9 Möglichkeiten, wie Sie NLP im Kundenservice nutzen sollten, um die Effizienz zu steigern

In fast jedem Haushalt finden Sie Amazon Alexa, Google Home oder Apple Siri. Aber die 69,9 Millionen Menschen, die Smart-Home-Systeme besitzen, nutzen sie nicht nur, um ihre Lieblingslieder abzuspielen oder das Wetter zu überprüfen.

Ein erheblicher Teil unserer heutigen Interaktionen mit Technologie besteht aus „Gesprächen“ mit intelligenten Maschinen oder Konversations-KI-Systemen, und viele Menschen nutzen diese Technologie des maschinellen Lernens, um ihre Interaktionen mit dem Kundenservice zu verbessern.

Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass Chatbots 80 % der Kundenkommunikation abwickeln können.

Der Grund dafür, dass dies so gut funktioniert, liegt darin, dass Chatbots die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. NLP im Kundenservice verbessert das Kundenerlebnis, indem es eine schnelle Reaktionszeit rund um die Uhr und eine personalisierte Interaktion bietet, was die Kosten senkt und es menschlichen Agenten ermöglicht, komplexere Probleme zu bearbeiten.

In diesem Beitrag gehen wir auf neun Möglichkeiten ein, wie Sie NLP im Kundenservice einsetzen können, um die Effizienz Ihres Contact Centers zu steigern.

Was ist NLP?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern und Menschen ermöglicht, sich über natürliche Sprache zu unterhalten – also auf eine Weise, die nicht so klingt, als würde man mit einem Roboter aus den 80er-Jahren sprechen.

NLP ist eine entscheidende Komponente der Konversations-KI , die KI-Interaktionen mit Kunden humanisiert und ihre Fragen ohne menschliches Zutun löst. Betrachten Sie es als einen intelligenten virtuellen Agenten. Ihre Kunden können NLP-Chatbots nutzen, um schnelle Antworten zu erhalten, ohne tatsächlich mit der Person am anderen Ende zu sprechen.

Im Kontext von Call Centern führt NLP problemlos Aufgaben wie Text- und Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung, Spracherkennung und Themensegmentierung aus. Es versteht die Wörter, Sätze und den Kontext der Sprache – oder in diesem Fall Ihrer Kundensupportanfragen – und liefert eine schnelle und genaue Antwort, alles ohne menschliches Eingreifen.

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Vorteile von NLP im Kundenservice

Heutzutage haben die meisten Menschen hohe Erwartungen an den Kundenservice . Sie verlangen schnelle, genaue und personalisierte Antworten und erwarten, dass sie über verschiedene Kanäle (soziale Medien, Chat, E-Mail, Telefon) mit Unternehmen interagieren, was es selbst für den besten menschlichen Agenten schwierig macht, mitzuhalten. Daher sind Unternehmen gezwungen, bessere Wege zu finden, um diesen wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, ohne Kompromisse bei Qualität oder Effizienz einzugehen.

NLP-Chatbots spielen im Kundenservice eine große Rolle, da sie es automatisierten Systemen ermöglichen, Kundenanfragen zu verstehen und darauf zu reagieren, und Routineaufgaben wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen oder die Weiterleitung von Kundenanrufen an die richtige Abteilung übernehmen können.

NLP ermöglicht Chatbots:

• Benutzereingaben verstehen: Es analysiert und versteht die Text- oder Spracheingaben von Benutzern, einschließlich der Identifizierung der Absicht hinter der Nachricht.
• Menschliche Sprache verarbeiten: Es verarbeitet verschiedene Sprachkonstrukte wie Grammatik, Syntax und Semantik, um der Eingabe einen Sinn zu geben.
• Antworten generieren: Es formuliert geeignete und kontextrelevante Antworten auf Benutzeranfragen.
• Umgang mit mehrsprachiger Kommunikation: Es unterstützt Interaktionen in mehreren Sprachen, was die Zugänglichkeit für eine vielfältige Benutzerbasis eröffnet.
• Lernen und verbessern: Es lernt kontinuierlich aus Interaktionen, um die Genauigkeit und Effektivität im Laufe der Zeit zu verbessern.

