6 Kasus Penggunaan Terbaik untuk Menghemat Waktu Pelanggan dengan Menggunakan NLP

Pengolahan Bahasa Alami (NLP) adalah bagian dari Algoritma ML. Ini menafsirkan dan menganalisis kata-kata, kalimat, dan konteks pencarian dan pertanyaan manusia. Sebagai subset dari AI, ia menyediakan jawaban melalui algoritma yang cerdas tanpa intervensi manusia.

Pelanggan selalu mencari layanan terbaik. Dan ini adalah alasan mengapa banyak bisnis telah mulai menginvestasikan modal besar dalam ilmu data terapan, ML, dan teknologi AI.

Bisnis sangat bergantung pada kata-kata untuk menyampaikan bahwa pelanggan mencari menggunakan bahasa manusia. Oleh karena itu, solusi NLP telah menciptakan cara-cara yang solid untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Pendahuluan

Dengan perkembangan teknologi, layanan yang bebas repot terlihat sangat inovatif. Namun, kebenarannya adalah NLP telah menjadi bagian dari kehidupan kita selama bertahun-tahun sekarang. Dan pelanggan dari seluruh dunia berinteraksi dengan NLP setiap hari, tanpa menyadari hal itu.

Menurut survei, Gartner memprediksi bahwa 45% interaksi dengan teknologi akan berupa konversi menggunakan perangkat pintar. Sebagian besar dari mereka akan melalui suara, pencarian gambar, dan lain-lain. Selain itu, menurut penelitian, dikatakan bahwa chatbot dan otomatisasi dapat menangani 85% komunikasi pelanggan.

Penggunaan Amazon (AMZN ) Alexa, Google (GOOGL ) Home Assistant, Microsoft (MSFT ) Cortana, dan Apple Siri tumbuh dengan cepat hari ini. Lebih dari 66,4 juta orang yang menggunakan perangkat pintar tidak lagi menggunakan mereka untuk mengetahui kondisi cuaca.

Mereka mulai menggunakannya di luar itu, dari mendengarkan berita hingga mencari online, semuanya dapat mereka lakukan tanpa mengetik.

Berikut adalah ENAM kasus penggunaan terbaik yang dapat Anda implementasikan untuk memberikan pengalaman pelanggan terbaik. Dan menghemat banyak waktu mereka melalui algoritma ML dengan pengenalan suara dan pencarian cerdas.

Klasifikasi Niat untuk Memahami Pelanggan Anda

Ini terdiri dari mengidentifikasi tujuan atau tujuan yang mendasari teks. Mereka memiliki aplikasi terbaik dalam chatbot dan juga dapat menghasilkan lebih banyak manfaat dalam penjualan dan area dukungan pelanggan.

Melalui teknik klasifikasi niat, Anda dapat menganalisis interaksi pelanggan. Melalui email, obrolan, atau postingan media sosial, Anda dapat mengetahui niat mereka. Dan mengetahui apakah mereka siap untuk membeli atau tidak. Ini adalah cara terbaik dan tercepat untuk mengklasifikasikan lead dan mengategorikannya ke dalam kategori yang berbeda.

Setiap kali ada masalah, pelanggan dapat mengajukan keluhan. Dan Anda dapat menyelesaikannya melalui tiket dukungan pelanggan melalui pencegahan churn dan strategi untuk memenangkan mereka kembali.

Chatbot dan Asisten Virtual dapat Mengelola Bisnis Anda dalam Kehadiran Anda

Chatbot dan asisten virtual memberikan balasan otomatis dengan pesan yang dipersonalisasi. Mereka dapat memahami bahasa pelanggan dan memberikan respons yang sesuai melalui NLP. Menggunakan algoritma ML, aturan yang telah ditentukan sebelumnya dikodekan untuk menjawab pertanyaan. Melalui mana chatbot belajar bagaimana merespons setiap pertanyaan.

