디지털 마케터가 NLP를 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법

현대의 디지털 고객이 훌륭하고 개인화된 고객 경험을 제공하는 브랜드에 기꺼이 프리미엄을 지불한다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 실제로 Walker 보고서에 따르면 올해 말까지 CX가 주요 브랜드 차별화 요소로 가격과 제품을 추월할 것입니다. 당연히 기업은 충성도 높은 고객을 확보하고 수익을 높이기 위해 CX에서 경쟁하고 있습니다.

그러나 긍정적이고 개인화된 경험을 제공하기 위해 마케터는 고객을 더 잘 이해해야 합니다. 간단히 말해서 모든 상호 작용을 개인화하려면 모든 접점에서 고객 행동을 측정하고 날카로운 고객 프로필을 만들어야 합니다.

최근 몇 년 동안 머신 러닝(ML)과 통합된 자연어 처리(NLP)는 마케터가 미시적 수준에서 고객 데이터를 분석하는 데 많은 도움이 되었습니다. 이 AI 분야를 통해 마케터는 고객과 디지털 상호 작용을 목표로 삼아 더 많은 비용을 지불할 수 있습니다.

그렇다면 NLP는 무엇이며 디지털 마케터에게 어떻게 도움이 될까요? 그것이 바로 이 포스트에서 다룰 내용입니다. 고객 경험 기능을 개선하기 위해 NLP의 대세를 타는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.

NLP 란 무엇입니까?

NLP는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 AI의 한 분야입니다.

원천

NLP는 다음과 같은 의미에서 AI와 언어학의 교차점에 있습니다.

• 규칙 기반 접근 방식을 사용하여 '사랑', '미움' 또는 '좋아요' 및 '싫어요'와 같은 언어 용어 를 찾습니다. 그러한 용어의 존재는 문장의 긍정적 또는 부정적 해석을 도출하는 데 사용됩니다.
• ML 기반 통계 기술 을 사용하여 알고리즘을 훈련시켜 감정을 이해하거나 예측합니다.

기업은 통찰력을 얻기 위해 항상 구조화된 데이터(데이터베이스)에 의존해 왔습니다. 그러나 우리가 사용할 수 있는 데이터의 80%가 비정형(문서, 이미지, 이메일 및 미디어 형태)입니다. NLP는 이 비정형 데이터를 지능적으로 분석하고 정형 데이터로 변환하여 기업이 민첩하고 경쟁력을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 따라서 NLP는 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하고 이를 사용하여 혁신적인 비즈니스 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI와 NLP를 통합함으로써 기업은 CX 노력을 개선할 수 있는 완전히 새로운 가능성의 세계를 발견할 수 있습니다. 예를 들어 NLP의 한 분야인 감정 분석을 사용하여 댓글의 어조를 통해 고객의 감정을 해독할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 대상 고객을 이해하고 추세를 식별하며 고객 여정의 다양한 측면을 개선할 수 있습니다.

인간(마케터)이 기계와 알고리즘(NLP)을 사용하여 인간(고객)을 이해하는 이유는 무엇입니까?

터무니없게 들릴지 모르지만 기계와 알고리즘은 인간 자신보다 인간 행동을 이해하는 데 더 정확합니다. NLP와 AI는 고객이 공유한 질문이나 의견을 분석하고 개별 구성 요소로 분해하고 관련된 의도와 감정을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 AI 알고리즘은 상호 작용, 기존 고객 데이터 및 응답 템플릿에서 파생된 통찰력을 사용하여 관련 제안을 제공합니다. 이 모든 것이 '인간보다 덜 인간적'일지라도 고객을 위한 매끄럽고 개인화된 디지털 경험으로 나타납니다.

원천

1-800-Flowers.com은 아마도 AI와 NLP의 얼리 어답터 중 하나였을 것입니다. 그들은 고객에게 GWYN(Gifts When You Need, 비공식적으로 Gwyn으로 알려짐)이라는 AI 기반 가상 선물 컨시어지 서비스를 제공했습니다. Gywn은 자연어를 모방하고, 추천하고, 질문에 답하고, 고객이 사랑하는 사람에게 가장 적합한 선물을 찾도록 돕도록 설계되었습니다. 따라서 AI 및 NLP를 사용하여 꽃 및 미식 식품 회사는 브랜드와 고객 간의 표적 상호 작용을 추진할 수 있었습니다.