Durch die Automatisierung grundlegender oder sich wiederholender Aufgaben und die Bereitstellung sofortiger Antworten kann NLP Unternehmen dabei helfen:

• Bewältigen Sie ein höheres Volumen an Kundeninteraktionen, ohne Ihren Personalbestand zu erhöhen
• Analysieren Sie große Datenmengen, um Muster zu erkennen und so die Servicequalität zu verbessern
• Bieten Sie natürlichere und menschenähnlichere Interaktionen zwischen Kunden und automatisierten Systemen, damit diese Gespräche für den Kunden nicht abschreckend wirken
• Verbessern Sie Arbeitsabläufe und Prozesse, indem Sie wertvolle Erkenntnisse und Muster aus unstrukturierten Datenquellen wie sozialen Medien und Bewertungen extrahieren und Kundenfeedbackanalysen durchführen

Kurz gesagt: Der Einsatz von NLP-gestützter Konversations-KI ermöglicht es dem Chatbot Ihres Callcenters, Benutzereingaben zu interpretieren, kontextbezogene Abfragen zu verwalten und genaue Antworten zu geben, was letztendlich die Benutzererfahrung und die betriebliche Effizienz im Kundenservice verbessert.

Beispiele für NLP im Kundenservice

Sie wissen wahrscheinlich bereits, dass Unternehmen wie Amazon, Starbucks und Netflix diese Technologie nutzen, aber auch viele Banken nutzen NLP-Chatbots, um Kunden bei Anfragen und Support zu unterstützen.

Beispielsweise kann der Chatbot einer Bank verschiedene Kundendienstaufgaben übernehmen, wie zum Beispiel:

• Beantwortung häufig gestellter Fragen (z. B. „Wie sind Ihre Arbeitszeiten?“)
• Bereitstellung von Kontoinformationen (z. B. „Wie hoch ist mein aktueller Kontostand?“)
• Unterstützung bei Transaktionen (z. B. „Überweisen Sie 100 $ auf mein Sparkonto“)
• Beheben häufiger Probleme (z. B. „Ich habe meine Kreditkarte verloren, was soll ich tun?“)

Diese Chatbots verstehen und verarbeiten die Eingaben des Kunden in natürlicher Sprache und geben dann schnelle und genaue Antworten, was für den Kunden praktisch ist und menschliche Agenten für komplexere Fragen entlastet.

Ein weiteres Beispiel ist Uber, das On-Demand-Mitfahrunternehmen. Das intelligente Antwortsystem (oder In-App-Chat) von Uber nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache zwischen Fahrern und Passagieren, um eine einfache Kommunikation zu ermöglichen. NLP hilft dabei, Nachrichten zu interpretieren und anschließend schnell zu antworten, auch bei Sprachbarrieren, und ermöglicht es dem Fahrer mit Sprachbefehlen, die Hände jederzeit am Lenkrad zu lassen.

Uber verfügt über einen umfangreichen Datensatz und ein riesiges Engineering-Team, was bedeutet, dass sie gut gerüstet sind, um fortschrittliche Technologien wie NLP zu implementieren und zu verfeinern. Die folgende Grafik kann Ihnen dabei helfen, sich vorzustellen, wie NLP und maschinelles Lernen ein besseres Kundenerlebnis schaffen.

Top 9 Anwendungsfälle für NLP im Kundenservice

1) Präzise Anrufweiterleitung mit IVR-Systemen

Haben Sie schon einmal den Kundendienst angerufen und mussten „Abrechnung“ sagen, um die Finanzabteilung zu erreichen? Wenn ja, haben Sie mit einem Interactive Voice Response (IVR)-System gesprochen. IVRs sind die grundlegende Technologie, die Phrasen („Meine Kreditkarte aktualisieren“ oder „Zahlung ausführen“) in eine Weiterleitung an die entsprechende Abteilung umwandelt.

