デジタルマーケターがNLPを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法

現代のデジタル顧客が、素晴らしいパーソナライズされた顧客体験を提供するブランドに割増料金を支払う用意があることはよく知られている事実です。 実際、ウォーカーのレポートによると、今年の終わりまでに、CXは主要なブランド差別化要因として価格と製品を追い抜くでしょう。 当然のことながら、企業は忠実な顧客を獲得し、収益を上げるためにCXでますます競争しています。

ただし、ポジティブでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するには、マーケターは顧客をよりよく理解する必要があります。 簡単に言えば、すべてのインタラクションをパーソナライズするには、すべてのタッチポイントで顧客の行動を測定し、非常に鋭い顧客プロファイルを作成する必要があります。

近年、機械学習（ML）と統合された自然言語処理（NLP）は、マーケターが顧客データをミクロレベルで分析するのを支援する上で大きな期待を示しています。 AIのこのブランチにより、マーケターは顧客とターゲットを絞ったデジタルインタラクションを行うことができ、顧客に大きな利益をもたらすことができます。

では、NLPとは何であり、デジタルマーケターにどのように役立つのでしょうか。 それがまさにこの投稿で取り上げる内容です。 NLPの時流に乗って、カスタマーエクスペリエンス機能を向上させる方法を理解するために読んでください。

NLPとは何ですか？

NLPは、コンピューターが人間の言語（自然言語）を理解できるようにすることを目的としたAIのブランチです。

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NLPは、次の意味でAIと言語学の交差点にあります–

• ルールベースのアプローチを使用して、「愛」、「憎しみ」、「好き」、「嫌い」などの言語用語を探します。 そのような用語の存在は、文の肯定的または否定的な解釈を導き出すために使用されます。
• MLを利用した統計手法を使用して、感情を理解または予測するアルゴリズムをトレーニングします。

企業は、洞察を引き出すために常に構造化データ（データベース）に依存してきました。 ただし、利用可能なデータの80％は構造化されていません（ドキュメント、画像、電子メール、メディアの形式で）。 NLPは、この非構造化データをインテリジェントに分析して構造化データに変換し、それによって企業が俊敏性と競争力を維持できるようにすることを目的としています。 したがって、NLPは、非構造化データから貴重な洞察を抽出し、それを使用して変革的なビジネス成果をもたらすのに役立ちます。

AIとNLPを統合することで、企業はCXの取り組みを改善するためのまったく新しい可能性の世界を発見できます。 たとえば、NLPのブランチである感情分析を使用して、コメントのトーンを通じて顧客の感情をデコードできます。 これは、マーケターがターゲット顧客を理解し、傾向を特定し、カスタマージャーニーのさまざまな側面を改善するのに役立ちます。

人間（マーケター）が機械とアルゴリズム（NLP）を使用して人間（顧客）を理解するのはなぜですか？

ばかげているように聞こえるかもしれませんが、機械とアルゴリズムは、人間自身よりも人間の行動をより正確に理解します。 NLPとAIは、顧客が共有する質問やコメントを分析し、それを個々のコンポーネントに分解して、関係する意図と感情を理解することができます。 次に、AIアルゴリズムは、インタラクション、既存の顧客データ、および応答テンプレートから得られた洞察を使用して、関連する提案を提供します。 これはすべて、「人間的ではない」にもかかわらず、顧客向けのシームレスでパーソナライズされたデジタルエクスペリエンスとして提供されます。

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1-800-Flowers.comは、おそらくAIとNLPの初期の採用者の1人でした。 彼らは顧客にGWYN（Gifts When You Need、非公式にGwynとして知られている）と呼ばれるAIを利用した仮想ギフトコンシェルジュサービスを提供しました。 Gywnは、自然言語を模倣し、推奨事項を作成し、質問に回答し、顧客が愛する人に最適なギフトを見つけるのに役立つように設計されています。 このように、AIとNLPを使用して、花とグルメの食品会社は、ブランドと顧客の間の的を絞った相互作用を促進することができました。

要約すると、NLPは、企業がコグニティブパーソナライズを通じてより良い顧客体験を提供するのに役立ちます。 したがって、NLPテクノロジーは、マーケターが顧客コンテンツを分析し、そこから定性的な洞察を抽出し、優れたCXを提供するのに役立つ強力なマーケティングツールです。

さあ、肉とじゃがいもに取り掛かりましょう！ デジタルマーケターはどのようにNLPを有利に使用できますか？

感情分析の力を活用する

現在のところ、感情分析は、マーケターが使用する最も人気のあるNLPアプリケーションの1つです。 感情分析は、テキストの感情とトーンをデコードし、それを感情、意見、または態度に結び付けるNLPのブランチです。 これは、マーケターが複雑なアルゴリズムを使用して顧客の感情をマッピングするのに役立ち、したがって、顧客に感情的にインテリジェントなサポートを提供できるようにします。

AI開発チームである8allocateによるこのケーススタディをご覧ください。 チームは、NLPとテキストマイニングの力を利用して、eコマースクライアントがCX戦略を最適化およびアップグレードできるようにしました。

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MonkeyLearnは、企業が非構造化データから価値を生み出すのに役立つもう1つの自然言語処理プラットフォームであるため、手動のデータ処理にかかる時間と労力を節約できます。 テキスト分析モデルを使用してテキストに自動的にタグを付け、非構造化データに意味を追加します。

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感情分析を実行してCXを改善する方法をいくつか紹介します。

