Как цифровые маркетологи могут использовать NLP для улучшения качества обслуживания клиентов

Общеизвестно, что современный цифровой потребитель готов платить больше за бренды, предлагающие потрясающий и персонализированный клиентский опыт. На самом деле, согласно отчету Уокера, к концу этого года CX превзойдет цену и продукт в качестве ключевого отличия бренда. Неудивительно, что компании все чаще конкурируют на CX, чтобы завоевать лояльных клиентов и увеличить свою прибыль.

Однако, чтобы обеспечить положительный и персонализированный опыт, маркетологи должны лучше понимать своих клиентов. Проще говоря, чтобы персонализировать каждое взаимодействие, они должны измерять поведение клиентов в каждой точке взаимодействия и создавать точные профили клиентов.

В последние годы обработка естественного языка (NLP), интегрированная с машинным обучением (ML), показала многообещающие результаты, помогая маркетологам анализировать данные о клиентах на микроуровне. Эта ветвь искусственного интеллекта позволяет маркетологам осуществлять целевое цифровое взаимодействие с клиентами, предлагая им большую отдачу от затраченных средств.

Итак, что такое НЛП и как оно может помочь цифровым маркетологам? Это именно то, что мы рассмотрим в этом посте. Читайте дальше, чтобы узнать, как вы можете воспользоваться преимуществами НЛП, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

Что такое НЛП?

НЛП — это ветвь ИИ, целью которой является предоставление компьютерам возможности понимать человеческий язык (естественный язык).

Источник

НЛП находится на пересечении ИИ и лингвистики в том смысле, что —

• Он использует основанный на правилах подход для поиска лингвистических терминов , таких как «любовь», «ненависть» или «нравится» и «не нравится». Наличие таких терминов используется для получения положительного или отрицательного толкования предложения.
• Он использует статистические методы на основе машинного обучения для обучения алгоритмов пониманию или прогнозированию настроений.

Предприятия всегда полагались на структурированные данные (базы данных) для получения информации. Однако 80 процентов доступных нам данных неструктурированы (в виде документов, изображений, электронных писем и мультимедиа). NLP нацелен на интеллектуальный анализ и преобразование этих неструктурированных данных в структурированные данные, что позволяет предприятиям оставаться гибкими и конкурентоспособными. Таким образом, NLP может помочь вам извлечь ценную информацию из неструктурированных данных и использовать ее для достижения преобразующих бизнес-результатов.

Интегрируя ИИ и НЛП, предприятия могут открыть для себя целый мир новых возможностей для улучшения своих усилий по привлечению клиентов. Например, анализ настроений, ответвление НЛП, можно использовать для расшифровки эмоций клиентов с помощью тона комментария. Это может помочь маркетологам понять своих целевых клиентов, определить тенденции и улучшить различные аспекты пути клиента.

Почему люди (маркетологи) используют машины и алгоритмы (НЛП), чтобы понять людей (клиентов)?

Как бы абсурдно это ни звучало, машины и алгоритмы точнее понимают человеческое поведение, чем сами люди. НЛП и ИИ могут анализировать вопросы или комментарии клиентов, разбивать их на отдельные компоненты и понимать вовлеченные намерения и настроения. Затем алгоритм ИИ использует информацию, полученную в результате взаимодействия, существующих данных о клиентах и ​​​​шаблонов ответов, чтобы предложить соответствующие предложения. Все это производит впечатление беспрепятственного и персонализированного цифрового опыта для клиентов, хотя это «менее человечно».

Источник

1-800-Flowers.com, вероятно, был одним из первых, кто внедрил ИИ и НЛП. Они предложили клиентам виртуальный консьерж-сервис подарков на базе искусственного интеллекта под названием GWYN (Gifts When You Need, неофициально известный как Gwyn). Gywn разработан, чтобы имитировать естественный язык, давать рекомендации, отвечать на вопросы и помогать клиентам найти наиболее подходящий подарок для своих близких. Таким образом, используя ИИ и НЛП, компания, производящая цветочные и деликатесные продукты, смогла наладить целевое взаимодействие между своим брендом и покупателем.

Подводя итог, можно сказать, что НЛП помогает компаниям улучшать качество обслуживания клиентов с помощью когнитивной персонализации. Таким образом, технология НЛП — это мощный маркетинговый инструмент, который может помочь маркетологам анализировать информацию о клиентах, извлекать из нее качественную информацию и обеспечивать отличный клиентский опыт.

Теперь давайте приступим к мясу и картошке! Как цифровые маркетологи могут использовать НЛП в своих интересах?

Используйте силу анализа настроений

На данный момент анализ настроений является одним из самых популярных приложений НЛП, используемых маркетологами. Анализ настроений — это ветвь НЛП, которая расшифровывает эмоцию и тон текста и связывает их с эмоцией, мнением или отношением. Это помогает маркетологам отображать эмоции клиентов с помощью сложных алгоритмов, что позволяет им предлагать клиентам эмоционально-интеллектуальную поддержку.

Ознакомьтесь с этим кейсом от 8allocate, команды разработчиков ИИ. Команда использовала возможности NLP и интеллектуального анализа текста, чтобы помочь своему клиенту электронной коммерции оптимизировать и обновить свою стратегию CX.

Источник

MonkeyLearn — еще одна платформа для обработки естественного языка, которая помогает предприятиям создавать ценность из неструктурированных данных, тем самым экономя их время и усилия при ручной обработке данных. Он использует свою модель анализа текста для автоматической маркировки текста, тем самым добавляя смысл неструктурированным данным.

Источник

Вот несколько способов, с помощью которых вы можете применить анализ настроений для улучшения CX.

