Cum pot folosi agenții de marketing digital NLP pentru a îmbunătăți experiența clienților

Este un fapt binecunoscut că clientul digital modern este dispus să plătească o primă pentru mărcile care oferă o experiență extraordinară și personalizată pentru clienți. De fapt, conform unui raport Walker, până la sfârșitul acestui an, CX va depăși prețul și produsul ca diferențiere cheie a mărcii. Nu e de mirare, companiile concurează din ce în ce mai mult pe CX pentru a câștiga clienți fideli și pentru a-și crește profitul.

Cu toate acestea, pentru a oferi experiențe pozitive și personalizate, marketerii trebuie să își înțeleagă mai bine clienții. Mai simplu spus, pentru a personaliza fiecare interacțiune, aceștia trebuie să măsoare comportamentul clienților la fiecare punct de contact și să creeze profiluri clare pentru clienți.

În ultimii ani, procesarea limbajului natural (NLP) integrat cu învățarea automată (ML) s-a arătat foarte promițătoare în a ajuta specialiștii în marketing să analizeze datele clienților la nivel micro. Această ramură a inteligenței artificiale le permite marketerilor să facă interacțiuni digitale direcționate cu clienții, oferindu-le mai mult pentru banii lor.

Deci, ce este NLP și cum îi poate ajuta pe marketerii digitale? Tocmai asta vom trata în această postare. Citiți mai departe pentru a afla cum puteți merge pe trenul NLP pentru a vă îmbunătăți capacitățile experienței clienților.

Ce este NLP?

NLP este o ramură a AI care urmărește să permită computerelor să înțeleagă limbajul uman (limbaj natural).

Sursă

NLP se află la intersecția dintre inteligența artificială și lingvistică, în sensul că –

• Utilizează abordarea bazată pe reguli pentru a căuta termeni lingvistici , cum ar fi „dragoste”, „ura” sau „place” și „antipatie”. Prezența unor astfel de termeni este folosită pentru a obține o interpretare pozitivă sau negativă a propoziției.
• Utilizează tehnici statistice bazate pe ML pentru a antrena algoritmi care să înțeleagă sau să prezică sentimentele.

Companiile s-au bazat întotdeauna pe date structurate (baze de date) pentru a obține informații. Cu toate acestea, 80% din datele disponibile pentru noi sunt nestructurate (sub formă de documente, imagini, e-mailuri și media). NLP își propune să analizeze și să transforme în mod inteligent aceste date nestructurate în date structurate, permițând astfel întreprinderilor să rămână agile și competitive. Astfel, NLP vă poate ajuta să extrageți informații valoroase din datele nestructurate și să le utilizați pentru a oferi rezultate de afaceri transformatoare.

Prin integrarea AI și NLP, companiile pot descoperi o lume cu totul nouă de posibilități de a-și îmbunătăți eforturile de CX. De exemplu, analiza sentimentelor, o ramură a NLP, poate fi folosită pentru a decoda emoțiile clienților prin tonul unui comentariu. Acest lucru poate ajuta specialiștii în marketing să-și înțeleagă clienții țintă, să identifice tendințele și să îmbunătățească diferitele fațete ale călătoriei clienților.

De ce oamenii (facetorii de marketing) folosesc mașini și algoritmi (NLP) pentru a înțelege oamenii (clienții)?

Oricât de absurd ar suna, mașinile și algoritmii sunt mai precisi în înțelegerea comportamentului uman decât oamenii înșiși. NLP și AI pot analiza întrebări sau comentarii împărtășite de clienți, le pot împărți în componente individuale și pot înțelege intenția și sentimentul implicat. Algoritmul AI folosește apoi informațiile derivate din interacțiune, datele clienților existente și șabloanele de răspuns pentru a oferi sugestii relevante. Toate acestea sunt considerate o experiență digitală perfectă și personalizată pentru clienți, chiar dacă este „mai puțin uman”.

Sursă

1-800-Flowers.com a fost probabil unul dintre primii care au adoptat AI și NLP. Ei au oferit clienților un serviciu virtual de concierge pentru cadouri bazat pe inteligență artificială, numit GWYN (Gifts When You Need, cunoscut informal ca Gwyn). Gywn este conceput pentru a imita limbajul natural, pentru a face recomandări, pentru a răspunde la întrebări și pentru a ajuta clienții să găsească cel mai potrivit cadou pentru cei dragi. Astfel, folosind AI și NLP, firma de produse alimentare florale și gourmet a reușit să stimuleze interacțiuni specifice între marca lor și client.

