9 Cara Anda Harus Menggunakan NLP dalam Layanan Pelanggan untuk Meningkatkan Efisiensi

Di hampir setiap rumah, Anda akan menemukan Amazon Alexa, Google Home, atau Apple Siri. Namun 69,9 juta orang yang memiliki sistem rumah pintar tidak hanya menggunakannya untuk memutar lagu favorit atau memeriksa cuaca.

Sebagian besar interaksi kita dengan teknologi saat ini melibatkan “percakapan” dengan mesin pintar atau sistem AI percakapan, dan banyak orang menggunakan teknologi pembelajaran mesin ini untuk meningkatkan interaksi layanan pelanggan mereka.

Faktanya, penelitian menunjukkan bahwa chatbots dapat menangani 80% komunikasi pelanggan.

Alasan mengapa ini berfungsi dengan baik adalah karena chatbots menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami. NLP dalam layanan pelanggan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyediakan waktu respons 24/7 yang cepat dan interaksi yang dipersonalisasi, yang mengurangi biaya dan memungkinkan agen manusia untuk menangani masalah yang lebih kompleks.

Dalam postingan ini, kami akan membahas sembilan cara Anda dapat menggunakan NLP dalam layanan pelanggan untuk meningkatkan efisiensi pusat kontak Anda.

Apa itu NLP?

Pemrosesan Bahasa Alami adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer dan manusia berkomunikasi melalui bahasa alami – yaitu dengan cara yang tidak terdengar seperti Anda sedang berbicara dengan robot dari tahun 80an.

NLP adalah komponen penting dari AI percakapan , yang memanusiakan interaksi AI dengan pelanggan dan menyelesaikan pertanyaan mereka tanpa masukan manusia. Anggap saja sebagai agen virtual yang cerdas. Pelanggan Anda dapat menggunakan chatbot NLP untuk mendapatkan jawaban cepat tanpa benar-benar berbicara dengan lawan bicara.

Dalam konteks pusat panggilan, NLP dengan mudah melakukan tugas-tugas seperti analisis teks dan sentimen, terjemahan bahasa, pengenalan ucapan, dan segmentasi topik. Ia memahami kata-kata, kalimat, dan konteks ucapan – atau, dalam hal ini, pertanyaan dukungan pelanggan Anda – dan memberikan jawaban yang cepat dan akurat, semuanya tanpa campur tangan manusia.

Artikel Terkait

Apa Itu AI Percakapan dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Manfaat NLP dalam Layanan Pelanggan

Saat ini, kebanyakan orang memiliki ekspektasi yang tinggi dalam hal layanan pelanggan . Mereka menuntut respons yang cepat, akurat, dan personal, dan mereka berharap dapat berinteraksi dengan bisnis melalui berbagai saluran (media sosial, chat, email, telepon), sehingga menyulitkan bahkan agen manusia terbaik untuk mengikutinya. Akibatnya, perusahaan terpaksa mencari cara yang lebih baik untuk memenuhi permintaan yang terus meningkat ini tanpa mengorbankan kualitas atau efisiensi.

Chatbot NLP memainkan peran besar dalam layanan pelanggan karena memungkinkan sistem otomatis memahami dan menanggapi pertanyaan pelanggan, dan dapat mengambil alih tugas rutin seperti menjawab pertanyaan umum atau mengarahkan panggilan pelanggan ke departemen yang tepat.

NLP memungkinkan chatbot untuk:

• Memahami Masukan Pengguna: Ini menganalisis dan memahami masukan teks atau suara dari pengguna, termasuk mengidentifikasi maksud di balik pesan tersebut.
• Proses Bahasa Manusia: Ini menangani berbagai konstruksi bahasa, seperti tata bahasa, sintaksis, dan semantik, untuk memahami masukan.
• Hasilkan Respons: Ini merumuskan respons yang sesuai dan relevan secara kontekstual terhadap pertanyaan pengguna.
• Menangani Komunikasi Multibahasa: Mendukung interaksi dalam berbagai bahasa, yang membuka aksesibilitas untuk basis pengguna yang beragam.
• Pelajari dan Tingkatkan: Ia terus belajar dari interaksi untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas seiring berjalannya waktu.

