Если вы когда-либо задавали вопрос Amazon Alexa или Apple Siri и получали ответ, значит, вы испытали на себе обработку естественного языка (NLP) в действии. Устройство слышит, что вы говорите, понимает ваши намерения и выполняет действие примерно за четыре секунды. Вы знаете, что это сработало, потому что оно вам об этом говорит - в правильно сформулированном и идеально произнесенном человеческом предложении.

Обработка естественного языка касается того, как компьютеры понимают, интерпретируют и работают с человеческим языком. Технология не нова, но она быстро развивается благодаря быстрому развитию вычислительной техники и более легкому доступу к большим данным.

Давайте рассмотрим три наиболее распространенных способа, с помощью которых компании применяют НЛП на практике.

1. Устранение боли клиентов - отслеживание с помощью анализа настроений

Сообразительные потребители высказывают свои жалобы (а иногда и свою признательность) в Интернете, поэтому мониторинг репутации бренда так важен. Узнавать, что говорят о вашей компании или ваших продуктах в социальных сетях и в других местах, - это простой способ понять голос вашего клиента.

Тем не менее, с большим количеством данных, чем когда-либо прежде, ручной анализ практически невозможен, и здесь помогает искусственный интеллект. С помощью анализа настроений компании развертывают алгоритмы, которые выполняют анализ текста и обработку естественного языка, чтобы понять эмоцию или значение слов.

Будь то выявление упоминаний вашего бренда в социальных сетях, выявление негативных отзывов или просто погружение в общественное мнение, знание того, что люди говорят о вашем бизнесе и почему, позволяет разрабатывать стратегию и создавать кампании, которые лучше отвечают их потребностям.

Конечный результат анализа настроений может иметь далеко идущие последствия. В рамках курса по обработке естественного языка в Сиракузском университете трое студентов создали прототип анализатора настроений, чтобы измерить отношение к Дональду Трампу в СМИ. Модель, в которой были проанализированы тысячи статей об избранном тогда президентом Дональде Трампе, может быть использована, чтобы помочь будущим политическим деятелям составить более эффективные планы в отношении медиа-стратегии.

2. Сбор рыночной информации - извлечение из неструктурированных данных

Знание того, что делают ваши конкуренты, и, в более широком масштабе, того, что делает ваша отрасль в целом, может помочь вам разработать эффективную бизнес-стратегию. Тем не менее, большинство данных, которые собираются сегодня, являются неструктурированными, то есть они генерируются из разговоров в социальных сетях, по электронной почте и даже в результате взаимодействия с представителями службы поддержки клиентов.

Понимание того, как взаимодействуют конкуренты, клиенты и рынок, часто скрыто в тексте, инфографике и изображениях в новостных статьях, отчетах, документах Комиссии по ценным бумагам и биржам и на веб-сайтах компаний. Обработка естественного языка помогает предприятиям быстро и масштабно осмыслить эту информацию за счет извлечения текста и категоризации. Например, своевременное раскрытие новостей о слиянии компаний может иметь серьезные последствия для торговых решений.

3. Уменьшите разочарование клиентов - улучшите опыт работы с гибридными ботами

Виртуальная помощь значительно улучшает качество обслуживания клиентов. Благодаря доступным цифровым решениям самообслуживания потребители избегают длительного ожидания и получают ответы на свои самые насущные проблемы в режиме реального времени. По мере совершенствования технологии НЛП «гибридные» боты заменяют традиционных ботов, которые иногда не знают, как полностью отвечать на запросы.

Помощники на основе НЛП, которые объединяют виртуальную и человеческую поддержку в одном, предлагают еще лучший клиентский опыт, быстро передавая машинный разговор человеку, когда они не могут понять, чего хочет клиент. Передача разговоров живому представителю службы поддержки клиентов до того, как начнется разочарование, является ключом к обеспечению значимого взаимодействия и отмеченного наградами обслуживания клиентов.

Как и многие современные бренды, Coca-Cola интегрировала программное обеспечение виртуальной помощи со своим отделом обслуживания клиентов, чтобы лучше удовлетворять потребности потребителей. Сообщается, что помощник Спросите Coca-Cola успешно обрабатывает 30 000 разговоров в месяц, что снижает потребность в телефонных разговорах.

В сумме

По мере улучшения возможностей обработки компании используют технологии искусственного интеллекта, такие как NLP, чтобы лучше понимать намерения клиентов с помощью анализа настроений, извлекать информацию из неструктурированных данных и уменьшать разочарование клиентов.

Технология обработки естественного языка может анализировать языковые данные быстрее, чем люди, без предвзятости, без усталости и без необходимости брать отпуск. Ежедневно генерируется огромное количество данных, поэтому возможность полностью анализировать текст из любого источника станет отличительным признаком.