นักการตลาดดิจิทัลสามารถใช้ NLP เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร

เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าลูกค้าดิจิทัลยุคใหม่ยินดีจ่ายเบี้ยประกันภัยสำหรับแบรนด์ที่มอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมและเป็นส่วนตัวให้กับลูกค้า ตามรายงานของ Walker ว่าภายในสิ้นปีนี้ CX จะแซงหน้าราคาและผลิตภัณฑ์ในฐานะตัวสร้างความแตกต่างของแบรนด์หลัก ไม่น่าแปลกใจที่ธุรกิจต่างๆ แข่งขันกันมากขึ้นใน CX เพื่อให้ได้ลูกค้าที่ภักดีและเพิ่มผลกำไร

อย่างไรก็ตาม เพื่อมอบประสบการณ์เชิงบวกและเป็นส่วนตัว นักการตลาดจำเป็นต้องเข้าใจลูกค้ามากขึ้น พูดง่ายๆ ก็คือ ในการปรับแต่งทุกการโต้ตอบ พวกเขาต้องวัดพฤติกรรมของลูกค้าในทุกจุดติดต่อ และสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่เฉียบแหลม

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ผสานรวมกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ได้แสดงให้เห็นคำมั่นสัญญามากมายในการช่วยให้นักการตลาดวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในระดับจุลภาค AI สาขานี้ช่วยให้นักการตลาดสร้างปฏิสัมพันธ์ทางดิจิทัลกับลูกค้าเป้าหมายได้ ทำให้พวกเขาได้รับผลตอบแทนที่คุ้มค่ามากขึ้น

แล้ว NLP คืออะไรและจะช่วยนักการตลาดดิจิทัลได้อย่างไร? นั่นคือสิ่งที่เราจะกล่าวถึงในโพสต์นี้ อ่านต่อไปเพื่อเรียนรู้วิธีใช้งาน NLP bandwagon เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าของคุณ

NLP คืออะไร?

NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้ (ภาษาธรรมชาติ)

แหล่งที่มา

NLP อยู่ที่จุดตัดของ AI และภาษาศาสตร์ ในแง่ที่ว่า

• ใช้แนวทางตามกฎเกณฑ์เพื่อค้นหา คำศัพท์ทางภาษา เช่น 'ความรัก' 'ความเกลียดชัง' หรือ 'ชอบ' และ 'ไม่ชอบ' การมีอยู่ของคำศัพท์ดังกล่าวจะใช้เพื่อให้ได้มาซึ่งการตีความประโยคเชิงบวกหรือเชิงลบ
• ใช้ เทคนิคทางสถิติที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อฝึกอัลกอริทึมให้เข้าใจหรือคาดการณ์ความรู้สึก

ธุรกิจต่างๆ มักใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (ฐานข้อมูล) ในการรับข้อมูลเชิงลึก อย่างไรก็ตาม 80 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลที่มีให้เรานั้นไม่มีโครงสร้าง (ในรูปแบบของเอกสาร รูปภาพ อีเมล และสื่อ) NLP มุ่งเป้าไปที่การวิเคราะห์และแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้ให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างชาญฉลาด ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ มีความคล่องตัวและสามารถแข่งขันได้ ดังนั้น NLP สามารถช่วยคุณดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและนำไปใช้เพื่อส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้

ด้วยการผสานรวม AI และ NLP ธุรกิจต่างๆ สามารถค้นพบโลกใหม่แห่งความเป็นไปได้ในการปรับปรุงความพยายามด้าน CX ของพวกเขา ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ NLP สามารถใช้เพื่อถอดรหัสอารมณ์ของลูกค้าผ่านน้ำเสียงของความคิดเห็น ซึ่งจะช่วยให้นักการตลาดเข้าใจลูกค้าเป้าหมาย ระบุแนวโน้ม และปรับปรุงแง่มุมต่างๆ ของเส้นทางของลูกค้า

เหตุใดมนุษย์ (นักการตลาด) จึงใช้เครื่องจักรและอัลกอริทึม (NLP) เพื่อทำความเข้าใจมนุษย์ (ลูกค้า)