Jadi dengan mengotomatiskan tugas-tugas dasar atau berulang dan memberikan respons instan, NLP dapat membantu bisnis:

• Tangani volume interaksi pelanggan yang lebih tinggi tanpa menambah tenaga kerja mereka
• Analisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola guna meningkatkan kualitas layanan mereka
• Berikan interaksi yang lebih alami dan mirip manusia antara pelanggan dan sistem otomatis sehingga percakapan ini tidak merugikan pelanggan
• Tingkatkan alur kerja dan proses dengan mengekstraksi wawasan dan pola berharga dari sumber data tidak terstruktur seperti media sosial dan ulasan, serta melakukan analisis umpan balik pelanggan

Singkatnya, penggunaan AI percakapan yang didukung NLP memungkinkan chatbot pusat panggilan Anda menafsirkan masukan pengguna, mengelola pertanyaan kontekstual, dan memberikan respons yang akurat, yang pada akhirnya meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi operasional dalam layanan pelanggan.

Contoh NLP di Customer Service

Anda mungkin sudah mengetahui bahwa perusahaan seperti Amazon, Starbucks, dan Netflix menggunakan teknologi ini, namun banyak bank juga menggunakan chatbot NLP untuk membantu pelanggan mengajukan pertanyaan dan dukungan.

Misalnya, chatbot bank dapat menangani berbagai tugas layanan pelanggan, seperti:

• Menjawab pertanyaan yang sering diajukan (misalnya “Berapa jam kerja Anda?”)
• Memberikan informasi rekening (misalnya “Berapa saldo saya saat ini?”)
• Membantu transaksi (misalnya “Transfer $100 ke rekening tabungan saya”)
• Menyelesaikan masalah umum (misalnya “Saya kehilangan kartu kredit, apa yang harus saya lakukan?”)

Chatbot ini memahami dan memproses masukan bahasa alami pelanggan, lalu memberikan respons yang cepat dan akurat, sehingga nyaman bagi pelanggan dan membebaskan agen manusia untuk pertanyaan yang lebih kompleks.

Contoh lainnya adalah Uber, perusahaan ridesharing berdasarkan permintaan. Sistem balasan cerdas Uber (atau obrolan dalam aplikasi) menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami antara pengemudi dan penumpang untuk memfasilitasi komunikasi yang mudah. NLP membantu menafsirkan pesan dan kemudian memberikan balasan cepat, bahkan jika ada kendala bahasa dan, dengan perintah suara, memungkinkan pengemudi untuk tetap memegang kemudi setiap saat.

Uber memiliki kumpulan data yang luas dan tim teknik yang besar, yang berarti mereka siap untuk menerapkan dan menyempurnakan teknologi canggih seperti NLP. Grafik di bawah dapat membantu Anda memvisualisasikan bagaimana NLP dan pembelajaran mesin menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

9 Kasus Penggunaan Teratas untuk NLP dalam Layanan Pelanggan

1) Perutean panggilan yang akurat dengan sistem IVR

Pernahkah Anda menelepon saluran dukungan pelanggan dan perlu mengucapkan “Penagihan” untuk menghubungi departemen keuangan? Jika ya, Anda sedang berbicara dengan sistem Interactive Voice Response (IVR). IVR adalah teknologi dasar yang mengubah frasa (“perbarui kartu kredit saya” atau “lakukan pembayaran”) menjadi transfer Anda ke departemen yang sesuai.

Pelanggan kemungkinan besar akan menggunakan sistem ini untuk menghubungi tim Anda. Ketika AI percakapan menjadi dasar sistem, Anda dapat secara akurat mengalihkan panggilan mereka ke jalur yang paling relevan, dan IVR menjadi asisten virtual cerdas ( IVA ).

Mengapa? Karena NLP memahami permintaan penelepon dan karenanya dapat membantu mereka dengan lebih baik. Dengan kata lain, Anda tidak perlu meminta pelanggan Anda untuk “mendengarkan opsi berikut” untuk mengarahkan mereka ke arah yang benar.

Hanya dengan meminta pelanggan menjelaskan kebutuhan mereka dengan kata-kata mereka sendiri, IVA dapat dengan cepat menganalisis dan mengarahkan panggilan ke departemen atau agen dukungan yang sesuai. Hal ini tidak hanya menyederhanakan proses, tetapi juga secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mengurangi waktu tunggu dan menghilangkan rasa frustrasi dalam menavigasi sistem menu yang rumit.

