Bagaimana Pemasar Digital Dapat Menggunakan NLP untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Ini adalah fakta yang terkenal bahwa pelanggan digital modern bersedia membayar mahal untuk merek yang menawarkan pengalaman pelanggan yang luar biasa dan dipersonalisasi. Bahkan, menurut laporan Walker, pada akhir tahun ini, CX akan mengambil alih harga dan produk sebagai pembeda merek utama. Tidak heran, bisnis semakin bersaing di CX untuk memenangkan pelanggan setia dan meningkatkan laba mereka.

Namun, untuk memberikan pengalaman positif dan personal, pemasar perlu memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Sederhananya, untuk mempersonalisasi setiap interaksi, mereka harus mengukur perilaku pelanggan di setiap titik kontak dan membuat profil pelanggan yang tajam.

Dalam beberapa tahun terakhir, pemrosesan bahasa alami (NLP) yang terintegrasi dengan pembelajaran mesin (ML) telah menunjukkan banyak harapan dalam membantu pemasar menganalisis data pelanggan di tingkat mikro. Cabang AI ini memungkinkan pemasar untuk membuat interaksi digital yang ditargetkan dengan pelanggan, menawarkan mereka lebih banyak keuntungan.

Jadi, apa itu NLP dan bagaimana hal itu dapat membantu pemasar digital? Itulah tepatnya yang akan kami bahas dalam posting ini. Baca terus untuk mengetahui bagaimana Anda dapat mengikuti kereta musik NLP untuk meningkatkan kemampuan pengalaman pelanggan Anda.

Apa itu NLP?

NLP adalah cabang dari AI yang bertujuan untuk memungkinkan komputer memahami bahasa manusia (bahasa alami).

Sumber

NLP berada di persimpangan AI dan linguistik, dalam arti bahwa -

• Ini menggunakan pendekatan berbasis aturan untuk mencari istilah linguistik , seperti 'cinta', 'benci', atau 'suka' dan 'tidak suka'. Kehadiran istilah tersebut digunakan untuk memperoleh interpretasi positif atau negatif dari kalimat.
• Ini menggunakan teknik statistik bertenaga ML untuk melatih algoritme guna memahami atau memprediksi sentimen.

Bisnis selalu mengandalkan data terstruktur (database) untuk mendapatkan wawasan. Namun, 80 persen data yang tersedia bagi kami tidak terstruktur (dalam bentuk dokumen, gambar, email, dan media). NLP bertujuan untuk secara cerdas menganalisis dan mengubah data tidak terstruktur ini menjadi data terstruktur, sehingga memungkinkan perusahaan untuk tetap gesit dan kompetitif. Dengan demikian, NLP dapat membantu Anda mengekstrak wawasan berharga dari data tidak terstruktur dan menggunakannya untuk memberikan hasil bisnis yang transformatif.

Dengan mengintegrasikan AI dan NLP, bisnis dapat mengungkap kemungkinan dunia baru untuk meningkatkan upaya CX mereka. Misalnya, analisis sentimen, cabang NLP, dapat digunakan untuk memecahkan kode emosi pelanggan melalui nada komentar. Ini dapat membantu pemasar memahami target pelanggan mereka, mengidentifikasi tren, dan meningkatkan berbagai aspek perjalanan pelanggan.

Mengapa Manusia (Pemasar) Menggunakan Mesin dan Algoritma (NLP) untuk Memahami Manusia (Pelanggan)?

Meski terdengar absurd, mesin dan algoritme lebih akurat dalam memahami perilaku manusia daripada manusia itu sendiri. NLP dan AI dapat menganalisis pertanyaan atau komentar yang dibagikan oleh pelanggan, memecahnya menjadi komponen individual dan memahami maksud dan sentimen yang terlibat. Algoritme AI kemudian menggunakan wawasan yang diperoleh dari interaksi, data pelanggan yang ada, dan template respons untuk menawarkan saran yang relevan. Semua ini tampil sebagai pengalaman digital yang mulus dan personal bagi pelanggan meskipun 'kurang manusiawi'.

Sumber

1-800-Flowers.com mungkin adalah salah satu pengadopsi awal AI dan NLP. Mereka menawarkan pelanggan layanan pramutamu hadiah virtual bertenaga AI yang disebut GWYN (Hadiah Saat Anda Membutuhkan, secara informal dikenal sebagai Gwyn). Gywn dirancang untuk meniru bahasa alami, membuat rekomendasi, menjawab pertanyaan, dan membantu pelanggan menemukan hadiah yang paling cocok untuk orang yang mereka cintai. Dengan demikian, menggunakan AI dan NLP, perusahaan makanan bunga dan gourmet telah mampu mendorong interaksi yang ditargetkan antara merek mereka dan pelanggan.

