Verimliliği Artırmak İçin Müşteri Hizmetlerinde NLP'yi Kullanmanın 9 Yolu

Neredeyse her evde Amazon Alexa, Google Home veya Apple Siri'yi bulacaksınız. Ancak akıllı ev sistemlerine sahip 69,9 milyon kişi, bunları yalnızca en sevdikleri şarkıları çalmak veya hava durumunu kontrol etmek için kullanmıyor.

Günümüzde teknolojiyle etkileşimlerimizin önemli bir kısmı akıllı makinelerle veya etkileşimli yapay zeka sistemleriyle "konuşmayı" içeriyor ve birçok kişi, müşteri hizmetleri etkileşimlerini geliştirmek için bu makine öğrenimi teknolojisini kullanıyor.

Aslında araştırmalar, chatbotların müşteri iletişiminin %80'ini gerçekleştirebildiğini gösteriyor.

Bunun bu kadar iyi çalışmasının nedeni, sohbet robotlarının Doğal Dil İşlemeyi kullanmasıdır. Müşteri hizmetlerinde NLP, hızlı, 7/24 yanıt süresi ve kişiselleştirilmiş etkileşim sağlayarak müşteri deneyimini geliştirir, bu da maliyetleri azaltır ve insan temsilcilerinin daha karmaşık sorunları ele almasına olanak tanır.

Bu yazıda, iletişim merkezinizin verimliliğini artırmak için müşteri hizmetlerinde NLP'yi kullanmanın dokuz yolunu ele alacağız.

NLP Nedir?

Doğal Dil İşleme, bilgisayarların ve insanların doğal dil aracılığıyla, yani 80'lerden kalma bir robotla konuşuyormuşsunuz gibi ses çıkarmayacak şekilde iletişim kurmasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır.

NLP, yapay zekanın müşterilerle olan etkileşimlerini insanileştiren ve müşterilerin sorgularını insan girdisi olmadan çözen, konuşmaya dayalı yapay zekanın kritik bir bileşenidir. Bunu akıllı bir sanal aracı olarak düşünün. Müşterileriniz, diğer uçtaki bir kişiyle konuşmadan hızlı yanıtlar almak için NLP sohbet robotlarını kullanabilir.

NLP, çağrı merkezleri bağlamında metin ve duygu analizi, dil çevirisi, konuşma tanıma ve konu bölümlendirme gibi görevleri kolaylıkla gerçekleştirir. Kelimeleri, cümleleri ve konuşmanın bağlamını anlar (veya bu durumda müşteri destek sorgularınızı) ve hiçbir insan müdahalesi olmadan hızlı ve doğru yanıtlar sağlar.

İlgili Makale

Konuşmalı Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

Müşteri Hizmetlerinde NLP'nin Faydaları

Günümüzde çoğu insanın müşteri hizmetleri konusunda yüksek beklentileri var. Hızlı, doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar talep ediyorlar ve işletmelerle çeşitli kanallar (sosyal medya, sohbet, e-posta, telefon) aracılığıyla etkileşimde bulunmayı bekliyorlar, bu da en iyi insan temsilcisinin bile buna ayak uydurmasını zorlaştırıyor. Sonuç olarak şirketler, kaliteden veya verimlilikten ödün vermeden bu artan talepleri karşılamanın daha iyi yollarını bulmak zorunda kalıyor.

NLP sohbet robotları müşteri hizmetlerinde büyük bir rol oynuyor çünkü otomatik sistemlerin müşteri sorularını anlamasını ve yanıtlamasını sağlıyor ve sık sorulan soruları yanıtlamak veya müşteri çağrılarını doğru departmana yönlendirmek gibi rutin görevleri üstlenebiliyor.

