数字营销人员如何使用 NLP 来改善客户体验

已发表: 2020-04-28

众所周知，现代数字客户愿意为提供出色和个性化客户体验的品牌支付溢价。事实上，根据 Walker 的一份报告，到今年年底，CX 将超越价格和产品，成为关键的品牌差异化因素。难怪企业越来越多地在 CX 上展开竞争，以赢得忠实客户并提高他们的利润。

然而，为了提供积极和个性化的体验，营销人员需要更好地了解他们的客户。简而言之，为了实现每次互动的个性化，他们必须衡量每个接触点的客户行为并创建清晰的客户档案。

近年来，与机器学习 (ML) 相结合的自然语言处理 (NLP) 在帮助营销人员在微观层面分析客户数据方面显示出了很大的潜力。人工智能的这一分支允许营销人员与客户进行有针对性的数字交互，为他们提供更多的收益。

那么，什么是 NLP，它如何帮助数字营销人员？这正是我们将在这篇文章中介绍的内容。继续阅读以了解如何利用 NLP 潮流来提高您的客户体验能力。

什么是自然语言处理？

NLP 是 AI 的一个分支，旨在使计算机能够理解人类语言（自然语言）。

来源

NLP 处于人工智能和语言学的交叉点，从某种意义上说——

它使用基于规则的方法来查找语言术语，例如“爱”、“恨”或“喜欢”和“不喜欢”。这些术语的存在用于得出对句子的肯定或否定解释。
它使用ML 支持的统计技术来训练算法以理解或预测情绪。

企业一直依赖结构化数据（数据库）来获得洞察力。但是，我们可用的数据中有 80% 是非结构化的（以文档、图像、电子邮件和媒体的形式）。 NLP 旨在智能地分析这些非结构化数据并将其转换为结构化数据，从而使企业保持敏捷和竞争力。因此，NLP 可以帮助您从非结构化数据中提取有价值的见解，并使用它来交付变革性的业务成果。

通过集成人工智能和自然语言处理，企业可以发现一个全新的世界，改善他们的客户体验工作。例如，情绪分析是 NLP 的一个分支，可用于通过评论的语气解码客户情绪。这可以帮助营销人员了解他们的目标客户、识别趋势并改善客户旅程的各个方面。

为什么人类（营销人员）使用机器和算法（NLP）来理解人类（客户）？

尽管听起来很荒谬，但机器和算法在理解人类行为方面比人类本身更准确。 NLP 和 AI 可以分析客户共享的问题或评论，将其分解为单个组件并了解所涉及的意图和情绪。然后，人工智能算法使用从交互、现有客户数据和响应模板中获得的见解来提供相关建议。所有这些都为客户带来了无缝和个性化的数字体验，尽管它“不那么人性化”。

来源

1-800-Flowers.com 可能是 AI 和 NLP 的早期采用者之一。他们为客户提供了一项名为 GWYN 的人工智能虚拟礼物礼宾服务（Gifts When You Need，非正式地称为 Gwyn）。 Gywn 旨在模仿自然语言、提出建议、回答问题，并帮助客户为亲人找到最合适的礼物。因此，通过使用 AI 和 NLP，这家花卉和美食食品公司能够推动其品牌与客户之间有针对性的互动。

总而言之，NLP 通过认知个性化帮助企业提供更好的客户体验。因此，NLP 技术是一种强大的营销工具，可以帮助营销人员分析客户内容，从中提取定性洞察，并提供出色的客户体验。

现在，让我们开始吃肉和土豆吧！数字营销人员如何利用 NLP 发挥自己的优势？

利用情绪分析的力量

到目前为止，情绪分析是营销人员使用的最流行的 NLP 应用程序之一。情感分析是 NLP 的一个分支，它解码文本的情感和语气，并将其与情感、观点或态度联系起来。它可以帮助营销人员使用复杂的算法映射客户情绪，从而使他们能够为客户提供情感智能支持。

查看 AI 开发团队 8allocate 的案例研究。该团队利用 NLP 和文本挖掘的力量来帮助其电子商务客户优化和升级他们的 CX 策略。

来源

MonkeyLearn 是另一个自然语言处理平台，可帮助企业从非结构化数据中创造价值，从而节省人工数据处理的时间和精力。它使用其文本分析模型自动标记文本，从而为非结构化数据添加意义。

