9 sposobów, w jakie powinieneś używać NLP w obsłudze klienta, aby zwiększyć efektywność

Niemal w każdym domu znajdziesz Amazon Alexa, Google Home czy Apple Siri. Ale 69,9 miliona osób posiadających systemy inteligentnego domu nie używa ich tylko do odtwarzania ulubionych piosenek lub sprawdzania pogody.

Znaczna część naszych dzisiejszych interakcji z technologią obejmuje „rozmowy” z inteligentnymi maszynami lub konwersacyjnymi systemami sztucznej inteligencji, a wiele osób korzysta z tej technologii uczenia maszynowego, aby usprawnić interakcje z obsługą klienta.

Badania pokazują, że chatboty mogą obsłużyć 80% komunikacji z klientami.

Działa to tak dobrze, ponieważ chatboty korzystają z przetwarzania języka naturalnego. NLP w obsłudze klienta poprawia jakość obsługi klienta, zapewniając szybki czas reakcji 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i spersonalizowaną interakcję, co zmniejsza koszty i pozwala agentom ludzkim radzić sobie z bardziej złożonymi problemami.

W tym poście omówimy dziewięć sposobów wykorzystania NLP w obsłudze klienta w celu zwiększenia wydajności centrum kontaktowego.

Co to jest NLP?

Przetwarzanie języka naturalnego to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom i ludziom porozumiewanie się za pomocą języka naturalnego – czyli w sposób, który nie brzmi tak, jakbyś rozmawiał z robotem z lat 80-tych.

NLP jest kluczowym elementem konwersacyjnej sztucznej inteligencji , która humanizuje interakcje AI z klientami i rozwiązuje ich zapytania bez udziału człowieka. Pomyśl o tym jak o inteligentnym wirtualnym agencie. Twoi klienci mogą korzystać z chatbotów NLP, aby uzyskać szybkie odpowiedzi bez konieczności rozmawiania z osobą po drugiej stronie.

W kontekście call center NLP z łatwością wykonuje zadania takie jak analiza tekstu i nastrojów, tłumaczenie językowe, rozpoznawanie mowy i segmentacja tematów. Rozumie słowa, zdania i kontekst mowy – lub w tym przypadku zapytania obsługi klienta – i zapewnia szybką i dokładną odpowiedź, a wszystko to bez interwencji człowieka.

Powiązany artykuł

Co to jest konwersacyjna sztuczna inteligencja i jak działa?

Korzyści z NLP w obsłudze klienta

W dzisiejszych czasach większość ludzi ma wysokie oczekiwania, jeśli chodzi o obsługę klienta . Żądają szybkich, dokładnych i spersonalizowanych odpowiedzi i oczekują interakcji z firmami za pośrednictwem różnych kanałów (media społecznościowe, czat, e-mail, telefon), co sprawia, że ​​nawet najlepszy ludzki agent będzie miał trudności z dotrzymaniem kroku. W rezultacie firmy zmuszone są do poszukiwania lepszych sposobów sprostania rosnącym wymaganiom bez uszczerbku dla jakości i wydajności.

Chatboty NLP odgrywają ogromną rolę w obsłudze klienta, ponieważ umożliwiają zautomatyzowanym systemom rozumienie zapytań klientów i odpowiadanie na nie, a także mogą przejmować rutynowe zadania, takie jak odpowiadanie na często zadawane pytania czy kierowanie rozmów klientów do odpowiedniego działu.

NLP umożliwia chatbotom:

• Zrozum wkład użytkownika: analizuje i rozumie tekst lub głos wprowadzany przez użytkowników, w tym identyfikuje intencje stojące za komunikatem.
• Przetwarzaj język ludzki: obsługuje różne konstrukcje językowe, takie jak gramatyka, składnia i semantyka, aby zrozumieć wprowadzane dane.
• Generuj odpowiedzi: Formułuje odpowiednie i kontekstowo istotne odpowiedzi na zapytania użytkowników.
• Obsługa komunikacji wielojęzycznej: Obsługuje interakcje w wielu językach, co zapewnia dostępność dla zróżnicowanej bazy użytkowników.
• Ucz się i ulepszaj: stale uczy się na podstawie interakcji, aby z czasem poprawić dokładność i skuteczność.