NLP, sohbet robotlarının şunları yapmasını sağlar:

• Kullanıcı Girişini Anlayın: Mesajın arkasındaki amacı belirlemek de dahil olmak üzere kullanıcılardan gelen metin veya ses girişini analiz eder ve anlar.
• Süreç İnsan Dili: Girdiyi anlamlandırmak için dilbilgisi, sözdizimi ve anlambilim gibi çeşitli dil yapılarını işler.
• Yanıt Oluşturma: Kullanıcı sorgularına uygun ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar formüle eder.
• Çok Dilli İletişimi Yönetin: Birden çok dilde etkileşimi destekler, bu da çeşitli bir kullanıcı tabanı için erişilebilirlik sağlar.
• Öğrenin ve Geliştirin: Zaman içinde doğruluğu ve etkinliği artırmak için etkileşimlerden sürekli olarak öğrenir.

Dolayısıyla NLP, temel veya tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek ve anında yanıtlar sağlayarak işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

• İşgücünü artırmadan daha yüksek hacimli müşteri etkileşimlerini yönetin
• Hizmet kalitesini artıracak kalıpları belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edin
• Müşteriler ve otomatik sistemler arasında daha doğal ve insana benzer etkileşimler sağlayın, böylece bu konuşmalar müşteri için rahatsız edici olmaz
• Sosyal medya ve incelemeler gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından değerli öngörüler ve modeller çıkararak ve müşteri geri bildirim analizi gerçekleştirerek iş akışlarını ve süreçleri iyileştirin

Özetle, NLP destekli konuşmaya dayalı yapay zekanın kullanılması, çağrı merkezinizin sohbet robotunun kullanıcı girdisini yorumlamasına, bağlamsal sorguları yönetmesine ve doğru yanıtlar sağlamasına olanak tanıyarak sonuçta müşteri hizmetlerinde kullanıcı deneyimini ve operasyonel verimliliği artırır.

Müşteri Hizmetlerinde NLP Örnekleri

Muhtemelen Amazon, Starbucks ve Netflix gibi şirketlerin bu teknolojiyi kullandığını zaten biliyorsunuzdur, ancak birçok banka aynı zamanda müşterilere soru ve destek konusunda yardımcı olmak için NLP sohbet robotlarını da kullanıyor.

Örneğin bir bankanın chatbot'u aşağıdakiler gibi çeşitli müşteri hizmetleri görevlerini yerine getirebilir:

• Sıkça sorulan soruların yanıtlanması (örneğin “Çalışma saatleriniz nedir?”)
• Hesap bilgilerinin sağlanması (örneğin “Mevcut bakiyem nedir?”)
• İşlemlere yardımcı olmak (örneğin "Tasarruf hesabıma 100$ aktar")
• Sık karşılaşılan sorunların çözülmesi (örneğin “Kredi kartımı kaybettim, ne yapmalıyım?”)

Bu sohbet robotları, müşterinin doğal dil girişini anlar ve işler, ardından hızlı ve doğru yanıtlar sağlar; bu da müşteri için uygundur ve insan temsilcilerine daha karmaşık sorgular için zaman tanır.

Bir başka örnek ise isteğe bağlı araç paylaşımı şirketi Uber'dir. Uber'in akıllı yanıt sistemi (veya uygulama içi sohbet), kolay iletişimi kolaylaştırmak için sürücüler ve yolcular arasında Doğal Dil İşleme'yi kullanır. NLP, dil engelleri olsa bile mesajların yorumlanmasına ve ardından hızlı yanıtlar sağlanmasına yardımcı olur ve sesli komutlarla sürücülerin ellerini her zaman direksiyonda tutmasına olanak tanır.

Uber'in kapsamlı bir veri seti ve devasa bir mühendislik ekibi var; bu da onların NLP gibi ileri teknolojileri uygulama ve iyileştirme konusunda iyi donanıma sahip oldukları anlamına geliyor. Aşağıdaki grafik , NLP ve makine öğreniminin nasıl daha iyi bir müşteri deneyimi yarattığını görselleştirmenize yardımcı olabilir.

Müşteri Hizmetlerinde NLP İçin En İyi 9 Kullanım Örneği

1) IVR sistemleriyle doğru çağrı yönlendirme

Hiç müşteri destek hattını arayıp finans departmanına ulaşmak için "Faturalandırma" demeniz gerekti mi? Eğer öyleyse, İnteraktif Sesli Yanıt (IVR) sistemiyle konuşuyordunuz. IVR'ler, (“kredi kartımı güncelle” veya “ödeme yap”) ifadelerini sizi uygun departmana aktarmaya dönüştüren temel teknolojidir.

