Jak marketerzy cyfrowi mogą wykorzystać NLP do poprawy obsługi klienta

Powszechnie wiadomo, że współczesny klient cyfrowy jest skłonny zapłacić premię za marki oferujące niesamowite i spersonalizowane doświadczenia klienta. W rzeczywistości, zgodnie z raportem Walkera, do końca tego roku CX wyprzedzi cenę i produkt jako kluczowy wyróżnik marki. Nic dziwnego, że firmy coraz częściej konkurują na CX, aby zdobyć lojalnych klientów i zwiększyć swoje zyski.

Jednak aby dostarczać pozytywne i spersonalizowane doświadczenia, marketerzy muszą lepiej rozumieć swoich klientów. Mówiąc najprościej, aby spersonalizować każdą interakcję, muszą mierzyć zachowanie klientów w każdym punkcie kontaktu i tworzyć ostre jak brzytwa profile klientów.

W ostatnich latach przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zintegrowane z uczeniem maszynowym (ML) okazało się bardzo obiecujące, pomagając marketerom analizować dane klientów na poziomie mikro. Ta gałąź sztucznej inteligencji umożliwia marketerom ukierunkowaną interakcję cyfrową z klientami, oferując im większy zwrot z każdej zainwestowanej złotówki.

Czym więc jest NLP i jak może pomóc marketerom cyfrowym? Właśnie to omówimy w tym poście. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak możesz jeździć na modę NLP, aby poprawić możliwości obsługi klienta.

Co to jest NLP?

NLP to gałąź sztucznej inteligencji, której celem jest umożliwienie komputerom zrozumienia ludzkiego języka (języka naturalnego).

Źródło

NLP znajduje się na przecięciu sztucznej inteligencji i lingwistyki, w tym sensie, że –

• Wykorzystuje podejście oparte na regułach, aby wyszukać terminy językowe , takie jak „miłość”, „nienawiść” lub „lubię” i „nie lubię”. Obecność takich terminów służy do uzyskania pozytywnej lub negatywnej interpretacji zdania.
• Wykorzystuje techniki statystyczne oparte na ML do trenowania algorytmów w celu zrozumienia lub przewidywania nastrojów.

Firmy zawsze polegały na ustrukturyzowanych danych (bazach danych) w celu uzyskiwania spostrzeżeń. Jednak 80 procent dostępnych nam danych jest nieustrukturyzowanych (w postaci dokumentów, obrazów, wiadomości e-mail i multimediów). NLP ma na celu inteligentną analizę i konwersję tych nieustrukturyzowanych danych na dane ustrukturyzowane, umożliwiając w ten sposób przedsiębiorstwom zachowanie elastyczności i konkurencyjności. W ten sposób NLP może pomóc Ci wydobyć cenne spostrzeżenia z nieustrukturyzowanych danych i wykorzystać je do uzyskania transformacyjnych wyników biznesowych.

Integrując sztuczną inteligencję i NLP, firmy mogą odkryć zupełnie nowy świat możliwości usprawnienia swoich działań CX. Na przykład analiza sentymentu, gałąź NLP, może być używana do dekodowania emocji klientów poprzez ton komentarza. Może to pomóc marketerom zrozumieć ich docelowych klientów, zidentyfikować trendy i poprawić różne aspekty podróży klienta.

Dlaczego ludzie (marketerzy) używają maszyn i algorytmów (NLP) do zrozumienia ludzi (klientów)?

Choć może to zabrzmieć absurdalnie, maszyny i algorytmy są dokładniejsze w zrozumieniu ludzkich zachowań niż sami ludzie. NLP i sztuczna inteligencja mogą analizować pytania lub komentarze udostępniane przez klientów, rozbijać je na poszczególne komponenty i rozumieć intencje i sentyment. Algorytm AI wykorzystuje następnie spostrzeżenia pochodzące z interakcji, istniejących danych klientów i szablonów odpowiedzi, aby zaoferować odpowiednie sugestie. Wszystko to wydaje się być płynnym i spersonalizowanym doświadczeniem cyfrowym dla klientów, nawet jeśli jest to „mniej ludzkie”.

