6 Beste Anwendungsfälle, um Kunden Stunden der Zeit zu sparen, indem NLP verwendet wird

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teil von ML-Algorithmen. Es interpretiert und analysiert die Wörter, Sätze und den Kontext von menschlichen Suchanfragen und -abfragen. Als Teil von KI liefert es Antworten durch intelligente, codierte Algorithmen ohne menschliche Eingriffe.

Kunden suchen immer nach den besten Dienstleistungen. Und deshalb haben viele Unternehmen begonnen, massive Kapitalien in angewandte Datenwissenschaft, ML und KI-Technologien zu investieren.

Unternehmen sind stark von Worten abhängig, um das zu vermitteln, wonach Kunden suchen, indem sie menschliche Sprachen verwenden. Daher haben NLP-Lösungen solide Wege gefunden, um die Erfahrungen der Kunden zu verbessern.

Einführung

Mit der wachsenden Technologie sehen reibungslose Dienstleistungen ziemlich innovativ aus. Aber die Wahrheit ist, dass NLP bereits seit Jahren Teil unseres Lebens ist. Und Kunden aus aller Welt interagieren täglich mit NLP, ohne es sogar zu bemerken.

Laut Umfragen sagt Gartner voraus, dass 45 % der Interaktionen mit Technologien Konversionen mithilfe intelligenter Geräte sein werden. Die meisten davon werden durch Stimmen, Bildsuchen und andere erfolgen. Laut Forschung können auch Chatbots und Automatisierung 85 % der Kundenkommunikationen bewältigen.

Die Nutzung von Amazon Alexa, Google Home Assistant, Microsoft Cortana und Apple Siri wächst diese Tage rasant. Über 66,4 Millionen Menschen, die intelligente Geräte verwenden, nutzen sie nicht mehr, um das Wetter zu erfahren.

Sie verwenden es jetzt darüber hinaus, von der Nachrichtenanhörung bis zur Online-Suche, alles, was sie tun können, ohne zu tippen.

Hier sind die SECHS besten Anwendungsfälle, die Sie implementieren können, um den besten Kundenservice zu bieten. Und sparen Sie viel Zeit durch ML-Algorithmen durch Spracherkennung und intelligente Suche.

Intent-Klassifizierungen, um Ihre Kunden zu verstehen.

Es besteht darin, Ziele oder Zwecke zu identifizieren, die einem Text zugrunde liegen. Sie haben die besten Anwendungen in Chatbots und können auch mehr Vorteile in den Bereichen Verkauf und Kundensupport bieten.

Mithilfe von Intent-Klassifizierungstechniken können Sie Kundeninteraktionen analysieren. Durch E-Mails, Chats oder Social-Media-Beiträge können Sie ihre Absicht erkennen. Und erkennen, ob sie bereit sind zu kaufen oder nicht. Es ist der beste und schnellste Weg, um Leads zu klassifizieren und sie in verschiedene Kategorien einzuteilen.

Wenn ein Problem auftritt, können Kunden ihre Beschwerden einreichen. Und Sie können sie durch Kundensupport-Tickets lösen, um Abwanderung zu verhindern und Strategien zu entwickeln, um sie zurückzugewinnen.

Chatbots und virtuelle Assistenten können Ihr Geschäft in Ihrer Abwesenheit verwalten

Chatbots und virtuelle Assistenten geben automatische Antworten mit personalisierten Nachrichten. Sie können die Sprache der Kunden verstehen und geeignete Antworten durch NLP liefern. Mithilfe von ML-Algorithmen werden vordefinierte Regeln für die Beantwortung von Fragen codiert. Durch die Chatbots lernen, wie sie auf jede Frage reagieren.

Diese intelligenten virtuellen Assistenten können 80 % der Routineanfragen bewältigen, die kompliziertere Fragen sind. Und der beste Teil ist, dass sie 24 × 7 verfügbar sind, interagieren und mehrere Kunden gleichzeitig bearbeiten können, auch in Ihrer Abwesenheit.