Kunden werden dieses System wahrscheinlich nutzen, um Ihr Team zu kontaktieren. Wenn die Konversations-KI die Basis des Systems ist, können Sie den Anruf präzise an die relevanteste Leitung umleiten und das IVR wird zu einem intelligenten virtuellen Assistenten ( IVA ).

Warum? Denn NLP versteht das Anliegen eines Anrufers und kann ihn daher besser unterstützen. Mit anderen Worten: Sie müssen Ihre Kunden nicht bitten, „auf die folgenden Optionen zu hören“, um sie in die richtige Richtung zu lenken.

Indem sie Kunden einfach bitten, ihre Bedürfnisse in eigenen Worten zu beschreiben, können IVAs den Anruf schnell analysieren und an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Supportmitarbeiter weiterleiten. Dies rationalisiert nicht nur den Prozess, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis erheblich, indem Wartezeiten reduziert werden und die Frustration beim Navigieren in komplexen Menüsystemen entfällt.

American Airlines verzeichnete durch den Einsatz von NLP für ihr Kundendienstteam erhebliche Ergebnisse. Nach der Überarbeitung ihres IVR-Systems:

• erhöhten ihre Anrufeindämmung um 5 %
• sparte der Fluggesellschaft jedes Jahr Millionen von Dollar
• verbesserte das allgemeine Kundenerlebnis

2) Schnelle Weiterleitung von Kundensupport-Tickets

Sie geben Kunden ein Support-Ticket, wenn sie versuchen, Ihren Kundenservice zu kontaktieren. Diese Interaktion gelangt dann in die Warteschlange Ihres Supportteams. NLP kann dabei helfen, diesen Prozess zu rationalisieren. Da die Konversations-KI das Thema des Tickets verstehen kann, kann sie Support-Tickets an die relevanteste Person weiterleiten und so dazu beitragen, Probleme schneller zu lösen.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Kunde ein Ticket mit der Aussage „Ich benötige Hilfe beim Ändern meiner Zahlungsdaten“ einreicht. In Systemen ohne NLP-Funktionen würde dieses Ticket wahrscheinlich in der allgemeinen Support-Warteschlange landen und einen manuellen Eingriff erfordern, um es zu identifizieren und an die Finanzabteilung weiterzuleiten.

Andererseits kann eine mit NLP ausgestattete Support-Plattform anhand von Schlüsselwörtern und Phrasen im Ticket sofort den finanziellen Charakter der Anfrage erkennen. Anschließend kann es das Ticket selbstständig an das zuständige Team weiterleiten – in diesem Fall an die Finanzabteilung.

Diese Automatisierung beschleunigt den Lösungsprozess, reduziert die Arbeitsbelastung der Kundendienstmitarbeiter und stellt sicher, dass Kunden zeitnahe und relevante Unterstützung erhalten, was letztendlich das gesamte Kundenerlebnis verbessert.

3) Kundenfeedback verstehen

Kundenfeedback ist eine wertvolle Datenquelle für Unternehmen. Es kann Ihnen helfen, Mängel an Ihrem Produkt zu beheben und herauszufinden, welche Aspekte die Leute lieben. Beides sind hervorragende Grundlagen für Ihre Marketing- und Werbekampagnen.

Tatsächlich kann das aktive Einholen und Bewerten von Kundenfeedback den Ruf einer Marke erheblich verbessern – 83 % der Kunden sind Marken treu, die ihre Beschwerden einholen und darauf reagieren.

Und Sie müssen nicht stundenlang manuell diese Art von qualitativen Kundendaten durchforsten.

NLP hilft bei der Identifizierung von Wörtern oder Ausdrücken , die häufig in Rezensionen verwendet werden, wie „modern“, „intuitiv“ und „teuer“. NLP kann auch Themen finden , über die in Feedback-Formularen gesprochen wird , etwa „einfaches Onboarding“ oder „erschwingliche Pläne“.