요약하자면 NLP는 기업이 코그너티브 개인화를 통해 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 따라서 NLP 기술은 마케터가 고객 콘텐츠를 분석하고, 그로부터 질적 통찰력을 추출하고, 훌륭한 CX를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 마케팅 도구입니다.

이제 고기와 감자로 가자! 디지털 마케터는 어떻게 NLP를 유리하게 사용할 수 있습니까?

감정 분석의 힘 활용

현재 감정 분석은 마케터가 사용하는 가장 인기 있는 NLP 애플리케이션 중 하나입니다. 감정 분석은 텍스트의 감정과 어조를 해독하여 감정, 의견 또는 태도에 연결하는 NLP의 한 분야입니다. 마케터는 복잡한 알고리즘을 사용하여 고객의 감정을 매핑하여 고객에게 감성적으로 지능적인 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 개발팀 8allocate의 사례 연구를 확인하십시오. 팀은 NLP와 텍스트 마이닝의 힘을 활용하여 전자 상거래 고객이 CX 전략을 최적화하고 업그레이드할 수 있도록 지원했습니다.

원천

MonkeyLearn은 기업이 비정형 데이터에서 가치를 창출하여 수동 데이터 처리에 드는 시간과 노력을 절약하는 데 도움이 되는 또 다른 자연어 처리 플랫폼입니다. 텍스트 분석 모델을 사용하여 텍스트에 자동으로 태그를 지정함으로써 구조화되지 않은 데이터에 의미를 추가합니다.

원천

다음은 감정 분석을 실행하여 CX를 개선할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

소셜 브랜드 언급 모니터링

감정 분석을 사용하면 청중이 소셜 플랫폼에서 귀하의 브랜드를 어떻게 언급하는지 파악할 수 있습니다. 브랜드 언급, 온라인 피드백 및 설문조사에서 수집된 데이터를 통해 두드러진 고객 감정을 식별하고 분류할 수 있습니다.

또한 이러한 사회적 신호는 소셜 세분화 및 타겟 마케팅 캠페인 생성에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, NLP 도구는 특정 브랜드에 관심을 표명한 잠재 고객의 사회적 핸들을 추출할 수 있습니다.

우선 순위에 대한 부정적인 감정 해결

감정 분석을 제품 리뷰에 적용하여 전반적인 고객 만족도를 결정할 수 있습니다. 이는 고객 서비스 팀이 불만족 고객의 우선 순위를 지정하고 상황을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 반면 긍정적인 점수를 받은 리뷰는 고객의 긍정적인 감정을 유발하는 요인을 지적합니다.

경쟁 추적

감정 분석을 수행하면 마케터가 경쟁을 주시하는 데 도움이 됩니다. 파생된 통찰력은 마케팅 전략에 도움이 될 수 있습니다. 제품 기능이나 탁월한 고객 서비스에 대해 고객이 특정 경쟁업체를 언급하는 경우 브랜드 기능을 강조하거나 더 나은 기능을 갖춘 제품을 출시하는 전략을 세울 수 있습니다.

고객 지원 프로세스 자동화

감정 분석을 사용하면 고객 피드백이나 쿼리에 응답하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 고객의 의견을 감정에 따라 분류하면 자동으로 해당 팀이나 프로세스에 전달할 수 있습니다.

따라서 고객이 불만족스러운 서비스에 대해 귀하의 브랜드를 언급하는 경우 고객 지원 팀으로 연결하여 문제를 해결하고 CX를 개선할 수 있습니다.

고객 경험은 감정에 관한 것입니다! 감정 분석의 힘을 사용하여 청중을 더 잘 이해하고 모든 고객 접점에서 상호 작용을 인간화하십시오.

NLP 기반 스마트 검색을 사용하여 온라인 쇼핑 경험 개선

NLP는 전자 상거래 마케터가 스마트 검색을 통해 온라인 쇼핑 경험을 개선할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 상황에 맞는 키워드와 동의어를 메타데이터 형식으로 제품 카탈로그에 추가하여 쇼핑객에게 개인화된 매장 내 검색 경험을 제공합니다. 따라서 NLP는 전자 상거래 비즈니스에 큰 차별화 요소가 될 수 있습니다.

