6 सर्वश्रेष्ठ उपयोग के मामले जो ग्राहकों के समय की बचत करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एमएल एल्गोरिदम का एक हिस्सा है। यह मानव खोजों और प्रश्नों के शब्दों, वाक्यों और संदर्भ की व्याख्या और विश्लेषण करता है। एआई के एक उपसेट के रूप में, यह स्मार्ट कोडेड एल्गोरिदम के माध्यम से उत्तर प्रदान करता है बिना मानव हस्तक्षेप के।

ग्राहक हमेशा सर्वश्रेष्ठ सेवाओं की तलाश में रहते हैं। और यही कारण है कि कई व्यवसायों ने लागू डेटा विज्ञान, एमएल और एआई प्रौद्योगिकियों में बड़े पैमाने पर निवेश करना शुरू कर दिया है।

व्यवसाय शब्दों पर बहुत अधिक निर्भर करता है जो ग्राहक मानव भाषाओं का उपयोग करके खोजते हैं। इसलिए, एनएलपी समाधानों ने ग्राहकों के अनुभवों को बढ़ाने के लिए ठोस तरीके खोजे हैं।

परिचय

बढ़ती प्रौद्योगिकियों के साथ, परेशानी मुक्त सेवाएं बहुत ही नवाचारी लगती हैं। लेकिन सच्चाई यह है कि एनएलपी हमारे जीवन का हिस्सा कई वर्षों से है। और दुनिया भर के ग्राहक एनएलपी के साथ बातचीत करते हैं, बिना इसका एहसास किए।

सर्वेक्षणों के अनुसार, गार्टनर का अनुमान है कि 45% तकनीकी बातचीत स्मार्ट डिवाइसों के माध्यम से होगी। अधिकांश आवाज़, छवि खोज और अन्य के माध्यम से होंगे। इसके अलावा, शोध के अनुसार, यह कहता है कि चैटबॉट और स्वचालन 85% ग्राहक संचार को संभाल सकते हैं।

अमेज़न एलेक्सा, गूगल होम असिस्टेंट, माइक्रोसॉफ्ट कोरटाना और एप्पल सिरी का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। 66.4 मिलियन से अधिक लोग जो स्मार्ट डिवाइसों का उपयोग करते हैं, वे अब मौसम की स्थिति के बारे में जानने के लिए उनका उपयोग नहीं करते हैं।

वे इसका उपयोग समाचार सुनने से लेकर ऑनलाइन खोज तक, सब कुछ करने के लिए करते हैं जो वे कर सकते हैं बिना टाइप किए।

यहाँ छह सर्वश्रेष्ठ उपयोग के मामले हैं जिन्हें आप ग्राहकों को सर्वश्रेष्ठ अनुभव प्रदान करने के लिए लागू कर सकते हैं। और एमएल एल्गोरिदम द्वारा आवाज़ पहचान और बुद्धिमान खोज के माध्यम से उनका बहुत समय बचा सकते हैं।

ग्राहकों को समझने के लिए इरादा वर्गीकरण।

यह पाठ के अंतर्निहित लक्ष्यों या उद्देश्यों की पहचान करने के बारे में है। उनके पास चैटबॉट में और बिक्री और ग्राहक सहायता क्षेत्रों में अधिक लाभ हो सकता है।

इरादा वर्गीकरण तकनीकों के माध्यम से, आप ग्राहक इंटरैक्शन का विश्लेषण कर सकते हैं। ईमेल, चैट या सोशल मीडिया पोस्ट के माध्यम से आप उनके इरादे को जान सकते हैं। और यह जानने के लिए कि क्या वे खरीदने के लिए तैयार हैं या नहीं। यह लीड्स को वर्गीकृत करने और उन्हें विभिन्न श्रेणियों में रखने का सबसे अच्छा और तेज़ तरीका है।

जबकि कोई समस्या उत्पन्न होती है, ग्राहक शिकायतें उठा सकते हैं। और आप ग्राहक सहायता टिकटों के माध्यम से उन्हें हल कर सकते हैं और उन्हें वापस जीतने के लिए रोकथाम और रणनीति के माध्यम से।

चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट आपकी अनुपस्थिति में व्यवसाय को संभाल सकते हैं

चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट व्यक्तिगत संदेशों के साथ स्वचालित प्रतिक्रिया देते हैं। वे ग्राहकों की भाषा को समझ सकते हैं और एनएलपी के माध्यम से उपयुक्त प्रतिक्रियाएं दे सकते हैं। एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करके, प्रश्नों के उत्तर देने के लिए पूर्व-निर्धारित नियम कोड किए जाते हैं। जिसके माध्यम से चैटबॉट को किसी भी प्रश्न का उत्तर देने के लिए सीखने के लिए।

इन स्मार्ट वर्चुअल असिस्टेंट 80% रूटीन प्रश्नों को संभाल सकते हैं जो अधिक जटिल प्रश्न हैं। और सबसे अच्छी बात यह है कि वे 24 × 7 उपलब्ध हैं, कई ग्राहकों के साथ बातचीत कर सकते हैं और एक ही समय में उन्हें संभाल सकते हैं, यहां तक कि आपकी अनुपस्थिति में।

