6 Melhores Casos de Uso para Economizar Horas de Tempo dos Clientes Usando NLP

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma parte dos Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Ele interpreta e analisa as palavras, frases e contexto das buscas e consultas humanas. Como um subconjunto da Inteligência Artificial, ele fornece respostas por meio de algoritmos inteligentes codificados sem intervenção humana.

Os clientes estão sempre procurando os melhores serviços. E é por isso que muitas empresas começaram a investir capital maciço em ciência de dados aplicada, Aprendizado de Máquina e tecnologias de Inteligência Artificial.

Os negócios dependem muito de palavras para transmitir o que os clientes procuram usando linguagens humanas. Portanto, as Soluções de NLP encontraram maneiras sólidas de melhorar a experiência dos clientes.

Introdução

Com as tecnologias em crescimento, os serviços sem problemas parecem bastante inovadores. Mas a verdade é que o NLP faz parte de nossas vidas há anos. E os clientes de todo o mundo interagem com o NLP todos os dias, sem sequer perceber.

De acordo com as pesquisas, a Gartner prevê que 45% da interação com as tecnologias será por meio de conversas usando dispositivos inteligentes. A maioria delas será por meio de vozes, buscas por imagens e outras. Além disso, de acordo com a pesquisa, afirma que os chatbots e a automação podem lidar com 85% das comunicações dos clientes.

O uso do Amazon (AMZN ) Alexa, Google (GOOGL ) Home Assistant, Microsoft (MSFT ) Cortana e Apple Siri está crescendo rapidamente nos dias de hoje. Mais de 66,4 milhões de pessoas que usam dispositivos inteligentes não os usam mais para saber sobre condições climáticas.

Eles começaram a usá-los além disso, desde ouvir notícias até buscar online, tudo o que eles podem fazer é sem digitar.

Aqui estão os SEIS melhores casos de uso que você pode implementar para fornecer a melhor experiência ao cliente. E economizar muito tempo deles por meio de algoritmos de aprendizado de máquina por reconhecimento de voz e busca inteligente.

Classificações de Intenção para Entender Seus Clientes

Ele consiste em identificar metas ou propósitos que subjazem a um texto. Eles têm as melhores aplicações em chatbots e também podem gerar mais benefícios nas áreas de vendas e suporte ao cliente.

Através de técnicas de classificação de intenção, você pode analisar as interações do cliente. Através de e-mails, chats ou postagens em redes sociais, você pode saber sua intenção. E identificar se eles estão prontos para comprar ou não. É a melhor e mais rápida maneira de classificar os leads e dividi-los em diferentes categorias.

Sempre que surgir algum problema, os clientes podem apresentar suas reclamações. E você pode resolvê-las por meio de bilhetes de suporte ao cliente por meio da prevenção de cancelamento e estratégia para reconquistá-los.

Chatbots e Assistente Virtuais Podem Gerenciar o Negócio em Sua Ausência

Chatbots e assistentes virtuais fornecem respostas automáticas com mensagens personalizadas. Eles podem entender a linguagem do cliente e fornecer respostas apropriadas por meio do NLP. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, regras pré-definidas são codificadas para responder a perguntas. Por meio das quais os chatbots aprendem a responder a qualquer pergunta.

Esses assistentes virtuais inteligentes podem lidar com 80% das consultas de rotina que são questões mais complicadas. E a melhor parte é que eles estão disponíveis 24 × 7, podem interagir e lidar com vários clientes ao mesmo tempo, mesmo em sua ausência.

Reconhecimento de Fala para Entender Linguagens Humanas

A demanda por reconhecimento de fala está aumentando; mais e mais aplicativos estão começando a integrar a busca por voz. Eles são uma parte essencial de todos os negócios nos dias de hoje. Alexa, Siri, Cortana e Google Assistant estão fornecendo a melhor experiência do usuário por meio de dispositivos inteligentes.

A tecnologia de reconhecimento de fala usa o NLP para traduzir as linguagens faladas em linguagem legível por máquina. Por meio disso, eles interagem diretamente com os clientes e fornecem o que eles estão procurando para compra e intenção de serviço.

Você já ouviu dizer que a busca por voz está aumentando. A previsão diz que mais de 37% da busca será realizada sem tela até 2021. Essa tecnologia inteligente pode ligar, enviar e-mails e traduzir para vários outros idiomas.

Deteção de Urgência para Deixar um Impacto Positivo

Usando técnicas de NLP, você pode determinar a urgência nos textos e treinar modelos de detecção de urgência com base em seus critérios. Isso ajudará a priorizar os pedidos mais vitais e garantir que eles não fiquem sem verificação nas pilhas de reclamações não listadas. A detecção de urgência faz com que você responda mais rápido, levando a um impacto positivo na satisfação do cliente.

Sugestões de Autocorreção para Manter Você Livre de Erros

Os clientes estão sempre com pressa; erros de digitação são os erros mais comuns para eles. Os clientes se desgastam quando não conseguem o que estão procurando para compra ou serviços. Há grandes chances de que eles possam levar mais tempo ou desistir de fazer uma compra.

Portanto, a autocorreção e as sugestões desempenham um papel vital ao exibir o que os clientes estão procurando por serviços ou compras. Processamento de Linguagem Natural ajuda a autocorrigir esses erros de digitação e sugerir termos reais. Isso melhora os serviços ao cliente.

Ferramentas como o Grammarly usam o NLP para fornecer sugestões melhores e tornar a escrita mais eficaz e polida. Ele pode detectar erros gramaticais, de ortografia e de estrutura de frases.

Inteligência de Mercado para um Melhor Marketing

Os marketers usam o NLP para aprender sobre o comportamento do cliente e usam essas informações para criar estratégias eficazes. Analisando consultas de busca, sentimentos e intenção em dados não estruturados pode impulsionar sua pesquisa de mercado e oportunidades de negócios.

A análise de sentimentos ajuda a identificar os pontos de dor e a manter um olho nos concorrentes e suas abordagens.

Conclusão

O NLP tem muitas aplicações emocionais para economizar horas de tempo dos clientes. Através de grandes dados não estruturados que incluem suporte ao cliente, avaliações de redes sociais, respostas a pesquisas e muito mais. As empresas obtêm insights, e isso ajuda na tomada de decisões e automação de tarefas para fornecer um melhor serviço ao cliente.

Os casos de uso mostram como o NLP tem as melhores e amplas aplicações em várias indústrias. A tecnologia de NLP está evoluindo, trazendo novas oportunidades para o mercado. Ela maximiza a produtividade, otimiza as operações e gera produtividade a partir de processos de rotina.