Отслеживайте упоминания бренда в социальных сетях

Используя анализ настроений, вы можете следить за тем, как ваша аудитория относится к вашему бренду на социальных платформах. Вы можете определить и классифицировать выраженные эмоции клиентов с помощью данных, собранных из упоминаний бренда, онлайн-отзывов и опросов.

Кроме того, эти социальные сигналы также могут помочь в социальной сегментации и создании целевых маркетинговых кампаний. Например, инструменты НЛП способны извлекать социальную информацию о потенциальных клиентах, выразивших интерес к определенному бренду.

Устранение негативных настроений в приоритете

Аналитика настроений может применяться к обзорам продуктов, чтобы определить общую удовлетворенность клиентов. Это помогает команде обслуживания клиентов определять приоритеты недовольных клиентов и эффективно управлять ситуацией. С другой стороны, отзывы с положительными оценками указывают на факторы, вызывающие положительные эмоции у клиентов.

Отслеживайте конкуренцию

Выполнение анализа настроений помогает маркетологам следить за конкуренцией. Полученные данные могут стать основой для вашей маркетинговой стратегии. Если клиенты упоминают конкретного конкурента за особенность продукта или исключительное обслуживание клиентов, вы можете разработать стратегию, чтобы выделить особенности вашего бренда или запустить продукт с лучшей функцией.

Автоматизируйте процесс поддержки клиентов

С помощью анализа настроений вы можете автоматизировать процесс ответа на отзывы или запросы клиентов. Как только комментарии клиентов классифицируются на основе эмоций, вы можете автоматически направлять их соответствующей команде или процессу.

Таким образом, если клиент упоминает ваш бренд из-за неудовлетворительного обслуживания, его можно направить в службу поддержки для решения проблемы и улучшения клиентского опыта.

Клиентский опыт — это эмоции! Используйте возможности анализа настроений, чтобы лучше понять свою аудиторию и очеловечить взаимодействие в каждой точке контакта с клиентом.

Используйте интеллектуальный поиск на основе NLP, чтобы улучшить опыт покупок в Интернете

NLP помогает маркетологам электронной коммерции улучшить опыт покупок в Интернете с помощью интеллектуального поиска. Эта технология добавляет контекстуально релевантные ключевые слова и синонимы в каталог товаров в формате метаданных, предлагая покупателям персонализированный поиск в магазине. Таким образом, NLP может оказаться огромным отличительным фактором для предприятий электронной коммерции.

Источник

Платформы поиска и навигации на сайте, такие как Klevu, основаны на обработке естественного языка и самообучающемся поиске. Платформа позволяет покупателям легко и быстро находить нужные товары, тем самым обеспечивая беспрепятственный процесс совершения покупок для клиентов.

Используйте НЛП для усиления вашего SEO и пользовательского опыта

Модель естественного языка обработки BERT, крупнейшее обновление алгоритма Google в 2019 году, позволяет поисковому гиганту использовать свои лингвистические возможности искусственного интеллекта для понимания намерений искателей. Это, естественно, заставило поисковых маркетологов отдавать приоритет высококачественному контенту, контексту, поисковым намерениям и НЛП.

Используя НЛП и семантические аннотации, вы можете помочь поисковым системам лучше понять ваш контент, тем самым улучшив SEO и вовлеченность пользователей.

Автоматизация разметки структурированных данных

Обработку естественного языка можно использовать для классификации контента и публикации разметки структурированных данных, которая четко описывает ваш контент для сканеров поисковых систем. WordLift — один из таких инструментов, который применяет SEO на основе ИИ для привлечения большего количества посетителей на страницу.

Этот семантический инструмент на основе искусственного интеллекта добавляет слой метаданных к онлайн-контенту, позволяя поисковым системам правильно индексировать и понимать страницы. Кроме того, семантически связанный контент оказывает значительное влияние на показатели вовлеченности клиентов.

Вот интересная презентация от PoolParty Semantic Suite, которая дает представление о создании рекомендаций по контенту, сочетающих семантическое обогащение, созданное НЛП и нейронными сетями.

Источник

Рекомендации по содержанию

Актуальная и качественная рекомендация по контенту имеет решающее значение для поддержания интереса пользователей к контенту. Хорошая рекомендация по контенту может значительно улучшить время пребывания — время, которое человек проводит на веб-странице после того, как он щелкнул ссылку в результатах поиска и до того, как он вернется в поисковую выдачу.

Использование семантически насыщенных метаданных может помочь улучшить качество рекомендаций по контенту, тем самым позволяя пользователю оставаться на странице в течение более длительного периода времени.

Создание внутренних ссылок для обнаружения контента

Внутреннее связывание вашего контента помогает поисковым системам находить ваш контент и улучшать обнаружение контента, тем самым повышая удобство работы пользователей. Используя НЛП и обучая алгоритмы извлечения сущностей на основе машинного обучения, вы можете создавать релевантные входящие ссылки, которые предоставляют читателю быструю информацию без необходимости идти куда-то еще.

Путь вперед: начните с малого и медленно масштабируйтесь

Возможности НЛП в цифровом маркетинге безграничны. В результате предприятия могут столкнуться с риском одновременного использования слишком большого количества NLP-приложений или запуска CX-проекта, не дающего ощутимого результата.

Прежде чем инвестировать в NLP, компании должны критически рассмотреть несколько факторов, таких как их бизнес-цели, масштабируемость и гибкость интеграции. Они также должны установить четкие ключевые показатели эффективности для измерения успеха проекта CX на основе ИИ.

Мы быстро движемся к среде, в которой неструктурированные данные сильно влияют на большинство бизнес-решений. Используя NLP в своих интересах, предприятия смогут лучше использовать эти данные для улучшения клиентского опыта для своих существующих и будущих клиентов.