American Airlines melihat hasil yang signifikan dari penggunaan NLP untuk tim layanan pelanggan mereka. Setelah memperbaiki sistem IVR, mereka:

• meningkatkan penahanan panggilan mereka sebesar 5%
• menyelamatkan maskapai penerbangan jutaan dolar setiap tahunnya
• meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan

2) Perutean cepat tiket dukungan pelanggan

Anda memberi pelanggan tiket dukungan ketika mereka mencoba menghubungi layanan pelanggan Anda. Interaksi ini kemudian menyaring hingga ke antrean tim dukungan Anda. NLP dapat membantu menyederhanakan proses ini. Karena AI percakapan dapat memahami topik tiket, AI dapat mengalihkan tiket dukungan ke orang yang paling relevan, sehingga membantu menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.

Pertimbangkan skenario ketika pelanggan mengirimkan tiket yang menyatakan, “Saya memerlukan bantuan untuk mengubah detail pembayaran saya.” Dalam sistem yang tidak memiliki kemampuan NLP, tiket ini kemungkinan akan masuk ke antrean dukungan umum dan memerlukan intervensi manual untuk mengidentifikasi dan mengalihkannya ke departemen keuangan.

Di sisi lain, platform dukungan yang dilengkapi dengan NLP dapat segera mengenali sifat finansial dari pertanyaan tersebut dari kata kunci dan frasa di dalam tiket. Kemudian secara mandiri dapat mengarahkan tiket ke tim yang sesuai – dalam hal ini, departemen keuangan.

Otomatisasi ini mempercepat proses penyelesaian, mengurangi beban kerja agen layanan pelanggan , dan memastikan bahwa pelanggan menerima bantuan yang tepat waktu dan relevan, yang pada akhirnya meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

3) Memahami umpan balik pelanggan

Umpan balik pelanggan adalah data berharga bagi bisnis. Ini dapat membantu Anda memperbaiki kekurangan pada produk Anda dan mengidentifikasi aspek mana yang disukai orang, keduanya merupakan dasar yang sangat baik untuk kampanye pemasaran dan periklanan Anda.

Faktanya, secara aktif mencari dan menghargai masukan pelanggan dapat meningkatkan reputasi merek secara signifikan – 83% pelanggan setia pada merek yang meminta dan menanggapi keluhan mereka.

Dan Anda tidak perlu menghabiskan waktu berjam-jam untuk menyisir data pelanggan kualitatif jenis ini secara manual.

NLP membantu mengidentifikasi kata atau frasa yang umum digunakan dalam ulasan, seperti “modern”, “intuitif”, dan “mahal”. NLP juga dapat menemukan topik yang dibicarakan dalam formulir umpan balik , seperti “orientasi yang mudah” atau “rencana yang terjangkau”.

Anda dapat menggabungkan NLP dengan analisis sentimen (lebih lanjut tentang ini di nomor tujuh di bawah) dan mendapatkan ikhtisar opini pelanggan tingkat atas, menjadikannya cara yang hemat waktu untuk menganalisis perilaku pelanggan melalui umpan balik.

Artikel Terkait

60+ Pertanyaan Survei Kepuasan Pelanggan untuk Meningkatkan Strategi Umpan Balik Anda

4) NLP dan chatbot layanan pelanggan/obrolan langsung

Chatbot AI memungkinkan Anda berkomunikasi dengan pelanggan sesuai keinginan mereka dan memberikan dukungan real-time tanpa harus menunggu tanggapan.

Mengapa menggunakan obrolan langsung di situs web Anda? Karena ini adalah saluran komunikasi yang disukai pelanggan untuk terhubung dengan perusahaan: 46% lebih memilih menghubungi melalui live chat , 29% melalui email, dan 16% melalui media sosial:

Perlu diingat bahwa meskipun live chat dan chatbots digunakan untuk layanan pelanggan, keduanya tidak persis sama. Chatbots menggunakan kecerdasan buatan, termasuk NLP, untuk menangani pertanyaan awal, dan live chat (agen manusia) mengatasi masalah yang lebih kompleks.

Banyak bisnis menggunakannya bersama-sama untuk memberikan pengalaman dukungan pelanggan yang komprehensif:

• Obrolan Langsung di Layanan Pelanggan: Obrolan langsung menyediakan komunikasi waktu nyata antara pelanggan dan agen layanan pelanggan manusia. Interaksi langsung ini ideal untuk menangani pertanyaan kompleks atau bernuansa yang memerlukan sentuhan pribadi atau tidak dapat ditemukan di halaman jenis FAQ. Pelanggan menghargai tanggapan langsung dan kemampuan untuk berkomunikasi dengan perwakilan manusia yang berpengetahuan luas yang dapat mengatasi permasalahan spesifik mereka.
• Chatbots Didukung oleh NLP dalam Layanan Pelanggan: Chatbots, di sisi lain, memungkinkan bisnis menawarkan dukungan real-time tanpa memerlukan campur tangan manusia. Dengan memanfaatkan NLP, chatbots dapat merespons pertanyaan pelanggan dengan cerdas (seringkali!). Teknologi ini memungkinkan chatbots untuk menafsirkan pesan pelanggan, meskipun mengandung kesalahan tata bahasa atau kalimat yang tidak lengkap, sehingga mereka bisa mendapatkan bantuan kapan saja, siang atau malam.

