6 أفضل حالات استخدام لتحسين تجربة العملاء وتوفير ساعات من الوقت باستخدام NLP

يعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) جزءًا من خوارزميات التعلم الآلي. وهي تفسر وتحليل الكلمات والجمل والسياق للبحث والاستفسارات البشرية. كجزء فرعي من الذكاء الاصطناعي، توفر الإجابات من خلال خوارزميات متقدمة بدون تدخل بشري.

يبحث العملاء دائمًا عن أفضل الخدمات. وهذا هو السبب في أن العديد من الشركات بدأت في استثمار رأس المال الكبير في العلوم البيانية والتعلم الآلي وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

يعتمد العمل بشكل كبير على الكلمات لنقل ما يبحث عنه العملاء باستخدام اللغات البشرية. لذلك، قامت حلول NLP بتحسين تجربة العملاء من خلال طرق صلبة.

المقدمة

مع التكنولوجيا المتزايدة، تبدو الخدمات الخالية من المتاعب مبدعة. ولكن الحقيقة هي أن NLP جزء من حياتنا منذ سنوات. والعملاء من جميع أنحاء العالم يتفاعلون مع NLP كل يوم، دون حتى ملاحظة ذلك.

وفقًا للمسوح، يتوقع جارتنر أن تكون 45٪ من التفاعل مع التكنولوجيا عبارة عن محادثات باستخدام الأجهزة الذكية. وسيكون معظمهم عن طريق الصوت والبحث عن الصور وغيرها. وأيضًا، وفقًا للبحث، يقول إن البوتات والآليّة يمكنها التعامل مع 85٪ من تواصل العملاء.

استخدام أجهزة أمازون أليكسا وغوغل هوم أسست و مايكروسوفت كورتانا وأبل سيري ينمو بسرعة في هذه الأيام. أكثر من 66.4 مليون شخص يستخدمون الأجهزة الذكية لا يستخدمونها لمعرفة حالة الطقس فقط.

لقد بدأوا في استخدامها بما يتجاوز ذلك، من الاستماع إلى الأخبار إلى البحث على الإنترنت، كل ما يمكنهم القيام به بدون كتابة.

هنا ستة أفضل حالات استخدام يمكنك تطبيقها لتقديم أفضل تجربة للعملاء. وتوفير الكثير من وقتهم من خلال خوارزميات التعلم الآلي والتعرف على الصوت والبحث الذكي.

تصنيف النية لفهم عملائك.

يتكون من تحديد الأهداف أو الأغراض التي تتوافق مع النص. لها أفضل التطبيقات في البوتات وتدفع المزيد من الفوائد في مبيعات ودعم العملاء.

من خلال تقنيات تصنيف النية، يمكنك تحليل تفاعلات العملاء. من خلال البريد الإلكتروني أو الدردشة أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، يمكنك معرفة نيتها. والتعرف على ما إذا كانوا على استعداد للشراء أو لا. إنه أفضل وسيلة أسرع لتصنيف Leads وفرزها إلى فئات مختلفة.

عندما ي出现 أي مشكلة، يمكن للعملاء تقديم شكاوىهم. ويمكنك حلها من خلال تذاكر دعم العملاء من خلال استراتيجية الوقاية من الهجرة والفوز بها مرة أخرى.

البوتات والمساعدين الافتراضيين يمكنهم إدارة الأعمال في غيابك

توفر البوتات والمساعدين الافتراضيين ردودًا تلقائية مع رسائل مخصصة. يمكنهم فهم لغة العملاء وتقديم ردود مناسبة من خلال NLP. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يتم ترميز القواعد المحددة للرد على الأسئلة. من خلال ذلك، تتعلم البوتات كيفية الرد على أي سؤال.

يمكن لهؤلاء المساعدين الافتراضيين الذكيين التعامل مع 80٪ من الاستفسارات الروتينية التي هي أسئلة معقدة أكثر. وأفضل جزء هو أنهم متاحون 24 × 7، يمكنهم التفاعل والتعامل مع العملاء المتعددين في نفس الوقت، حتى في غيابك.

