Cómo los profesionales del marketing digital pueden utilizar la PNL para mejorar la experiencia del cliente

Es un hecho bien conocido que el cliente digital moderno está dispuesto a pagar una prima por las marcas que ofrecen una experiencia de cliente increíble y personalizada. De hecho, según un informe de Walker, para fines de este año, CX superará al precio y al producto como diferenciador clave de la marca. No es de extrañar que las empresas compitan cada vez más en CX para ganar clientes leales y mejorar sus resultados.

Sin embargo, para ofrecer experiencias positivas y personalizadas, los especialistas en marketing deben comprender mejor a sus clientes. En pocas palabras, para personalizar cada interacción, deben medir el comportamiento del cliente en cada punto de contacto y crear perfiles de clientes nítidos.

En los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) integrado con el aprendizaje automático (ML) se ha mostrado muy prometedor para ayudar a los especialistas en marketing a analizar los datos de los clientes a un nivel micro. Esta rama de la IA permite a los especialistas en marketing realizar interacciones digitales específicas con los clientes, ofreciéndoles más por su dinero.

Entonces, ¿qué es la PNL y cómo puede ayudar a los especialistas en marketing digital? Eso es precisamente lo que trataremos en este post. Siga leyendo para saber cómo puede subirse al carro de la PNL para mejorar las capacidades de experiencia del cliente.

¿Qué es la PNL?

NLP es una rama de AI que tiene como objetivo permitir que las computadoras den sentido al lenguaje humano (lenguaje natural).

Fuente

La PNL se encuentra en la intersección de la IA y la lingüística, en el sentido de que:

• Utiliza el enfoque basado en reglas para buscar términos lingüísticos , como 'amor', 'odio' o 'me gusta' y 'no me gusta'. La presencia de tales términos se utiliza para derivar una interpretación positiva o negativa de la oración.
• Utiliza técnicas estadísticas impulsadas por ML para entrenar algoritmos para comprender o predecir sentimientos.

Las empresas siempre se han basado en datos estructurados (bases de datos) para obtener información. Sin embargo, el 80 por ciento de los datos disponibles para nosotros no están estructurados (en forma de documentos, imágenes, correos electrónicos y medios). NLP tiene como objetivo analizar y convertir de manera inteligente estos datos no estructurados en datos estructurados, lo que permite a las empresas mantenerse ágiles y competitivas. Por lo tanto, NLP puede ayudarlo a extraer información valiosa de los datos no estructurados y utilizarla para brindar resultados comerciales transformadores.

Al integrar AI y NLP, las empresas pueden descubrir un mundo completamente nuevo de posibilidades para mejorar sus esfuerzos de CX. Por ejemplo, el análisis de sentimientos, una rama de la PNL, se puede utilizar para decodificar las emociones de los clientes a través del tono de un comentario. Esto puede ayudar a los especialistas en marketing a comprender a sus clientes objetivo, identificar tendencias y mejorar varias facetas del recorrido del cliente.

¿Por qué los humanos (marketers) usan máquinas y algoritmos (PNL) para comprender a los humanos (clientes)?

Por absurdo que parezca, las máquinas y los algoritmos son más precisos para comprender el comportamiento humano que los propios humanos. NLP y AI pueden analizar preguntas o comentarios compartidos por los clientes, dividirlos en componentes individuales y comprender la intención y el sentimiento involucrado. Luego, el algoritmo de IA utiliza los conocimientos derivados de la interacción, los datos existentes del cliente y las plantillas de respuesta para ofrecer sugerencias relevantes. Todo esto se presenta como una experiencia digital perfecta y personalizada para los clientes, aunque sea "menos humana".

Fuente

1-800-Flowers.com fue probablemente uno de los primeros en adoptar la IA y la PNL. Ofrecieron a los clientes un servicio de conserjería de obsequios virtual impulsado por inteligencia artificial llamado GWYN (Regalos cuando lo necesita, informalmente conocido como Gwyn). Gywn está diseñado para imitar el lenguaje natural, hacer recomendaciones, responder preguntas y ayudar a los clientes a encontrar el regalo más adecuado para sus seres queridos. Por lo tanto, utilizando AI y NLP, la empresa de alimentos florales y gourmet ha podido impulsar interacciones específicas entre su marca y el cliente.

