Wie Digital Marketer NLP nutzen können, um das Kundenerlebnis zu verbessern

Es ist eine bekannte Tatsache, dass der moderne digitale Kunde bereit ist, einen Aufpreis für Marken zu zahlen, die ein großartiges und personalisiertes Kundenerlebnis bieten. Laut einem Walker-Bericht wird CX bis Ende dieses Jahres Preis und Produkt als wichtigstes Unterscheidungsmerkmal von Marken überholen. Kein Wunder, dass Unternehmen zunehmend um CX konkurrieren, um treue Kunden zu gewinnen und ihren Gewinn zu steigern.

Um jedoch positive und personalisierte Erfahrungen zu liefern, müssen Marketer ihre Kunden besser verstehen. Einfach gesagt: Um jede Interaktion zu personalisieren, müssen sie das Kundenverhalten an jedem Touchpoint messen und gestochen scharfe Kundenprofile erstellen.

In den letzten Jahren hat sich die in maschinelles Lernen (ML) integrierte Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) als vielversprechend erwiesen, wenn es darum geht, Vermarktern bei der Analyse von Kundendaten auf Mikroebene zu helfen. Dieser Zweig der KI ermöglicht es Vermarktern, gezielte digitale Interaktionen mit Kunden durchzuführen und ihnen mehr für ihr Geld zu bieten.

Also, was ist NLP und wie kann es digitalen Vermarktern helfen? Genau das werden wir in diesem Beitrag behandeln. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie auf dem NLP-Zug mitfahren können, um Ihre Fähigkeiten zur Kundenerfahrung zu verbessern.

Was ist NLP?

NLP ist ein Zweig der KI, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, die menschliche Sprache (natürliche Sprache) zu verstehen.

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NLP ist an der Schnittstelle von KI und Linguistik in dem Sinne, dass –

• Es verwendet den regelbasierten Ansatz, um nach sprachlichen Begriffen wie „Liebe“, „Hass“ oder „Gefällt mir“ und „Abneigung“ zu suchen. Das Vorhandensein solcher Begriffe wird verwendet, um eine positive oder negative Interpretation des Satzes abzuleiten.
• Es verwendet ML-gestützte statistische Techniken , um Algorithmen zu trainieren, um Stimmungen zu verstehen oder vorherzusagen.

Unternehmen haben sich schon immer auf strukturierte Daten (Datenbanken) verlassen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings sind 80 Prozent der uns vorliegenden Daten unstrukturiert (in Form von Dokumenten, Bildern, E-Mails und Medien). NLP zielt darauf ab, diese unstrukturierten Daten intelligent zu analysieren und in strukturierte Daten umzuwandeln, damit Unternehmen agil und wettbewerbsfähig bleiben können. Daher kann NLP Ihnen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen und sie zu nutzen, um transformative Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Durch die Integration von KI und NLP können Unternehmen eine ganze Welt neuer Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer CX-Bemühungen entdecken. Beispielsweise kann die Stimmungsanalyse, ein Zweig des NLP, verwendet werden, um Kundenemotionen anhand des Tons eines Kommentars zu entschlüsseln. Dies kann Marketern helfen, ihre Zielkunden zu verstehen, Trends zu erkennen und verschiedene Facetten der Customer Journey zu verbessern.

Warum verwenden Menschen (Vermarkter) Maschinen und Algorithmen (NLP), um Menschen (Kunden) zu verstehen?

So absurd es klingen mag, Maschinen und Algorithmen verstehen menschliches Verhalten genauer als Menschen selbst. NLP und KI können von Kunden geteilte Fragen oder Kommentare analysieren, in einzelne Komponenten zerlegen und die Absicht und Stimmung verstehen, die damit verbunden sind. Der KI-Algorithmus verwendet dann die aus der Interaktion gewonnenen Erkenntnisse, vorhandene Kundendaten und Antwortvorlagen, um relevante Vorschläge zu unterbreiten. All dies vermittelt den Kunden ein nahtloses und personalisiertes digitales Erlebnis, auch wenn es „weniger menschlich“ ist.

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1-800-Flowers.com war wahrscheinlich einer der frühen Anwender von KI und NLP. Sie boten Kunden einen KI-gestützten virtuellen Geschenk-Concierge-Service namens GWYN (Gifts When You Need, informell bekannt als Gwyn) an. Gywn wurde entwickelt, um die natürliche Sprache nachzuahmen, Empfehlungen zu geben, Fragen zu beantworten und Kunden dabei zu helfen, das am besten geeignete Geschenk für ihre Lieben zu finden. So konnte das Blumen- und Feinkostunternehmen mithilfe von KI und NLP gezielte Interaktionen zwischen seiner Marke und dem Kunden vorantreiben.