Singkatnya, NLP membantu bisnis menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik melalui personalisasi kognitif. Dengan demikian, teknologi NLP adalah alat pemasaran yang kuat yang dapat membantu pemasar menganalisis konten pelanggan, mengekstrak wawasan kualitatif darinya, dan memberikan CX yang hebat.

Sekarang, mari kita beralih ke daging dan kentang! Bagaimana pemasar digital dapat menggunakan NLP untuk keuntungan mereka?

Manfaatkan Kekuatan Analisis Sentimen

Sampai sekarang, analisis sentimen adalah salah satu aplikasi NLP paling populer yang digunakan oleh pemasar. Analisis sentimen adalah cabang NLP yang menerjemahkan emosi dan nada teks dan menghubungkannya dengan emosi, opini, atau sikap. Ini membantu pemasar memetakan emosi pelanggan menggunakan algoritme yang kompleks, sehingga memungkinkan mereka untuk menawarkan dukungan yang cerdas secara emosional kepada pelanggan.

Lihat studi kasus ini oleh 8allocate, tim pengembangan AI. Tim memanfaatkan kekuatan NLP dan penambangan teks untuk membantu klien e-niaganya mengoptimalkan dan meningkatkan strategi CX mereka.

Sumber

MonkeyLearn adalah platform pemrosesan bahasa alami lainnya yang membantu bisnis menciptakan nilai dari data tidak terstruktur, sehingga menghemat waktu dan tenaga mereka dalam pemrosesan data manual. Ini menggunakan model analisis teks untuk menandai teks secara otomatis, sehingga menambah makna pada data yang tidak terstruktur.

Sumber

Berikut adalah beberapa cara di mana Anda dapat menerapkan analisis sentimen untuk meningkatkan CX Anda.

Pantau Sebutan Merek Sosial

Dengan menggunakan analisis sentimen, Anda dapat mengawasi bagaimana audiens Anda merujuk ke merek Anda di platform sosial. Anda dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan emosi pelanggan yang menonjol melalui data yang dikumpulkan dari penyebutan merek, umpan balik online, dan survei.

Selanjutnya, sinyal sosial ini juga dapat membantu dalam segmentasi sosial dan membuat kampanye pemasaran bertarget. Misalnya, alat NLP mampu mengekstrak pegangan sosial dari prospek yang menyatakan minatnya pada merek tertentu.

Mengatasi Sentimen Negatif pada Prioritas

Analisis sentimen dapat diterapkan pada ulasan produk untuk menentukan kepuasan pelanggan secara keseluruhan. Ini membantu tim layanan pelanggan untuk memprioritaskan pelanggan yang tidak puas dan mengelola situasi secara efektif. Di sisi lain, ulasan dengan skor positif menunjukkan faktor-faktor yang memicu emosi positif pada pelanggan.

Lacak Kompetisi

Melakukan analisis sentimen membantu pemasar mengawasi persaingan. Wawasan yang diperoleh dapat memberi makan strategi pemasaran Anda. Jika pesaing tertentu disebutkan oleh pelanggan untuk fitur produk atau layanan pelanggan yang luar biasa, Anda dapat membuat strategi untuk menonjolkan fitur merek Anda atau meluncurkan produk dengan fitur yang lebih baik.

Otomatiskan Proses Dukungan Pelanggan

Dengan analisis sentimen, Anda dapat mengotomatiskan proses menanggapi umpan balik atau pertanyaan pelanggan. Setelah komentar pelanggan diklasifikasikan berdasarkan emosi, Anda dapat secara otomatis mengarahkannya ke tim atau proses masing-masing.

Jadi, jika pelanggan menyebutkan merek Anda karena layanan yang tidak memuaskan, mereka dapat diarahkan ke tim dukungan pelanggan untuk menyelesaikan masalah mereka dan meningkatkan CX.

Pengalaman pelanggan adalah tentang emosi! Gunakan kekuatan analisis sentimen untuk memahami audiens Anda dengan lebih baik dan memanusiakan interaksi di setiap titik kontak pelanggan.