Müşterilerin ekibinizle iletişim kurmak için bu sistemi kullanması muhtemeldir. Konuşmaya dayalı yapay zeka sistemin temelini oluşturduğunda, çağrılarını doğru bir şekilde en ilgili hatta yönlendirebilirsiniz ve IVR, akıllı bir sanal asistana ( IVA ) dönüşür.

Neden? Çünkü NLP arayanın isteğini anlar ve bu nedenle onlara daha iyi yardımcı olabilir. Başka bir deyişle, müşterilerinize onları doğru yöne yönlendirmek için "aşağıdaki seçenekleri dinlemelerini" istemenize gerek yok.

IVA'lar, müşterilerden ihtiyaçlarını kendi sözleriyle açıklamalarını isteyerek hızlı bir şekilde analiz edebilir ve çağrıyı uygun departmana veya destek temsilcisine yönlendirebilir. Bu sadece süreci kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda bekleme sürelerini azaltarak ve karmaşık menü sistemlerinde gezinmenin getirdiği sıkıntıyı ortadan kaldırarak müşteri deneyimini de önemli ölçüde geliştiriyor.

American Airlines, müşteri hizmetleri ekibi için NLP'yi kullanmanın önemli sonuçlarını gördü. IVR sistemlerini yeniledikten sonra:

• çağrı kontrollerini %5 artırdı
• havayoluna her yıl milyonlarca dolar tasarruf sağladı
• genel müşteri deneyimini geliştirdi

2) Müşteri destek biletlerinin hızlı yönlendirilmesi

Müşterilerinize, müşteri hizmetlerinizle iletişime geçmeye çalıştıklarında bir destek bileti verirsiniz. Bu etkileşim daha sonra filtrelenerek destek ekibinizin kuyruğuna ulaşır. NLP bu süreci kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Konuşmaya dayalı yapay zeka, bildirimin konusunu anlayabildiğinden, destek çağrılarını en ilgili kişiye yönlendirerek sorunların daha hızlı çözülmesine yardımcı olabilir.

Bir müşterinin "Ödeme ayrıntılarımı değiştirme konusunda yardıma ihtiyacım var" şeklinde bir destek bildirimi gönderdiği bir senaryoyu düşünün. NLP yeteneklerinin bulunmadığı sistemlerde, bu bildirim büyük olasılıkla genel destek kuyruğuna düşecek ve bunun tanımlanması ve finans departmanına yeniden yönlendirilmesi için manuel müdahale gerektirecektir.

Öte yandan, NLP ile donatılmış bir destek platformu, sorgunun finansal niteliğini, destek talebinin içindeki anahtar kelimeler ve ifadelerden anında tanıyabilir. Daha sonra bildirimi otomatik olarak uygun ekibe, bu durumda finans departmanına yönlendirebilir.

Bu otomasyon, çözüm sürecini hızlandırır, müşteri hizmetleri temsilcilerinin iş yükünü azaltır ve müşterilerin zamanında ve ilgili yardım almasını sağlayarak sonuçta genel müşteri deneyimini geliştirir.

3) Müşteri geri bildirimlerini anlamak

Müşteri geri bildirimleri işletmeler için değerli verilerdir. Ürününüzdeki kusurları düzeltmenize ve insanların hangi yönleri sevdiğini belirlemenize yardımcı olabilir; bunların her ikisi de pazarlama ve reklam kampanyalarınız için mükemmel temellerdir.

Aslında müşteri geri bildirimlerini aktif olarak aramak ve bunlara değer vermek bir markanın itibarını önemli ölçüde artırabilir; müşterilerin %83'ü şikayetlerini talep eden ve onlara yanıt veren markalara sadıktır.

Ve bu tür niteliksel müşteri verilerini manuel olarak tarayarak saatler harcamanıza gerek yok.

NLP, incelemelerde yaygın olarak kullanılan "modern", "sezgisel" ve "pahalı" gibi kelimeleri veya cümleleri tanımlamaya yardımcı olur. NLP ayrıca geri bildirim formlarında "kolay katılım" veya "uygun fiyatlı planlar" gibi konuşulan konuları da bulabilir.