Źródło

1-800-Flowers.com był prawdopodobnie jednym z pierwszych użytkowników AI i NLP. Zaoferowali klientom usługę wirtualnego konsjerża prezentów opartą na sztucznej inteligencji o nazwie GWYN (Gifts When You Need, nieformalnie znana jako Gwyn). Gywn ma naśladować język naturalny, przedstawiać rekomendacje, odpowiadać na pytania i pomagać klientom w znalezieniu najbardziej odpowiedniego prezentu dla swoich bliskich. W ten sposób, wykorzystując sztuczną inteligencję i NLP, firma produkująca żywność dla smakoszy i kwiatów była w stanie prowadzić ukierunkowane interakcje między swoją marką a klientem.

Podsumowując, NLP pomaga firmom oferować lepsze wrażenia klientów poprzez personalizację poznawczą. Tak więc technologia NLP jest potężnym narzędziem marketingowym, które może pomóc marketerom analizować treści klientów, wydobywać z nich informacje jakościowe i dostarczać doskonałe CX.

Przejdźmy teraz do mięsa i ziemniaków! W jaki sposób marketerzy cyfrowi mogą wykorzystać NLP na swoją korzyść?

Wykorzystaj moc analizy nastrojów

Obecnie analiza sentymentu jest jedną z najpopularniejszych aplikacji NLP używanych przez marketerów. Analiza sentymentu to gałąź NLP, która dekoduje emocje i ton tekstu i łączy je z emocją, opinią lub postawą. Pomaga marketerom mapować emocje klientów za pomocą złożonych algorytmów, dzięki czemu mogą oferować klientom inteligentne emocjonalnie wsparcie.

Zapoznaj się z tym studium przypadku autorstwa 8allocate, zespołu programistów AI. Zespół wykorzystał moc NLP i eksploracji tekstu, aby pomóc klientowi e-commerce zoptymalizować i ulepszyć strategię CX.

Źródło

MonkeyLearn to kolejna platforma do przetwarzania języka naturalnego, która pomaga firmom tworzyć wartość z nieustrukturyzowanych danych, oszczędzając w ten sposób czas i wysiłek związany z ręcznym przetwarzaniem danych. Wykorzystuje swój model analizy tekstu do automatycznego tagowania tekstu, nadając w ten sposób znaczenie nieustrukturyzowanym danym.

Źródło

Oto kilka sposobów, w jakie możesz zastosować analizę sentymentu, aby poprawić swoje CX.

Monitoruj wzmianki o markach społecznościowych

Korzystając z analizy nastrojów, możesz mieć zakładkę, w jaki sposób Twoi odbiorcy odnoszą się do Twojej marki na platformach społecznościowych. Możesz identyfikować i klasyfikować dominujące emocje klientów na podstawie danych zebranych z wzmianek o markach, opinii online i ankiet.

Co więcej, te sygnały społecznościowe mogą również pomóc w segmentacji społecznej i tworzeniu ukierunkowanych kampanii marketingowych. Na przykład narzędzia NLP są w stanie wydobyć społeczne podejście do potencjalnych klientów, którzy wyrazili zainteresowanie konkretną marką.

Zajmij się negatywnymi opiniami na temat priorytetu

Analizy nastrojów można zastosować do recenzji produktów w celu określenia ogólnej satysfakcji klienta. Pomaga to zespołowi obsługi klienta priorytetyzować niezadowolonych klientów i skutecznie zarządzać sytuacją. Z drugiej strony recenzje z pozytywnymi wynikami wskazują na czynniki wywołujące u klientów pozytywne emocje.

Śledź konkurencję

Przeprowadzanie analizy sentymentu pomaga marketerom mieć oko na konkurencję. Uzyskane spostrzeżenia mogą zasilać Twoją strategię marketingową. Jeśli klienci wymieniają konkretnego konkurenta z powodu funkcji produktu lub wyjątkowej obsługi klienta, możesz wymyślić strategię podkreślenia cech Twojej marki lub wprowadzenia produktu z lepszą funkcją.

Zautomatyzuj proces obsługi klienta

Dzięki analizie nastrojów możesz zautomatyzować proces odpowiadania na opinie lub zapytania klientów. Gdy komentarze klientów zostaną sklasyfikowane na podstawie emocji, możesz automatycznie skierować je do odpowiedniego zespołu lub procesu.

Tak więc, jeśli klient wspomni o Twojej marce z powodu niezadowalającej obsługi, może zostać skierowany do zespołu obsługi klienta w celu rozwiązania problemu i ulepszenia CX.

Doświadczenie klienta to przede wszystkim emocje! Wykorzystaj moc analizy sentymentu, aby lepiej zrozumieć swoich odbiorców i humanizować interakcje w każdym punkcie kontaktu z klientem.