Asisten virtual yang cerdas ini dapat menangani 80% pertanyaan rutin yang lebih rumit. Dan bagian terbaiknya adalah mereka tersedia 24 × 7, dapat berinteraksi, dan menangani beberapa pelanggan sekaligus, bahkan jika Anda tidak hadir.

Pengenalan Suara untuk Memahami Bahasa Manusia

Permintaan untuk pengenalan suara meningkat; lebih banyak aplikasi mulai mengintegrasikan pencarian suara. Mereka adalah bagian penting dari setiap bisnis hari ini. Alexa, Siri, Cortana, dan Google Assistant memberikan pengalaman pengguna terbaik melalui perangkat pintar.

Teknologi pengenalan suara menggunakan NLP untuk menerjemahkan bahasa yang diucapkan menjadi bahasa yang dapat dibaca mesin. Melalui ini, mereka berinteraksi langsung dengan pelanggan dan memberikan apa yang mereka cari untuk membeli dan niat layanan.

Anda sudah mendengar bahwa pencarian suara meningkat. Prediksi mengatakan bahwa lebih dari 37% pencarian akan dilakukan tanpa layar pada tahun 2021. Teknologi cerdas ini dapat menelepon, mengirim email, dan menerjemahkan ke dalam berbagai bahasa lain.

Deteksi Keharusan untuk Meninggalkan Dampak Positif

Menggunakan teknik NLP, Anda dapat menentukan keharusan dalam teks dan melatih model deteksi keharusan berdasarkan kriteria Anda. Ini akan membantu Anda untuk memprioritaskan permintaan yang paling penting dan memastikan bahwa mereka tidak tetap tidak diperiksa dalam tumpukan keluhan yang tidak terdaftar. Deteksi keharusan membuat Anda merespons lebih cepat, yang mengarah ke dampak positif pada kepuasan pelanggan.

Saran Koreksi Otomatis untuk Menjaga Anda Bebas Kesalahan

Pelanggan selalu terburu-buru; kesalahan ketik adalah kesalahan paling umum bagi mereka. Pelanggan kehilangan minat ketika mereka tidak menemukan apa yang mereka cari untuk membeli atau layanan. Ada kemungkinan bahwa mereka mungkin menghabiskan lebih banyak waktu atau membatalkan pembelian.

Oleh karena itu, koreksi otomatis dan saran memainkan peran penting dalam menampilkan apa yang pelanggan cari untuk layanan atau pembelian. Pengolahan Bahasa Alami membantu dalam mengoreksi kesalahan ketik dan menyarankan mereka dengan istilah yang sebenarnya. Yang meningkatkan layanan pelanggan.

Alat seperti Grammarly menggunakan NLP untuk memberikan saran yang lebih baik dan membuat penulisan lebih efektif dan rapi. Ini dapat mendeteksi kesalahan tata bahasa, ejaan, dan struktur kalimat.

Intelijen Pasar untuk Pemasaran yang Lebih Baik

Pemasar menggunakan NLP untuk mempelajari perilaku pelanggan dan menggunakan wawasan ini untuk menciptakan strategi yang efektif. Dengan menganalisis pertanyaan pencarian, sentimen, dan niat dalam data yang tidak terstruktur dapat meningkatkan penelitian pasar dan peluang bisnis Anda.

Analisis sentimen membantu Anda untuk mempersempit dan mengidentifikasi poin-poin kesulitan dan memantau pesaing dan pendekatan mereka.

Kesimpulan

NLP memiliki banyak aplikasi yang menarik untuk menghemat waktu pelanggan. Melalui data yang tidak terstruktur yang besar yang mencakup dukungan pelanggan, ulasan media sosial, respons survei, dan lain-lain. Perusahaan mendapatkan wawasan, dan itu membantu mereka dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan mengotomatisasi tugas untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.

Kasus penggunaan menunjukkan bagaimana NLP memiliki aplikasi yang luas dan terbaik di berbagai industri. Teknologi NLP terus berkembang, membawa peluang baru ke pasar. Ini memaksimalkan produktivitas, mempermudah operasi, dan menghasilkan produktivitas dari proses rutin.