lại.

Xác định phân khúc khách hàng nào có nhiều khả năng để lại đánh giá tiêu cực nhất

Cách cuối cùng mà máy học có thể được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày là xác định phân khúc khách hàng nào có nhiều khả năng để lại đánh giá tiêu cực nhất. Nếu có đủ dữ liệu, bạn có thể đào tạo chương trình của mình dựa trên các bài đánh giá tích cực và tiêu cực hiện có để tìm hiểu xem liệu có thuật toán nào có thể dự đoán chính xác liệu một bài đánh giá sẽ tích cực hay tiêu cực dựa trên con người của họ (chẳng hạn như sản phẩm nào họ đã đã mua trước đây, họ thuộc phân khúc khách hàng nào, v.v.).

Nếu bạn có thể xác định thuật toán này, bạn có thể tự động tiếp cận trước với những khách hàng có nhiều khả năng để lại đánh giá tiêu cực ngay sau khi họ mua một mặt hàng. Điều này sẽ cho phép doanh nghiệp của bạn hướng họ tránh xa sản phẩm của bạn hoặc cung cấp hỗ trợ thêm trước khi có bất kỳ vấn đề nào phát sinh.

Kết luận

Máy học và phân tích tình cảm là một cách nhanh chóng và chính xác để thực hiện nghiên cứu bổ sung và xác định các xu hướng lớn hơn. Đây là một trong nhiều những cách mà họ đang cải thiện cuộc sống của chúng ta. Cho dù bạn đang bán sản phẩm trực tuyến hay điều hành một doanh nghiệp truyền thống, những nguyên tắc khoa học thần kinh hành vi này sẽ phù hợp với bạn. Chúng sẽ giúp thu hút nhiều khách truy cập hơn vào kênh tiếp thị của bạn và chuyển đổi các lượt truy cập thông thường thành doanh số bán hàng.

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