Dijital Pazarlamacılar Müşteri Deneyimini Geliştirmek İçin NLP'yi Nasıl Kullanabilir?

Modern dijital müşterinin, harika ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sunan markalar için prim ödemeye hazır olduğu bilinen bir gerçektir. Aslında, bir Walker raporuna göre, bu yılın sonuna kadar CX, temel marka farklılaştırıcısı olarak fiyat ve ürünü geçecek. İşletmelerin sadık müşteriler kazanmak ve kârlılıklarını artırmak için müşteri deneyiminde giderek daha fazla rekabet etmelerine şaşmamalı.

Ancak, olumlu ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için pazarlamacıların müşterilerini daha iyi anlamaları gerekir. Basitçe söylemek gerekirse, her etkileşimi kişiselleştirmek için her temas noktasında müşteri davranışını ölçmeli ve keskin müşteri profilleri oluşturmalıdırlar.

Son yıllarda, makine öğrenimi (ML) ile entegre edilen doğal dil işleme (NLP), pazarlamacıların müşteri verilerini mikro düzeyde analiz etmelerine yardımcı olma konusunda pek çok umut vaat etti. Yapay zekanın bu dalı, pazarlamacıların müşterilerle hedefli dijital etkileşimler yapmalarına olanak tanıyarak onlara paralarının karşılığını daha fazla vermelerini sağlıyor.

Peki, NLP nedir ve dijital pazarlamacılara nasıl yardımcı olabilir? Bu yazıda tam olarak bunu ele alacağız. Müşteri deneyimi yeteneklerinizi geliştirmek için NLP çoğunluğunu nasıl kullanabileceğinizi öğrenmek için okumaya devam edin.

NLP nedir?

NLP, bilgisayarların insan dilini (doğal dil) anlamlandırmasını sağlamayı amaçlayan bir AI dalıdır.

Kaynak

NLP, şu anlamda yapay zeka ve dilbilimin kesiştiği noktadadır:

• 'Aşk', 'nefret' veya 'beğenme' ve 'beğenmeme' gibi dilsel terimleri aramak için kural tabanlı yaklaşımı kullanır. Bu tür terimlerin varlığı, cümlenin olumlu veya olumsuz bir yorumunu elde etmek için kullanılır.
• Duyguları anlamak veya tahmin etmek için algoritmaları eğitmek için ML destekli istatistiksel teknikleri kullanır.

İşletmeler, içgörü elde etmek için her zaman yapılandırılmış verilere (veritabanlarına) güvenmiştir. Ancak, elimizdeki verilerin yüzde 80'i yapılandırılmamış (belgeler, resimler, e-postalar ve medya biçiminde). NLP, bu yapılandırılmamış verileri akıllıca analiz etmeyi ve yapılandırılmış verilere dönüştürmeyi, böylece işletmelerin çevik ve rekabetçi kalmasını sağlamayı amaçlar. Böylece NLP, yapılandırılmamış verilerden değerli içgörüler elde etmenize ve bunları dönüştürücü iş sonuçları sağlamak için kullanmanıza yardımcı olabilir.

AI ve NLP'yi entegre ederek işletmeler, CX çabalarını geliştirmek için yepyeni bir olasılıklar dünyasını ortaya çıkarabilir. Örneğin, NLP'nin bir dalı olan duygu analizi, bir yorumun tonu aracılığıyla müşteri duygularının kodunu çözmek için kullanılabilir. Bu, pazarlamacıların hedef müşterilerini anlamasına, eğilimleri belirlemesine ve müşteri yolculuğunun çeşitli yönlerini iyileştirmesine yardımcı olabilir.

İnsanlar (Pazarlamacılar) Neden İnsanları (Müşterileri) Anlamak İçin Makineleri ve Algoritmaları (NLP) Kullanıyor?

Kulağa ne kadar saçma gelse de, makineler ve algoritmalar insan davranışını anlamada insanlardan daha doğrudur. NLP ve AI, müşteriler tarafından paylaşılan soruları veya yorumları analiz edebilir, bunları ayrı bileşenlere ayırabilir ve ilgili niyeti ve duyarlılığı anlayabilir. AI algoritması daha sonra ilgili öneriler sunmak için etkileşimden, mevcut müşteri verilerinden ve yanıt şablonlarından elde edilen bilgileri kullanır. Tüm bunlar, 'daha az insani' olmasına rağmen müşteriler için kusursuz ve kişiselleştirilmiş bir dijital deneyim olarak karşımıza çıkıyor.

Kaynak

1-800-Flowers.com muhtemelen AI ve NLP'yi ilk benimseyenlerden biriydi. Müşterilere GWYN (Gifts When You Need, gayri resmi olarak Gwyn olarak bilinir) adlı yapay zeka destekli sanal hediye konsiyerj hizmeti sundular. Gywn, doğal dili taklit etmek, önerilerde bulunmak, soruları yanıtlamak ve müşterilerin sevdiklerine en uygun hediyeyi bulmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Böylece, çiçek ve gurme gıda firması AI ve NLP'yi kullanarak markaları ve müşterileri arasında hedeflenen etkileşimleri yönetebildi.