Salah satu keuntungan utama menggunakan live chat dan chatbots adalah kemampuan untuk mengelola pertanyaan pelanggan dalam jumlah besar secara efisien. Saat tim dukungan pelanggan Anda kewalahan dan tidak dapat menjawab semua pertanyaan secara real time, chatbot bertenaga NLP dapat turun tangan untuk membantu. Chatbot dapat menangani pertanyaan rutin dan kemudian meneruskan pelanggan ke agen manusia untuk masalah yang lebih kompleks.

Misalnya, Cheapflights menggunakan chatbot bertenaga NLP untuk mengelola pertanyaan pelanggan. Chatbot ini dapat memahami dan merespons berbagai pertanyaan, memastikan bahwa pelanggan segera menerima bantuan yang mereka butuhkan.

Dengan menggabungkan obrolan langsung dan chatbot yang didukung NLP, perusahaan dapat memberikan dukungan pelanggan paling tangguh yang memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

5) NLP untuk dukungan agen

Tahukah Anda bahwa rata-rata agen dukungan pelanggan hanya dapat menangani 21 tiket dukungan per hari? Sangat mudah untuk melihat bagaimana agen kesulitan menjawab pertanyaan pelanggan! Omong-omong, Anda dapat menghitung rata-rata interaksi per tiket untuk melihat berapa banyak waktu yang Anda habiskan untuk interaksi ini:

Semakin banyak agen yang beralih ke perangkat lunak pembelajaran mesin untuk memenuhi permintaan yang tinggi tersebut. Laporan “State of Service” Salesforce menemukan bahwa 69% agen layanan berkinerja tinggi secara aktif mencari situasi untuk menggunakan kecerdasan buatan.

AI percakapan dapat menangani pertanyaan yang tidak memerlukan banyak perhatian. Hal ini memberi agen lebih banyak waktu untuk menangani pertanyaan kompleks yang memerlukan sentuhan manusia. AI percakapan Anda dapat menangani pertanyaan seperti:

• Dukungan Teknis: “Di mana input HDMI di TV Samsung saya?”
• Status Pesanan: “Bagaimana status pesanan saya?”
• Penyiapan Akun: “Bagaimana cara menghubungkan akun Google Analytics saya?”

Tiket dukungan tersebut akan menjadi bagian yang cukup besar. Namun setelah masalah tersebut ditangani, agen Anda dapat menjawab pertanyaan yang lebih kompleks atau emosional seperti:

• Masalah Akun: “Akun saya ditutup, dan saya butuh bantuan secepatnya.”
• Kekhawatiran Penagihan: “Saya salah ditagih, dan saya memerlukan pengembalian dana.”
• Keluhan Produk: “Produk saya tiba dalam keadaan rusak, apa yang bisa saya lakukan?”

Cara lain NLP dapat membantu agen meningkatkan efisiensi operasionalnya meliputi:

• Tanggapan yang Disarankan: Memberikan tanggapan yang disarankan kepada agen berdasarkan permintaan pelanggan untuk memastikan mereka dapat menawarkan balasan yang cepat namun akurat.
• Integrasi Basis Pengetahuan : Pencarian cepat melalui basis pengetahuan untuk menyajikan informasi yang relevan kepada agen untuk penyelesaian masalah pelanggan yang lebih cepat.
• Transkripsi Panggilan: Mengubah percakapan lisan menjadi teks untuk tujuan pencatatan, pelatihan, dan jaminan kualitas.
• Peringkasan Percakapan: Secara otomatis merangkum setiap interaksi pelanggan yang panjang, membantu agen memahami konteksnya tanpa membaca seluruh log percakapan.
• Dukungan Multibahasa: Menerjemahkan pesan secara real time, memungkinkan agen berkomunikasi dengan pelanggan dalam bahasa pilihan mereka tanpa harus fasih dalam berbagai bahasa.

