كيف يمكن للمسوقين الرقميين استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحسين تجربة العملاء

إنها حقيقة معروفة أن العميل الرقمي الحديث على استعداد لدفع علاوة للعلامات التجارية التي تقدم تجربة عملاء رائعة وشخصية. في الواقع ، وفقًا لتقرير Walker ، بحلول نهاية هذا العام ، سيتفوق CX على السعر والمنتج كمميز رئيسي للعلامة التجارية. لا عجب أن الشركات تتنافس بشكل متزايد على CX لكسب العملاء المخلصين وتعزيز أرباحهم النهائية.

ومع ذلك ، من أجل تقديم تجارب إيجابية وشخصية ، يحتاج المسوقون إلى فهم عملائهم بشكل أفضل. ببساطة ، من أجل تخصيص كل تفاعل ، يجب عليهم قياس سلوك العملاء في كل نقطة اتصال وإنشاء ملفات تعريف عملاء حادة للغاية.

في السنوات الأخيرة ، أظهرت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المدمجة مع التعلم الآلي (ML) الكثير من الأمل في مساعدة جهات التسويق على تحليل بيانات العملاء على المستوى الجزئي. يسمح هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي للمسوقين بإجراء تفاعلات رقمية مستهدفة مع العملاء ، مما يوفر لهم المزيد من الفوائد مقابل أموالهم.

إذن ، ما هو البرمجة اللغوية العصبية وكيف يمكنه مساعدة المسوقين الرقميين؟ هذا بالضبط ما سنغطيه في هذا المنشور. تابع القراءة لمعرفة كيف يمكنك الركوب على عربة البرمجة اللغوية العصبية لتحسين قدرات تجربة العملاء.

ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟

البرمجة اللغوية العصبية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية (اللغة الطبيعية).

مصدر

البرمجة اللغوية العصبية هو نقطة تقاطع بين الذكاء الاصطناعي واللغويات ، بمعنى أن -

• يستخدم النهج القائم على القواعد للبحث عن المصطلحات اللغوية ، مثل "الحب" أو "الكراهية" أو "الإعجاب" و "الكراهية". يتم استخدام وجود مثل هذه المصطلحات لاشتقاق تفسير إيجابي أو سلبي للجملة.
• يستخدم تقنيات إحصائية مدعومة من ML لتدريب الخوارزميات على فهم المشاعر أو التنبؤ بها.

لطالما اعتمدت الشركات على البيانات المهيكلة (قواعد البيانات) لاستخلاص الأفكار. ومع ذلك ، فإن 80 بالمائة من البيانات المتاحة لنا غير منظمة (في شكل مستندات وصور ورسائل بريد إلكتروني ووسائط). يهدف البرمجة اللغوية العصبية (NLP) إلى تحليل هذه البيانات غير المهيكلة وتحويلها بذكاء إلى بيانات منظمة ، وبالتالي تمكين المؤسسات من الاستمرار في المرونة والقدرة على المنافسة. وبالتالي ، يمكن أن تساعدك البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على استخلاص رؤى قيمة من البيانات غير المهيكلة واستخدامها لتقديم نتائج أعمال تحويلية.

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية ، يمكن للشركات اكتشاف عالم جديد تمامًا من الاحتمالات لتحسين جهود تجربة العملاء الخاصة بهم. على سبيل المثال ، يمكن استخدام تحليل المشاعر ، وهو فرع من البرمجة اللغوية العصبية ، لفك تشفير مشاعر العملاء من خلال نغمة التعليق. يمكن أن يساعد ذلك المسوقين على فهم عملائهم المستهدفين وتحديد الاتجاهات وتحسين الجوانب المختلفة لرحلة العميل.

لماذا يستخدم البشر (المسوقون) الآلات والخوارزميات (NLP) لفهم البشر (العملاء)؟

بقدر ما قد يبدو سخيفًا ، فإن الآلات والخوارزميات أكثر دقة في فهم السلوك البشري من البشر أنفسهم. يمكن للغة البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي تحليل الأسئلة أو التعليقات التي يشاركها العملاء ، وتقسيمها إلى مكونات فردية وفهم النوايا والمشاعر المتضمنة. ثم تستخدم خوارزمية الذكاء الاصطناعي الرؤى المستمدة من التفاعل وبيانات العملاء الحالية وقوالب الاستجابة لتقديم الاقتراحات ذات الصلة. يأتي كل هذا كتجربة رقمية سلسة وشخصية للعملاء على الرغم من أنها "أقل إنسانية".

مصدر

ربما كان موقع 1-800-Flowers.com أحد أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية. لقد قدموا للعملاء خدمة كونسيرج هدايا افتراضية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تسمى GWYN (الهدايا عند الحاجة ، والمعروفة بشكل غير رسمي باسم Gwyn). تم تصميم Gywn لتقليد اللغة الطبيعية وتقديم التوصيات والإجابة على الأسئلة ومساعدة العملاء في العثور على الهدية الأنسب لأحبائهم. وبالتالي ، باستخدام الذكاء الاصطناعي والمعالجة اللغوية العصبية ، تمكنت شركة الأطعمة الزهرية والذواقة من دفع التفاعلات المستهدفة بين علامتها التجارية والعميل.