Automatyzując podstawowe lub powtarzalne zadania i zapewniając natychmiastowe odpowiedzi, NLP może pomóc firmom:

• Obsługuj większą liczbę interakcji z klientami bez zwiększania zatrudnienia
• Analizuj duże ilości danych, aby zidentyfikować wzorce w celu poprawy jakości usług
• Zapewnij bardziej naturalne i ludzkie interakcje między klientami a zautomatyzowanymi systemami, aby te rozmowy nie były zniechęcające dla klienta
• Usprawnij przepływy pracy i procesy , wydobywając cenne spostrzeżenia i wzorce z nieustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak media społecznościowe i recenzje, a także przeprowadzając analizę opinii klientów

Krótko mówiąc, korzystanie z konwersacyjnej sztucznej inteligencji opartej na NLP umożliwia chatbotowi call center interpretowanie danych wprowadzanych przez użytkownika, zarządzanie zapytaniami kontekstowymi i zapewnianie dokładnych odpowiedzi, co ostatecznie poprawia komfort użytkownika i efektywność operacyjną obsługi klienta.

Przykłady NLP w obsłudze klienta

Prawdopodobnie już wiesz, że firmy takie jak Amazon, Starbucks i Netflix korzystają z tej technologii, ale wiele banków korzysta również z chatbotów NLP, aby pomagać klientom w zapytaniach i wsparciu.

Przykładowo chatbot banku może obsługiwać różne zadania związane z obsługą klienta, takie jak:

• Odpowiadanie na często zadawane pytania (np. „Jakie są Twoje godziny pracy?”)
• Podanie informacji o koncie (np. „Jakie jest moje aktualne saldo?”)
• Pomoc w transakcjach (np. „Przelej 100 dolarów na moje konto oszczędnościowe”)
• Rozwiązywanie typowych problemów (np. „Zgubiłem kartę kredytową, co mam zrobić?”)

Te chatboty rozumieją i przetwarzają informacje wprowadzane przez klienta w języku naturalnym, a następnie udzielają szybkich i dokładnych odpowiedzi, co jest wygodne dla klienta i uwalnia pracowników od konieczności zadawania bardziej złożonych zapytań.

Innym przykładem jest Uber, firma oferująca wspólne przejazdy na żądanie. Inteligentny system odpowiedzi Ubera (lub czat w aplikacji) wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego między kierowcami a pasażerami, aby ułatwić komunikację. NLP pomaga interpretować komunikaty, a następnie udzielać szybkich odpowiedzi, nawet jeśli istnieją bariery językowe, a dzięki poleceniom głosowym pozwala kierowcom przez cały czas trzymać ręce na kierownicy.

Uber dysponuje obszernym zbiorem danych i ogromnym zespołem inżynierów, co oznacza, że ​​jest dobrze przygotowany do wdrażania i udoskonalania zaawansowanych technologii, takich jak NLP. Poniższa grafika może pomóc Ci zobrazować, jak NLP i uczenie maszynowe poprawiają jakość obsługi klienta.

9 najlepszych przypadków użycia NLP w obsłudze klienta

1) Dokładne przekierowywanie połączeń za pomocą systemów IVR

Czy kiedykolwiek dzwoniłeś na infolinię obsługi klienta i musiałeś powiedzieć „Płatność”, aby skontaktować się z działem finansowym? Jeśli tak, rozmawiałeś z systemem interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR). IVR to podstawowa technologia, która zamienia frazy („zaktualizuj moją kartę kredytową” lub „dokonaj płatności”) w przeniesienie Cię do odpowiedniego działu.