แม้จะฟังดูไร้สาระ แต่เครื่องจักรและอัลกอริธึมมีความแม่นยำในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์มากกว่าตัวมนุษย์เอง NLP และ AI สามารถวิเคราะห์คำถามหรือความคิดเห็นที่ลูกค้าแบ่งปัน แบ่งออกเป็นองค์ประกอบแต่ละส่วน และเข้าใจเจตนาและความรู้สึกที่เกี่ยวข้อง จากนั้นอัลกอริทึม AI จะใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการโต้ตอบ ข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่ และเทมเพลตการตอบสนองเพื่อเสนอคำแนะนำที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมดนี้ถือเป็นประสบการณ์ดิจิทัลที่ราบรื่นและเป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้า แม้ว่าจะ 'เป็นมนุษย์น้อยกว่า'

แหล่งที่มา

1-800-Flowers.com อาจเป็นหนึ่งในผู้ใช้ AI และ NLP ในช่วงต้น พวกเขาเสนอบริการเจ้าหน้าที่ดูแลแขกของขวัญเสมือนจริงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้กับลูกค้าที่เรียกว่า GWYN (ของขวัญเมื่อคุณต้องการหรือที่รู้จักอย่างไม่เป็นทางการในชื่อ Gwyn) Gywn ได้รับการออกแบบเพื่อเลียนแบบภาษาธรรมชาติ ให้คำแนะนำ ตอบคำถาม และช่วยลูกค้าค้นหาของขวัญที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคนที่คุณรัก ดังนั้น การใช้ AI และ NLP บริษัทอาหารดอกไม้และอาหารรสเลิศจึงสามารถขับเคลื่อนการโต้ตอบที่ตรงเป้าหมายระหว่างแบรนด์และลูกค้าได้

โดยสรุปแล้ว NLP ช่วยให้ธุรกิจนำเสนอประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นผ่านการปรับเปลี่ยนความรู้ความเข้าใจส่วนบุคคล ดังนั้น เทคโนโลยี NLP จึงเป็นเครื่องมือทางการตลาดที่ทรงพลังที่สามารถช่วยนักการตลาดในการวิเคราะห์เนื้อหาของลูกค้า ดึงข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพออกมา และส่งมอบ CX ที่ยอดเยี่ยม

ตอนนี้ขอลงไปที่เนื้อและมันฝรั่ง! นักการตลาดดิจิทัลจะใช้ NLP ให้เกิดประโยชน์ได้อย่างไร

ใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ณ ตอนนี้ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน NLP ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่นักการตลาดใช้ การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นสาขาหนึ่งของ NLP ที่ถอดรหัสอารมณ์และโทนของข้อความ และเชื่อมโยงกับอารมณ์ ความคิดเห็น หรือทัศนคติ ช่วยให้นักการตลาดจับคู่อารมณ์ของลูกค้าโดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยให้พวกเขาให้การสนับสนุนที่ชาญฉลาดทางอารมณ์แก่ลูกค้าได้

ดูกรณีศึกษานี้โดย 8allocate ทีมพัฒนา AI ทีมงานใช้พลังของ NLP และการขุดข้อความเพื่อช่วยให้ลูกค้าอีคอมเมิร์ซเพิ่มประสิทธิภาพและอัปเกรดกลยุทธ์ CX ของพวกเขา

แหล่งที่มา

MonkeyLearn เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้ธุรกิจสร้างมูลค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเอง ใช้โมเดลการวิเคราะห์ข้อความเพื่อแท็กข้อความโดยอัตโนมัติ จึงเป็นการเพิ่มความหมายให้กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

แหล่งที่มา

ต่อไปนี้คือวิธีสองสามวิธีที่คุณสามารถนำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นไปปฏิบัติเพื่อปรับปรุง CX ของคุณ