Zusammenfassend hilft NLP Unternehmen dabei, durch kognitive Personalisierung ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Daher ist die NLP-Technologie ein leistungsstarkes Marketing-Tool, das Marketern helfen kann, Kundeninhalte zu analysieren, qualitative Erkenntnisse daraus zu gewinnen und großartige CX zu liefern.

Kommen wir nun zu Fleisch und Kartoffeln! Wie können digitale Vermarkter NLP zu ihrem Vorteil nutzen?

Nutzen Sie die Macht der Stimmungsanalyse

Ab sofort ist die Stimmungsanalyse eine der beliebtesten NLP-Anwendungen, die von Vermarktern verwendet werden. Die Stimmungsanalyse ist ein Zweig des NLP, der die Emotion und den Ton eines Textes entschlüsselt und mit einer Emotion, Meinung oder Einstellung verbindet. Es hilft Marketingfachleuten, Kundenemotionen mithilfe komplexer Algorithmen abzubilden, und ermöglicht es ihnen so, Kunden emotional-intelligente Unterstützung anzubieten.

Sehen Sie sich diese Fallstudie von 8allocate an, einem KI-Entwicklungsteam. Das Team nutzte die Leistungsfähigkeit von NLP und Text Mining, um seinen E-Commerce-Kunden bei der Optimierung und Aktualisierung seiner CX-Strategie zu unterstützen.

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MonkeyLearn ist eine weitere Plattform zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Unternehmen dabei unterstützt, Werte aus unstrukturierten Daten zu schaffen und so Zeit und Mühe bei der manuellen Datenverarbeitung zu sparen. Es verwendet sein Textanalysemodell, um den Text automatisch zu taggen und so unstrukturierten Daten Bedeutung zu verleihen.

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Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Stimmungsanalysen in die Tat umsetzen können, um Ihre CX zu verbessern.

Erwähnungen sozialer Marken überwachen

Mit der Stimmungsanalyse können Sie verfolgen, wie sich Ihr Publikum auf sozialen Plattformen auf Ihre Marke bezieht. Sie können prominente Kundenemotionen anhand von Daten identifizieren und klassifizieren, die aus Markenerwähnungen, Online-Feedback und Umfragen stammen.

Darüber hinaus können diese sozialen Signale auch bei der sozialen Segmentierung und der Erstellung gezielter Marketingkampagnen helfen. Beispielsweise sind NLP-Tools in der Lage, das soziale Profil von Interessenten zu extrahieren, die Interesse an einer bestimmten Marke bekundet haben.

Gehen Sie auf negative Gefühle in Bezug auf Priorität ein

Stimmungsanalysen können auf Produktbewertungen angewendet werden, um die allgemeine Kundenzufriedenheit zu ermitteln. Dies hilft dem Kundendienstteam, die unzufriedenen Kunden zu priorisieren und die Situation effektiv zu bewältigen. Andererseits weisen Bewertungen mit positiven Bewertungen auf die Faktoren hin, die positive Emotionen bei Kunden auslösen.

Verfolgen Sie den Wettbewerb

Die Durchführung von Stimmungsanalysen hilft Marketingfachleuten, die Konkurrenz im Auge zu behalten. Die gewonnenen Erkenntnisse können Ihre Marketingstrategie unterstützen. Wenn ein bestimmter Konkurrent von Kunden für eine Produktfunktion oder einen außergewöhnlichen Kundenservice erwähnt wird, könnten Sie eine Strategie entwickeln, um Ihre Markenmerkmale hervorzuheben oder ein Produkt mit einer besseren Funktion auf den Markt zu bringen.

Automatisieren Sie den Kundensupportprozess

Mit der Stimmungsanalyse können Sie den Prozess der Reaktion auf Kundenfeedback oder -anfragen automatisieren. Sobald die Kundenkommentare nach Emotionen klassifiziert sind, können Sie sie automatisch an das jeweilige Team oder den Prozess weiterleiten.

Wenn also ein Kunde Ihre Marke wegen unbefriedigendem Service erwähnt, kann er an das Kundensupport-Team verwiesen werden, um sein Problem zu lösen und die CX zu verbessern.

Beim Kundenerlebnis dreht sich alles um Emotionen! Nutzen Sie die Kraft der Stimmungsanalyse, um Ihr Publikum besser zu verstehen und die Interaktionen an jedem Kundenkontaktpunkt menschlicher zu gestalten.