Sie können NLP mit einer Stimmungsanalyse kombinieren (mehr dazu in Nummer sieben unten) und sich einen Überblick über die Kundenmeinungen auf höchster Ebene verschaffen, was es zu einer zeiteffizienten Möglichkeit macht, das Kundenverhalten über Feedback zu analysieren.

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4) NLP- und Kundenservice-Chatbots/Live-Chat

Mit einem KI-Chatbot können Sie mit Ihren Kunden auf die von ihnen bevorzugte Weise kommunizieren und Support in Echtzeit leisten, ohne auf eine Antwort warten zu müssen.

Warum Live-Chat auf Ihrer Website verwenden? Denn es ist der Kommunikationskanal, über den Kunden am liebsten mit einem Unternehmen in Kontakt treten: 46 % würden lieber per Live-Chat Kontakt aufnehmen, 29 % per E-Mail und 16 % über soziale Medien:

Bedenken Sie, dass sowohl Live-Chat als auch Chatbots zwar für den Kundenservice verwendet werden, sie jedoch nicht genau dasselbe sind. Chatbots nutzen künstliche Intelligenz, einschließlich NLP, um erste Anfragen zu bearbeiten, und Live-Chat (menschliche Agenten) lösen komplexere Probleme.

Viele Unternehmen nutzen sie zusammen, um ein umfassendes Kundensupport-Erlebnis zu bieten:

• Live-Chat im Kundenservice: Live-Chat ermöglicht Echtzeitkommunikation zwischen Kunden und menschlichen Kundendienstmitarbeitern. Diese direkte Interaktion ist ideal für die Bearbeitung komplexer oder nuancierter Anfragen, die eine persönliche Note erfordern oder einfach nicht auf FAQ-Seiten zu finden sind. Kunden schätzen die unmittelbaren Antworten und die Möglichkeit, mit einem sachkundigen menschlichen Vertreter zu sprechen, der auf ihre spezifischen Anliegen eingehen kann.
• Chatbots auf NLP-Basis im Kundenservice: Chatbots hingegen ermöglichen es Unternehmen, Echtzeit-Support anzubieten , ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Durch die Nutzung von NLP können Chatbots (meistens!) intelligent auf Kundenanfragen reagieren. Diese Technologie ermöglicht es Chatbots, Kundennachrichten zu interpretieren, auch wenn diese grammatikalische Fehler oder unvollständige Sätze enthalten, sodass sie zu jeder Tages- und Nachtzeit Hilfe erhalten können.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Live-Chat und Chatbots ist die Möglichkeit, große Mengen an Kundenanfragen effizient zu verwalten. Wenn Ihr Kundensupport-Team überlastet ist und nicht alle Fragen in Echtzeit beantworten kann, kann ein NLP-gestützter Chatbot einspringen, um zu helfen. Der Chatbot kann Routinefragen bearbeiten und Kunden dann bei komplexeren Problemen an menschliche Agenten weiterleiten.

Cheapflights verwendet beispielsweise einen NLP-basierten Chatbot, um Kundenanfragen zu verwalten. Dieser Chatbot kann eine Vielzahl von Fragen verstehen und beantworten und stellt so sicher, dass Kunden umgehend die Hilfe erhalten, die sie benötigen.

Durch die Kombination von Live-Chat und NLP-gestützten Chatbots können Unternehmen den zuverlässigsten Kundensupport bieten, der den Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht wird.