NLP'yi duyarlılık analiziyle birleştirebilir (bununla ilgili daha fazla bilgiyi aşağıdaki yedi numarada bulabilirsiniz) ve müşteri görüşlerine ilişkin üst düzey bir genel bakış elde edebilirsiniz; bu da onu geri bildirim yoluyla müşteri davranışını analiz etmenin zaman açısından verimli bir yolu haline getirir.

İlgili Makale

Geri Bildirim Stratejinizi Geliştirmek için 60'tan Fazla Müşteri Memnuniyeti Anketi Sorusu

4) NLP ve müşteri hizmetleri sohbet robotları/canlı sohbet

Yapay zeka sohbet robotu, müşterilerinizle tercih ettikleri şekilde iletişim kurmanıza olanak tanır ve yanıt beklemek zorunda kalmadan gerçek zamanlı destek sağlar.

Web sitenizde neden canlı sohbeti kullanmalısınız? Çünkü müşterilerin bir şirketle bağlantı kurmak için tercih ettiği iletişim kanalı bu: %46'sı canlı sohbet yoluyla, %29'u e-postayla ve %16'sı sosyal medya aracılığıyla ulaşmayı tercih ediyor:

Müşteri hizmetleri için hem canlı sohbet hem de sohbet robotlarının kullanılmasına rağmen bunların tamamen aynı olmadığını unutmayın. Sohbet robotları, ilk sorguları yönetmek için NLP dahil yapay zekayı kullanır ve canlı sohbet (insan aracılar) daha karmaşık sorunları ele alır.

Birçok işletme, kapsamlı bir müşteri destek deneyimi sağlamak için bunları bir arada kullanır:

• Müşteri Hizmetlerinde Canlı Sohbet: Canlı sohbet, müşteriler ile insan müşteri hizmetleri temsilcileri arasında gerçek zamanlı iletişim sağlar. Bu doğrudan etkileşim, kişisel dokunuş gerektiren veya SSS türü sayfalarda bulunamayan karmaşık veya incelikli sorguların ele alınması için idealdir. Müşteriler, anında yanıt verilmesini ve kendi özel endişelerini çözebilecek bilgili bir insan temsilcisiyle sohbet edebilme olanağını takdir ediyor.
• Müşteri Hizmetlerinde NLP Destekli Chatbotlar: Chatbotlar ise işletmelerin insan müdahalesine ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı destek sunabilmesini sağlıyor. Sohbet robotları, NLP'den yararlanarak müşteri sorgularına (çoğu zaman!) akıllıca yanıt verebilir. Bu teknoloji, chatbotların dilbilgisi hataları veya eksik cümleler içerse bile müşteri mesajlarını yorumlamasına olanak tanıyor ve böylece günün veya gecenin herhangi bir saatinde yardım alabiliyorlar.

Hem canlı sohbeti hem de sohbet robotlarını kullanmanın en önemli avantajlarından biri, yüksek hacimli müşteri sorgularını verimli bir şekilde yönetebilme yeteneğidir. Müşteri destek ekibiniz bunaldığında ve tüm sorulara gerçek zamanlı olarak yanıt veremediğinde, NLP destekli bir sohbet robotu yardımcı olmak için devreye girebilir. Chatbot, rutin soruları yanıtlayabiliyor ve daha karmaşık sorunlar için müşterileri insan temsilcilerine aktarabiliyor.

Örneğin Cheapflights , müşteri sorgularını yönetmek için NLP destekli bir sohbet robotu kullanıyor. Bu sohbet robotu çok çeşitli soruları anlayıp yanıtlayabiliyor ve müşterilerin ihtiyaç duydukları yardımı anında almasını sağlıyor.

Şirketler, canlı sohbet ile NLP destekli sohbet robotlarını birleştirerek müşterilerinin ihtiyaçlarını karşılayan en güçlü müşteri desteğini sağlayabilir.

