6 个最佳用例，使用 NLP 为客户节省数小时的时间

自然语言处理（NLP）是机器学习算法的一部分。它解释和分析人类搜索和查询的词语、句子和上下文。作为人工智能的子集，它通过智能编码算法提供答案，而无需人工干预。

客户始终在寻找最佳服务。这就是为什么许多企业开始大量投资应用数据科学、机器学习和人工智能技术的原因。

业务严重依赖于文字来传达客户使用人类语言搜索的内容。因此，NLP 解决方案已经开创了增强客户体验的坚实途径。

介绍

随着技术的发展，免麻烦的服务看起来很创新。但事实是，NLP 已经成为我们生活的一部分多年了。来自世界各地的客户每天都在与 NLP 交互，而他们甚至没有意识到这一点。

根据调查，Gartner 预测，45% 的技术交互将通过智能设备进行转换。其中大多数将通过语音、图像搜索等方式进行。另外，根据研究，聊天机器人和自动化可以处理 85% 的客户沟通。

Amazon Alexa、Google Home Assistant、Microsoft Cortana 和 Apple Siri 的使用正在迅速增长。超过 6640 万使用智能设备的人不再仅仅用它们来查询天气状况。

他们开始将其用于更广泛的目的，从收听新闻到在线搜索，一切都可以在不输入的情况下完成。

以下是六个最佳用例，您可以实施它们来提供最佳的客户体验，并通过机器学习算法、语音识别和智能搜索为客户节省大量时间。

意图分类以了解您的客户。

它包括识别文本中潜在的目标或目的。它们在聊天机器人中具有最佳应用，并且可以在销售和客户支持领域带来更多好处。

通过意图分类技术，您可以分析客户互动。通过电子邮件、聊天或社交媒体帖子，您可以了解他们的意图。并判断他们是否准备好购买。它是分类线索和将其分为不同类别的最佳和最快方法。

每当出现任何问题时，客户可以提出投诉。并且您可以通过客户支持票据解决它们，通过流失预防和赢回策略。

聊天机器人和虚拟助手可以在您不在的情况下管理业务

聊天机器人和虚拟助手可以提供自动回复和个性化消息。它们可以理解客户的语言，并通过 NLP 提供适当的响应。使用机器学习算法，预定义的规则被编码为回答问题。通过这种方式，聊天机器人可以学习如何响应任何问题。

这些智能虚拟助手可以处理 80% 的常规查询，这些查询更为复杂。最好的部分是它们 24 小时 × 7 天可用，可以与多个客户交互和处理，即使在您不在的情况下。

语音识别以了解人类语言

语音识别的需求正在增加；越来越多的应用程序开始集成语音搜索。它们是每个业务的必备部分。Alexa、Siri、Cortana 和 Google Assistant 通过智能设备提供最佳的用户体验。

语音识别技术使用 NLP 将口语翻译成机器可读的语言。通过这种方式，它们直接与客户交互，并提供他们正在寻找的购买和服务意图。

您已经听说语音搜索正在崛起。预测表明，2021 年将有超过 37% 的搜索将在没有屏幕的情况下进行。这种智能技术可以拨打电话、发送电子邮件，并翻译成各种其他语言。

紧急检测以留下积极影响

使用 NLP 技术，您可以在文本中确定紧急程度，并根据您的标准训练紧急检测模型。它将帮助您优先处理最重要的请求，并确保它们不会在未列出的投诉堆中保持未检查状态。紧急检测使您能够更快地回复，从而对客户满意度产生积极影响。

自动更正建议以保持无误

客户总是很赶时间；打字错误是他们最常见的错误。客户会对无法找到他们正在寻找的购买或服务感到厌烦。他们可能会花费更多时间或放弃购买。

因此，自动更正和建议在显示客户正在寻找的服务或购买方面起着至关重要的作用。 自然语言处理 有助于自动更正这些打字错误，并建议实际术语。从而增强客户服务。

像 Grammarly 这样的工具使用 NLP 提供更好的建议，使写作更加有效和精致。它可以检测语法、拼写和句子结构错误。

市场情报以获得更好的营销

营销人员使用 NLP 来了解客户的行为，并利用这些见解创建有效的策略。通过分析搜索查询、情绪和意图中的非结构化数据，可以提高您的市场研究和商业机会。

情绪分析可以帮助您缩小范围，确定痛点，并关注竞争对手和他们的方法。

结论

NLP 有许多令人兴奋的应用，可以为客户节省数小时的时间。通过包括客户支持、社交媒体评论、调查回复等在内的大量非结构化数据，公司可以获得见解，并帮助他们做出更好的决策和自动化任务以提供更好的客户服务。

这些用例展示了 NLP 在各个行业中具有最佳和广泛的应用。NLP 技术正在不断发展，带来新的市场机会。它最大限度地提高了生产力，简化了运营，并从常规流程中产生生产力。