Użyj inteligentnego wyszukiwania opartego na NLP, aby poprawić jakość zakupów online

NLP pomaga marketerom e-commerce poprawić jakość zakupów online dzięki inteligentnemu wyszukiwaniu. Technologia dodaje kontekstowo odpowiednie słowa kluczowe i synonimy do katalogu produktów w formacie metadanych, oferując kupującym spersonalizowane możliwości wyszukiwania w sklepie. W ten sposób NLP może okazać się ogromnym czynnikiem wyróżniającym firmy e-commerce.

Źródło

Platformy wyszukiwania i nawigacji w witrynie, takie jak Klevu, opierają się na przetwarzaniu języka naturalnego i wyszukiwaniu samouczącym się. Platforma umożliwia kupującym łatwe i szybkie znajdowanie pożądanych produktów, zapewniając w ten sposób klientom bezproblemowe zakupy.

Użyj NLP, aby wzmocnić swoje SEO i doświadczenie użytkownika

Największa aktualizacja algorytmu Google w 2019 r., model BERT Natural Processing Language, pozwala gigantowi wyszukiwarek wykorzystać możliwości językowej sztucznej inteligencji do zrozumienia intencji wyszukiwarek. To naturalnie sprawiło, że marketerzy w wyszukiwarkach musieli nadać priorytet wysokiej jakości treści, kontekstowi, intencji wyszukiwania i NLP.

Korzystając z NLP i adnotacji semantycznych, możesz pomóc wyszukiwarkom w lepszym zrozumieniu treści, poprawiając w ten sposób SEO i zaangażowanie użytkowników.

Automatyzacja oznaczania danych strukturalnych

Przetwarzanie języka naturalnego może służyć do klasyfikowania treści i publikowania znaczników danych strukturalnych, które jasno opisują treść robotom wyszukiwarek. WordLift to jedno z takich narzędzi, które stosuje SEO oparte na sztucznej inteligencji, aby przyciągnąć więcej gałek ocznych na stronę.

To narzędzie semantyczne oparte na sztucznej inteligencji dodaje warstwę metadanych do treści online, umożliwiając wyszukiwarkom prawidłowe indeksowanie i rozumienie stron. Co więcej, treści powiązane semantycznie mają znaczący wpływ na wskaźniki zaangażowania klientów.

Oto interesująca prezentacja PoolParty Semantic Suite, która oferuje wgląd w tworzenie rekomendacji treści, które łączą wzbogacenia semantyczne wytwarzane przez NLP i sieci neuronowe.

Źródło

Zalecenie dotyczące treści

Odpowiednie i wysokiej jakości zalecenie dotyczące treści ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zainteresowania wyszukiwarek. Dobra rekomendacja treści może znacznie poprawić czas przebywania – czas, jaki osoba spędza na stronie internetowej po kliknięciu linku w wynikach wyszukiwania, a przed powrotem do SERP.

Korzystanie z bogatych semantycznie metadanych może pomóc poprawić jakość rekomendacji treści, umożliwiając w ten sposób użytkownikowi pozostanie na stronie przez dłuższy czas.

Budowanie linków wewnętrznych do odkrywania treści

Wewnętrzne łączenie treści pomaga wyszukiwarkom znaleźć Twoje treści i usprawnić odkrywanie treści, zwiększając w ten sposób wygodę użytkowników. Korzystając z NLP i trenując algorytmy wyodrębniania encji oparte na ML, możesz tworzyć odpowiednie łącza wewnętrzne, które dostarczają czytelnikowi szybkich informacji bez konieczności przechodzenia gdzie indziej.

Droga naprzód: zaczynaj na małą skalę i powoli skaluj

Możliwości NLP w marketingu cyfrowym są nieograniczone. W rezultacie firmy mogą narazić się na ryzyko wypróbowania zbyt wielu aplikacji NLP za jednym razem lub uruchomienia projektu CX, który nie przynosi wymiernych rezultatów.

Przed zainwestowaniem w NLP firmy powinny krytycznie rozważyć kilka czynników, takich jak cele biznesowe, skalowalność i elastyczność integracji. Powinni również ustalić jasne KPI, aby zmierzyć sukces projektu CX opartego na sztucznej inteligencji.

Szybko wkraczamy w środowisko, w którym nieustrukturyzowane dane mają duży wpływ na większość decyzji biznesowych. Wykorzystując NLP na swoją korzyść, firmy będą mogły lepiej wykorzystywać te dane do ulepszania CX dla swoich obecnych i przyszłych klientów.