5) Temsilci desteği için NLP

Ortalama bir müşteri destek temsilcisinin günde yalnızca 21 destek talebiyle ilgilenebileceğini biliyor muydunuz? Temsilcilerin müşteri sorularına yetişmekte nasıl zorluk çektiğini görmek çok kolay! Bu arada, bu etkileşimlerin size ne kadar zamana mal olduğunu görmek için bilet başına ortalama etkileşimlerinizi hesaplayabilirsiniz:

Giderek artan sayıda aracı, bu yüksek talebi karşılamak için makine öğrenimi yazılımına yöneliyor. Salesforce'un "Hizmet Durumu" raporu, yüksek performanslı hizmet temsilcilerinin %69'unun aktif olarak yapay zekayı kullanacak durumları aradığını ortaya çıkardı.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, fazla dikkat gerektirmeyen sorguları işleyebilir. Bu, temsilcilere insan dokunuşu gerektiren karmaşık sorguları ele almaları için daha fazla zaman kazandırır. Konuşmaya dayalı yapay zekanız aşağıdaki gibi soruları ele alabilir:

• Teknik Destek: “Samsung TV'min HDMI girişi nerede?”
• Sipariş Durumu: “Siparişimin durumu nedir?”
• Hesap Kurulumu: “Google Analytics hesabımı nasıl bağlarım?”

Bu destek biletleri, biletlerin önemli bir kısmını oluşturacak. Ancak bunların halihazırda ele alınmasıyla temsilcileriniz aşağıdaki gibi daha karmaşık veya duygusal soruları yanıtlayabilir:

• Hesap Sorunları: "Hesabım kapatıldı ve en kısa sürede yardıma ihtiyacım var."
• Faturalandırmayla İlgili Kaygılar: "Yanlış ücretlendirildim ve geri ödemeye ihtiyacım var."
• Ürün Şikayetleri: “Ürünüm hasarlı geldi, ne yapabilirim?”

NLP'nin temsilcilerin operasyonel verimliliklerini artırmalarına yardımcı olabileceği diğer yollar şunlardır:

• Önerilen Yanıtlar: Temsilcilere, hızlı ancak doğru yanıtlar sunabilmelerini sağlamak için müşteri sorgusuna dayalı olarak önerilen yanıtlar sağlamak.
• Bilgi Tabanı Entegrasyonu : Müşteri sorunlarının daha hızlı çözülmesi için ilgili bilgileri temsilciye sunmak üzere bir bilgi tabanında hızla arama yapın.
• Çağrı Transkripsiyonları: Kayıt tutma, eğitim ve kalite güvence amacıyla konuşulan konuşmaları metne dönüştürmek.
• Konuşma Özetleme: Herhangi bir uzun müşteri etkileşimini otomatik olarak özetleyerek temsilcilerin tüm konuşma kayıtlarını okumadan bağlamı anlamalarına yardımcı olur.
• Çok Dilli Destek: Mesajları gerçek zamanlı olarak çevirerek temsilcilerin birden fazla dilde akıcı olmaya gerek kalmadan müşterilerle tercih ettikleri dilde iletişim kurmalarına olanak tanır.

6) İş verileri analizi

Daha önce, NLP'nin işletmelerin müşteri geri bildirimlerinden elde edilen niteliksel verileri analiz etmesine nasıl olanak tanıdığından bahsetmiştik. Ayrıca başka yerlerden bilgi toplayabilir ve ekibinizin takip edeceği ortak eğilimleri ortaya koyabilir.

İşletmenizin e-posta veya "Bizi neden terk ettiniz?" yoluyla çok sayıda şikayet aldığı bir senaryoyu düşünün. İptal formunuzda yer alan anket. Diyelim ki dosyalamanız gereken 150 şikayetiniz var. İptal formunuz insanlardan aşağıdaki kutulardan birini işaretlemelerini ister:

• Kafa karıştırıcı işe alım süreci
• Çok pahalı
• zamanım yok

İnsanlar yanlış kutuyu işaretleyebilir ve bu da konuların yanlış yorumlanmasına yol açabilir. Örneğin, birçok kişinin “çok pahalı” seçeneğini seçmesi nedeniyle asıl sorunun maliyet olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak faturalandırma sürecinde müşterilerin yanlış kategorize ettiği daha derin bir sorun olabilir.