Klienci prawdopodobnie będą używać tego systemu do kontaktowania się z Twoim zespołem. Gdy podstawą systemu jest konwersacyjna sztuczna inteligencja, możesz precyzyjnie przekierować połączenie na odpowiednią linię, a IVR stanie się inteligentnym wirtualnym asystentem ( IVA ).

Dlaczego? Ponieważ NLP rozumie prośbę dzwoniącego i dlatego może mu lepiej pomóc. Innymi słowy, nie musisz prosić swoich klientów, aby „wysłuchali poniższych opcji”, aby skierować ich we właściwym kierunku.

Prosząc klientów, aby własnymi słowami opisali swoje potrzeby, IVA może szybko przeanalizować i przekierować rozmowę do odpowiedniego działu lub agenta wsparcia. To nie tylko usprawnia proces, ale także znacznie poprawia jakość obsługi klienta, skracając czas oczekiwania i eliminując frustrację związaną z nawigacją po skomplikowanych systemach menu.

Linie American Airlines zaobserwowały znaczące rezultaty stosowania NLP w swoim zespole obsługi klienta. Po modernizacji systemu IVR:

• zwiększono powstrzymywanie połączeń o 5%
• co roku oszczędzało liniom lotniczym miliony dolarów
• poprawiło ogólne doświadczenie klienta

2) Szybkie przekazywanie zgłoszeń do obsługi klienta

Dajesz klientom zgłoszenie do pomocy technicznej, gdy próbują skontaktować się z obsługą klienta. Ta interakcja następnie przedostaje się do kolejki Twojego zespołu wsparcia. NLP może pomóc usprawnić ten proces. Ponieważ konwersacyjna sztuczna inteligencja potrafi zrozumieć temat zgłoszenia, może skierować zgłoszenia do pomocy technicznej do najbardziej odpowiedniej osoby, pomagając w szybszym rozwiązywaniu problemów.

Rozważmy scenariusz, w którym klient przesyła zgłoszenie stwierdzające: „Potrzebuję pomocy przy zmianie szczegółów płatności”. W systemach pozbawionych możliwości NLP zgłoszenie to prawdopodobnie wylądowałoby w ogólnej kolejce pomocy technicznej i wymagałoby ręcznej interwencji w celu zidentyfikowania go i przekierowania do działu finansowego.

Z drugiej strony platforma wsparcia wyposażona w NLP może natychmiast rozpoznać finansowy charakter zapytania po słowach kluczowych i frazach znajdujących się w zgłoszeniu. Może wówczas samodzielnie skierować zgłoszenie do odpowiedniego zespołu – w tym przypadku do działu finansowego.

Ta automatyzacja przyspiesza proces rozwiązywania problemów, zmniejsza obciążenie agentów obsługi klienta i zapewnia, że ​​klienci otrzymają terminową i odpowiednią pomoc, co ostatecznie poprawia ogólną jakość obsługi klienta.

3) Zrozumienie opinii klientów

Opinie klientów to cenne dane dla firm. Może pomóc Ci naprawić wady Twojego produktu i określić, które aspekty ludzie kochają, a oba są doskonałą podstawą Twoich kampanii marketingowych i reklamowych.

W rzeczywistości aktywne poszukiwanie i docenianie opinii klientów może znacznie poprawić reputację marki – 83% klientów jest lojalnych wobec marek, które zabiegają o ich skargi i na nie reagują.

Nie musisz też spędzać godzin na ręcznym przeglądaniu tego typu jakościowych danych klientów.

NLP pomaga zidentyfikować słowa lub wyrażenia powszechnie używane w recenzjach, takie jak „nowoczesny”, „intuicyjny” i „drogi”. NLP może również znaleźć tematy poruszane w formularzach opinii , takie jak „łatwe wdrożenie” lub „niedrogie plany”.

