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자연어 처리(NLP)는 ML 알고리즘의 일부입니다. 인간의 검색 및 질의의 단어, 문장 및 컨텍스트를 해석하고 분석합니다. AI의 하위 집합으로서, 인간의 개입 없이 스마트한 코드 알고리즘을 통해 답변을 제공합니다.
고객은 항상 최상의 서비스를 찾고 있습니다. 이것이 많은 기업들이 응용 데이터 과학, ML, AI 기술에大量 투자하는 이유입니다.
사업은 고객이 인간 언어를 사용하여 검색하는 단어를 전달하기 위해 크게 의존합니다. 따라서 NLP 솔루션은 고객 경험을 향상시키기 위한 견고한 방법을 마련했습니다.
소개
기술이 발전함에 따라 무결점 서비스는 혁신적으로 보입니다. 하지만 진실은 NLP가 이미 수년간 우리의 일상에 깊이 침투해 왔습니다. 그리고 전 세계의 고객들은 하루에도 여러 번 NLP와 상호 작용하지만, 그 사실을 인식하지 못하고 있습니다.
조사에 따르면, Gartner는 기술과의 상호 작용의 45%가 스마트 디바이스를 사용한 대화가 될 것이라고 예측합니다. 대부분의 대화는 음성, 이미지 검색 등으로 이루어질 것입니다. 또한 연구에 따르면, 챗봇과 자동화는 고객과의 통신의 85%를 처리할 수 있다고 합니다.
Amazon Alexa, Google Home Assistant, Microsoft Cortana, Apple Siri의 사용은 최근 급격히 증가하고 있습니다. 6,640만 명의 스마트 디바이스 사용자들은 더 이상 날씨 정보만을 위해 사용하지 않고 있습니다.
그들은 더 이상 입력하지 않고도 뉴스를 듣고, 온라인 검색을 하는 모든 것을 할 수 있습니다.
여기에서는 고객의 시간을 절약하고 ML 알고리즘을 통해 음성 인식 및 지능형 검색을 제공하는 SIX 가지 최선의 사용 사례를紹介합니다.
의도 분류를 통해 고객을 이해합니다.
의도 분류는 텍스트에 내재된 목적 또는 의도를 식별하는 것입니다. 챗봇과 고객 지원 분야에서 큰 이점을 제공할 수 있습니다.
의도 분류 기술을 통해 고객 상호 작용을 분석할 수 있습니다. 이메일, 채팅, 소셜 미디어 게시물을 통해 고객의 의도를 파악하고, 구매 준비가 되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이는 리드를 분류하고 다양한 카테고리로 나누는 가장 빠른 방법입니다.
문제가 발생하면 고객은 불만을 제기할 수 있습니다. 그리고 고객 지원 티켓을 통해 고객을 유지하고 되찾기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
챗봇과 가상 어시스턴트는 비즈니스 운영을 관리할 수 있습니다
챗봇과 가상 어시스턴트는 개인화된 메시지로 자동 응답을 제공합니다. 고객의 언어를 이해하고 NLP를 통해 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. ML 알고리즘을 사용하여 미리 정의된 규칙을 코딩하여 질문에 답변할 수 있습니다. 챗봇은 이러한 규칙을 통해 질문에 어떻게 응답할 수 있는지 학습합니다.
이러한 스마트 가상 어시스턴트는 80%의 루틴 쿼리를 처리할 수 있습니다. 또한 복잡한 질문을 처리할 수 있으며, 24시간 365일 항상 사용할 수 있습니다. 여러 고객과 동시에 상호 작용할 수 있습니다.
음성 인식으로 인간 언어를 이해합니다
음성 인식의 수요는 증가하고 있으며, 더 많은 앱이 음성 검색을 통합하고 있습니다. 이러한 기술은 모든 비즈니스에서 필수적인 요소입니다. Alexa, Siri, Cortana, Google Assistant는 스마트 디바이스를 통해 최상의 사용자 경험을 제공합니다.
음성 인식 기술은 NLP를 사용하여 음성 언어를 기계가 이해할 수 있는 형태로 번역합니다. 이를 통해 고객과 직접 상호 작용하여 구매 및 서비스 의도를 제공할 수 있습니다.
음성 검색이 증가하고 있다는 사실을 이미 들었을 것입니다. 예측에 따르면 2021년까지 화면 없이 검색하는 비율이 37%에 달할 것입니다. 이 스마트 기술을 사용하여 전화, 이메일, 다양한 언어로 번역할 수 있습니다.
긴급성 감지로 긍정적인 영향을 남깁니다
NLP 기술을 사용하여 텍스트의 긴급성을 결정하고, 기준에 따라 긴급성 감지 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 가장 중요한 요청을 우선적으로 처리하고, 처리되지 않은 불만의 산적에 묻히지 않도록 할 수 있습니다. 긴급성 감지는 고객 만족도를 높이는 데 긍정적인 영향을 미칩니다.
자동 수정 제안으로 오류를 줄입니다
고객들은 항상 서두릅니다. 입력 오류는 가장 흔한 실수입니다. 고객이 찾고자 하는 서비스 또는 제품을 찾지 못할 때, 구매를 하지 않거나 더 많은 시간을 소요할 가능성이 있습니다.
따라서 자동 수정 및 제안은 고객이 서비스 또는 제품을 찾을 때 매우 중요합니다. 자연어 처리를 통해 입력 오류를 자동으로 수정하고 실제 용어를 제안하여 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다.
Grammarly와 같은 도구는 NLP를 사용하여 더好的 제안을 제공하고, 쓰기를 더 효과적이고 정리된 것으로 만듭니다. 문법, 철자, 문장 구조의 오류를 감지할 수 있습니다.
시장 지능으로 더好的 마케팅
마케터들은 NLP를 사용하여 고객의 행동을 학습하고, 이러한 통찰력을 통해 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 비정형 데이터의 검색 쿼리, 감정, 의도를 분석하여 시장 조사와 비즈니스 기회를 향상시킬 수 있습니다.
감정 분석을 통해 고객의 불만을 파악하고, 경쟁사와 그들의 접근 방식을 모니터링할 수 있습니다.
결론
NLP는 고객의 시간을 절약하는 다양한 흥미로운 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 고객 지원, 소셜 미디어 리뷰, 설문 응답 등巨大한 비정형 데이터를 통해, 기업은 통찰력을 얻고, 의사 결정과 자동화된 작업을 통해 더好的 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
이러한 사용 사례는 NLP가 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 적용될 수 있음을 보여줍니다. NLP 기술은 발전하고 있으며, 새로운 기회를 시장에 제공하고 있습니다. 생산성을 최대화하고, 운영을 간소화하며, 루틴 프로세스에서 생산성을 높입니다.