Sonuç olarak, geri bildirimlere göre fiyatlarınızı artırmayı, bunun kabul edilebilir bir hareket olduğunu düşünmeyi düşünebilirsiniz. Ancak gerçekte asıl sorun, faturalandırma sürecindeki karışıklık gibi başka bir şeydir. NLP, yanlış yorumlanan veriler yerine gerçek sorunları ele almanız için müşteri geri bildirimlerini doğru bir şekilde kategorize etmenize ve analiz etmenize yardımcı olur.

Başka bir örnekte, yeni bir ürün özelliği veya yakın zamanda yapılan bir güncellemeyle ilgili sorularda ani bir artış olduğunu varsayalım. NLP ekibinizi daha fazla araştırma yapması için uyarabilir. Bu eğilimleri anlamak, işletmenizin potansiyel sorunlara hızlı bir şekilde yanıt vermesine, gelecekteki destek ihtiyaçlarını tahmin etmesine ve kaynakları buna göre ayarlamasına olanak tanır.

İlgili Makale

2024 İçin 100'den Fazla Temel Müşteri Hizmeti İstatistikleri ve Trendleri

7) Duygu analizi ve müşteri memnuniyeti

Muhtemelen destek ekibinize ulaşan müşteri geri bildirimleri var. Peki insanların genel olarak ürününüzden veya hizmetinizden memnun olup olmadığını nasıl anlarsınız? Muhtemelen tüm bu verileri tek başınıza taramak için zamanınız yok.

Duygu analizi, bir mesajın altında yatan duyguyu belirlemek için NLP'yi kullanır. Örneğin, geri bildirim formlarından bu yanıtları alıyorsanız:

• “Konuştuğum temsilci harikaydı.”
• "Siparişim beklediğimden daha hızlı geldi."
• “Verilerimi senkronize etmek çok kolay. İlk katılım belgelerinizi bir araya getirdiğiniz için teşekkür ederiz!

Daha sonra duygu analizi devreye girecek ve bu kelimeleri duygu olarak yorumlayacaktır. Yukarıdaki durumda bu kelimeler "harika", "daha hızlı" veya "kolay" olabilir. Makine öğrenimi sistemi daha sonra size geri bildirimlerin büyük çoğunluğunun olumlu olduğunu söyleyecektir. Bu, ne kadar iyi performans gösterdiğinizi daha iyi anlamanızı sağlar.

Ve en iyi yanı, markanızdan bahsedilenleri taramak için AI sistemini kullanabilmenizdir. Daha sonra, aldığınız kapsamın umduğunuz kadar iyi olup olmadığını belirlemek için duygu analizini kullanabilirsiniz.

Ayrıca NLP, duyguları ve hassasiyetleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için müşteri mesajlarını analiz edebilir, temsilcileri sinirli veya kızgın müşterilere karşı uyarabilir, böylece bu etkileşimleri önceliklendirip ekstra dikkatle yönetebilirler.

İlgili Makale

Müşteri Deneyimini Ölçme: Başarı için En İyi 10 Müşteri Deneyimi Metriği ve KPI

8) Konuşmayı metne dönüştürme uygulamaları

Sesli arama artıyor: Dünya çapında insanların %50'si her gün sesli arama yapıyor .

Bunun bir nedeni de konuşmayı metne dönüştüren cihazlardır. Google Home, Amazon Alexa ve Siri dahil olmak üzere kişisel asistanlarımızdan bir arkadaşımızın evine giden en iyi rotayı planlamalarını, bize önemli etkinlikleri ve randevuları hatırlatmalarını ve en sevdiğimiz müzikleri veya podcast'leri çalmalarını istiyoruz.

Peki bu müşteri hizmetleriniz için ne anlama geliyor? Ses tanıma sistemlerini aşağıdaki amaçlarla kullanabilirsiniz:

• Müşterilerin hesaplarına sesleriyle erişmesine izin verin
• Bir müşterinin sorgusunu kendi ana dilinden kendi dilinize çevirin
• Yazılımınızı bir sesli asistanla entegre edin

Bu durumların hiçbiri konuşulan sözü yorumlayan NLP olmadan işe yaramaz. Daha sonra, müşteri memnuniyetini analiz etmek ve geliştirmek için, daha fazla çağrı merkezinin yararlanması gereken, daha az yaygın olan analitiklerden biri olan konuşma analitiğini (veya ses analitiğini) kullanabilirsiniz.