5) NLP für Agentenunterstützung

Wussten Sie, dass der durchschnittliche Kundendienstmitarbeiter nur 21 Support-Tickets pro Tag bearbeiten kann? Es ist leicht zu erkennen, wie schwer es Agenten fällt, mit Kundenanfragen Schritt zu halten! Übrigens können Sie Ihre durchschnittlichen Interaktionen pro Ticket berechnen, um zu sehen, wie viel Zeit diese Interaktionen Sie kosten:

Immer mehr Agenten greifen auf Software für maschinelles Lernen zurück, um dieser hohen Nachfrage gerecht zu werden. Der „State of Service“-Bericht von Salesforce ergab, dass 69 % der leistungsstarken Servicemitarbeiter aktiv nach Situationen suchen, in denen sie künstliche Intelligenz einsetzen können.

Konversations-KI kann Anfragen bearbeiten, die nicht viel Aufmerksamkeit erfordern. Dadurch haben Agenten mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Anfragen, die eine menschliche Note erfordern. Ihre Konversations-KI könnte Fragen beantworten wie:

• Technischer Support: „Wo ist der HDMI-Eingang an meinem Samsung-Fernseher?“
• Bestellstatus: „Wie ist der Status meiner Bestellung?“
• Kontoeinrichtung: „Wie verbinde ich mein Google Analytics-Konto?“

Diese Support-Tickets werden einen beträchtlichen Teil der Tickets ausmachen. Aber wenn diese bereits geklärt sind, können Ihre Agenten komplexere oder emotionalere Fragen beantworten wie:

• Kontoprobleme: „Mein Konto wurde geschlossen und ich brauche so schnell wie möglich Hilfe.“
• Bedenken hinsichtlich der Abrechnung: „Mir wurde eine falsche Gebühr berechnet und ich benötige eine Rückerstattung.“
• Produktbeschwerden: „Mein Produkt ist beschädigt angekommen, was kann ich tun?“

Weitere Möglichkeiten, wie NLP Agenten dabei helfen kann, ihre betriebliche Effizienz zu steigern, sind:

• Vorgeschlagene Antworten: Bereitstellung von Antwortvorschlägen für Agenten auf der Grundlage einer Kundenanfrage, um sicherzustellen, dass sie schnelle, aber genaue Antworten geben können.
• Wissensdatenbank-Integration : Schnelles Durchsuchen einer Wissensdatenbank, um dem Agenten relevante Informationen für eine schnellere Lösung von Kundenproblemen bereitzustellen.
• Anruftranskriptionen: Konvertieren gesprochener Gespräche in Text für Aufzeichnungs-, Schulungs- und Qualitätssicherungszwecke.
• Gesprächszusammenfassung: Automatische Zusammenfassung aller längeren Kundeninteraktionen, damit Agenten den Kontext besser verstehen können, ohne ganze Gesprächsprotokolle durchlesen zu müssen.
• Mehrsprachiger Support: Durch die Übersetzung von Nachrichten in Echtzeit können Agenten mit Kunden in ihrer bevorzugten Sprache kommunizieren, ohne mehrere Sprachen fließend beherrschen zu müssen.

6) Geschäftsdatenanalyse

Zuvor haben wir erwähnt, wie NLP es Unternehmen ermöglicht, qualitative Daten aus Kundenfeedback zu analysieren. Es kann auch Informationen von anderer Stelle abrufen und gemeinsame Trends aufzeigen, denen Ihr Team folgen kann.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Ihr Unternehmen zahlreiche Beschwerden per E-Mail oder mit der Frage „Warum haben Sie uns verlassen?“ erhält. Fragebogen, der Ihrem Widerrufsformular beiliegt. Nehmen wir an, Sie müssen 150 Beschwerden einreichen. In Ihrem Stornierungsformular werden Sie aufgefordert, eines der folgenden Kästchen anzukreuzen:

• Verwirrender Onboarding-Prozess
• Es ist zu teuer
• Ich habe keine Zeit

Es kann sein, dass Menschen das falsche Kästchen ankreuzen, was zu einer Fehlinterpretation der Probleme führt. Sie könnten beispielsweise denken, dass das Hauptproblem die Kosten sind, weil viele Leute die Option „zu teuer“ gewählt haben. Es könnte jedoch tatsächlich ein tieferes Problem mit dem Abrechnungsprozess vorliegen, weil Kunden eine falsche Kategorisierung vorgenommen haben.