Możesz połączyć NLP z analizą nastrojów (więcej na ten temat w punkcie siódmym poniżej) i uzyskać przegląd opinii klientów na najwyższym poziomie, dzięki czemu jest to efektywny czasowo sposób analizowania zachowań klientów za pomocą informacji zwrotnej.

Powiązany artykuł

Ponad 60 pytań do ankiety dotyczącej zadowolenia klientów, które pomogą Ci ulepszyć strategię uzyskiwania informacji zwrotnych

4) NLP i chatboty obsługi klienta/czat na żywo

Chatbot AI pozwala komunikować się z klientami w preferowany przez nich sposób i zapewnia wsparcie w czasie rzeczywistym, bez konieczności czekania na odpowiedź.

Dlaczego warto korzystać z czatu na żywo w swojej witrynie? Ponieważ jest to kanał komunikacji, po którym klienci wolą kontaktować się z firmą: 46% wolałoby kontaktować się za pośrednictwem czatu na żywo , 29% za pośrednictwem poczty elektronicznej i 16% za pomocą mediów społecznościowych:

Pamiętaj, że chociaż do obsługi klienta wykorzystuje się zarówno czat na żywo, jak i chatboty, nie są one dokładnie takie same. Chatboty wykorzystują sztuczną inteligencję, w tym NLP, do obsługi początkowych zapytań, a czat na żywo (ludzcy agenci) rozwiązują bardziej złożone problemy.

Wiele firm używa ich razem, aby zapewnić kompleksową obsługę klienta:

• Czat na żywo w dziale obsługi klienta: Czat na żywo zapewnia komunikację w czasie rzeczywistym między klientami a agentami obsługi klienta. Ta bezpośrednia interakcja jest idealna do obsługi złożonych lub szczegółowych zapytań, które wymagają osobistego podejścia lub po prostu nie można ich znaleźć na stronach typu FAQ. Klienci doceniają natychmiastową reakcję i możliwość rozmowy z kompetentnym przedstawicielem, który może rozwiązać ich konkretne problemy.
• Chatboty oparte na NLP w obsłudze klienta: Z drugiej strony chatboty umożliwiają firmom oferowanie wsparcia w czasie rzeczywistym bez konieczności interwencji człowieka. Wykorzystując NLP, chatboty mogą inteligentnie odpowiadać na zapytania klientów (w większości przypadków!). Technologia ta pozwala chatbotom interpretować wiadomości klientów, nawet jeśli zawierają błędy gramatyczne lub niekompletne zdania, dzięki czemu mogą uzyskać pomoc o każdej porze dnia i nocy.

Jedną z kluczowych zalet korzystania zarówno z czatu na żywo, jak i chatbotów, jest możliwość efektywnego zarządzania dużą liczbą zapytań klientów. Kiedy Twój zespół obsługi klienta jest przeciążony i nie może odpowiedzieć na wszystkie pytania w czasie rzeczywistym, z pomocą może wkroczyć chatbot oparty na NLP. Chatbot może odpowiadać na rutynowe pytania, a następnie przekazywać klientów agentom ludzkim w przypadku bardziej złożonych problemów.

Na przykład Cheapflights korzysta z chatbota opartego na NLP do zarządzania zapytaniami klientów. Ten chatbot potrafi zrozumieć szeroki zakres pytań i odpowiedzieć na nie, zapewniając klientom szybkie otrzymanie potrzebnej pomocy.

Łącząc czat na żywo i chatboty oparte na NLP, firmy mogą zapewnić najbardziej solidną obsługę klienta, która spełnia ich potrzeby.