التعرف على الصوت لفهم اللغات البشرية

يتزايد الطلب على تقنية التعرف على الصوت، وت开始 تطبيقات متعددة في دمج البحث الصوتي. وهي جزء أساسي من كل عمل في هذه الأيام. أليكسا وسيري وكورتانا وغوغل أسست توفر أفضل تجربة مستخدم من خلال الأجهزة الذكية.

تستخدم تقنية التعرف على الصوت NLP لترجمة اللغات المنطوقة إلى لغة يمكن للآلة قراءتها. من خلال ذلك، تتفاعل مع العملاء مباشرة وتقدم لهم ما يبحثون عنه للشراء ونية الخدمة.

لقد سمعت بالفعل أن البحث الصوتي ينمو. وتتنبأ بأن أكثر من 37٪ من البحث سيحدث بدون شاشة بحلول عام 2021. يمكن لهذه التكنولوجيا الذكية الاتصال والبريد الإلكتروني والترجمة إلى لغات أخرى.

كشف الضرورة لتترك تأثيرًا إيجابيًا

باستخدام تقنيات NLP، يمكنك تحديد الضرورة في النصوص وتدريب نماذج كشف الضرورة بناءً على معاييرك. سيساعدك ذلك على تحديد أكثر الطلبات أهمية وضمان عدم تركه بدون فحص في كومة الشكاوى غير المُحسّبة. يجعل كشف الضرورة الرد أسرع، مما يؤدي إلى تأثير إيجابي على رضا العملاء.

اقتراحات تصحيح تلقائي للحفاظ على دقتك

العملاء دائمًا في عجلة؛ والأخطاء الشائعة هي الأخطاء التي يرتكبونها. يمل العملاء عندما لا يجدون ما يبحثون عنه للشراء أو الخدمات. هناك فرص كبيرة أنهم قد يضيعون المزيد من الوقت أو يرفضون الشراء.

لذلك، تلعب الاقتراحات التلقائية والتصحيح دورًا حيويًا في عرض ما يبحث عنه العملاء للخدمات أو الشراء. معالجة اللغة الطبيعية تساعد في تصحيح هذه الأخطاء وتقترح عليهم بالterms الفعلية. مما يعزز خدمات العملاء.

تستخدم أدوات مثل جرمارلي NLP لتقديم اقتراحات أفضل وجعل الكتابة أكثر فعالية ومتقنة. يمكنها كشف الأخطاء النحوية والإملائية وهيكل الجملة.

استخبارات السوق من أجل تسويق أفضل

يستخدم المسوقون NLP لتعلم سلوك العملاء و sử dụng هذه المعلومات لإنشاء استراتيجيات فعالة. من خلال تحليل استفسارات البحث والمشاعر والنية في البيانات غير المهيكلة يمكن أن تعزز أبحاث السوق وفرص الأعمال.

تساعد تحليل المشاعر في تضييق نطاق تحديد نقاط الألم والاحتفاظ بنظرة على المنافسين ونهجهم.

الخلاصة

لديها NLP العديد من التطبيقات المثيرة لتحسين تجربة العملاء وتوفير ساعات من الوقت. من خلال كمية كبيرة من البيانات غير المهيكلة التي تشمل دعم العملاء ومراجعات وسائل التواصل الاجتماعي واستجابات الاستطلاعات وغيرها. تحصل الشركات على رؤى، وتساعد في اتخاذ القرارات وتأتمتة المهام لتقديم خدمة أفضل للعملاء.

تظهر حالات الاستخدام كيف أن NLP لها تطبيقات واسعة وممتازة عبر الصناعات. تكنولوجيا NLP تتطور، وتحمل فرصًا جديدة إلى السوق. وتعظم الإنتاجية، وتسهم في تسهيل العمليات، وتعطي إنتاجية من العمليات الروتينية.