Daher könnten Sie aufgrund des Feedbacks darüber nachdenken, Ihre Preise zu erhöhen, da Sie dies für einen akzeptablen Schritt halten. In Wirklichkeit liegt das Kernproblem jedoch in etwas anderem, beispielsweise in der Verwechslung des Abrechnungsprozesses. NLP hilft dabei, Kundenfeedback genau zu kategorisieren und zu analysieren, sodass Sie die tatsächlichen Probleme angehen und nicht falsch interpretierte Daten.

Nehmen wir in einem anderen Beispiel an, dass die Zahl der Fragen zu einer neuen Produktfunktion oder einem aktuellen Update plötzlich ansteigt. NLP kann Ihr Team auf weitere Untersuchungen aufmerksam machen. Wenn Sie diese Trends verstehen, kann Ihr Unternehmen schnell auf potenzielle Probleme reagieren, den zukünftigen Supportbedarf vorhersagen und die Ressourcen entsprechend anpassen.

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7) Stimmungsanalyse und Kundenzufriedenheit

Wahrscheinlich haben Sie Kundenfeedback, das bis zu Ihrem Support-Team durchdringt. Doch woher wissen Sie, ob die Menschen im Großen und Ganzen mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung zufrieden sind? Sie haben wahrscheinlich keine Zeit, alle diese Daten selbst durchzugehen.

Die Stimmungsanalyse verwendet NLP, um die zugrunde liegende Emotion einer Nachricht zu bestimmen. Wenn Sie beispielsweise diese Antworten aus Feedback-Formularen erhalten:

• „Der Agent, mit dem ich gesprochen habe, war großartig.“
• „Meine Bestellung kam schneller an, als ich erwartet hatte.“
• „Es ist einfach, meine Daten zu synchronisieren. Vielen Dank für die Zusammenstellung Ihrer Onboarding-Dokumente!“

Dann wird die Stimmungsanalyse übernehmen und diese Worte als Emotionen interpretieren. Im obigen Fall könnten diese Wörter „genial“, „schneller“ oder „einfach“ lauten. Das maschinelle Lernsystem wird Ihnen dann mitteilen, dass die überwiegende Mehrheit der Rückmeldungen positiv ist. Dadurch erhalten Sie ein besseres Verständnis dafür, wie gut Sie abschneiden.

Und das Beste daran ist, dass Sie das KI-System nutzen können, um nach Erwähnungen Ihrer Marke zu suchen. Mithilfe einer Stimmungsanalyse können Sie dann feststellen, ob die Berichterstattung, die Sie erhalten, so gut ist, wie Sie es sich erhofft haben.

Darüber hinaus kann NLP Kundennachrichten analysieren, um Emotionen und Stimmungen in Echtzeit zu erkennen und Agenten auf frustrierte oder verärgerte Kunden aufmerksam zu machen, damit sie diese Interaktionen priorisieren und mit besonderer Sorgfalt behandeln können.

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8) Speech-to-Text-Anwendungen

Die Sprachsuche ist auf dem Vormarsch: 50 % der Menschen weltweit suchen täglich per Sprache .

Und ein Teil des Grundes sind Sprach-zu-Text-Geräte. Wir bitten unsere persönlichen Assistenten – darunter Google Home, Amazon Alexa und Siri –, den besten Weg zum Haus eines Freundes zu planen, uns an wichtige Ereignisse und Termine zu erinnern und unsere Lieblingsmusik oder Podcasts abzuspielen.