मानव भाषाओं को समझने के लिए भाषण पहचान

भाषण पहचान की मांग बढ़ रही है; अधिक से अधिक ऐप्स वॉयस सर्च एकीकरण शुरू कर रहे हैं। वे आजकल हर व्यवसाय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। एलेक्सा, सिरी, कोरटाना और गूगल असिस्टेंट स्मार्ट डिवाइसों के माध्यम से सर्वश्रेष्ठ उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं।

भाषण पहचान प्रौद्योगिकी मानव भाषाओं को मशीन-Readable में अनुवादित करने के लिए एनएलपी का उपयोग करती है। जिसके माध्यम से वे सीधे ग्राहकों के साथ बातचीत करते हैं और उन्हें वही प्रदान करते हैं जो वे खरीदने और सेवा के इरादे से खोज रहे हैं।

आप पहले ही सुन चुके हैं कि वॉयस सर्च बढ़ रहा है। अनुमान कहता है कि 2021 तक 37% से अधिक खोज बिना स्क्रीन के होगी। यह स्मार्ट प्रौद्योगिकी कॉल कर सकती है, ईमेल भेज सकती है और विभिन्न अन्य भाषाओं में अनुवाद कर सकती है।

एक सकारात्मक प्रभाव छोड़ने के लिए तत्कालिकता का पता लगाना

एनएलपी तकनीकों का उपयोग करके, आप पाठ में तत्कालिकता का पता लगा सकते हैं और अपने मानदंडों के आधार पर तत्कालिकता का पता लगाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। यह आपको सबसे महत्वपूर्ण अनुरोधों को प्राथमिकता देने में मदद करेगा और सुनिश्चित करेगा कि वे अनदेखी शिकायतों के ढेर में नहीं रह जाते हैं। तत्कालिकता का पता लगाना आपको तेजी से प्रतिक्रिया देने में मदद करता है, जिससे ग्राहक संतुष्टि पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

त्रुटि मुक्त रहने के लिए स्वचालित-सुधार सुझाव

ग्राहक हमेशा जल्दी में होते हैं; टाइपो उनकी सबसे आम गलतियाँ हैं। ग्राहक तब थक जाते हैं जब उन्हें वह नहीं मिलता जो वे खरीदने या सेवाओं की तलाश में हैं। ऐसी संभावना है कि वे अधिक समय ले सकते हैं या खरीदारी करने से इनकार कर सकते हैं।

इसलिए, स्वचालित-सुधार और सुझाव ग्राहकों को सेवाओं या खरीदारी के लिए जो कुछ भी दिखा रहे हैं उसे प्रदर्शित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उन टाइपो को स्वचालित रूप से सुधारने में मदद करता है और उन्हें वास्तविक शब्दों के साथ सुझाव देता है। जो ग्राहक सेवा को बढ़ाता है।

ग्रामरली जैसे टूल्स एनएलपी का उपयोग बेहतर सुझाव देने और लेखन को अधिक प्रभावी और पॉलिश बनाने के लिए करते हैं। यह व्याकरण, वर्तनी और वाक्य संरचना त्रुटियों का पता लगा सकता है।

बेहतर विपणन के लिए बाजार बुद्धिमत्ता

विपणक ग्राहकों के व्यवहार के बारे में जानने और इन अंतर्दृष्टि का उपयोग प्रभावी रणनीतियों को बनाने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं। असंरचित डेटा में खोज प्रश्नों, भावनाओं और इरादे का विश्लेषण करके आप अपने बाजार अनुसंधान और व्यवसायिक अवसरों को बढ़ा सकते हैं।

भावना विश्लेषण आपको दर्द बिंदुओं की पहचान करने और प्रतिस्पर्धियों और उनके दृष्टिकोणों पर नजर रखने में मदद करता है।

निष्कर्ष

एनएलपी में ग्राहकों के समय की बचत करने के लिए कई रोमांचक अनुप्रयोग हैं। बड़े असंरचित डेटा के माध्यम से जो ग्राहक सहायता, सोशल मीडिया समीक्षा, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं और अधिक शामिल है। कंपनियां अंतर्दृष्टि प्राप्त करती हैं, और इससे उन्हें बेहतर निर्णय लेने और कार्यों को स्वचालित करने में मदद मिलती है ताकि वे बेहतर ग्राहक सेवा प्रदान कर सकें।

उपयोग के मामले दिखाते हैं कि एनएलपी के उद्योगों भर में सर्वश्रेष्ठ और व्यापक अनुप्रयोग हैं। एनएलपी प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है, बाजार में नए अवसर ला रही है। यह उत्पादकता को बढ़ाता है, संचालन को सुव्यवस्थित करता है और दिनचर्या प्रक्रियाओं से उत्पादकता प्रदान करता है।