6) Analisis data bisnis

Sebelumnya, kami telah menyebutkan bagaimana NLP memungkinkan bisnis menganalisis data kualitatif dari umpan balik pelanggan. Itu juga dapat mengumpulkan informasi dari tempat lain dan memaparkan tren umum untuk diikuti oleh tim Anda.

Pertimbangkan skenario di mana bisnis Anda menerima banyak keluhan melalui email atau pertanyaan “Mengapa Anda meninggalkan kami?” kuesioner yang disertakan dalam formulir pembatalan Anda. Dan katakanlah Anda memiliki 150 keluhan yang harus diajukan. Formulir pembatalan Anda meminta orang untuk mencentang salah satu kotak berikut:

• Proses orientasi yang membingungkan
• Itu terlalu mahal
• Saya tidak punya waktu

Orang mungkin salah memilih, sehingga menyebabkan salah tafsir atas permasalahan tersebut. Misalnya, Anda mungkin mengira masalah utama adalah biaya karena banyak orang memilih opsi “terlalu mahal”. Namun, sebenarnya mungkin terdapat masalah yang lebih serius pada proses penagihan yang menyebabkan pelanggan salah mengkategorikan.

Akibatnya, Anda mungkin mempertimbangkan untuk menaikkan harga berdasarkan masukan, karena menganggap ini adalah langkah yang dapat diterima. Namun kenyataannya, permasalahan intinya adalah hal lain, seperti kebingungan dalam proses penagihan. NLP membantu mengkategorikan dan menganalisis umpan balik pelanggan secara akurat sehingga Anda mengatasi masalah sebenarnya daripada data yang disalahartikan.

Dalam contoh lain, katakanlah tiba-tiba ada lonjakan pertanyaan tentang fitur produk baru atau pembaruan terkini. NLP dapat mengingatkan tim Anda untuk menyelidiki lebih lanjut. Memahami tren ini memungkinkan bisnis Anda merespons dengan cepat potensi masalah, memperkirakan kebutuhan dukungan di masa depan, dan menyesuaikan sumber daya.

Artikel Terkait

100+ Statistik & Tren Layanan Pelanggan Penting untuk tahun 2024

7) Analisis sentimen dan kepuasan pelanggan

Anda mungkin mendapatkan umpan balik pelanggan yang disaring hingga ke tim dukungan Anda. Namun bagaimana Anda tahu apakah secara keseluruhan orang-orang puas dengan produk atau layanan Anda? Anda mungkin tidak punya waktu untuk menyisir semua data ini sendiri.

Analisis sentimen menggunakan NLP untuk menentukan emosi yang mendasari sebuah pesan. Misalnya, jika Anda mendapatkan tanggapan berikut dari formulir masukan:

• “Agen yang saya ajak bicara sungguh luar biasa.”
• “Pesanan saya tiba lebih cepat dari perkiraan saya.”
• “Sangat mudah untuk menyinkronkan data saya. Terima kasih telah menyusun dokumen orientasi Anda!”

Kemudian analisis sentimen akan mengambil alih dan menafsirkan kata-kata tersebut sebagai emosi. Dalam kasus di atas, kata-kata tersebut mungkin “luar biasa”, “lebih cepat”, atau “mudah”. Sistem pembelajaran mesin kemudian akan memberi tahu Anda bahwa sebagian besar masukan bersifat positif. Ini memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang seberapa baik kinerja Anda.

Dan bagian terbaiknya adalah Anda dapat menggunakan sistem AI untuk memindai penyebutan merek Anda. Kemudian Anda dapat menggunakan analisis sentimen untuk menentukan apakah liputan yang Anda peroleh sesuai dengan harapan Anda.

Selain itu, NLP dapat menganalisis pesan pelanggan untuk mendeteksi emosi dan sentimen secara real time, memperingatkan agen jika ada pelanggan yang frustrasi atau marah sehingga mereka dapat memprioritaskan dan menangani interaksi ini dengan ekstra hati-hati.

Artikel Terkait

Mengukur Pengalaman Pelanggan: 10 Metrik CX dan KPI Teratas untuk Kesuksesan

8) Aplikasi ucapan-ke-teks

Penelusuran suara sedang meningkat: 50% orang di seluruh dunia melakukan penelusuran menggunakan suara setiap hari.

Dan sebagian alasannya adalah perangkat ucapan-ke-teks. Kami meminta asisten pribadi kami – termasuk Google Home, Amazon Alexa, dan Siri – untuk merencanakan rute terbaik ke rumah teman, mengingatkan kami tentang acara dan janji penting, dan memutar musik atau podcast favorit kami.