En resumen, NLP ayuda a las empresas a ofrecer una mejor experiencia al cliente a través de la personalización cognitiva. Por lo tanto, la tecnología NLP es una poderosa herramienta de marketing que puede ayudar a los especialistas en marketing a analizar el contenido del cliente, extraer información cualitativa de él y brindar una excelente CX.

Ahora, ¡vamos a la carne y las papas! ¿Cómo pueden los especialistas en marketing digital utilizar la PNL en su beneficio?

Aproveche el poder del análisis de sentimiento

A partir de ahora, el análisis de sentimientos es una de las aplicaciones de PNL más populares utilizadas por los especialistas en marketing. El análisis de sentimientos es una rama de la PNL que decodifica la emoción y el tono de un texto y lo conecta con una emoción, opinión o actitud. Ayuda a los especialistas en marketing a mapear las emociones de los clientes utilizando algoritmos complejos, lo que les permite ofrecer un apoyo emocionalmente inteligente a los clientes.

Consulte este estudio de caso de 8allocate, un equipo de desarrollo de IA. El equipo aprovechó el poder de NLP y la minería de textos para ayudar a su cliente de comercio electrónico a optimizar y actualizar su estrategia de CX.

Fuente

MonkeyLearn es otra plataforma de procesamiento de lenguaje natural que ayuda a las empresas a crear valor a partir de datos no estructurados, ahorrando así tiempo y esfuerzo en el procesamiento manual de datos. Utiliza su modelo de análisis de texto para etiquetar el texto automáticamente, agregando así significado a los datos no estructurados.

Fuente

Aquí hay algunas formas en las que puede poner en práctica el análisis de sentimientos para mejorar su CX.

Supervisar las menciones de marca social

Con el análisis de sentimientos, puede controlar cómo su audiencia se refiere a su marca en las plataformas sociales. Puede identificar y clasificar las emociones destacadas de los clientes a través de los datos recopilados de las menciones de la marca, los comentarios en línea y las encuestas.

Además, estas señales sociales también pueden ayudar en la segmentación social y la creación de campañas de marketing dirigidas. Por ejemplo, las herramientas de NLP pueden extraer el identificador social de los prospectos que expresaron interés en una marca en particular.

Aborde los sentimientos negativos con prioridad

El análisis de sentimientos se puede aplicar a las reseñas de productos para determinar la satisfacción general del cliente. Esto ayuda al equipo de atención al cliente a priorizar a los clientes insatisfechos y gestionar la situación de manera eficaz. Por otro lado, las reseñas con puntuaciones positivas señalan los factores que desencadenan emociones positivas en los clientes.

Seguimiento de la competencia

Realizar un análisis de sentimiento ayuda a los especialistas en marketing a vigilar a la competencia. Los conocimientos derivados pueden alimentar su estrategia de marketing. Si los clientes mencionan a un competidor específico por una característica del producto o un servicio al cliente excepcional, podría idear una estrategia para resaltar las características de su marca o lanzar un producto con una característica mejor.

Automatice el proceso de atención al cliente

Con el análisis de sentimientos, puede automatizar el proceso de respuesta a los comentarios o consultas de los clientes. Una vez que los comentarios de los clientes se clasifican en función de las emociones, puede dirigirlos automáticamente al equipo o proceso respectivo.

Por lo tanto, si un cliente menciona su marca por un servicio insatisfactorio, puede dirigirse al equipo de atención al cliente para resolver su problema y mejorar la CX.

¡La experiencia del cliente tiene que ver con las emociones! Utilice el poder del análisis de sentimientos para comprender mejor a su audiencia y humanizar las interacciones en cada punto de contacto con el cliente.

