机器学习是人工智能的一个分支，它的工作原理是让计算机无需明确编程即可学习。 机器学习已经在 在我们生活的许多方面使用，从根据过去的喜好推荐电影或音乐到为患者提供相关治疗的医生建议。
随着技术的进步，机器学习将有更多机会帮助企业与客户互动并改善整体客户体验。 机器学习程序可以在大量数据上进行训练，例如客户评论和反馈，以识别模式并预测未来的行为。
在本文中，我们将探讨如何使用机器学习来潜在地改变和鼓励评论，我们知道这会影响消费者的购买决策。
使用机器学习来鼓励评论
让我们假设我们想要 鼓励人们在购买后留下正面评价. 为此，我们可以使用与目标受众购买相同商品的其他客户的反馈和产品评论数据。
如果我们在此数据集上训练机器学习程序，它将能够预测某人是否可能留下正面评价。 如果该计划预测某人可能会留下正面评价，我们可以向他们发送一封电子邮件，鼓励他们这样做。
这只是您可以为此目的使用机器学习的一种方式。 您可以分析采购订单的不同方面，并根据最有利于贵公司的底线进行更改。
如何为与评论相关的目标设置机器学习
为了设置机器学习程序，您需要做三件事：
- 来自成功客户的大量数据样本，他们遵循您希望新机器学习程序实现的目标；
- 可以处理此类数据的正确分析工具； 和
- 访问了解这些分析工具并能够培训您的程序的合适数据科学家。
如果您没有这三样东西，请考虑与专门从事机器学习的营销公司合作，例如 广域网 帮助您完成整个过程。
用于评论研究的机器学习
机器学习可用于与评论相关的研究的方法有很多。 机器学习可用于识别数据中的趋势，例如哪种类型的评论在网站上获得更多点击。
此外，机器学习越来越多地用于“情绪分析”——确定评论的情绪是什么（正面、负面或中性）。
如果您有一些已经用情绪手动标记的数据，机器学习是进行额外研究和识别更大趋势的一种快速而准确的方法。
机器学习和情感分析
使用现成的机器学习系统进行情感分析的两种最常见方法是： 从头开始训练自己的模型； 或访问第三方情感分析系统上的 API 调用。 如果您拥有训练准确模型所需的数据，那么这两个选项都可以使用。
训练自己的模型会更快，但它可能需要小公司可能没有的时间和资源。 使用第三方 API 速度很快，但结果的质量通常低于使用自定义训练模型的质量。
使用机器学习改进评论
设置机器学习程序后，您可以通过多种方式使用它来改善您的业务获得的评价。
以下是如何在日常生活中使用机器学习的三个简单示例：
- 删除或奖励正面评价；
- 将负面评论纳入营销资产； 和
- 确定哪些客户群最有可能留下负面评论。
删除或奖励正面评价
在日常生活中使用机器学习的一种简单方法是奖励正面评价。 如果我们在现有数据集上训练我们的程序，我们可以预测哪些评论最有可能是正面的。 然后，例如，我们可以自动在评论中添加感谢信，并为评论者提供下次购买的折扣代码。
这增加了他们在下一次交易中对该产品再次进行正面评价的可能性……并且有助于与可能成为未来评价者的客户建立信任。
将负面评论转化为营销资产
另一种使用机器学习的方法是将负面评论转化为营销资产。 如果您的程序分析了产品评论并确定它在很大程度上是正面的，您可以自动将此评论转换为博客文章，以帮助为您的网站带来更多流量。 这个过程运行良好有以下几个原因： 高质量的评论可以转化为有价值的内容； 并且只需要更改一两句话，其余措辞保持原样。
确定哪些客户细分最有可能留下负面评论
在日常生活中使用机器学习的最后一种方法是确定哪些客户群最有可能留下负面评论。 如果您有足够的数据，您可以根据现有的正面和负面评论训练您的程序，以确定是否有一种算法可以根据评论的身份（例如他们的产品）准确预测评论是正面还是负面过去购买的产品，他们属于哪个客户群，等等）。
如果您能够识别此算法，您就可以自动抢先联系最有可能在购买商品后立即留下负面评论的客户。 这将使您的企业能够引导他们远离您的产品，或者在出现任何问题之前提供额外的帮助。
结论
机器学习和情感分析是进行额外研究和识别更大趋势的一种快速而准确的方法。 这是众多 他们改善我们生活的方式. 无论您是在网上销售产品还是经营实体业务，这些行为神经科学原理都适合您。 它们将帮助吸引更多访问者进入您的营销渠道，并将偶然访问转化为销售。
来源：https://www.smartdatacollective.com/how-can-machine-learning-change-customer-reviews/
