In che modo i marketer digitali possono utilizzare la PNL per migliorare l'esperienza del cliente

È risaputo che il moderno cliente digitale è disposto a pagare un sovrapprezzo per i marchi che offrono un'esperienza cliente eccezionale e personalizzata. In effetti, secondo un rapporto Walker, entro la fine di quest'anno, CX supererà il prezzo e il prodotto come elemento chiave di differenziazione del marchio. Non c'è da stupirsi se le aziende competono sempre più sulla CX per conquistare clienti fedeli e aumentare i profitti.

Tuttavia, per offrire esperienze positive e personalizzate, gli esperti di marketing devono comprendere meglio i propri clienti. In poche parole, per personalizzare ogni interazione, devono misurare il comportamento dei clienti in ogni punto di contatto e creare profili cliente estremamente nitidi.

Negli ultimi anni, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) integrata con l'apprendimento automatico (ML) ha mostrato molte promesse nell'aiutare i professionisti del marketing ad analizzare i dati dei clienti a livello micro. Questo ramo dell'intelligenza artificiale consente ai professionisti del marketing di effettuare interazioni digitali mirate con i clienti, offrendo loro un rapporto qualità-prezzo migliore.

Quindi, cos'è la PNL e in che modo può aiutare i marketer digitali? Questo è esattamente ciò di cui parleremo in questo post. Continua a leggere per sapere come puoi salire sul carro della NLP per migliorare le capacità dell'esperienza del cliente.

Cos'è la PNL?

La PNL è una branca dell'IA che mira a consentire ai computer di dare un senso al linguaggio umano (linguaggio naturale).

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La PNL è all'incrocio tra IA e linguistica, nel senso che –

• Utilizza l'approccio basato su regole per cercare termini linguistici , come "amore", "odio" o "mi piace" e "non mi piace". La presenza di tali termini serve per ricavare un'interpretazione positiva o negativa della frase.
• Utilizza tecniche statistiche basate su ML per addestrare algoritmi per comprendere o prevedere i sentimenti.

Le aziende si sono sempre affidate ai dati strutturati (database) per ricavare insight. Tuttavia, l'80% dei dati a nostra disposizione non è strutturato (sotto forma di documenti, immagini, e-mail e media). La PNL mira ad analizzare e convertire in modo intelligente questi dati non strutturati in dati strutturati, consentendo così alle aziende di rimanere agili e competitive. Pertanto, la NLP può aiutarti a estrarre informazioni preziose da dati non strutturati e utilizzarli per fornire risultati aziendali trasformativi.

Integrando AI e NLP, le aziende possono scoprire un mondo completamente nuovo di possibilità per migliorare i propri sforzi di CX. Ad esempio, l'analisi del sentimento, una branca della PNL, può essere utilizzata per decodificare le emozioni dei clienti attraverso il tono di un commento. Questo può aiutare i professionisti del marketing a comprendere i loro clienti target, identificare le tendenze e migliorare i vari aspetti del percorso del cliente.

Perché gli esseri umani (marketing) utilizzano macchine e algoritmi (PNL) per capire gli esseri umani (clienti)?

Per quanto assurdo possa sembrare, le macchine e gli algoritmi sono più accurati nella comprensione del comportamento umano degli umani stessi. La PNL e l'IA possono analizzare domande o commenti condivisi dai clienti, scomporli in singoli componenti e comprendere l'intento e il sentimento coinvolti. L'algoritmo AI utilizza quindi le informazioni derivate dall'interazione, i dati dei clienti esistenti e i modelli di risposta per offrire suggerimenti pertinenti. Tutto questo si presenta come un'esperienza digitale perfetta e personalizzata per i clienti anche se è "meno umana".

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1-800-Flowers.com è stato probabilmente uno dei primi ad adottare l'IA e la PNL. Hanno offerto ai clienti un servizio di concierge regalo virtuale basato sull'intelligenza artificiale chiamato GWYN (Gifts When You Need, informalmente noto come Gwyn). Gywn è progettato per imitare il linguaggio naturale, formulare consigli, rispondere a domande e aiutare i clienti a trovare il regalo più adatto per i loro cari. Pertanto, utilizzando l'IA e la PNL, l'azienda alimentare floreale e gourmet è stata in grado di guidare interazioni mirate tra il proprio marchio e il cliente.