Tapi apa artinya bagi layanan pelanggan Anda? Nah, Anda dapat menggunakan sistem pengenalan suara untuk:

• Izinkan pelanggan mengakses akun mereka dengan suara mereka
• Terjemahkan pertanyaan pelanggan dari bahasa aslinya ke bahasa Anda
• Integrasikan perangkat lunak Anda dengan asisten suara

Tak satu pun dari situasi ini berhasil tanpa NLP, yang menafsirkan kata-kata yang diucapkan. Kemudian Anda dapat menggunakan analisis ucapan (atau analisis suara), salah satu analisis yang kurang umum yang harus dimanfaatkan oleh lebih banyak pusat panggilan, untuk menganalisis dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Artikel Terkait

Cara Menggunakan Analisis Ucapan di Pusat Panggilan Anda

9) Bilah pencarian bawaan di basis pengetahuan

Bilah pencarian di situs web Anda pada dasarnya adalah mesin pencari mini. Dan sebagian besar pengunjung situs web langsung menuju ke kotak pencarian ketika mereka membuka sebuah situs, terutama, namun tidak terbatas pada, situs e-commerce. Hasil kueri ini harus menampilkan informasi yang relevan. Jika tidak, pengguna akan meninggalkan situs Anda, yang memengaruhi metrik utama seperti rasio pentalan, konversi, dan waktu di situs.

Namun bilah pencarian situs Anda tidak akan menampilkan informasi yang relevan untuk kueri tersebut tanpa suatu bentuk NLP. Perangkat lunak pembelajaran mesin menafsirkan arti dari pertanyaan tersebut. Ia memahami apa yang dicari pengguna, meskipun tidak dalam bahasa Inggris yang benar, mengandung kesalahan tata bahasa, atau salah eja.

Berikut beberapa alasan mengapa menggunakan NLP di bilah pencarian situs Anda dapat meningkatkan layanan pelanggan:

• NLP membantu memberikan hasil penelusuran yang lebih akurat dengan memahami konteks dan maksud di balik kueri pengguna, sehingga pengguna menemukan apa yang mereka cari dengan cepat.
• Pengguna dapat mengetikkan kueri dalam bahasa percakapan yang natural , dan NLP memproses kueri ini secara efektif, sehingga pelanggan tidak perlu menggunakan kata kunci atau jargon teknis tertentu.
• Saat pengguna menemukan informasi yang relevan dengan cepat , kecil kemungkinannya mereka akan segera meninggalkan situs, sehingga mengurangi rasio pentalan dan mempertahankan keterlibatan calon pelanggan.
• Dengan menjawab pertanyaan pelanggan secara akurat , bilah pencarian berbasis NLP membantu pengguna menemukan produk atau informasi yang memenuhi kebutuhan mereka, sehingga meningkatkan peluang melakukan pembelian.
• Dengan menganalisis kueri penelusuran ini , bisnis dapat memperoleh wawasan tentang preferensi pelanggan, produk populer, dan masalah umum, sehingga membantu menginformasikan strategi mereka dan meningkatkan penawaran produk.

Mengintegrasikan NLP ke dalam bilah pencarian Anda berarti situs web Anda akan memenuhi kebutuhan pengunjung dengan lebih baik dan dengan demikian meningkatkan kepuasan pelanggan.

Nextiva + NLP = Pengalaman Pelanggan Lebih Baik

Pemrosesan Bahasa Alami dalam layanan pelanggan adalah bagian inti dari pembelajaran mesin yang harus Anda gunakan di pusat kontak Anda.

Nextiva mengintegrasikan teknologi NLP ke dalam produk kami untuk membantu bisnis mengubah operasi layanan pelanggan mereka. Solusi kami yang didukung NLP memungkinkan bisnis mengotomatiskan pertanyaan rutin, menganalisis sentimen pelanggan, dan memberikan bantuan real-time kepada agen pendukung.

Dengan mengadopsi solusi NLP, tim layanan pelanggan Anda dapat lebih memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan, sehingga menghasilkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi, peningkatan loyalitas, dan, pada akhirnya, laba yang lebih kuat. Rangkullah kekuatan NLP dengan Nextiva untuk tetap menjadi yang terdepan dalam lanskap kompetitif dan memberikan layanan pelanggan luar biasa yang memenuhi dan melampaui harapan.

NLP dalam FAQ Layanan Pelanggan