Spracherkennung, um menschliche Sprachen zu verstehen

Die Nachfrage nach Spracherkennung steigt; immer mehr Apps beginnen, Sprachsuche zu integrieren. Sie sind ein wesentlicher Teil jedes Unternehmens heute. Alexa, Siri, Cortana und Google Assistant bieten das beste Benutzererlebnis durch intelligente Geräte.

Die Spracherkennungstechnologie verwendet NLP, um gesprochene Sprachen in maschinenlesbare Formen zu übersetzen. Durch diese interagieren sie direkt mit den Kunden und bieten ihnen, wonach sie suchen, um Kauf- und Serviceabsichten zu erfüllen.

Sie haben bereits gehört, dass die Sprachsuche steigt. Die Vorhersage sagt, dass mehr als 37 % der Suchanfragen ohne Bildschirm bis 2021 stattfinden werden. Diese intelligente Technologie kann anrufen, E-Mails senden und in verschiedene andere Sprachen übersetzen.

Dringlichkeits-Erkennung, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen

Mithilfe von NLP-Techniken können Sie Dringlichkeit in Texten erkennen und Dringlichkeits-Erkennungsmodelle basierend auf Ihren Kriterien trainieren. Es hilft Ihnen, die wichtigsten Anfragen zu priorisieren und sicherzustellen, dass sie nicht unbeachtet in den Haufen ungelöster Beschwerden bleiben. Die Dringlichkeits-Erkennung ermöglicht es Ihnen, schneller zu antworten, was zu einem positiven Einfluss auf die Kundenzufriedenheit führt.

Auto-Korrektur-Vorschläge, um fehlerfrei zu bleiben

Kunden sind immer in Eile; Tippfehler sind die häufigsten Fehler, die sie machen. Kunden werden ungeduldig, wenn sie nicht finden, wonach sie suchen, um einen Kauf oder eine Dienstleistung zu erwerben. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie mehr Zeit benötigen oder den Kauf ablehnen.

Daher spielen Auto-Korrektur und Vorschläge eine wichtige Rolle bei der Anzeige dessen, wonach Kunden suchen, um Dienstleistungen oder Produkte zu erwerben. Natural Language Processing hilft bei der Auto-Korrektur dieser Tippfehler und schlägt ihnen die tatsächlichen Begriffe vor. Damit wird der Kundenservice verbessert.

Tools wie Grammarly verwenden NLP, um bessere Vorschläge zu geben und das Schreiben effektiver und polierter zu machen. Es kann grammatische, Rechtschreib- und Satzstrukturfehler erkennen.

Markt-Intelligenz für besseres Marketing

Marketer verwenden NLP, um das Verhalten der Kunden zu erlernen und diese Erkenntnisse, um effektive Strategien zu erstellen. Durch die Analyse von Suchanfragen, Sentiments und Absichten in unstrukturierten Daten kann Ihre Marktforschung und Geschäftschancen gesteigert werden.

Die Sentiment-Analyse hilft Ihnen, die Schmerzpunkte zu identifizieren und einen Blick auf die Wettbewerber und ihre Ansätze zu werfen.

Schlussfolgerung

NLP hat viele spannende Anwendungen, um Kunden Stunden der Zeit zu sparen. Durch große unstrukturierte Daten, die Kundenunterstützung, Social-Media-Bewertungen, Umfrageantworten und mehr umfassen, erhalten Unternehmen Erkenntnisse, die ihnen bei besseren Entscheidungen und der Automatisierung von Aufgaben helfen, um besseren Kundenservice zu bieten.

Die Anwendungsfälle zeigen, wie NLP die besten und breitesten Anwendungen über Branchen hinweg hat. Die NLP-Technologie entwickelt sich weiter und bringt neue Chancen auf den Markt. Sie maximiert die Produktivität, strafft den Betrieb und fördert die Produktivität von Routineprozessen.