6가지 최고의 사용 사례: NLP를 사용하여 고객의 시간을 절약하는 방법

자연어 처리(NLP)는 기계 학습 알고리즘의 일부입니다. 그것은 인간의 검색과 질의의 단어, 문장, 문맥을 해석하고 분석합니다. 인공지능의 하위 집합으로서, 그것은 인간의 개입 없이 스마트한 코드 알고리즘을 통해 답변을 제공합니다.

고객은 항상 최고의 서비스를 찾고 있습니다. 이것이 많은 기업들이 대규모 자본을 데이터 과학, 기계 학습, 인공지능 기술에 투자하기 시작한 이유입니다.

비즈니스에서는 고객이 인간의 언어를 사용하여 검색하는 단어를 전달하기 위해 의존합니다. 따라서 NLP 솔루션은 고객의 경험을 향상시키는 방법을 발전시켰습니다.

소개

기술이 발전함에 따라 문제가 없는 서비스는 혁신적으로 보입니다. 그러나 진실은 NLP가 이미 수년 동안 우리의 일상에 깊이 침투해 왔다는 것입니다. 그리고 전 세계의 고객들은 매일 NLP와 상호작용하지만, 그 사실을 인식하지 못합니다.

조사에 따르면, 가트너는 기술과 상호작용의 45%가 스마트 기기를 사용한 대화가 될 것이라고 예측합니다. 대부분의 대화는 음성, 이미지 검색 등으로 이루어질 것입니다. 또한, 조사에 따르면, 챗봇과 자동화는 고객의 통신의 85%를 처리할 수 있다고 합니다.

아마존 알렉사, 구글 홈 어시스턴트, 마이크로소프트 코르타나, 애플 시리를 사용하는 사람들의 수는 급격히 증가하고 있습니다. 6,640만 명의 스마트 기기 사용자 중 66.4%는 더 이상 날씨 정보를 얻기 위해 스마트 기기를 사용하지 않습니다.

그들은 더 이상 날씨 정보만을 얻기 위해 스마트 기기를 사용하지 않고, 뉴스를 듣거나 온라인 검색 등 모든 것을 입력하지 않고 수행할 수 있습니다.

여기에는 고객의 시간을 절약하고 음성 인식 및 지능형 검색을 통해 최고의 고객 경험을 제공할 수 있는 6가지 최고의 사용 사례가 있습니다.

고객을 이해하기 위한 의도 분류

의도 분류는 텍스트에 내재된 목표 또는 목적을 식별하는 것입니다. 그것은 챗봇과 고객 지원, 판매 분야에서 많은 이점을 제공할 수 있습니다.

의도 분류 기술을 통해 고객의 상호작용을 분석할 수 있습니다. 이메일, 채팅, 소셜 미디어 게시물을 통해 고객의 의도를 파악하고, 구매 준비가 되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이것은 리드를 분류하고 다른 범주로 나누는 가장 빠른 방법입니다.

고객이 문제가 발생하면 고객 지원 티켓을 통해 해결할 수 있습니다. 그리고 고객을 다시 유치하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

챗봇과 가상 어시스턴트: 비즈니스를 관리하는 방법

챗봇과 가상 어시스턴트는 개인화된 메시지로 자동 응답을 제공합니다. 고객의 언어를 이해하고 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 미리 정의된 규칙을 코딩하여 질문에 답변합니다. 이를 통해 챗봇은 질문에 어떻게 응답할 수 있는지 학습할 수 있습니다.

이러한 스마트한 가상 어시스턴트는 80%의 루틴 쿼리를 처리할 수 있습니다. 그리고 가장 복잡한 질문도 처리할 수 있습니다. 그리고 가장 좋은 점은 24시간 365일 항상 사용할 수 있고, 여러 고객과 동시에 상호작용할 수 있다는 것입니다.

인간 언어를 이해하기 위한 음성 인식

음성 인식의 수요는 증가하고 있습니다. 더 많은 앱이 음성 검색을 통합하기 시작했습니다. 음성 인식 기술은 모든 비즈니스에서 필수적인 요소입니다. 알렉사, 시리, 코르타나, 구글 어시스턴트는 스마트 기기를 통해 최고의 사용자 경험을 제공합니다.

음성 인식 기술은 인간의 언어를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환합니다. 이를 통해 고객과 직접 상호작용하고, 고객이 원하는 것을 제공할 수 있습니다.

당신은 이미 음성 검색이 증가하고 있다는 것을 들었습니다. 2021년까지 화면 없이 검색하는 비율은 37% 이상으로 예상됩니다. 이 스마트 기술은 전화, 이메일, 다양한 언어로 번역하는 기능을 제공합니다.

긍정적인 영향을 남기기 위한 긴급성 감지

NLP 기술을 사용하여 텍스트에서 긴급성을 감지할 수 있습니다. 그리고 기준에 따라 긴급성 감지 모델을 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 가장 중요한 요청을 우선순위로 처리하고, 처리되지 않은 불만 중에 남지 않도록 할 수 있습니다. 긴급성 감지는 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

오류를 줄이기 위한 자동 수정 제안

고객은 항상 서두릅니다. 입력 오류는 가장 흔한 실수입니다. 고객이 원하는 것을 찾지 못하면, 구매나 서비스를 하지 않게 됩니다. 자동 수정과 제안은 고객이 원하는 것을 찾는 데 중요한 역할을 합니다.

NLP는 입력 오류를 자동으로 수정하고, 실제 용어를 제안하여 고객 서비스를 향상시킵니다. 자연어 처리를 사용하여 입력 오류를 자동으로 수정하고, 제안을 제공하여 고객 서비스를 향상시킵니다.

그라머리와 같은 도구는 NLP를 사용하여 더好的 제안을 제공하고, 글쓰기를 더 효과적으로 만듭니다. 문법, 철자, 문장 구조의 오류를 감지할 수 있습니다.

마케팅을 위한 시장 지능

마케터는 NLP를 사용하여 고객의 행동을 학습하고, 이를 통해 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 검색 쿼리, 감정, 의도를 분석하여 시장 조사와 비즈니스 기회를 높일 수 있습니다.

감정 분석을 통해 고객의 불만을 파악하고, 경쟁사와의 차이를 확인할 수 있습니다.

결론

NLP는 고객의 시간을 절약하는 많은 흥미로운 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 고객 지원, 소셜 미디어 리뷰, 설문 응답 등 대규모 비정형 데이터를 통해 기업은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 이를 통해 더好的 의사 결정과 자동화된 태스크를 통해 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

NLP 기술은 발전하고 있으며, 새로운 기회를 시장에 제공하고 있습니다. 생산성을 높이고, 운영을 간소화하며, 루틴 프로세스에서 생산성을 높입니다.