Use la búsqueda inteligente impulsada por NLP para mejorar la experiencia de compra en línea

NLP ayuda a los vendedores de comercio electrónico a mejorar la experiencia de compra en línea a través de la búsqueda inteligente. La tecnología agrega palabras clave contextualmente relevantes y sinónimos al catálogo de productos en el formato de metadatos, ofreciendo una experiencia de búsqueda personalizada en la tienda a los compradores. Por lo tanto, la PNL puede llegar a ser un gran factor diferenciador para las empresas de comercio electrónico.

Fuente

Las plataformas de búsqueda y navegación en el sitio como Klevu se basan en el procesamiento del lenguaje natural y la búsqueda de autoaprendizaje. La plataforma hace que sea fácil y rápido para los compradores encontrar los productos deseados, lo que garantiza una experiencia de compra perfecta para los clientes.

Use NLP para potenciar su SEO y experiencia de usuario

La mayor actualización de algoritmos de Google en 2019, el modelo de lenguaje de procesamiento natural BERT, permite al gigante de los motores de búsqueda utilizar sus capacidades lingüísticas de inteligencia artificial para comprender la intención de los buscadores. Naturalmente, esto hizo que fuera imperativo que los especialistas en marketing de búsqueda priorizaran el contenido, el contexto, la intención de búsqueda y la PNL de alta calidad.

Al usar NLP y anotaciones semánticas, puede ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor su contenido, mejorando así el SEO y la participación del usuario.

Automatización de marcado de datos estructurados

El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para clasificar el contenido y publicar un marcado de datos estructurados que describa claramente su contenido para los rastreadores de los motores de búsqueda. WordLift es una de esas herramientas que aplica SEO impulsado por IA para atraer más ojos a una página.

Esta herramienta semántica basada en IA agrega una capa de metadatos al contenido en línea, lo que permite que los motores de búsqueda indexen y comprendan correctamente las páginas. Además, el contenido conectado semánticamente tiene un efecto significativo en las métricas de participación del cliente.

Aquí hay una presentación interesante de PoolParty Semantic Suite que ofrece información sobre la creación de recomendaciones de contenido que combinan los enriquecimientos semánticos producidos por la PNL y las redes neuronales.

Fuente

Recomendación de contenido

Una recomendación de contenido relevante y de calidad es fundamental para mantener a los buscadores comprometidos con el contenido. Una buena recomendación de contenido puede mejorar significativamente el tiempo de permanencia: el tiempo que una persona pasa en una página web después de hacer clic en un enlace de resultados de búsqueda y antes de regresar a la SERP.

El uso de metadatos semánticamente ricos puede ayudar a mejorar la calidad de la recomendación de contenido, lo que permite que el usuario permanezca en la página durante un período más prolongado.

Creación de enlaces internos para el descubrimiento de contenido

Vincular su contenido internamente ayuda a los motores de búsqueda a encontrar su contenido y mejorar el descubrimiento de contenido, lo que mejora la experiencia del usuario. Mediante el uso de NLP y la capacitación de algoritmos de extracción de entidades basados ​​en ML, puede crear enlaces internos relevantes que brinden información rápida al lector sin que tenga que ir a otro lado.

El camino a seguir: Comience de a poco y escale lentamente

Las posibilidades de la PNL en el marketing digital son infinitas. Como resultado, las empresas pueden correr el riesgo de probar demasiadas aplicaciones de NLP a la vez o lanzar un proyecto de CX que carece de un resultado tangible.

Antes de invertir en NLP, las empresas deben considerar de manera crítica varios factores, como sus objetivos comerciales, la escalabilidad y la flexibilidad de integración. También deben establecer KPI claros para medir el éxito del proyecto CX basado en IA.

Nos estamos moviendo rápidamente hacia un entorno en el que los datos no estructurados influyen en gran medida en la mayoría de las decisiones comerciales. Al utilizar NLP en su beneficio, las empresas podrán utilizar mejor estos datos para mejorar la CX para sus clientes actuales y futuros.