원천

Klevu와 같은 현장 검색 및 탐색 플랫폼은 자연어 처리 및 자가 학습 검색을 기반으로 합니다. 플랫폼은 쇼핑객이 원하는 제품을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 하여 고객에게 원활한 쇼핑 경험을 보장합니다.

NLP를 사용하여 SEO 및 사용자 경험 강화

2019년 Google의 가장 큰 알고리즘 업데이트인 BERT 자연 처리 언어 모델을 통해 검색 엔진 대기업은 언어적 AI 기능을 사용하여 검색자의 의도를 이해할 수 있습니다. 이로 인해 검색 마케터는 고품질 콘텐츠, 컨텍스트, 검색 의도 및 NLP의 우선 순위를 결정해야 했습니다.

NLP 및 시맨틱 주석을 사용하면 검색 엔진이 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 도와서 SEO 및 사용자 참여를 개선할 수 있습니다.

구조화된 데이터 마크업 자동화

자연어 처리를 사용하여 콘텐츠를 분류하고 콘텐츠를 명확하게 설명하는 구조화된 데이터 마크업을 검색 엔진 크롤러에 게시할 수 있습니다. WordLift는 AI 기반 SEO를 적용하여 페이지에 더 많은 관심을 유도하는 도구 중 하나입니다.

이 AI 기반 의미 체계 도구는 온라인 콘텐츠에 메타데이터 계층을 추가하여 검색 엔진이 페이지를 적절하게 색인화하고 이해할 수 있도록 합니다. 또한 의미적으로 연결된 콘텐츠는 고객 참여 메트릭에 상당한 영향을 미칩니다.

다음은 NLP와 뉴런 네트워크에서 생성된 의미 체계 강화를 결합하는 콘텐츠 추천 생성에 대한 통찰력을 제공하는 PoolParty Semantic Suite의 흥미로운 프레젠테이션입니다.

원천

콘텐츠 추천

관련성 있고 양질의 콘텐츠 추천은 검색자가 콘텐츠에 계속 참여하도록 하는 데 매우 중요합니다. 좋은 콘텐츠 추천은 사용자가 검색 결과 링크를 클릭한 후 SERP로 돌아가기 전에 웹 페이지에서 보내는 시간인 체류 시간을 크게 개선할 수 있습니다.

의미가 풍부한 메타데이터를 사용하면 콘텐츠 추천의 품질을 개선하는 데 도움이 되므로 사용자가 페이지에 더 오래 머물 수 있습니다.

콘텐츠 검색을 위한 내부 링크 구축

콘텐츠를 내부적으로 연결하면 검색 엔진이 콘텐츠를 찾고 콘텐츠 검색을 개선하여 사용자 경험을 향상하는 데 도움이 됩니다. NLP를 사용하고 ML 기반 엔터티 추출 알고리즘을 학습하면 독자가 다른 곳으로 이동할 필요 없이 빠른 정보를 제공하는 관련 인링크를 생성할 수 있습니다.

앞으로의 길: 작게 시작하고 천천히 확장하십시오

디지털 마케팅에서 NLP의 가능성은 무궁무진합니다. 결과적으로 기업은 한 번에 너무 많은 NLP 애플리케이션을 시도하거나 가시적인 결과가 없는 CX 프로젝트를 시작할 위험이 있습니다.

NLP에 투자하기 전에 기업은 비즈니스 목표, 확장성 및 통합 유연성과 같은 여러 요소를 비판적으로 고려해야 합니다. 또한 AI 기반 CX 프로젝트의 성공 여부를 측정하기 위해 명확한 KPI를 설정해야 합니다.

우리는 비정형 데이터가 대부분의 비즈니스 결정에 큰 영향을 미치는 환경으로 빠르게 이동하고 있습니다. NLP를 유리하게 사용함으로써 기업은 이 데이터를 사용하여 기존 및 미래 고객을 위한 CX를 개선할 수 있습니다.