ตรวจสอบการกล่าวถึงแบรนด์โซเชียล

การใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น คุณสามารถติดตามว่าผู้ชมของคุณอ้างถึงแบรนด์ของคุณอย่างไรบนแพลตฟอร์มโซเชียล คุณสามารถระบุและจำแนกอารมณ์ความรู้สึกที่โดดเด่นของลูกค้าผ่านข้อมูลที่รวบรวมจากการกล่าวถึงแบรนด์ คำติชมออนไลน์ และแบบสำรวจ

นอกจากนี้ สัญญาณโซเชียลเหล่านี้ยังสามารถช่วยในการแบ่งกลุ่มสังคมและสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ NLP สามารถดึงการจัดการทางสังคมของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่แสดงความสนใจในแบรนด์ใดแบรนด์หนึ่ง

จัดการกับความรู้สึกเชิงลบเกี่ยวกับลำดับความสำคัญ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถใช้กับการตรวจทานผลิตภัณฑ์เพื่อกำหนดความพึงพอใจโดยรวมของลูกค้า ซึ่งช่วยให้ทีมบริการลูกค้าจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าที่ไม่พอใจและจัดการสถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน รีวิวที่มีคะแนนเป็นบวกชี้ให้เห็นถึงปัจจัยที่กระตุ้นอารมณ์เชิงบวกในตัวลูกค้า

ติดตามการแข่งขัน

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะช่วยให้นักการตลาดจับตาดูการแข่งขันได้ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับสามารถป้อนกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณได้ หากลูกค้ากล่าวถึงคู่แข่งรายใดรายหนึ่งเกี่ยวกับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์หรือการบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยม คุณสามารถสร้างกลยุทธ์เพื่อเน้นคุณลักษณะของแบรนด์หรือเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มีคุณลักษณะที่ดีกว่าได้

กระบวนการสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ

ด้วยการวิเคราะห์ความคิดเห็น คุณสามารถทำให้กระบวนการตอบสนองต่อคำติชมหรือข้อสงสัยของลูกค้าเป็นไปโดยอัตโนมัติ เมื่อความคิดเห็นของลูกค้าถูกจัดประเภทตามอารมณ์ คุณจะนำความคิดเห็นนั้นไปยังทีมหรือกระบวนการที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ

ดังนั้น หากลูกค้าพูดถึงแบรนด์ของคุณสำหรับบริการที่ไม่น่าพอใจ พวกเขาจะถูกส่งต่อไปยังทีมสนับสนุนลูกค้าเพื่อแก้ไขปัญหาและปรับปรุง CX

ประสบการณ์ของลูกค้าเป็นเรื่องของอารมณ์! ใช้พลังของการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อทำความเข้าใจผู้ชมของคุณให้ดีขึ้นและทำให้การโต้ตอบมีมนุษยธรรมในทุกจุดสัมผัสของลูกค้า

ใช้การค้นหาอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดย NLP เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์

NLP ช่วยให้นักการตลาดอีคอมเมิร์ซปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ผ่านการค้นหาอัจฉริยะ เทคโนโลยีนี้เพิ่มคำสำคัญและคำพ้องความหมายที่เกี่ยวข้องตามบริบทลงในแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ในรูปแบบข้อมูลเมตา ซึ่งมอบประสบการณ์การค้นหาในร้านค้าที่เหมาะกับผู้เลือกซื้อ ดังนั้น NLP สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นปัจจัยที่สร้างความแตกต่างอย่างมากสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ

แหล่งที่มา

แพลตฟอร์มการค้นหาและการนำทางในสถานที่เช่น Klevu นั้นใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการค้นหาด้วยตนเอง แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้นักช็อปสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้ง่ายและรวดเร็ว ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าลูกค้าจะได้รับประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ราบรื่น

ใช้ NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ SEO และประสบการณ์ผู้ใช้ของคุณ

การอัปเดตอัลกอริธึมที่ใหญ่ที่สุดของ Google ในปี 2019 รุ่น BERT Natural Processing Language ช่วยให้ยักษ์ใหญ่ของเครื่องมือค้นหาใช้ความสามารถด้านภาษาศาสตร์ของ AI เพื่อทำความเข้าใจเจตนาของผู้ค้นหา สิ่งนี้ทำให้นักการตลาดการค้นหาจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหา บริบท ความตั้งใจในการค้นหา และ NLP คุณภาพสูง