Gunakan Pencarian Cerdas Bertenaga NLP untuk Meningkatkan Pengalaman Belanja Online

NLP membantu pemasar e-niaga meningkatkan pengalaman belanja online melalui pencarian cerdas. Teknologi ini menambahkan kata kunci dan sinonim yang relevan secara kontekstual ke katalog produk dalam format metadata, menawarkan pengalaman pencarian di dalam toko yang dipersonalisasi kepada pembeli. Dengan demikian, NLP dapat terbukti menjadi faktor pembeda yang sangat besar untuk bisnis e-niaga.

Sumber

Platform pencarian dan navigasi di tempat seperti Klevu didasarkan pada pemrosesan bahasa alami dan pencarian belajar mandiri. Platform ini memudahkan dan cepat bagi pembeli untuk menemukan produk yang mereka inginkan, sehingga memastikan pengalaman berbelanja yang mulus bagi pelanggan.

Gunakan NLP untuk Mendukung SEO dan Pengalaman Pengguna Anda

Pembaruan algoritma terbesar Google pada tahun 2019, model BERT Natural Processing Language memungkinkan raksasa mesin pencari untuk menggunakan kemampuan AI linguistiknya untuk memahami maksud para pencari. Ini secara alami membuat pemasar pencarian harus memprioritaskan konten, konteks, maksud pencarian, dan NLP berkualitas tinggi.

Dengan menggunakan NLP dan anotasi semantik, Anda dapat membantu mesin telusur lebih memahami konten Anda, sehingga meningkatkan SEO dan keterlibatan pengguna.

Otomatisasi Markup Data Terstruktur

Pemrosesan bahasa alami dapat digunakan untuk mengklasifikasikan konten dan memublikasikan markup data terstruktur yang secara jelas menggambarkan konten Anda ke perayap mesin telusur. WordLift adalah salah satu alat yang menerapkan SEO bertenaga AI untuk mengarahkan lebih banyak perhatian ke halaman.

Alat semantik berbasis AI ini menambahkan lapisan metadata ke konten online, memungkinkan mesin pencari untuk mengindeks dan memahami halaman dengan benar. Selanjutnya, konten yang terhubung secara semantik memiliki efek signifikan pada metrik keterlibatan pelanggan.

Berikut adalah presentasi menarik dari PoolParty Semantic Suite yang menawarkan wawasan tentang pembuatan rekomendasi konten yang menggabungkan pengayaan semantik yang dihasilkan oleh NLP dan jaringan saraf.

Sumber

Rekomendasi Konten

Rekomendasi konten yang relevan dan berkualitas sangat penting untuk membuat pencari tetap terlibat dengan konten. Rekomendasi konten yang baik dapat secara signifikan meningkatkan waktu tunggu – waktu yang dihabiskan seseorang di halaman web setelah mereka mengklik tautan hasil pencarian dan sebelum mereka kembali ke SERP.

Menggunakan metadata yang kaya semantik dapat membantu meningkatkan kualitas rekomendasi konten, sehingga memungkinkan pengguna untuk tetap berada di halaman untuk jangka waktu yang lebih lama.

Pembuatan Tautan Internal untuk Penemuan Konten

Menautkan konten Anda secara internal membantu mesin pencari menemukan konten Anda dan meningkatkan penemuan konten, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan menggunakan NLP dan melatih algoritme ekstraksi entitas berbasis ML, Anda dapat membuat tautan dalam yang relevan yang memberikan informasi cepat kepada pembaca tanpa harus pergi ke tempat lain.

Jalan ke Depan: Mulai Kecil dan Skala Lambat

Kemungkinan dengan NLP dalam pemasaran digital tidak terbatas. Akibatnya, bisnis dapat mengambil risiko mencoba terlalu banyak aplikasi NLP sekaligus atau meluncurkan proyek CX yang tidak memiliki hasil nyata.

Sebelum berinvestasi di NLP, perusahaan harus secara kritis mempertimbangkan beberapa faktor, seperti tujuan bisnis mereka, skalabilitas, dan fleksibilitas integrasi. Mereka juga harus menetapkan KPI yang jelas untuk mengukur keberhasilan proyek CX berbasis AI.

Kami bergerak cepat ke lingkungan di mana data tidak terstruktur sangat memengaruhi sebagian besar keputusan bisnis. Dengan menggunakan NLP untuk keuntungan mereka, bisnis akan lebih mampu menggunakan data ini untuk meningkatkan CX bagi pelanggan mereka yang sudah ada dan yang akan datang.