Pentru a rezuma, NLP ajută companiile să ofere o experiență mai bună pentru clienți prin personalizarea cognitivă. Astfel, tehnologia NLP este un instrument de marketing puternic care îi poate ajuta pe marketerii să analizeze conținutul clienților, să extragă informații calitative din acesta și să ofere un CX excelent.

Acum, să trecem la carne și cartofi! Cum pot specialiștii în marketing digital să folosească NLP în avantajul lor?

Profitați de puterea analizei sentimentelor

De acum, analiza sentimentelor este una dintre cele mai populare aplicații NLP utilizate de marketeri. Analiza sentimentelor este o ramură a NLP care decodifică emoția și tonul unui text și le conectează la o emoție, o opinie sau atitudine. Ajută marketerii să cartografieze emoțiile clienților folosind algoritmi complecși, permițându-le astfel să ofere clienților suport inteligent din punct de vedere emoțional.

Consultați acest studiu de caz realizat de 8allocate, o echipă de dezvoltare AI. Echipa a valorificat puterea NLP și text mining pentru a-și ajuta clientul de comerț electronic să-și optimizeze și să-și actualizeze strategia de CX.

Sursă

MonkeyLearn este o altă platformă de procesare a limbajului natural care ajută companiile să creeze valoare din date nestructurate, economisind astfel timp și efort în procesarea manuală a datelor. Folosește modelul său de analiză a textului pentru a eticheta textul automat, adăugând astfel sens datelor nestructurate.

Sursă

Iată câteva moduri prin care puteți pune analiza sentimentelor în acțiune pentru a vă îmbunătăți CX.

Monitorizarea mențiunilor de brand social

Folosind analiza sentimentelor, puteți urmări modul în care publicul dvs. se referă la marca dvs. pe platformele sociale. Puteți identifica și clasifica emoțiile proeminente ale clienților prin intermediul datelor colectate din mențiuni de marcă, feedback online și sondaje.

Mai mult, aceste semnale sociale pot ajuta, de asemenea, la segmentarea socială și la crearea de campanii de marketing direcționate. De exemplu, instrumentele NLP sunt capabile să extragă mâna socială a potențialilor care și-au exprimat interesul pentru o anumită marcă.

Abordați sentimentele negative la prioritate

Analiza sentimentelor poate fi aplicată recenziilor produselor pentru a determina satisfacția generală a clienților. Acest lucru ajută echipa de servicii pentru clienți să prioritizeze clienții nemulțumiți și să gestioneze eficient situația. Pe de altă parte, recenziile cu scoruri pozitive evidențiază factorii care declanșează emoții pozitive la clienți.

Urmăriți competiția

Efectuarea analizei sentimentelor îi ajută pe marketerii să țină un ochi pe concurență. Insight-urile derivate pot alimenta strategia dvs. de marketing. Dacă un anumit concurent este menționat de clienți pentru o caracteristică de produs sau un serviciu excepțional pentru clienți, ați putea veni cu o strategie pentru a vă evidenția caracteristicile mărcii sau pentru a lansa un produs cu o caracteristică mai bună.

Automatizați procesul de asistență pentru clienți

Cu analiza sentimentelor, puteți automatiza procesul de răspuns la feedback-ul sau întrebările clienților. Odată ce comentariile clienților sunt clasificate în funcție de emoții, le puteți direcționa automat către echipa sau procesul respectiv.

Astfel, dacă un client menționează marca dvs. pentru servicii nesatisfăcătoare, acesta poate fi direcționat către echipa de asistență pentru clienți pentru a-și rezolva problema și pentru a îmbunătăți CX.

Experiența clienților înseamnă emoții! Folosiți puterea analizei sentimentelor pentru a vă înțelege mai bine publicul și pentru a umaniza interacțiunile la fiecare punct de contact cu clientul.