Per riassumere, la NLP aiuta le aziende a offrire una migliore esperienza ai clienti attraverso la personalizzazione cognitiva. Pertanto, la tecnologia NLP è un potente strumento di marketing che può aiutare gli esperti di marketing ad analizzare i contenuti dei clienti, estrarne informazioni qualitative e fornire un'ottima CX.

Passiamo ora alla carne e alle patate! In che modo i professionisti del marketing digitale possono utilizzare la PNL a proprio vantaggio?

Sfrutta il potere dell'analisi del sentimento

A partire da ora, l'analisi del sentimento è una delle applicazioni NLP più popolari utilizzate dai marketer. L'analisi del sentimento è una branca della PNL che decodifica l'emozione e il tono di un testo e lo collega a un'emozione, un'opinione o un atteggiamento. Aiuta gli esperti di marketing a mappare le emozioni dei clienti utilizzando algoritmi complessi, consentendo loro di offrire un supporto emotivamente intelligente ai clienti.

Dai un'occhiata a questo case study di 8allocate, un team di sviluppo di intelligenza artificiale. Il team ha sfruttato la potenza della NLP e del text mining per aiutare il suo cliente di e-commerce a ottimizzare e aggiornare la propria strategia CX.

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MonkeyLearn è un'altra piattaforma di elaborazione del linguaggio naturale che aiuta le aziende a creare valore da dati non strutturati, risparmiando così tempo e fatica nell'elaborazione manuale dei dati. Utilizza il suo modello di analisi del testo per contrassegnare automaticamente il testo, aggiungendo così significato ai dati non strutturati.

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Ecco alcuni modi in cui puoi mettere in atto l'analisi del sentiment per migliorare la tua CX.

Monitora le menzioni del marchio sociale

Usando l'analisi del sentiment puoi tenere una scheda su come il tuo pubblico si riferisce al tuo marchio sulle piattaforme social. Puoi identificare e classificare le emozioni di spicco dei clienti attraverso i dati raccolti da citazioni del marchio, feedback online e sondaggi.

Inoltre, questi segnali sociali possono anche aiutare nella segmentazione sociale e nella creazione di campagne di marketing mirate. Ad esempio, gli strumenti NLP sono in grado di estrarre l'handle sociale dei potenziali clienti che hanno espresso interesse per un particolare marchio.

Affronta i sentimenti negativi sulla priorità

L'analisi del sentimento può essere applicata alle recensioni dei prodotti per determinare la soddisfazione generale del cliente. Questo aiuta il team del servizio clienti a dare la priorità ai clienti insoddisfatti e a gestire efficacemente la situazione. D'altra parte, le recensioni con punteggi positivi evidenziano i fattori che innescano emozioni positive nei clienti.

Tieni traccia della competizione

L'esecuzione dell'analisi del sentimento aiuta gli esperti di marketing a tenere d'occhio la concorrenza. Gli approfondimenti derivati ​​possono alimentare la tua strategia di marketing. Se un concorrente specifico viene menzionato dai clienti per una caratteristica del prodotto o per un servizio clienti eccezionale, potresti elaborare una strategia per evidenziare le caratteristiche del tuo marchio o lanciare un prodotto con una caratteristica migliore.

Automatizza il processo di assistenza clienti

Con l'analisi del sentiment, puoi automatizzare il processo di risposta ai feedback o alle domande dei clienti. Una volta che i commenti dei clienti sono stati classificati in base alle emozioni, puoi indirizzarli automaticamente al rispettivo team o processo.

Pertanto, se un cliente menziona il tuo marchio per un servizio insoddisfacente, può essere indirizzato al team di assistenza clienti per risolvere il problema e migliorare la CX.

L'esperienza del cliente è tutta una questione di emozioni! Usa il potere dell'analisi del sentiment per comprendere meglio il tuo pubblico e umanizzare le interazioni in ogni punto di contatto con il cliente.

