Como os profissionais de marketing digital podem usar a PNL para melhorar a experiência do cliente

É um fato bem conhecido que o cliente digital moderno está disposto a pagar mais por marcas que oferecem uma experiência incrível e personalizada ao cliente. De fato, de acordo com um relatório da Walker, até o final deste ano, o CX ultrapassará preço e produto como o principal diferencial da marca. Não é à toa que as empresas estão cada vez mais competindo no CX para conquistar clientes fiéis e aumentar seus resultados.

No entanto, para oferecer experiências positivas e personalizadas, os profissionais de marketing precisam entender melhor seus clientes. Simplificando, para personalizar cada interação, eles devem medir o comportamento do cliente em todos os pontos de contato e criar perfis de clientes precisos.

Nos últimos anos, o processamento de linguagem natural (NLP) integrado ao aprendizado de máquina (ML) se mostrou muito promissor em ajudar os profissionais de marketing a analisar os dados do cliente em um nível micro. Esse ramo da IA ​​está permitindo que os profissionais de marketing façam interações digitais direcionadas com os clientes, oferecendo a eles mais retorno pelo seu investimento.

Então, o que é a PNL e como ela pode ajudar os profissionais de marketing digital? É exatamente isso que vamos abordar neste post. Continue lendo para saber como você pode embarcar na onda da PNL para melhorar seus recursos de experiência do cliente.

O que é PNL?

A PNL é um ramo da IA ​​que visa permitir que os computadores compreendam a linguagem humana (linguagem natural).

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A PNL está na interseção da IA ​​e da linguística, no sentido de que –

• Ele usa a abordagem baseada em regras para procurar termos linguísticos , como 'amor', 'ódio' ou 'gostar' e 'não gostar'. A presença de tais termos é usada para derivar uma interpretação positiva ou negativa da sentença.
• Ele usa técnicas estatísticas baseadas em ML para treinar algoritmos para entender ou prever sentimentos.

As empresas sempre confiaram em dados estruturados (bancos de dados) para obter insights. No entanto, 80% dos dados disponíveis para nós não são estruturados (na forma de documentos, imagens, e-mails e mídia). A PNL visa analisar e converter de forma inteligente esses dados não estruturados em dados estruturados, permitindo que as empresas permaneçam ágeis e competitivas. Assim, a PNL pode ajudá-lo a extrair insights valiosos de dados não estruturados e usá-los para fornecer resultados de negócios transformadores.

Ao integrar IA e PNL, as empresas podem descobrir um mundo totalmente novo de possibilidades para melhorar seus esforços de CX. Por exemplo, a análise de sentimentos, um ramo da PNL, pode ser usada para decodificar as emoções do cliente por meio do tom de um comentário. Isso pode ajudar os profissionais de marketing a entender seus clientes-alvo, identificar tendências e melhorar várias facetas da jornada do cliente.

Por que os humanos (marketing) estão usando máquinas e algoritmos (PNL) para entender os humanos (clientes)?

Por mais absurdo que possa parecer, máquinas e algoritmos são mais precisos na compreensão do comportamento humano do que os próprios humanos. A PNL e a IA podem analisar perguntas ou comentários compartilhados pelos clientes, dividi-los em componentes individuais e entender a intenção e o sentimento envolvidos. O algoritmo de IA usa os insights derivados da interação, dados de clientes existentes e modelos de resposta para oferecer sugestões relevantes. Tudo isso se apresenta como uma experiência digital perfeita e personalizada para os clientes, embora seja 'menos humano'.

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1-800-Flowers.com foi provavelmente um dos primeiros a adotar IA e PNL. Eles ofereceram aos clientes um serviço de concierge de presentes virtual com inteligência artificial chamado GWYN (Gifts When You Need, informalmente conhecido como Gwyn). Gywn foi projetado para imitar a linguagem natural, fazer recomendações, responder perguntas e ajudar os clientes a encontrar o presente mais adequado para seus entes queridos. Assim, usando IA e PNL, a empresa de alimentos florais e gourmet conseguiu gerar interações direcionadas entre sua marca e o cliente.