来源

您可以通过以下几种方法将情绪分析付诸行动以改善您的客户体验。

监控社交品牌提及

使用情绪分析，您可以密切关注您的受众如何在社交平台上提及您的品牌。您可以通过从品牌提及、在线反馈和调查中收集的数据来识别和分类突出的客户情绪。

此外，这些社交信号还可以帮助进行社交细分和创建有针对性的营销活动。例如，NLP 工具能够提取对特定品牌表示兴趣的潜在客户的社交句柄。

解决优先级的负面情绪

情感分析可以应用于产品评论以确定整体客户满意度。这有助于客户服务团队优先处理不满意的客户并有效管理情况。另一方面，正面评分的评论指出了引发客户积极情绪的因素。

跟踪比赛

执行情绪分析有助于营销人员密切关注竞争。得出的见解可以为您的营销策略提供支持。如果客户因产品功能或卓越的客户服务而提及特定竞争对手，您可以制定策略来突出您的品牌特征或推出具有更好功能的产品。

自动化客户支持流程

通过情绪分析，您可以自动化响应客户反馈或查询的过程。根据情绪对客户评论进行分类后，您可以自动将其定向到相应的团队或流程。

因此，如果客户提到您的品牌服务不满意，他们可以被引导到客户支持团队以解决他们的问题并改进 CX。

客户体验就是情感！使用情感分析的力量更好地了解您的受众，并在每个客户接触点实现人性化交互。

使用 NLP 支持的智能搜索改善在线购物体验

NLP 帮助电子商务营销人员通过智能搜索改善在线购物体验。该技术以元数据格式将上下文相关的关键字和同义词添加到产品目录中，为购物者提供个性化的店内搜索体验。因此，NLP 可以证明是电子商务企业的一个巨大差异化因素。

来源

像 Klevu 这样的现场搜索和导航平台是基于自然语言处理和自学习搜索的。该平台使购物者可以轻松快捷地找到他们想要的产品，从而确保为客户提供无缝的购物体验。

使用 NLP 增强您的 SEO 和用户体验

谷歌在 2019 年最大的算法更新，BERT 自然处理语言模型允许搜索引擎巨头利用其语言 AI 能力来了解搜索者的意图。这自然使得搜索营销人员必须优先考虑高质量的内容、上下文、搜索意图和 NLP。

通过使用 NLP 和语义注释，您可以帮助搜索引擎更好地理解您的内容，从而提高 SEO 和用户参与度。

结构化数据标记自动化

自然语言处理可用于对内容进行分类，并向搜索引擎爬虫发布清晰描述您的内容的结构化数据标记。 WordLift 就是这样一种工具，它应用人工智能驱动的 SEO 来吸引更多的眼球到页面上。

这种基于人工智能的语义工具为在线内容添加了一层元数据，允许搜索引擎正确索引和理解页面。此外，语义连接的内容对客户参与度指标有显着影响。

这是来自 PoolParty Semantic Suite 的一个有趣的演示文稿，它提供了有关创建内容推荐的见解，该内容推荐结合了 NLP 和神经网络产生的语义丰富。

来源

内容推荐

相关且优质的内容推荐对于保持搜索者参与内容至关重要。一个好的内容推荐可以显着提高停留时间——一个人在点击搜索结果链接后到返回 SERP 之前在网页上花费的时间。

使用语义丰富的元数据有助于提高内容推荐的质量，从而允许用户在页面上停留更长时间。

内容发现的内部链接构建

在内部链接您的内容有助于搜索引擎找到您的内容并改善内容发现，从而提升用户体验。通过使用 NLP 和训练基于 ML 的实体提取算法，您可以创建相关的内链接，为读者提供快速信息，而无需他们去其他地方。

前进的道路：从小处着手，慢慢扩展

NLP 在数字营销中的可能性是无穷无尽的。因此，企业可能会冒着一次性尝试过多 NLP 应用程序或启动缺乏切实成果的 CX 项目的风险。

在投资 NLP 之前，公司应该认真考虑几个因素，例如他们的业务目标、可扩展性和集成的灵活性。他们还应该设置明确的 KPI 来衡量基于 AI 的 CX 项目的成功与否。

我们正在快速进入一个非结构化数据严重影响大多数业务决策的环境。通过利用 NLP 来发挥自己的优势，企业将能够更好地使用这些数据来改善现有和未来客户的 CX。

开始免费试用