Usa la ricerca intelligente basata sulla NLP per migliorare l'esperienza di acquisto online

La NLP aiuta i marketer dell'e-commerce a migliorare l'esperienza di acquisto online attraverso la ricerca intelligente. La tecnologia aggiunge parole chiave e sinonimi contestualmente rilevanti al catalogo prodotti nel formato dei metadati, offrendo agli acquirenti un'esperienza di ricerca in negozio personalizzata. Pertanto, la PNL può rivelarsi un enorme fattore di differenziazione per le attività di e-commerce.

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Le piattaforme di ricerca e navigazione in loco come Klevu si basano sull'elaborazione del linguaggio naturale e sulla ricerca di autoapprendimento. La piattaforma rende facile e veloce per gli acquirenti trovare i prodotti desiderati, garantendo così un'esperienza di acquisto senza interruzioni per i clienti.

Usa la NLP per potenziare la tua SEO e la tua esperienza utente

Il più grande aggiornamento dell'algoritmo di Google nel 2019, il modello BERT Natural Processing Language consente al gigante dei motori di ricerca di utilizzare le sue capacità di intelligenza artificiale linguistica per comprendere l'intento dei ricercatori. Ciò ha naturalmente reso imperativo per i marketer della ricerca dare la priorità a contenuti, contesto, intenti di ricerca e NLP di alta qualità.

Utilizzando la NLP e le annotazioni semantiche puoi aiutare i motori di ricerca a comprendere meglio i tuoi contenuti, migliorando così la SEO e il coinvolgimento degli utenti.

Automazione del markup dei dati strutturati

L'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per classificare i contenuti e pubblicare markup di dati strutturati che descrivono chiaramente i tuoi contenuti ai crawler dei motori di ricerca. WordLift è uno di questi strumenti che applica la SEO basata sull'intelligenza artificiale per attirare più occhi su una pagina.

Questo strumento semantico basato sull'intelligenza artificiale aggiunge uno strato di metadati al contenuto online, consentendo ai motori di ricerca di indicizzare e comprendere correttamente le pagine. Inoltre, i contenuti semanticamente connessi hanno un effetto significativo sulle metriche di coinvolgimento dei clienti.

Ecco un'interessante presentazione di PoolParty Semantic Suite che offre approfondimenti sulla creazione di consigli sui contenuti che combinano gli arricchimenti semantici prodotti dalla PNL e dalle reti neuronali.

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Raccomandazione sui contenuti

Una raccomandazione di contenuto pertinente e di qualità è fondamentale per mantenere gli utenti coinvolti con il contenuto. Una buona raccomandazione sui contenuti può migliorare significativamente il tempo di permanenza: il tempo che una persona trascorre su una pagina Web dopo aver fatto clic su un collegamento di un risultato di ricerca e prima di tornare alla SERP.

L'uso di metadati semanticamente ricchi può aiutare a migliorare la qualità del contenuto consigliato, consentendo così all'utente di rimanere sulla pagina per un periodo più lungo.

Creazione di collegamenti interni per la scoperta dei contenuti

Il collegamento interno dei tuoi contenuti aiuta i motori di ricerca a trovare i tuoi contenuti e a migliorare la scoperta dei contenuti, migliorando così l'esperienza dell'utente. Utilizzando la NLP e gli algoritmi di estrazione di entità basati su ML, puoi creare collegamenti in-link pertinenti che forniscono informazioni rapide al lettore senza che debbano andare altrove.

La via da seguire: iniziare in piccolo e scalare lentamente

Le possibilità con la PNL nel marketing digitale sono infinite. Di conseguenza, le aziende possono correre il rischio di provare troppe applicazioni NLP in una volta sola o di avviare un progetto CX senza un risultato tangibile.

Prima di investire in NLP, le aziende dovrebbero considerare in modo critico diversi fattori, come gli obiettivi di business, la scalabilità e la flessibilità dell'integrazione. Dovrebbero anche stabilire KPI chiari per misurare il successo del progetto CX basato sull'intelligenza artificiale.

Ci stiamo rapidamente spostando in un ambiente in cui i dati non strutturati stanno influenzando pesantemente la maggior parte delle decisioni aziendali. Utilizzando la NLP a proprio vantaggio, le aziende saranno in grado di utilizzare meglio questi dati per migliorare la CX per i propri clienti esistenti e futuri.