5) NLP dla wsparcia agenta

Czy wiesz, że przeciętny agent obsługi klienta może obsłużyć tylko 21 zgłoszeń dziennie? Łatwo jest zobaczyć, jak agenci mają trudności z nadążaniem za zapytaniami klientów! Przy okazji możesz obliczyć średnią liczbę interakcji na zgłoszenie, aby zobaczyć, ile czasu kosztują te interakcje:

Aby sprostać tak wysokiemu zapotrzebowaniu, coraz większa liczba agentów zwraca się w stronę oprogramowania do uczenia maszynowego. Z raportu Salesforce „State of Service” wynika, że ​​69% najskuteczniejszych agentów serwisowych aktywnie poszukuje sytuacji, w których można zastosować sztuczną inteligencję.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja może obsługiwać zapytania, które nie wymagają dużej uwagi. Daje to agentom więcej czasu na obsługę złożonych zapytań wymagających ludzkiego dotyku. Twoja konwersacyjna sztuczna inteligencja może poradzić sobie z pytaniami takimi jak:

• Pomoc techniczna: „Gdzie jest wejście HDMI w moim telewizorze Samsung?”
• Status zamówienia: „Jaki jest status mojego zamówienia?”
• Konfiguracja konta: „Jak połączyć moje konto Google Analytics?”

Te bilety wsparcia będą stanowić znaczną część biletów. Jednak mając już je za sobą, Twoi agenci mogą odpowiedzieć na bardziej złożone lub emocjonalne pytania, takie jak:

• Problemy z kontem: „Moje konto zostało zamknięte i potrzebuję pomocy jak najszybciej.”
• Wątpliwości dotyczące rozliczeń: „Obciążono mnie nieprawidłowo i potrzebuję zwrotu pieniędzy”.
• Reklamacje dotyczące produktu: „Mój produkt dotarł uszkodzony, co mogę zrobić?”

Inne sposoby, w jakie NLP może pomóc agentom zwiększyć ich efektywność operacyjną, obejmują:

• Sugerowane odpowiedzi: zapewnianie agentom sugerowanych odpowiedzi na podstawie zapytania klienta, aby mieć pewność, że będą w stanie udzielić szybkich, ale dokładnych odpowiedzi.
• Integracja z bazą wiedzy : szybkie przeszukiwanie bazy wiedzy w celu przedstawienia agentowi odpowiednich informacji w celu szybszego rozwiązywania problemów klientów.
• Transkrypcje rozmów: konwertowanie rozmów mówionych na tekst na potrzeby prowadzenia rejestrów, szkoleń i zapewniania jakości.
• Podsumowanie rozmowy: automatyczne podsumowanie każdej długiej interakcji z klientem, pomagając agentom zrozumieć kontekst bez konieczności przeglądania całych dzienników rozmów.
• Wsparcie wielojęzyczne: Tłumaczenie wiadomości w czasie rzeczywistym, umożliwiające agentom komunikowanie się z klientami w preferowanym przez nich języku bez konieczności płynnej znajomości wielu języków.

6) Analiza danych biznesowych

Wcześniej wspomnieliśmy, jak NLP pozwala firmom analizować dane jakościowe na podstawie opinii klientów. Może także wydobywać informacje z innych miejsc i wyznaczać wspólne trendy, które Twój zespół będzie mógł śledzić.

Rozważ scenariusz, w którym Twoja firma otrzymuje liczne skargi pocztą elektroniczną lub pytanie „Dlaczego nas opuściłeś?” kwestionariusz zawarty w formularzu anulowania. Załóżmy, że masz 150 skarg do złożenia. Formularz anulowania zawiera prośbę o zaznaczenie jednego z następujących pól:

• Mylący proces onboardingu
• To jest zbyt drogie
• Nie mam czasu

Ludzie mogą zaznaczyć niewłaściwe pole, co może prowadzić do błędnej interpretacji problemów. Na przykład możesz pomyśleć, że głównym problemem jest koszt, ponieważ wiele osób wybrało opcję „zbyt kosztowną”. Jednak w rzeczywistości może istnieć głębszy problem z procesem rozliczeniowym, który klienci błędnie sklasyfikowali.