لتلخيص ذلك ، يساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الشركات على تقديم تجربة عملاء أفضل من خلال التخصيص المعرفي. وبالتالي ، تعد تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أداة تسويقية قوية يمكن أن تساعد المسوقين على تحليل محتوى العملاء واستخراج رؤى نوعية منه وتقديم تجربة عملاء رائعة.

الآن ، دعنا ننتقل إلى اللحوم والبطاطس! كيف يمكن للمسوقين الرقميين استخدام البرمجة اللغوية العصبية لمصلحتهم؟

الاستفادة من قوة تحليل المشاعر

اعتبارًا من الآن ، يعد تحليل المشاعر أحد أشهر تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية التي يستخدمها المسوقون. تحليل المشاعر هو فرع من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) يقوم بفك ترميز العاطفة ونبرة النص وربطه بمشاعر أو رأي أو موقف. يساعد المسوقين على تحديد مشاعر العملاء باستخدام خوارزميات معقدة ، مما يسمح لهم بتقديم دعم ذكي عاطفيًا للعملاء.

تحقق من دراسة الحالة هذه بواسطة 8allocate ، فريق تطوير الذكاء الاصطناعي. استغل الفريق قوة معالجة اللغات الطبيعية وتعدين النصوص لمساعدة عميل التجارة الإلكترونية على تحسين إستراتيجية تجربة العملاء الخاصة بهم وترقيتها.

مصدر

MonkeyLearn هي منصة أخرى لمعالجة اللغة الطبيعية تساعد الشركات على خلق قيمة من البيانات غير المهيكلة ، وبالتالي توفير الوقت والجهد في المعالجة اليدوية للبيانات. يستخدم نموذج تحليل النص الخاص به لتمييز النص تلقائيًا ، وبالتالي إضافة معنى للبيانات غير المهيكلة.

مصدر

فيما يلي بعض الطرق التي يمكنك من خلالها تنفيذ تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء الخاصة بك.

مراقبة الإشارات الاجتماعية للعلامة التجارية

باستخدام تحليل المشاعر ، يمكنك الاحتفاظ بعلامة تبويب حول كيفية إشارة جمهورك إلى علامتك التجارية على المنصات الاجتماعية. يمكنك تحديد وتصنيف مشاعر العملاء البارزة من خلال البيانات التي تم جمعها من إشارات العلامات التجارية والتعليقات عبر الإنترنت والاستطلاعات.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد هذه الإشارات الاجتماعية أيضًا في التقسيم الاجتماعي وإنشاء حملات تسويقية مستهدفة. على سبيل المثال ، أدوات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قادرة على استخراج المقبض الاجتماعي للعملاء المحتملين الذين عبروا عن اهتمامهم بعلامة تجارية معينة.

معالجة المشاعر السلبية على الأولوية

يمكن تطبيق تحليلات المشاعر على مراجعات المنتج لتحديد رضا العملاء بشكل عام. يساعد ذلك فريق خدمة العملاء على إعطاء الأولوية للعملاء غير الراضين وإدارة الموقف بفعالية. من ناحية أخرى ، تشير المراجعات ذات الدرجات الإيجابية إلى العوامل التي تثير المشاعر الإيجابية لدى العملاء.

تتبع المنافسة

يساعد إجراء تحليل المشاعر المسوقين في مراقبة المنافسة. الأفكار المستمدة يمكن أن تغذي استراتيجية التسويق الخاصة بك. إذا تم ذكر منافس معين من قبل العملاء لميزة منتج أو خدمة عملاء استثنائية ، فيمكنك الخروج باستراتيجية لتسليط الضوء على ميزات علامتك التجارية أو إطلاق منتج بميزة أفضل.

أتمتة عملية دعم العملاء

باستخدام تحليل المشاعر ، يمكنك أتمتة عملية الرد على ملاحظات العملاء أو استفساراتهم. بمجرد تصنيف تعليقات العملاء بناءً على المشاعر ، يمكنك توجيهها تلقائيًا إلى الفريق أو العملية المعنية.

وبالتالي ، إذا ذكر أحد العملاء علامتك التجارية لخدمة غير مرضية ، فيمكن توجيهه إلى فريق دعم العملاء لحل مشكلته وتحسين تجربة العملاء.

تجربة العملاء هي كل شيء عن العواطف! استخدم قوة تحليل المشاعر لفهم جمهورك بشكل أفضل وإضفاء الطابع الإنساني على التفاعلات في كل نقطة اتصال مع العملاء.

