Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie die computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Machine Learning bestaat al gebruikt in veel aspecten van ons leven, van het aanbevelen van films of muziek op basis van voorkeuren uit het verleden tot het geven van doktersadvies over relevante behandelingen voor hun patiënten.

Naarmate de technologie vordert, krijgt machinaal leren meer mogelijkheden om bedrijven te helpen met hun klanten in contact te komen en de algehele klantervaring te verbeteren. Machine learning-programma’s kunnen worden getraind op basis van grote hoeveelheden gegevens, zoals klantrecensies en feedback, om patronen te identificeren en voorspellingen te doen over toekomstig gedrag.

In dit artikel zullen we onderzoeken hoe u machine learning kunt gebruiken om beoordelingen mogelijk te veranderen en aan te moedigen, waarvan we weten dat ze de aankoopbeslissingen van consumenten beïnvloeden.

Machine Learning gebruiken om beoordelingen te stimuleren

Laten we aannemen dat we dat willen moedig mensen aan om positieve recensies achter te laten na een aankoop. Om dit te doen, kunnen we feedback en productrecensiegegevens gebruiken van andere klanten die hetzelfde artikel hebben gekocht als onze doelgroep.

Als we een machine learning-programma op deze dataset trainen, kan het voorspellen of het waarschijnlijk is dat iemand positieve recensies zal achterlaten. Als het programma voorspelt dat iemand waarschijnlijk een positieve recensie zal achterlaten, kunnen we hem/haar een e-mail sturen waarin hij/zij wordt aangemoedigd dit te doen.

Dit is slechts één manier waarop u machine learning voor dit doel kunt gebruiken. U kunt verschillende aspecten van een inkooporder analyseren en wijzigingen aanbrengen op basis van wat het beste is voor de bedrijfsresultaten.

Hoe u Machine Learning instelt voor evaluatiegerelateerde doelen

Om een ​​machine learning-programma op te zetten, heb je drie dingen nodig:

• Een groot aantal gegevens van succesvolle klanten die het doel hebben bereikt dat u met uw nieuwe machine learning-programma wilt bereiken;
• De juiste analytische tools die met dit soort data kunnen werken; En
• Toegang tot de juiste datawetenschappers die deze analytische tools begrijpen en uw programma kunnen trainen.

Als u niet over alle drie de zaken beschikt, overweeg dan om samen te werken met een marketingbedrijf dat gespecialiseerd is in machine learning breed.com om u door het proces te helpen.

Machine Learning voor beoordelingsonderzoek

Er zijn veel manieren waarop machine learning kan worden gebruikt voor onderzoek met betrekking tot beoordelingen. Machine learning kan worden gebruikt om trends in de gegevens te identificeren, zoals welke soorten beoordelingen meer klikken op een website genereren.

Daarnaast wordt machine learning steeds vaker gebruikt voor ‘sentimentanalyse’ – het bepalen wat het sentiment van een recensie is (positief, negatief of neutraal).

Als u gegevens heeft die al handmatig met sentiment zijn gelabeld, is machinaal leren een snelle en nauwkeurige manier om aanvullend onderzoek te doen en grotere trends te identificeren.

Machine learning en sentimentanalyse

De twee meest gebruikelijke manieren om een ​​kant-en-klaar machine learning-systeem voor sentimentanalyse te gebruiken zijn: uw eigen model helemaal opnieuw trainen; of toegang krijgen tot een API-aanroep op een sentimentanalysesysteem van derden. Beide opties werken als u over de gegevens beschikt die nodig zijn om een ​​nauwkeurig model te trainen.

Het trainen van uw eigen model gaat sneller, maar het kan tijd en middelen vergen die kleinere bedrijven misschien niet hebben. Het gebruik van een API van derden is snel, maar de resultaten zijn vaak van mindere kwaliteit dan met een op maat getraind model.

Machine Learning gebruiken om beoordelingen te verbeteren

Zodra u een machine learning-programma heeft opgezet, kunt u dit op verschillende manieren gebruiken om de beoordelingen die uw bedrijf krijgt te verbeteren.

Hier zijn drie eenvoudige voorbeelden van hoe u machine learning in het dagelijks leven kunt gebruiken:

• Positieve recensies verwijderen of belonen;
• Verwerk negatieve recensies in marketingmiddelen; En
• Identificeer welke klantsegmenten het meest waarschijnlijk negatieve beoordelingen achterlaten.

Positieve beoordelingen verwijderen of belonen

Een eenvoudige manier waarop machine learning in het dagelijks leven kan worden gebruikt, is door positieve recensies te belonen. Als we ons programma trainen op de bestaande dataset, kunnen we voorspellen welke beoordelingen het meest waarschijnlijk positief zullen zijn. Dan kunnen wij bijvoorbeeld automatisch een bedankje aan de review toevoegen en de reviewer een kortingscode aanbieden voor zijn volgende aankoop.

Dit vergroot de kans dat ze bij hun volgende transactie nog een positieve recensie over dit product achterlaten... en het helpt vertrouwen op te bouwen bij klanten die mogelijk de recensenten van de toekomst zijn.

Negatieve beoordelingen omzetten in marketingmiddelen

Een andere manier waarop machine learning kan worden gebruikt, is door negatieve recensies om te zetten in marketingmiddelen. Als uw programma een productrecensie analyseert en vaststelt dat deze grotendeels positief is, kunt u deze recensie automatisch omzetten in een blogpost om meer verkeer naar uw website te halen. Dit proces werkt om een ​​paar redenen goed: het is een recensie van hoge kwaliteit die kan worden omgezet in waardevolle inhoud; en er zouden slechts een of twee zinnen veranderd moeten worden, waarbij de rest van de bewoording precies zo blijft als die is.

Identificeren welke klantsegmenten het meest waarschijnlijk negatieve beoordelingen achterlaten

De laatste manier waarop machine learning in het dagelijks leven kan worden gebruikt, is door te identificeren bij welke klantsegmenten de kans het grootst is dat ze negatieve beoordelingen achterlaten. Als u over voldoende gegevens beschikt, kunt u uw programma trainen op de bestaande positieve en negatieve beoordelingen om erachter te komen of er een algoritme is dat nauwkeurig kan voorspellen of een beoordeling positief of negatief zal zijn op basis van wie ze zijn (zoals welke producten ze hebben). die ze in het verleden hebben gekocht, tot welk klantensegment ze behoren, enzovoort).

Als u dit algoritme zou kunnen identificeren, kunt u automatisch preventief contact opnemen met de klanten waarvan de kans het grootst is dat ze een negatieve recensie achterlaten zodra ze een artikel kopen. Hierdoor kan uw bedrijf hen weghouden van uw producten of extra hulp bieden voordat er zich problemen voordoen.

Conclusie

Machine learning en sentimentanalyse zijn een snelle en nauwkeurige manier om aanvullend onderzoek te doen en grotere trends te identificeren. Dit is een van de vele manieren waarop ze ons leven verbeteren. Of u nu een product online verkoopt of een fysiek bedrijf runt, deze gedragsneurowetenschappelijke principes zullen voor u werken. Ze helpen meer bezoekers naar uw marketingtrechter te trekken en incidentele bezoeken om te zetten in verkopen.

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

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