W rezultacie możesz rozważyć podniesienie cen w oparciu o opinie, uznając to za akceptowalne posunięcie. Ale w rzeczywistości sednem problemu jest coś innego, na przykład zamieszanie z procesem rozliczeniowym. NLP pomaga dokładnie kategoryzować i analizować opinie klientów, dzięki czemu można zająć się rzeczywistymi problemami, a nie błędnie zinterpretowanymi danymi.

W innym przykładzie załóżmy, że nastąpił nagły wzrost liczby pytań dotyczących nowej funkcji produktu lub ostatniej aktualizacji. NLP może zaalarmować Twój zespół, aby dokładniej zbadał sprawę. Zrozumienie tych trendów pozwala Twojej firmie szybko reagować na potencjalne problemy, prognozować przyszłe potrzeby w zakresie wsparcia i odpowiednio dostosowywać zasoby.

Powiązany artykuł

Ponad 100 niezbędnych statystyk i trendów dotyczących obsługi klienta na rok 2024

7) Analiza sentymentów i zadowolenia klientów

Prawdopodobnie opinie klientów trafiają do Twojego zespołu wsparcia. Ale skąd wiesz, czy ogólnie rzecz biorąc, ludzie są zadowoleni z Twojego produktu lub usługi? Prawdopodobnie nie masz czasu na samodzielne przeglądanie wszystkich tych danych.

Analiza sentymentów wykorzystuje NLP do określenia emocji leżących u podstaw wiadomości. Na przykład, jeśli otrzymasz następujące odpowiedzi z formularzy opinii:

• „Agent, z którym rozmawiałem, był niesamowity”.
• „Moje zamówienie dotarło szybciej, niż się spodziewałem.”
• „Synchronizacja moich danych jest łatwa. Dziękujemy za przygotowanie dokumentów wprowadzających!”

Następnie analiza sentymentów przejmie kontrolę i zinterpretuje te słowa jako emocje. W powyższym przypadku słowa te mogą brzmieć „niesamowicie”, „szybciej” lub „łatwo”. System uczenia maszynowego poinformuje Cię wówczas, że zdecydowana większość opinii jest pozytywna. Dzięki temu lepiej zrozumiesz, jak dobrze sobie radzisz.

A najlepsze jest to, że możesz użyć systemu AI do wyszukiwania wzmianek o Twojej marce. Następnie możesz skorzystać z analizy nastrojów, aby określić, czy zasięg, który otrzymujesz, jest tak dobry, jak oczekiwałeś.

Ponadto NLP może analizować wiadomości klientów, aby wykrywać emocje i nastroje w czasie rzeczywistym, ostrzegając agentów o sfrustrowanych lub złych klientach, aby mogli ustalić priorytety i obchodzić się z interakcjami ze szczególną ostrożnością.

Powiązany artykuł

Pomiar doświadczenia klienta: 10 najważniejszych wskaźników CX i wskaźników KPI zapewniających sukces

8) Aplikacje zamiany mowy na tekst

Wyszukiwanie głosowe zyskuje na popularności: 50% ludzi na całym świecie codziennie korzysta z wyszukiwania głosowego .

Jednym z powodów są urządzenia przetwarzające mowę na tekst. Prosimy naszych osobistych asystentów – w tym Google Home, Amazon Alexa i Siri – o zaplanowanie najlepszej trasy do domu znajomego, aby przypominali nam o ważnych wydarzeniach i spotkaniach oraz odtwarzali naszą ulubioną muzykę lub podcasty.

Ale co to oznacza dla obsługi klienta? Cóż, możesz używać systemów rozpoznawania głosu, aby:

• Pozwól klientom uzyskać dostęp do swojego konta za pomocą głosu
• Przetłumacz zapytanie klienta z jego języka ojczystego na swój
• Zintegruj swoje oprogramowanie z asystentem głosowym

Żadna z tych sytuacji nie działa bez NLP, które interpretuje słowo mówione. Następnie możesz skorzystać z analityki mowy (lub analityki głosu), jednej z mniej powszechnych analiz, z których powinno korzystać więcej call center, aby analizować i poprawiać satysfakcję klientów.