استخدم البحث الذكي المدعوم من البرمجة اللغوية العصبية لتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت

يساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مسوقي التجارة الإلكترونية على تحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت من خلال البحث الذكي. تضيف التقنية كلمات رئيسية ومرادفات ذات صلة بالسياق إلى كتالوج المنتج في تنسيق البيانات الوصفية ، مما يوفر تجربة بحث مخصصة في المتجر للمتسوقين. وبالتالي ، يمكن أن يكون البرمجة اللغوية العصبية (NLP) عاملاً مميزًا كبيرًا لأعمال التجارة الإلكترونية.

مصدر

تعتمد منصات البحث والتنقل في الموقع مثل Klevu على معالجة اللغة الطبيعية والبحث الذاتي. تجعل المنصة من السهل والسريع على المتسوقين العثور على المنتجات التي يرغبون فيها ، وبالتالي ضمان تجربة تسوق سلسة للعملاء.

استخدم البرمجة اللغوية العصبية لتعزيز تحسين محركات البحث وتجربة المستخدم

أكبر تحديث لخوارزمية Google في عام 2019 ، يسمح نموذج لغة المعالجة الطبيعية BERT لعملاق محرك البحث باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي اللغوية الخاصة به لفهم نية الباحثين. جعل هذا بطبيعة الحال من الضروري لمسوقي البحث إعطاء الأولوية للمحتوى عالي الجودة ، والسياق ، ونية البحث ، ومعالجة اللغة الطبيعية.

باستخدام البرمجة اللغوية العصبية والتعليقات التوضيحية الدلالية ، يمكنك مساعدة محركات البحث على فهم المحتوى الخاص بك بشكل أفضل ، وبالتالي تحسين تحسين محركات البحث ومشاركة المستخدم.

أتمتة ترميز البيانات المنظمة

يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف المحتوى ونشر ترميز البيانات المنظمة الذي يصف المحتوى الخاص بك بوضوح إلى برامج زحف محركات البحث. WordLift هي إحدى هذه الأدوات التي تستخدم مُحسنات محركات البحث (SEO) المدعومة بالذكاء الاصطناعي لجذب المزيد من مقل العيون إلى الصفحة.

تضيف هذه الأداة الدلالية القائمة على الذكاء الاصطناعي طبقة من البيانات الوصفية إلى المحتوى عبر الإنترنت ، مما يسمح لمحركات البحث بفهرسة الصفحات وفهمها بشكل صحيح. علاوة على ذلك ، فإن المحتوى المرتبط بالمعنى له تأثير كبير على مقاييس تفاعل العملاء.

إليك عرضًا تقديميًا مثيرًا للاهتمام من PoolParty Semantic Suite الذي يقدم رؤى حول إنشاء توصيات المحتوى التي تجمع الإثراء الدلالي التي تنتجها البرمجة اللغوية العصبية والشبكات العصبية.

مصدر

توصية المحتوى

تعتبر التوصية المتعلقة بالمحتوى ذي الصلة والجودة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على تفاعل الباحثين مع المحتوى. يمكن أن تؤدي توصية المحتوى الجيدة إلى تحسين وقت المكوث بشكل كبير - الوقت الذي يقضيه الشخص على صفحة ويب بعد النقر فوق ارتباط نتيجة البحث وقبل العودة إلى SERP.

يمكن أن يساعد استخدام البيانات الوصفية الثرية لغويًا في تحسين جودة توصية المحتوى ، وبالتالي السماح للمستخدم بالبقاء على الصفحة لفترة أطول.

بناء الروابط الداخلية لاكتشاف المحتوى

يساعد ربط المحتوى داخليًا محركات البحث في العثور على المحتوى الخاص بك وتحسين اكتشاف المحتوى ، وبالتالي تعزيز تجربة المستخدم. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية وتدريب خوارزميات استخراج الكيانات القائمة على ML ، يمكنك إنشاء روابط داخلية ذات صلة توفر معلومات سريعة للقارئ دون الحاجة إلى الانتقال إلى مكان آخر.

الطريق إلى الأمام: ابدأ على نطاق صغير وعلى نطاق بطيء

إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية في التسويق الرقمي لا حصر لها. نتيجة لذلك ، قد تخاطر الشركات بتجربة عدد كبير جدًا من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية دفعة واحدة أو إطلاق مشروع CX الذي يفتقر إلى نتيجة ملموسة.

قبل الاستثمار في البرمجة اللغوية العصبية ، يجب على الشركات أن تفكر بشكل حاسم في عدة عوامل ، مثل أهداف أعمالها ، وقابلية التوسع ، ومرونة التكامل. يجب عليهم أيضًا وضع مؤشرات أداء رئيسية واضحة لقياس نجاح مشروع تجربة العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي.

نحن نتحرك بسرعة إلى بيئة تؤثر فيها البيانات غير المهيكلة بشكل كبير على معظم قرارات العمل. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية لصالحها ، ستكون الشركات أكثر قدرة على استخدام هذه البيانات لتحسين تجربة العملاء لعملائها الحاليين والمستقبليين.