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自然语言处理

6个最佳使用案例,可使用NLP节省客户的时间

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自然语言处理 (NLP)是ML算法的一部分。它解释 &分析人工搜索和查询的词,句子和上下文。作为AI的一个子集,它无需人工干预即可通过智能编码算法提供答案。

客户一直在寻找最好的服务。这就是为什么许多企业已开始将大量资本投入到应用中的原因 数据科学,ML和AI技术。

业务严重依赖文字来传达客户使用人工语言进行搜索。因此,NLP解决方案已经找到了增强客户体验的可靠方法。

介绍

随着技术的不断发展,无忧的服务看起来相当新颖。但是事实是,NLP已经成为我们生活的一部分了。来自世界各地的客户每天都在与NLP互动,甚至没有意识到。

根据调查,Gartner预测,与技术互动的45%将是使用智能设备进行的转化。其中大多数将通过语音,图像搜索等方式进行。此外,该研究还说,聊天机器人和自动化可以处理85%的客户通信。

如今,Amazon Alexa,Google Home Assistant,Microsoft Cortana和Apple Siri的使用量正在迅速增长。超过6640万使用智能设备的人不再使用它们来了解天气状况。

他们开始使用它,从收听新闻到在线搜索,他们所能做的一切就是不用打字。

这是您可以实施以提供最佳客户体验的六个最佳用例。并通过语音识别和智能搜索通过ML算法节省了大量时间。

意图分类,以了解您的客户。

它包括确定在文本下划线的目标或目的。他们在聊天机器人中拥有最好的应用程序,还可以在销售和客户支持领域带来更多好处。

通过意图分类技术,您可以分析客户交互。通过电子邮件,聊天或社交媒体帖子,您可以了解他们的意图。并确定他们是否准备购买。这是对线索进行分类并将其分类为不同类别的最佳,最快的方法。

每当出现任何问题时,客户都可以提出投诉。您可以通过客户支持票证来解决这些问题,并通过流失预防和策略来挽回它们。

聊天机器人和虚拟助手可以在您不在的情况下管理业务

聊天机器人和虚拟助手会自动播放个性化消息。他们可以了解客户’语言,并通过NLP提供适当的回应。使用ML算法,可以对预定义的规则进行编码以回答问题。通过它,聊天机器人可以学习如何响应任何任务。

这些智能虚拟助手可以处理80%的日常查询,这些查询是更复杂的问题。最棒的是,它们可以24×7可用,即使在您不在的情况下,也可以互动并一次处理多个客户。

语音识别以理解人类语言

对语音识别的需求正在上升。越来越多的应用程序开始集成语音搜索。如今,它们已成为每项业务的重要组成部分。 Alexa,Siri,Cortana和Google Assistant通过智能设备提供最佳的用户体验。

语音识别技术使用NLP将口语转换为机器可读的语言。通过这种方式,他们可以直接与客户互动,并为他们提供所需的购买和服务意图。

您已经听说语音搜索正在增加。该预测说,到2021年,超过37%的搜索将在没有屏幕的情况下进行。这项智能技术可以打电话,发送电子邮件并翻译成其他各种语言。

紧急检测将产生积极影响

使用NLP技术,您可以确定文本中的紧急程度,并根据您的标准训练紧急程度检测模型。它将帮助您确定最重要的请求的优先级,并确保在未列出的投诉中,它们始终处于选中状态。紧急检测使您可以更快地回复,从而对客户满意度产生积极影响。

自动更正建议,确保您没有错误

客户总是很着急;错别字是他们最常见的错误。当客户没有得到他们一直在寻找购买或服务的信息时,他们就会淡出。他们极有可能最终花费更多时间或拒绝购买。

因此,自动更正和建议在显示客户正在寻找服务或购买商品时起着至关重要的作用。 自然语言处理 帮助自动更正这些错别字,并以实际术语为他们提供建议。这样可以增强客户服务。

诸如Grammarly之类的工具使用NLP给出更好的建议,并使书写更加有效和优美。它可以检测语法,拼写和句子结构错误。

市场情报促进营销

营销人员使用NLP来了解客户的行为,并利用这些见解来制定有效的策略。通过分析搜索查询,情感和意图 非结构化数据 可以增加您的市场研究和商机。

情绪分析可帮助您缩小范围,以找出痛点,并密切关注竞争对手及其采取的方法。

结论

NLP具有许多令人兴奋的应用程序,可以节省客户的时间。通过庞大的非结构化数据,包括客户支持,社交媒体评论,调查回复等。公司获得见识,并帮助他们做出更好的决策和自动化任务以提供更好的客户服务。

用例说明了NLP如何在各个行业中拥有最佳和广泛的应用。 NLP技术不断发展,为市场带来了新的机遇。它可以最大限度地提高生产率,简化操作并从常规过程中获得生产率。

拉姆·塔夫瓦(Ram Tavva)是IIM- C(印度加尔各答管理学院)的高级数据科学家和校友,拥有超过25年的专业经验,专门研究数据科学,人工智能和机器学习。

Ram在各种组织中进行了无数的项目管理和ITIL流程咨询业务。他进行了成熟度评估,差距分析和项目管理流程定义,并端到端实施了项目管理最佳实践。