İlgili Makale

Çağrı Merkezinizde Konuşma Analizi Nasıl Kullanılır?

9) Bilgi tabanlarındaki yerleşik arama çubukları

Web sitenizdeki arama çubuğu temelde mini bir arama motorudur. Ve web sitesi ziyaretçilerinin önemli bir kısmı, özellikle e-ticaret siteleri olmak üzere ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere bir siteye geldiklerinde doğrudan arama çubuğuna gidiyor. Bu sorguların sonuçları ilgili bilgileri görüntülemelidir. Aksi takdirde kullanıcılar web sitenizden ayrılır ve bu durum hemen çıkma oranı, dönüşümler ve sitede geçirilen süre gibi temel ölçümleri etkiler.

Ancak sitenizin arama çubuğu, bir tür NLP olmadan bu sorgularla ilgili bilgileri göstermez. Makine öğrenimi yazılımı bu sorguların anlamını yorumlar. Doğru İngilizce olmasa, dilbilgisi hataları içerse veya yanlış yazılmış olsa bile kullanıcının ne aradığını anlar.

Sitenizin arama çubuklarında NLP kullanmanın müşteri hizmetlerini geliştirebilmesinin birkaç nedeni:

• NLP, kullanıcı sorgularının ardındaki bağlamı ve amacı anlayarak daha doğru arama sonuçları sunulmasına yardımcı olur , böylece kullanıcılar aradıklarını hızlı bir şekilde bulur.
• Kullanıcılar sorguları doğal, konuşma dilinde yazabilir ve NLP bu sorguları etkili bir şekilde işler; böylece müşterilerin belirli anahtar sözcükleri veya teknik jargonu kullanmasına gerek kalmaz.
• Kullanıcılar ilgili bilgileri hızlı bir şekilde bulduklarında siteden hemen ayrılma olasılıkları azalır, bu da hemen çıkma oranını düşürür ve potansiyel müşterilerin ilgisini canlı tutar.
• NLP odaklı arama çubukları, müşteri sorgularını doğru bir şekilde ele alarak kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayan ürünleri veya bilgileri bulmalarına yardımcı olarak satın alma şansını artırır.
• İşletmeler, bu arama sorgularını analiz ederek müşteri tercihleri, popüler ürünler ve ortak sorunlar hakkında bilgi edinebilir, stratejilerini belirlemeye ve ürün tekliflerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

NLP'yi arama çubuğunuza entegre etmeniz, web sitenizin ziyaretçilerin ihtiyaçlarını çok daha iyi karşılayacağı ve dolayısıyla müşteri memnuniyetini artıracağı anlamına gelir.

Nextiva + NLP = Daha İyi Müşteri Deneyimi

Müşteri hizmetlerinde Doğal Dil İşleme, iletişim merkezlerinizde kullanmanız gereken makine öğreniminin temel bir parçasıdır.

Nextiva, işletmelerin müşteri hizmetleri operasyonlarını dönüştürmelerine yardımcı olmak için NLP teknolojisini ürünlerimize entegre ediyor. NLP destekli çözümlerimiz, işletmelerin rutin sorgulamaları otomatikleştirmesine, müşteri duyarlılığını analiz etmesine ve destek temsilcilerine gerçek zamanlı yardım sağlamasına olanak tanır.

Bir NLP çözümünü benimseyerek, müşteri hizmetleri ekibiniz müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilir ve karşılayabilir, bu da daha yüksek memnuniyet oranlarına, artan sadakate ve sonuçta daha güçlü bir kâra yol açabilir. Rekabet ortamında önde olmak ve beklentileri karşılayan ve aşan olağanüstü müşteri hizmetleri sunmak için Nextiva ile NLP'nin gücünü benimseyin.

Müşteri Hizmetlerinde NLP SSS