Powiązany artykuł

Jak korzystać z analizy mowy w call center

9) Wbudowane paski wyszukiwania w bazach wiedzy

Pasek wyszukiwania w Twojej witrynie to w zasadzie mini wyszukiwarka. A znaczna część osób odwiedzających witrynę internetową, po wejściu na nią, trafia bezpośrednio do paska wyszukiwania, zwłaszcza, ale nie wyłącznie, do witryn handlu elektronicznego. Wyniki tych zapytań muszą zawierać odpowiednie informacje. Jeśli nie, użytkownicy opuszczą Twoją witrynę, co ma wpływ na kluczowe wskaźniki, takie jak współczynnik odrzuceń, konwersje i czas spędzony w witrynie.

Jednak pasek wyszukiwania w Twojej witrynie nie będzie wyświetlał odpowiednich informacji dla tych zapytań bez jakiejś formy NLP. Oprogramowanie do uczenia maszynowego interpretuje znaczenie tych zapytań. Rozumie, czego szuka użytkownik, nawet jeśli nie jest napisany w poprawnym języku angielskim, zawiera błędy gramatyczne lub jest błędnie napisany.

Oto kilka powodów, dla których użycie NLP w paskach wyszukiwania w Twojej witrynie może poprawić obsługę klienta:

• NLP pomaga dostarczać dokładniejsze wyniki wyszukiwania, rozumiejąc kontekst i intencje zapytań użytkowników, dzięki czemu użytkownicy szybko znajdują to, czego szukają.
• Użytkownicy mogą wpisywać zapytania w naturalnym, konwersacyjnym języku , a NLP skutecznie je przetwarza, dzięki czemu klienci nie będą musieli używać określonych słów kluczowych ani technicznego żargonu.
• Gdy użytkownicy szybko znajdą odpowiednie informacje , jest mniej prawdopodobne, że natychmiast opuszczą witrynę, co zmniejsza współczynnik odrzuceń i utrzymuje zaangażowanie potencjalnych klientów.
• Odpowiadając precyzyjnie na zapytania klientów , paski wyszukiwania oparte na NLP pomagają użytkownikom znaleźć produkty lub informacje spełniające ich potrzeby, zwiększając szanse na dokonanie zakupu.
• Analizując te wyszukiwane hasła , firmy mogą uzyskać wgląd w preferencje klientów, popularne produkty i typowe problemy, co pomaga w opracowywaniu strategii i ulepszaniu ofert produktów.

Zintegrowanie NLP z paskiem wyszukiwania oznacza, że ​​Twoja witryna będzie znacznie lepiej odpowiadać potrzebom odwiedzających, a tym samym poprawi satysfakcję klientów.

Nextiva + NLP = Lepsza obsługa klienta

Przetwarzanie języka naturalnego w obsłudze klienta to podstawowy element uczenia maszynowego, z którego powinieneś korzystać w swoich centrach kontaktowych.

Nextiva integruje technologię NLP w swoich produktach, aby pomóc firmom przekształcić sposób obsługi klienta. Nasze rozwiązania oparte na NLP umożliwiają firmom automatyzację rutynowych zapytań, analizowanie nastrojów klientów i zapewnianie pomocy agentom wsparcia w czasie rzeczywistym.

Przyjmując rozwiązanie NLP, Twój zespół obsługi klienta może lepiej zrozumieć i zaspokoić potrzeby klientów, co prowadzi do wyższych wskaźników satysfakcji, większej lojalności i ostatecznie silniejszych zysków. Wykorzystaj moc NLP z Nextiva, aby wyprzedzić konkurencję i zapewnić wyjątkową obsługę klienta, która spełnia, a nawet przekracza oczekiwania.

NLP w często zadawanych pytaniach dotyczących obsługi klienta