Özetlemek gerekirse, NLP, işletmelerin bilişsel kişiselleştirme yoluyla daha iyi müşteri deneyimi sunmalarına yardımcı olur. Bu nedenle, NLP teknolojisi, pazarlamacıların müşteri içeriğini analiz etmelerine, içerikten niteliksel içgörüler elde etmelerine ve mükemmel Müşteri Deneyimi sunmalarına yardımcı olabilecek güçlü bir pazarlama aracıdır.

Şimdi et ve patateslere geçelim! Dijital pazarlamacılar NLP'yi kendi avantajlarına nasıl kullanabilir?

Duygu Analizinin Gücünden Yararlanın

Şu an itibariyle, duyarlılık analizi, pazarlamacılar tarafından kullanılan en popüler NLP uygulamalarından biridir. Duygu analizi, bir metnin duygu ve tonunu çözen ve onu bir duygu, görüş veya tutuma bağlayan NLP'nin bir dalıdır. Pazarlamacıların karmaşık algoritmalar kullanarak müşteri duygularını haritalamasına yardımcı olur, böylece müşterilere duygusal olarak akıllı destek sunmalarına olanak tanır.

Bir yapay zeka geliştirme ekibi olan 8allocate tarafından hazırlanan bu vaka çalışmasına göz atın. Ekip, e-ticaret istemcisinin CX stratejilerini optimize etmesine ve yükseltmesine yardımcı olmak için NLP ve metin madenciliğinin gücünden yararlandı.

Kaynak

MonkeyLearn, işletmelerin yapılandırılmamış verilerden değer yaratmalarına yardımcı olan ve böylece manuel veri işlemede zaman ve emekten tasarruf etmelerine yardımcı olan başka bir doğal dil işleme platformudur. Metni otomatik olarak etiketlemek için metin analizi modelini kullanır, böylece yapılandırılmamış verilere anlam katar.

Kaynak

CX'inizi geliştirmek için duyarlılık analizini eyleme geçirmenin birkaç yolu.

Sosyal Marka İfadelerini İzleme

Duyarlılık analizini kullanarak, kitlenizin sosyal platformlarda markanıza nasıl atıfta bulunduğuna dair bir sekme tutabilirsiniz. Marka sözleri, çevrimiçi geri bildirimler ve anketlerden toplanan veriler aracılığıyla öne çıkan müşteri duygularını tanımlayabilir ve sınıflandırabilirsiniz.

Ayrıca, bu sosyal sinyaller, sosyal segmentasyona ve hedefli pazarlama kampanyaları oluşturmaya da yardımcı olabilir. Örneğin, NLP araçları, belirli bir markaya ilgi duyduğunu ifade eden potansiyel müşterilerin sosyal yönünü çıkarabilir.

Olumsuz Duyguları Öncelikli Olarak Ele Alın

Genel müşteri memnuniyetini belirlemek için ürün incelemelerine duyarlılık analitiği uygulanabilir. Bu, müşteri hizmetleri ekibinin memnun olmayan müşterilere öncelik vermesine ve durumu etkin bir şekilde yönetmesine yardımcı olur. Öte yandan, olumlu puan alan incelemeler, müşterilerde olumlu duyguları tetikleyen faktörlere işaret ediyor.

Yarışmayı Takip Edin

Duyarlılık analizi yapmak, pazarlamacıların rekabeti takip etmesine yardımcı olur. Elde edilen bilgiler pazarlama stratejinizi besleyebilir. Müşteriler bir ürün özelliği veya istisnai müşteri hizmeti için belirli bir rakipten bahsediyorsa, marka özelliklerinizi öne çıkarmak veya daha iyi bir özelliğe sahip bir ürünü piyasaya sürmek için bir strateji geliştirebilirsiniz.

Müşteri Destek Sürecini Otomatikleştirin

Duygu analizi ile müşteri geri bildirimlerine veya sorgularına yanıt verme sürecini otomatikleştirebilirsiniz. Müşteri yorumları duygulara göre sınıflandırıldıktan sonra otomatik olarak ilgili ekibe veya sürece yönlendirebilirsiniz.

Böylece, bir müşteri tatmin edici olmayan hizmet için markanızdan bahsederse, sorununu çözmek ve CX'i geliştirmek için müşteri destek ekibine yönlendirilebilir.

Müşteri deneyimi tamamen duygularla ilgilidir! Hedef kitlenizi daha iyi anlamak ve her müşteri temas noktasında etkileşimleri insancıllaştırmak için duygu analizinin gücünü kullanın.

