數字營銷人員如何使用 NLP 來改善客戶體驗

已發表: 2020-04-28

眾所周知，現代數字客戶願意為提供出色和個性化客戶體驗的品牌支付溢價。事實上，根據 Walker 的一份報告，到今年年底，CX 將超越價格和產品，成為關鍵的品牌差異化因素。難怪企業越來越多地在 CX 上展開競爭，以贏得忠實客戶並提高他們的利潤。

然而，為了提供積極和個性化的體驗，營銷人員需要更好地了解他們的客戶。簡而言之，為了實現每次互動的個性化，他們必須衡量每個接觸點的客戶行為並創建清晰的客戶檔案。

近年來，與機器學習 (ML) 相結合的自然語言處理 (NLP) 在幫助營銷人員在微觀層面分析客戶數據方面顯示出了很大的潛力。人工智能的這一分支允許營銷人員與客戶進行有針對性的數字交互，為他們提供更多的收益。

那麼，什麼是 NLP，它如何幫助數字營銷人員？這正是我們將在這篇文章中介紹的內容。繼續閱讀以了解如何利用 NLP 潮流來提高您的客戶體驗能力。

什麼是自然語言處理？

NLP 是 AI 的一個分支，旨在使計算機能夠理解人類語言（自然語言）。

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NLP 處於人工智能和語言學的交叉點，從某種意義上說——

它使用基於規則的方法來查找語言術語，例如“愛”、“恨”或“喜歡”和“不喜歡”。這些術語的存在用於得出對句子的肯定或否定解釋。
它使用ML 支持的統計技術來訓練算法以理解或預測情緒。

企業一直依賴結構化數據（數據庫）來獲得洞察力。但是，我們可用的數據中有 80% 是非結構化的（以文檔、圖像、電子郵件和媒體的形式）。 NLP 旨在智能地分析這些非結構化數據並將其轉換為結構化數據，從而使企業保持敏捷和競爭力。因此，NLP 可以幫助您從非結構化數據中提取有價值的見解，並使用它來交付變革性的業務成果。

通過集成人工智能和自然語言處理，企業可以發現一個全新的世界，改善他們的客戶體驗工作。例如，情緒分析是 NLP 的一個分支，可用於通過評論的語氣解碼客戶情緒。這可以幫助營銷人員了解他們的目標客戶、識別趨勢並改善客戶旅程的各個方面。

為什麼人類（營銷人員）使用機器和算法（NLP）來理解人類（客戶）？

儘管聽起來很荒謬，但機器和算法在理解人類行為方面比人類本身更準確。 NLP 和 AI 可以分析客戶共享的問題或評論，將其分解為單個組件並了解所涉及的意圖和情緒。然後，人工智能算法使用從交互、現有客戶數據和響應模板中獲得的見解來提供相關建議。所有這些都為客戶帶來了無縫和個性化的數字體驗，儘管它“不那麼人性化”。

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1-800-Flowers.com 可能是 AI 和 NLP 的早期採用者之一。他們為客戶提供了一項名為 GWYN 的人工智能虛擬禮物禮賓服務（Gifts When You Need，非正式地稱為 Gwyn）。 Gywn 旨在模仿自然語言、提出建議、回答問題，並幫助客戶為親人找到最合適的禮物。因此，通過使用 AI 和 NLP，這家花卉和美食食品公司能夠推動其品牌與客戶之間有針對性的互動。

總而言之，NLP 通過認知個性化幫助企業提供更好的客戶體驗。因此，NLP 技術是一種強大的營銷工具，可以幫助營銷人員分析客戶內容，從中提取定性洞察，並提供出色的客戶體驗。

現在，讓我們開始吃肉和土豆吧！數字營銷人員如何利用 NLP 發揮自己的優勢？

利用情緒分析的力量

到目前為止，情緒分析是營銷人員使用的最流行的 NLP 應用程序之一。情感分析是 NLP 的一個分支，它解碼文本的情感和語氣，並將其與情感、觀點或態度聯繫起來。它可以幫助營銷人員使用複雜的算法映射客戶情緒，從而使他們能夠為客戶提供情感智能支持。

查看 AI 開發團隊 8allocate 的案例研究。該團隊利用 NLP 和文本挖掘的力量來幫助其電子商務客戶優化和升級他們的 CX 策略。

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MonkeyLearn 是另一個自然語言處理平台，可幫助企業從非結構化數據中創造價值，從而節省人工數據處理的時間和精力。它使用其文本分析模型自動標記文本，從而為非結構化數據添加意義。