ソーシャルブランドの言及を監視する

感情分析を使用すると、ソーシャルプラットフォームでオーディエンスがブランドをどのように参照しているかを把握できます。 ブランドの言及、オンラインフィードバック、および調査から収集されたデータを通じて、著名な顧客の感情を識別および分類できます。

さらに、これらのソーシャルシグナルは、ソーシャルセグメンテーションやターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの作成にも役立ちます。 たとえば、NLPツールは、特定のブランドに関心を示した見込み客のソーシャルハンドルを抽出できます。

優先順位に関する否定的な感情に対処する

感情分析を製品レビューに適用して、全体的な顧客満足度を判断できます。 これは、顧客サービスチームが不満のある顧客に優先順位を付け、状況を効果的に管理するのに役立ちます。 一方、肯定的なスコアのレビューは、顧客の肯定的な感情を引き起こす要因を指摘しています。

競争を追跡する

感情分析を実行すると、マーケターは競争を監視するのに役立ちます。 導き出された洞察は、マーケティング戦略に役立てることができます。 特定の競合他社が製品機能または卓越したカスタマーサービスについて顧客から言及されている場合は、ブランド機能を強調するか、より優れた機能を備えた製品を発売するための戦略を考え出すことができます。

カスタマーサポートプロセスの自動化

感情分析を使用すると、顧客のフィードバックやクエリに応答するプロセスを自動化できます。 顧客のコメントが感情に基づいて分類されると、それをそれぞれのチームまたはプロセスに自動的に送ることができます。

したがって、顧客が不十分なサービスについてあなたのブランドについて言及した場合、彼らは彼らの問題を解決し、CXを改善するためにカスタマーサポートチームに指示することができます。

カスタマーエクスペリエンスは感情がすべてです！ 感情分析の力を使用して、オーディエンスをよりよく理解し、すべての顧客のタッチポイントでのインタラクションを人間化します。

NLPを利用したスマート検索を使用して、オンラインショッピングエクスペリエンスを向上させる

NLPは、eコマースマーケターがスマート検索を通じてオンラインショッピング体験を向上させるのに役立ちます。 このテクノロジーは、コンテキストに関連するキーワードと同義語をメタデータ形式で製品カタログに追加し、買い物客にパーソナライズされた店内検索エクスペリエンスを提供します。 したがって、NLPはeコマースビジネスにとって大きな差別化要因になる可能性があります。

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Klevuのようなオンサイト検索およびナビゲーションプラットフォームは、自然言語処理と自己学習検索に基づいています。 このプラットフォームにより、買い物客は目的の商品を簡単かつ迅速に見つけることができ、それによって顧客にシームレスなショッピング体験を保証します。

NLPを使用してSEOとユーザーエクスペリエンスを強化する

2019年のGoogleの最大のアルゴリズムアップデートであるBERT自然処理言語モデルにより、検索エンジンの巨人はその言語AI機能を使用して検索者の意図を理解することができます。 これにより、検索マーケターは当然、高品質のコンテンツ、コンテキスト、検索意図、およびNLPを優先することが不可欠になりました。

NLPとセマンティックアノテーションを使用することで、検索エンジンがコンテンツをよりよく理解できるようになり、SEOとユーザーエンゲージメントが向上します。

構造化データマークアップの自動化

自然言語処理を使用して、コンテンツを分類し、コンテンツを明確に説明する構造化データマークアップを検索エンジンのクローラーに公開できます。 WordLiftは、AIを活用したSEOを適用して、ページにより多くの目を向けるツールの1つです。

このAIベースのセマンティックツールは、メタデータのレイヤーをオンラインコンテンツに追加し、検索エンジンがページに適切にインデックスを付けて理解できるようにします。 さらに、意味的に接続されたコンテンツは、カスタマーエンゲージメントの指標に大きな影響を及ぼします。

これは、PoolParty Semantic Suiteからの興味深いプレゼンテーションであり、NLPとニューロンネットワークによって生成されたセマンティックエンリッチメントを組み合わせたコンテンツ推奨の作成に関する洞察を提供します。

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コンテンツの推奨事項

検索者がコンテンツに関心を持ち続けるには、関連性の高い質の高いコンテンツの推奨が不可欠です。 優れたコンテンツの推奨により、滞留時間を大幅に改善できます。つまり、検索結果のリンクをクリックしてからSERPに戻るまでの時間です。

セマンティックが豊富なメタデータを使用すると、推奨コンテンツの品質を向上させることができるため、ユーザーはページに長時間留まることができます。

コンテンツ発見のための内部リンク構築

コンテンツを内部でリンクすると、検索エンジンがコンテンツを見つけてコンテンツの検出を改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。 NLPを使用し、MLベースのエンティティ抽出アルゴリズムをトレーニングすることで、他の場所に移動することなく、読者に迅速な情報を提供する関連するリンクを作成できます。

今後の方向性：小規模から始めてゆっくりと規模を拡大する

デジタルマーケティングにおけるNLPの可能性は無限大です。 その結果、企業は一度に多くのNLPアプリケーションを試したり、具体的な結果が得られないCXプロジェクトを立ち上げたりするリスクを冒す可能性があります。

NLPに投資する前に、企業は、ビジネス目標、スケーラビリティ、統合の柔軟性など、いくつかの要素を批判的に検討する必要があります。 また、AIベースのCXプロジェクトの成功を測定するために、明確なKPIを設定する必要があります。

非構造化データがほとんどのビジネス上の意思決定に大きな影響を与える環境に急速に移行しています。 NLPを活用することで、企業はこのデータを使用して、既存および将来の顧客のCXを改善できるようになります。