Aber was bedeutet das für Ihren Kundenservice? Nun, Sie können Spracherkennungssysteme verwenden, um:

• Ermöglichen Sie Kunden den Zugriff auf ihr Konto mit ihrer Stimme
• Übersetzen Sie die Anfrage eines Kunden aus seiner Muttersprache in Ihre
• Integrieren Sie Ihre Software mit einem Sprachassistenten

Keine dieser Situationen funktioniert ohne NLP, das das gesprochene Wort interpretiert. Dann können Sie Sprachanalysen (oder Sprachanalysen) verwenden, eine der weniger verbreiteten Analysen, die mehr Callcenter nutzen sollten, um die Kundenzufriedenheit zu analysieren und zu verbessern.

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9) Integrierte Suchleisten in Wissensdatenbanken

Die Suchleiste auf Ihrer Website ist im Grunde eine Minisuchmaschine. Und ein erheblicher Teil der Website-Besucher gelangt direkt zur Suchleiste, wenn sie auf einer Website landen, insbesondere, aber nicht beschränkt auf E-Commerce-Websites. Die Ergebnisse dieser Abfragen müssen relevante Informationen enthalten. Andernfalls verlassen Benutzer Ihre Website, was sich auf wichtige Kennzahlen wie Absprungrate, Conversions und Verweildauer auf der Website auswirkt.

Ohne irgendeine Form von NLP zeigt die Suchleiste Ihrer Website jedoch keine relevanten Informationen für diese Suchanfragen an. Die Software für maschinelles Lernen interpretiert die Bedeutung dieser Abfragen. Es versteht, wonach der Benutzer sucht, auch wenn es nicht in korrektem Englisch ist, Grammatikfehler enthält oder falsch geschrieben ist.

Hier sind einige Gründe, warum die Verwendung von NLP in den Suchleisten Ihrer Website den Kundenservice verbessern kann:

• NLP trägt dazu bei, genauere Suchergebnisse zu liefern, indem es den Kontext und die Absicht hinter Benutzeranfragen versteht, sodass Benutzer schnell finden, wonach sie suchen.
• Benutzer können Abfragen in natürlicher Konversationssprache eingeben und NLP verarbeitet diese Abfragen effektiv, sodass Kunden keine spezifischen Schlüsselwörter oder Fachjargon verwenden müssen.
• Wenn Benutzer relevante Informationen schnell finden , ist es weniger wahrscheinlich, dass sie die Website sofort verlassen, was die Absprungrate verringert und potenzielle Kunden bindet.
• Durch die genaue Beantwortung von Kundenanfragen helfen NLP-gesteuerte Suchleisten Benutzern, Produkte oder Informationen zu finden, die ihren Anforderungen entsprechen, und erhöhen so die Kaufchancen.
• Durch die Analyse dieser Suchanfragen können Unternehmen Einblicke in Kundenpräferenzen, beliebte Produkte und häufige Probleme gewinnen und so ihre Strategien unterstützen und ihr Produktangebot verbessern.

Durch die Integration von NLP in Ihre Suchleiste wird Ihre Website die Bedürfnisse der Besucher deutlich besser erfüllen und somit die Kundenzufriedenheit steigern.

Nextiva + NLP = Bessere Kundenerfahrung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache im Kundenservice ist ein Kernstück des maschinellen Lernens, das Sie in Ihren Contact Centern einsetzen sollten.

Nextiva integriert NLP-Technologie in unsere Produkte, um Unternehmen bei der Transformation ihrer Kundendienstabläufe zu unterstützen. Unsere NLP-basierten Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Routineanfragen zu automatisieren, die Kundenstimmung zu analysieren und Supportmitarbeitern Echtzeitunterstützung zu bieten.

Durch die Einführung einer NLP-Lösung kann Ihr Kundenservice-Team die Kundenbedürfnisse besser verstehen und darauf eingehen, was zu höheren Zufriedenheitsraten, erhöhter Loyalität und letztendlich einem stärkeren Endergebnis führt. Nutzen Sie die Kraft von NLP mit Nextiva, um im Wettbewerbsumfeld die Nase vorn zu haben und außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten, der die Erwartungen erfüllt und übertrifft.

NLP in den FAQs zum Kundenservice