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您可以通過以下幾種方法將情緒分析付諸行動以改善您的客戶體驗。

監控社交品牌提及

使用情緒分析，您可以密切關注您的受眾如何在社交平台上提及您的品牌。您可以通過從品牌提及、在線反饋和調查中收集的數據來識別和分類突出的客戶情緒。

此外，這些社交信號還可以幫助進行社交細分和創建有針對性的營銷活動。例如，NLP 工具能夠提取對特定品牌表示興趣的潛在客戶的社交句柄。

解決優先級的負面情緒

情感分析可以應用於產品評論以確定整體客戶滿意度。這有助於客戶服務團隊優先處理不滿意的客戶並有效管理情況。另一方面，正面評分的評論指出了引發客戶積極情緒的因素。

跟踪比賽

執行情緒分析有助於營銷人員密切關注競爭。得出的見解可以為您的營銷策略提供支持。如果客戶因產品功能或卓越的客戶服務而提及特定競爭對手，您可以製定策略來突出您的品牌特徵或推出具有更好功能的產品。

自動化客戶支持流程

通過情緒分析，您可以自動化響應客戶反饋或查詢的過程。根據情緒對客戶評論進行分類後，您可以自動將其定向到相應的團隊或流程。

因此，如果客戶提到您的品牌服務不滿意，他們可以被引導到客戶支持團隊以解決他們的問題並改進 CX。

客戶體驗就是情感！使用情感分析的力量更好地了解您的受眾，並在每個客戶接觸點實現人性化交互。

使用 NLP 支持的智能搜索改善在線購物體驗

NLP 幫助電子商務營銷人員通過智能搜索改善在線購物體驗。該技術以元數據格式將上下文相關的關鍵字和同義詞添加到產品目錄中，為購物者提供個性化的店內搜索體驗。因此，NLP 可以證明是電子商務企業的一個巨大差異化因素。

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像 Klevu 這樣的現場搜索和導航平台是基於自然語言處理和自學習搜索的。該平台使購物者可以輕鬆快捷地找到他們想要的產品，從而確保為客戶提供無縫的購物體驗。

使用 NLP 增強您的 SEO 和用戶體驗

谷歌在 2019 年最大的算法更新，BERT 自然處理語言模型允許搜索引擎巨頭利用其語言 AI 能力來了解搜索者的意圖。這自然使得搜索營銷人員必須優先考慮高質量的內容、上下文、搜索意圖和 NLP。

通過使用 NLP 和語義註釋，您可以幫助搜索引擎更好地理解您的內容，從而提高 SEO 和用戶參與度。

結構化數據標記自動化

自然語言處理可用於對內容進行分類，並向搜索引擎爬蟲發布清晰描述您的內容的結構化數據標記。 WordLift 就是這樣一種工具，它應用人工智能驅動的 SEO 來吸引更多的眼球到頁面上。

這種基於人工智能的語義工具為在線內容添加了一層元數據，允許搜索引擎正確索引和理解頁面。此外，語義連接的內容對客戶參與度指標有顯著影響。

這是來自 PoolParty Semantic Suite 的一個有趣的演示文稿，它提供了有關創建內容推薦的見解，該內容推薦結合了 NLP 和神經網絡產生的語義豐富。

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內容推薦

相關且優質的內容推薦對於保持搜索者參與內容至關重要。一個好的內容推薦可以顯著提高停留時間——一個人在點擊搜索結果鏈接後到返回 SERP 之前在網頁上花費的時間。

使用語義豐富的元數據有助於提高內容推薦的質量，從而允許用戶在頁面上停留更長時間。

內容髮現的內部鏈接構建

在內部鏈接您的內容有助於搜索引擎找到您的內容並改善內容髮現，從而提升用戶體驗。通過使用 NLP 和訓練基於 ML 的實體提取算法，您可以創建相關的內鏈接，為讀者提供快速信息，而無需他們去其他地方。

前進的道路：從小處著手，慢慢擴展

NLP 在數字營銷中的可能性是無窮無盡的。因此，企業可能會冒著一次性嘗試過多 NLP 應用程序或啟動缺乏切實成果的 CX 項目的風險。

在投資 NLP 之前，公司應該認真考慮幾個因素，例如他們的業務目標、可擴展性和集成的靈活性。他們還應該設置明確的 KPI 來衡量基於 AI 的 CX 項目的成功與否。

我們正在快速進入一個非結構化數據嚴重影響大多數業務決策的環境。通過利用 NLP 來發揮自己的優勢，企業將能夠更好地使用這些數據來改善現有和未來客戶的 CX。

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