Çevrimiçi Alışveriş Deneyimini Geliştirmek için NLP Destekli Akıllı Aramayı Kullanın

NLP, e-ticaret pazarlamacılarının akıllı arama yoluyla çevrimiçi alışveriş deneyimini geliştirmesine yardımcı olur. Teknoloji, meta veri biçiminde ürün kataloğuna bağlamsal olarak alakalı anahtar sözcükler ve eş anlamlı sözcükler ekleyerek, alışveriş yapanlara kişiselleştirilmiş mağaza içi arama deneyimi sunar. Bu nedenle, NLP, e-ticaret işletmeleri için büyük bir farklılaştırıcı faktör olduğunu kanıtlayabilir.

Kaynak

Klevu gibi yerinde arama ve navigasyon platformları, doğal dil işleme ve kendi kendine öğrenme aramasına dayanmaktadır. Platform, alışveriş yapanların istedikleri ürünleri bulmasını kolay ve hızlı hale getirerek müşteriler için sorunsuz bir alışveriş deneyimi sağlıyor.

SEO ve Kullanıcı Deneyiminizi Güçlendirmek için NLP Kullanın

Google'ın 2019'daki en büyük algoritma güncellemesi olan BERT Doğal İşleme Dili modeli, arama motoru devinin, arama yapanların amacını anlamak için dilsel AI yeteneklerini kullanmasına olanak tanır. Bu, doğal olarak arama pazarlamacılarının yüksek kaliteli içeriğe, bağlama, arama amacına ve NLP'ye öncelik vermesini zorunlu hale getirdi.

NLP ve semantik ek açıklamaları kullanarak, arama motorlarının içeriğinizi daha iyi anlamasına yardımcı olabilir, böylece SEO ve kullanıcı etkileşimini iyileştirebilirsiniz.

Yapılandırılmış Veri İşaretleme Otomasyonu

Doğal dil işleme, içeriği sınıflandırmak ve içeriğinizi arama motoru tarayıcılarına açık bir şekilde tanımlayan yapılandırılmış veri işaretlemesi yayınlamak için kullanılabilir. WordLift, bir sayfaya daha fazla göz küresi çekmek için AI destekli SEO uygulayan böyle bir araçtır.

Bu yapay zeka tabanlı semantik araç, çevrimiçi içeriğe bir meta veri katmanı ekleyerek arama motorlarının sayfaları doğru şekilde dizine eklemesini ve anlamasını sağlar. Ayrıca, anlamsal olarak bağlantılı içeriğin müşteri etkileşimi ölçümleri üzerinde önemli bir etkisi vardır.

PoolParty Semantic Suite'ten, NLP ve nöronal ağlar tarafından üretilen anlamsal zenginleştirmeleri birleştiren içerik önerileri oluşturmaya ilişkin bilgiler sunan ilginç bir sunum.

Kaynak

İçerik Önerisi

Alakalı ve kaliteli bir içerik önerisi, arama yapanların içerikle ilgilenmesini sağlamak için çok önemlidir. İyi bir içerik önerisi, bir kişinin bir arama sonucu bağlantısını tıkladıktan sonra ve SERP'e dönmeden önce bir web sayfasında geçirdiği bekleme süresini önemli ölçüde iyileştirebilir.

Anlamsal olarak zengin meta verileri kullanmak, içerik önerisinin kalitesini artırmaya yardımcı olabilir ve böylece kullanıcının sayfada daha uzun süre kalmasına olanak tanır.

İçerik Keşfi için Dahili Bağlantı Oluşturma

İçeriğinizi dahili olarak bağlamak, arama motorlarının içeriğinizi bulmasına ve içerik keşfini geliştirmesine yardımcı olarak kullanıcı deneyimini artırır. NLP'yi kullanarak ve ML tabanlı varlık çıkarma algoritmalarını eğiterek, okuyucunun başka bir yere gitmesine gerek kalmadan hızlı bilgi sağlayan ilgili iç bağlantılar oluşturabilirsiniz.

İleriye Giden Yol: Küçükten Başlayın ve Yavaş Ölçeklendirin

Dijital pazarlamada NLP ile olasılıklar sonsuzdur. Sonuç olarak, işletmeler tek seferde çok fazla NLP uygulamasını deneme veya somut bir sonucu olmayan bir CX projesi başlatma riskiyle karşı karşıya kalabilir.

NLP'ye yatırım yapmadan önce şirketler, iş hedefleri, ölçeklenebilirlik ve entegrasyon esnekliği gibi çeşitli faktörleri eleştirel olarak değerlendirmelidir. Ayrıca, AI tabanlı CX projesinin başarısını ölçmek için net KPI'lar belirlemeliler.

Yapılandırılmamış verilerin çoğu iş kararını büyük ölçüde etkilediği bir ortama hızla geçiyoruz. İşletmeler, NLP'yi kendi avantajlarına kullanarak, mevcut ve gelecekteki müşterileri için müşteri deneyimini geliştirmek için bu verileri daha iyi kullanabilecekler.