Utilizați căutarea inteligentă bazată pe NLP pentru a îmbunătăți experiența de cumpărături online

NLP ajută comerțul electronic să îmbunătățească experiența de cumpărături online prin căutare inteligentă. Tehnologia adaugă cuvinte cheie și sinonime relevante din punct de vedere contextual la catalogul de produse în format de metadate, oferind cumpărătorilor experiență de căutare personalizată în magazin. Astfel, NLP se poate dovedi a fi un factor de diferențiere uriaș pentru afacerile de comerț electronic.

Sursă

Platformele de căutare și navigare la fața locului, cum ar fi Klevu, se bazează pe procesarea limbajului natural și căutarea prin auto-învățare. Platforma facilitează și rapid pentru cumpărători să-și găsească produsele dorite, asigurând astfel o experiență de cumpărături perfectă pentru clienți.

Utilizați NLP pentru a vă îmbunătăți SEO și experiența utilizatorului

Cea mai mare actualizare a algoritmului Google din 2019, modelul BERT Natural Processing Language permite gigantului motor de căutare să-și folosească capacitățile lingvistice AI pentru a înțelege intenția celor care caută. Acest lucru a făcut, în mod firesc, imperativ ca specialiștii de marketing să acorde prioritate conținutului de înaltă calitate, contextului, intenției de căutare și NLP.

Folosind NLP și adnotări semantice, puteți ajuta motoarele de căutare să vă înțeleagă mai bine conținutul, îmbunătățind astfel SEO și implicarea utilizatorilor.

Automatizare de marcare a datelor structurate

Procesarea limbajului natural poate fi utilizată pentru a clasifica conținutul și a publica un marcaj de date structurate care descrie în mod clar conținutul dvs. pentru crawlerele motoarelor de căutare. WordLift este un astfel de instrument care aplică SEO bazat pe inteligență artificială pentru a atrage mai mulți ochi către o pagină.

Acest instrument semantic bazat pe inteligență artificială adaugă un strat de metadate conținutului online, permițând motoarelor de căutare să indexeze și să înțeleagă corect paginile. În plus, conținutul conectat semantic are un efect semnificativ asupra valorilor de implicare a clienților.

Iată o prezentare interesantă de la PoolParty Semantic Suite, care oferă informații despre crearea de recomandări de conținut care combină îmbogățirile semantice produse de NLP și rețelele neuronale.

Sursă

Recomandare de conținut

O recomandare de conținut relevantă și de calitate este esențială pentru a menține utilizatorii implicați cu conținutul. O recomandare bună de conținut poate îmbunătăți semnificativ timpul de așteptare – timpul pe care o persoană îl petrece pe o pagină web după ce a făcut clic pe un link de rezultat al căutării și înainte de a reveni la SERP.

Folosirea metadatelor bogate din punct de vedere semantic poate ajuta la îmbunătățirea calității recomandării de conținut, permițând astfel utilizatorului să rămână pe pagină pentru o perioadă mai lungă.

Crearea de legături interne pentru descoperirea conținutului

Conectarea conținutului dvs. în interior ajută motoarele de căutare să vă găsească conținutul și să îmbunătățească descoperirea conținutului, sporind astfel experiența utilizatorului. Folosind NLP și antrenând algoritmi de extracție a entităților bazați pe ML, puteți crea link-uri relevante care oferă cititorului informații rapide, fără ca acesta să fie nevoit să meargă în altă parte.

Calea de urmat: Începeți mic și scalați încet

Posibilitățile cu NLP în marketingul digital sunt nesfârșite. Drept urmare, companiile pot risca să încerce prea multe aplicații NLP dintr-o dată sau să lanseze un proiect CX care nu are un rezultat tangibil.

Înainte de a investi în NLP, companiile ar trebui să ia în considerare în mod critic mai mulți factori, cum ar fi obiectivele lor de afaceri, scalabilitatea și flexibilitatea integrării. De asemenea, ar trebui să stabilească KPI-uri clare pentru a măsura succesul proiectului CX bazat pe inteligență artificială.

Ne îndreptăm rapid într-un mediu în care datele nestructurate influențează puternic majoritatea deciziilor de afaceri. Folosind NLP în avantajul lor, companiile vor fi mai capabile să folosească aceste date pentru a îmbunătăți CX pentru clienții lor existenți și viitori.