Para resumir, a PNL ajuda as empresas a oferecer uma melhor experiência ao cliente por meio da personalização cognitiva. Assim, a tecnologia de PNL é uma poderosa ferramenta de marketing que pode ajudar os profissionais de marketing a analisar o conteúdo do cliente, extrair insights qualitativos dele e fornecer excelente CX.

Agora, vamos à carne e às batatas! Como os profissionais de marketing digital podem usar a PNL a seu favor?

Aproveite o poder da análise de sentimentos

A partir de agora, a análise de sentimentos é um dos aplicativos de PNL mais populares usados ​​pelos profissionais de marketing. A análise de sentimentos é um ramo da PNL que decodifica a emoção e o tom de um texto e o conecta a uma emoção, opinião ou atitude. Ele ajuda os profissionais de marketing a mapear as emoções dos clientes usando algoritmos complexos, permitindo que eles ofereçam suporte emocionalmente inteligente aos clientes.

Confira este estudo de caso da 8allocate, uma equipe de desenvolvimento de IA. A equipe aproveitou o poder da PNL e da mineração de texto para ajudar seu cliente de comércio eletrônico a otimizar e atualizar sua estratégia de CX.

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MonkeyLearn é outra plataforma de processamento de linguagem natural que ajuda as empresas a criar valor a partir de dados não estruturados, economizando tempo e esforço no processamento manual de dados. Ele usa seu modelo de análise de texto para marcar o texto automaticamente, adicionando significado aos dados não estruturados.

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Aqui estão algumas maneiras pelas quais você pode colocar a análise de sentimentos em ação para melhorar seu CX.

Monitorar menções de marca social

Usando a análise de sentimentos, você pode acompanhar como seu público está se referindo à sua marca nas plataformas sociais. Você pode identificar e classificar emoções proeminentes do cliente por meio de dados coletados de menções à marca, feedback online e pesquisas.

Além disso, esses sinais sociais também podem ajudar na segmentação social e na criação de campanhas de marketing direcionadas. Por exemplo, as ferramentas de PNL são capazes de extrair o identificador social de clientes em potencial que manifestaram interesse em uma determinada marca.

Aborde sentimentos negativos sobre prioridade

A análise de sentimentos pode ser aplicada a análises de produtos para determinar a satisfação geral do cliente. Isso ajuda a equipe de atendimento ao cliente a priorizar os clientes insatisfeitos e gerenciar efetivamente a situação. Por outro lado, as avaliações com pontuações positivas apontam os fatores que desencadeiam emoções positivas nos clientes.

Acompanhe a competição

A análise de sentimentos ajuda os profissionais de marketing a ficar de olho na concorrência. Os insights derivados podem alimentar sua estratégia de marketing. Se um concorrente específico está sendo mencionado pelos clientes por um recurso de produto ou atendimento ao cliente excepcional, você pode criar uma estratégia para destacar os recursos da sua marca ou lançar um produto com um recurso melhor.

Automatize o processo de suporte ao cliente

Com a análise de sentimentos, você pode automatizar o processo de resposta aos comentários ou consultas dos clientes. Uma vez que os comentários dos clientes são classificados com base nas emoções, você pode direcioná-los automaticamente para a respectiva equipe ou processo.

Assim, caso um cliente mencione sua marca por um atendimento insatisfatório, ele poderá ser direcionado à equipe de suporte ao cliente para solucionar seu problema e melhorar o CX.

A experiência do cliente tem tudo a ver com emoções! Use o poder da análise de sentimentos para entender melhor seu público e humanizar as interações em todos os pontos de contato com o cliente.