ด้วยการใช้ NLP และหมายเหตุประกอบเชิงความหมาย คุณสามารถช่วยให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจเนื้อหาของคุณได้ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุง SEO และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

ระบบอัตโนมัติมาร์กอัปข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถใช้เพื่อจัดประเภทเนื้อหาและเผยแพร่มาร์กอัปข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งอธิบายเนื้อหาของคุณอย่างชัดเจนต่อโปรแกรมรวบรวมข้อมูลของเครื่องมือค้นหา WordLift เป็นเครื่องมืออย่างหนึ่งที่ใช้ SEO ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อดึงดูดสายตาไปที่หน้าเพจมากขึ้น

เครื่องมือความหมายที่ใช้ AI นี้จะเพิ่มชั้นของข้อมูลเมตาให้กับเนื้อหาออนไลน์ ทำให้เครื่องมือค้นหาจัดทำดัชนีและทำความเข้าใจหน้าต่างๆ ได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ เนื้อหาที่เชื่อมโยงทางความหมายมีผลอย่างมากต่อเมตริกการมีส่วนร่วมของลูกค้า

ต่อไปนี้คือการนำเสนอที่น่าสนใจจาก PoolParty Semantic Suite ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการสร้างคำแนะนำเนื้อหาที่รวมการเสริมความหมายที่สร้างโดย NLP และเครือข่ายประสาท

แหล่งที่มา

เนื้อหาแนะนำ

การแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและมีคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ผู้ค้นหามีส่วนร่วมกับเนื้อหา การแนะนำเนื้อหาที่ดีสามารถปรับปรุงเวลาการหยุดนิ่งได้อย่างมาก – เวลาที่ผู้ใช้ใช้บนเว็บเพจหลังจากที่พวกเขาคลิกลิงก์ผลการค้นหาและก่อนที่พวกเขาจะกลับมาที่ SERP

การใช้เมตาดาต้าที่มีเนื้อหาเชิงความหมายสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของการแนะนำเนื้อหาได้ ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้อยู่ในเพจได้นานขึ้น

การสร้างลิงก์ภายในสำหรับการค้นหาเนื้อหา

การเชื่อมโยงเนื้อหาของคุณเป็นการภายในช่วยให้เสิร์ชเอ็นจิ้นพบเนื้อหาของคุณและปรับปรุงการค้นพบเนื้อหา ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ ด้วยการใช้ NLP และการฝึกอบรมอัลกอริธึมการแยกเอนทิตีที่ใช้ ML คุณสามารถสร้างลิงก์ในที่เกี่ยวข้องที่ให้ข้อมูลอย่างรวดเร็วแก่ผู้อ่านโดยไม่ต้องไปที่อื่น

ทางข้างหน้า: เริ่มต้นจากขนาดเล็กและปรับขนาดได้ช้า

ความเป็นไปได้ของ NLP ในด้านการตลาดดิจิทัลนั้นไม่มีที่สิ้นสุด ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจึงอาจเสี่ยงต่อการลองใช้แอปพลิเคชัน NLP มากเกินไปในคราวเดียว หรือเปิดตัวโครงการ CX ที่ไม่มีผลลัพธ์ที่จับต้องได้

ก่อนที่จะลงทุนใน NLP บริษัทต่างๆ ควรพิจารณาปัจจัยหลายประการอย่างมีวิจารณญาณ เช่น เป้าหมายทางธุรกิจ ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่นในการบูรณาการ พวกเขาควรกำหนด KPI ที่ชัดเจนเพื่อวัดความสำเร็จของโครงการ CX ที่ใช้ AI

เรากำลังก้าวเข้าสู่สภาพแวดล้อมอย่างรวดเร็วซึ่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีอิทธิพลอย่างมากต่อการตัดสินใจทางธุรกิจส่วนใหญ่ การใช้ NLP ให้เกิดประโยชน์ จะทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุง CX สำหรับลูกค้าปัจจุบันและลูกค้าในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น