Verwenden Sie die NLP-gestützte intelligente Suche, um das Online-Einkaufserlebnis zu verbessern

NLP hilft E-Commerce-Vermarktern, das Online-Einkaufserlebnis durch intelligente Suche zu verbessern. Die Technologie fügt dem Produktkatalog kontextrelevante Schlüsselwörter und Synonyme im Metadatenformat hinzu und bietet Käufern ein personalisiertes Sucherlebnis im Geschäft. Daher kann sich NLP als großer Differenzierungsfaktor für E-Commerce-Unternehmen erweisen.

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Such- und Navigationsplattformen vor Ort wie Klevu basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und selbstlernender Suche. Die Plattform macht es Käufern einfach und schnell, ihre gewünschten Produkte zu finden, und gewährleistet so ein nahtloses Einkaufserlebnis für die Kunden.

Verwenden Sie NLP, um Ihre SEO und Benutzererfahrung zu verbessern

Das größte Algorithmus-Update von Google im Jahr 2019, das BERT Natural Processing Language-Modell, ermöglicht es dem Suchmaschinengiganten, seine linguistischen KI-Fähigkeiten zu nutzen, um die Absichten der Suchenden zu verstehen. Dies machte es für Suchmaschinenvermarkter natürlich unerlässlich, qualitativ hochwertigen Inhalt, Kontext, Suchabsicht und NLP zu priorisieren.

Durch die Verwendung von NLP und semantischen Anmerkungen können Sie Suchmaschinen dabei helfen, Ihre Inhalte besser zu verstehen und so die Suchmaschinenoptimierung und das Benutzerengagement verbessern.

Markup-Automatisierung für strukturierte Daten

Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann verwendet werden, um Inhalte zu klassifizieren und strukturiertes Daten-Markup zu veröffentlichen, das Ihre Inhalte für die Suchmaschinen-Crawler eindeutig beschreibt. WordLift ist ein solches Tool, das KI-gestütztes SEO anwendet, um mehr Aufmerksamkeit auf eine Seite zu lenken.

Dieses KI-basierte semantische Tool fügt dem Online-Inhalt eine Metadatenschicht hinzu, die es Suchmaschinen ermöglicht, die Seiten richtig zu indizieren und zu verstehen. Darüber hinaus haben semantisch verbundene Inhalte einen erheblichen Einfluss auf die Kennzahlen zur Kundenbindung.

Hier ist eine interessante Präsentation der PoolParty Semantic Suite, die Einblicke in die Erstellung von Inhaltsempfehlungen bietet, die semantische Anreicherungen kombinieren, die von NLP und neuronalen Netzwerken erzeugt werden.

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Inhaltsempfehlung

Eine relevante und qualitativ hochwertige Inhaltsempfehlung ist entscheidend, um Suchende mit den Inhalten zu beschäftigen. Eine gute Inhaltsempfehlung kann die Verweildauer erheblich verbessern – die Zeit, die eine Person auf einer Webseite verbringt, nachdem sie auf einen Suchergebnis-Link geklickt hat und bevor sie zum SERP zurückkehrt.

Die Verwendung semantisch reichhaltiger Metadaten kann dazu beitragen, die Qualität der Inhaltsempfehlung zu verbessern, wodurch der Benutzer länger auf der Seite bleiben kann.

Interner Linkaufbau für Content Discovery

Die interne Verlinkung Ihrer Inhalte hilft Suchmaschinen, Ihre Inhalte zu finden und die Inhaltserkennung zu verbessern, wodurch die Benutzererfahrung verbessert wird. Durch die Verwendung von NLP und das Training von ML-basierten Entitätsextraktionsalgorithmen können Sie relevante In-Links erstellen, die dem Leser schnelle Informationen liefern, ohne dass er woanders hingehen muss.

Der Weg nach vorn: Klein anfangen und langsam skalieren

Die Möglichkeiten mit NLP im digitalen Marketing sind endlos. Infolgedessen laufen Unternehmen möglicherweise Gefahr, zu viele NLP-Anwendungen auf einmal auszuprobieren oder ein CX-Projekt zu starten, das kein greifbares Ergebnis liefert.

Vor der Investition in NLP sollten Unternehmen verschiedene Faktoren kritisch prüfen, wie z. B. ihre Geschäftsziele, Skalierbarkeit und Integrationsflexibilität. Sie sollten auch klare KPIs festlegen, um den Erfolg des KI-basierten CX-Projekts zu messen.

Wir bewegen uns schnell in eine Umgebung, in der unstrukturierte Daten die meisten Geschäftsentscheidungen stark beeinflussen. Durch die Nutzung von NLP zu ihrem Vorteil können Unternehmen diese Daten besser nutzen, um CX für ihre bestehenden und zukünftigen Kunden zu verbessern.