Use a pesquisa inteligente com tecnologia NLP para melhorar a experiência de compras on-line

A PNL ajuda os profissionais de marketing de comércio eletrônico a melhorar a experiência de compra online por meio de pesquisa inteligente. A tecnologia adiciona palavras-chave e sinônimos contextualmente relevantes ao catálogo de produtos no formato de metadados, oferecendo aos compradores uma experiência de pesquisa personalizada na loja. Assim, a PNL pode revelar-se um enorme fator de diferenciação para as empresas de comércio eletrónico.

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Plataformas de pesquisa e navegação no local, como o Klevu, são baseadas em processamento de linguagem natural e pesquisa de autoaprendizagem. A plataforma torna fácil e rápido para os compradores encontrarem os produtos desejados, garantindo assim uma experiência de compra perfeita para os clientes.

Use a PNL para potencializar seu SEO e experiência do usuário

A maior atualização de algoritmo do Google em 2019, o modelo BERT Natural Processing Language permite que o gigante dos mecanismos de pesquisa use seus recursos linguísticos de IA para entender a intenção dos pesquisadores. Isso naturalmente tornou imperativo que os profissionais de marketing de busca priorizassem conteúdo de alta qualidade, contexto, intenção de busca e PNL.

Ao usar PNL e anotações semânticas, você pode ajudar os mecanismos de pesquisa a entender melhor seu conteúdo, melhorando o SEO e o engajamento do usuário.

Automação de marcação de dados estruturados

O processamento de linguagem natural pode ser usado para classificar conteúdo e publicar marcação de dados estruturados que descreve claramente seu conteúdo para os rastreadores do mecanismo de pesquisa. O WordLift é uma dessas ferramentas que aplica SEO com inteligência artificial para atrair mais pessoas para uma página.

Essa ferramenta semântica baseada em IA adiciona uma camada de metadados ao conteúdo online, permitindo que os mecanismos de pesquisa indexem e entendam adequadamente as páginas. Além disso, o conteúdo conectado semanticamente tem um efeito significativo nas métricas de engajamento do cliente.

Aqui está uma apresentação interessante do PoolParty Semantic Suite que oferece insights sobre a criação de recomendações de conteúdo que combinam enriquecimentos semânticos produzidos por PNL e redes neuronais.

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Recomendação de conteúdo

Uma recomendação de conteúdo relevante e de qualidade é fundamental para manter os pesquisadores envolvidos com o conteúdo. Uma boa recomendação de conteúdo pode melhorar significativamente o tempo de permanência – o tempo que uma pessoa passa em uma página da web depois de clicar em um link de resultado de pesquisa e antes de retornar à SERP.

O uso de metadados semanticamente ricos pode ajudar a melhorar a qualidade da recomendação de conteúdo, permitindo que o usuário permaneça na página por mais tempo.

Criação de links internos para descoberta de conteúdo

Vincular seu conteúdo internamente ajuda os mecanismos de pesquisa a encontrar seu conteúdo e melhorar a descoberta de conteúdo, aumentando assim a experiência do usuário. Usando NLP e treinando algoritmos de extração de entidade baseados em ML, você pode criar links relevantes que fornecem informações rápidas ao leitor sem que ele precise ir a outro lugar.

O caminho a seguir: comece pequeno e escale devagar

As possibilidades com a PNL no marketing digital são infinitas. Como resultado, as empresas podem correr o risco de experimentar muitos aplicativos de PNL de uma só vez ou lançar um projeto CX sem um resultado tangível.

Antes de investir em PNL, as empresas devem considerar criticamente vários fatores, como seus objetivos de negócios, escalabilidade e flexibilidade de integração. Eles também devem definir KPIs claros para medir o sucesso do projeto CX baseado em IA.

Estamos nos movendo rapidamente para um ambiente em que dados não estruturados estão influenciando fortemente a maioria das decisões de negócios. Ao usar a PNL a seu favor, as empresas poderão usar melhor esses dados para melhorar o CX para seus clientes atuais e futuros.