پردازش زبان های طبیعی (NLP) نوعی فناوری برای درک زبان انسان توسط رایانه است. روش ارتباطی انسان با کامپیوتر کار چندان ساده ای نیست. پردازش زبان های طبیعی یکی از زیر شاخه های علوم رایانه و هوش مصنوعی محسوب می شود. از کشف دارو گرفته تا دسته بندی داده ها و اتوماسیون فرایند رباتیک از طریق آن صورت می گیرد. اما هیچ کجا مزایای آن به اندازه مدیریت تجربه مشتری و درک صدای مشتری مشهود نبوده است. در این مقاله از سرویس علم و تکنولوژی در مجله کوروش به اهمیت پردازش زبان های طبیعی (NLP) در موفقیت تجربه مشتری پرداخته ایم.
رویکرد پردازش زبان های طبیعی (NLP) در بهینه سازی تجربه مشتری
همان طور که بازار تجربه مشتری در حال رشد است، تقاضا برای تجزیه و تحلیل متن و قابلیت های پردازش زبان های طبیعی (NLP) نیز بالا رفته است. پلتفرم های مدیریت بازخورد مشتری اخیرا در گزارش ۳ ماهه دوم سال ۲۰۲۱ اعلام کردند که تجزیه و تحلیل متن از اهمیت زیادی برخوردار است.
اما همچنان جای کار دارد. از آن جایی که شرکت ها و کسب و کارها به دنبال ارائه خدمات بهتر به مشتریان در بازار و مناطق جغرافیای جدید هستند، شاید بتوان گفت که قابلیت پردازش زبان های طبیعی به زبان هایی غیر از انگلیسی مهم تر است.
بیشتر بخوانید: بزرگ ترین ترندهای تجربه مشتری در سال ۲۰۲۲
استفاده از یک سرویس ترجمه ماشینی
برخی از فروشندگان NLP ادعا می کنند که دارای قابلیت های چند زبانه هستند. بسیاری از آن ها از یک سرویس ترجمه ماشینی مانند گوگل ترنسلیت برای تبدیل داده های غیر انگلیسی به انگلیسی و سپس تجزیه و تحلیل آن داده ها استفاده می کنند. ترجمه ماشینی یک راه سریع و ارزان برای به دست آوردن اطلاعات مصرف کننده است.
با این حال اشتباهات و مشکلات فراوان هستند. به این معنی که ممکن است دقیقا بینش اشتباهی دریافت کنید. هنگام پردازش داده های متنی به زبان مادری، اشتباهات متفاوتی رخ می دهد. اما در نهایت با استفاده از بهینه سازی این قابلیت می توان درک بهتری از افکار و احساسات مشتری در مورد یک محصول یا نام تجاری به دست آورد.
تجزیه و تحلیل در اومنی چنل با رویکرد پردازش زبان های طبیعی (NLP)
این که یک سازمان خاص استراتژی بازاریابی اومنی چنل را تعریف می کند، احتمالا اهداف منحصر به فردی را در نظر دارد. همچنین قطعا پایگاه مشتریان آن متفاوت است. بنابراین ترجیح می دهد تا از کانال های مختلف با مشتریان متفاوت وارد تعامل شود. تعداد نقاط تماس مشتریان بالقوه در طول سال ها افزایش یافته است. مشتریان در همه نقاط حضور دارند.
از فروشگاه های خرده فروشی با روش بازاریابی سنتی و آجری گرفته تا مراکز تماس، رسانه های اجتماعی و سایت ها. سایت های بررسی محصولات و رسانه های اجتماعی، کانال مهمی برای برند های تجاری محسوب می شوند. اما همه چیز به تفاوت کسب و کارها بستگی دارد. ممکن است یک شرکت داروسازی به گروه های پیام رسانی و متمرکز برای درک بهتر نیاز مشتریان نیاز نداشته باشد.
اهمیت NLP برای پلتفرم های تجاری تجربه مشتری
باید گفت که برای پلتفرم های تجاری تجربه مشتری بسیار مهم است. بنابراین آن ها باید بتوانند داده های متنی را از منابع مختلف دریافت کنند. در همین زمان است که اهمیت پردازش زبان های طبیعی (NLP) پر رنگ می شود. پلتفرم ها باید داده ها را در یک مکان واحد جمع آوری کرده و برای مراقبت سریع و کارآمد از مشتری در دسترس نمایندگان خدمات خود قرار دهند.
پیچیدگی های تحلیل متن و پردازش زبان های طبیعی (NLP)
تجزیه و تحلیل متن اهمیت زیادی دارد. تاکنون اقدامات زیادی در رابطه با پیچیدگی ها و ویژگی های تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان های طبیعی (NLP) صورت گرفته است. در این میان بحث نامگذاری اهمیت زیادی دارد. این که چگونه نام های مناسب مانند اسامی افراد، شرکت ها، محصولات و مکان ها مشخص شوند.
جدا از این موضوع یکی از نکات مهم در بحث تحلیل متون و پردازش زبان های طبیعی (NLP) بحث تجزیه و تحلیل احساسات است. این که چگونه تعیین کنید یک مشتری در مورد یک محصول یا خدمات تجربه مثبتی داشته یا حس خنثی دارد. کارهای زیادی در این زمینه صورت گرفته است. اسناد خاص به طور خودکار در دسته بندی های مناسب قرار می گیرند.
جعبه سیاه کارآمد
مشتریان به طور فزاینده ای خواستار توانایی انجام کار های بیشتر با داده های متنی خود هستند. اما آیا کاربران می توانند نیت مصرف کننده را استنباط کنند؟ این که آیا مشتری احتمالی محصولی را می خرد، آن را به دیگران توصیه می کند؟ و یا پروسه خرید را ترک می کند؟ NLP یک توصیه یا یک تجزیه و تحلیل خاص ارائه کرده است که شاید بتوان نام جعبه سیاه را بر آن گذاشت. اما توسعه تجزیه و تحلیل داده ها برای کاربران و تحلیل گران چندان آسان نیست. رویکردهایی چون یادگیری ماشینی می تواند در این میان نقش مهمی را ایفا کند.
سختی های پردازش زبان های طبیعی در صنایع مختلف
قطعا در مسیر پردازش زبان های طبیعی (NLP) موانعی وجود دارد. در حالی که برخی از فروشندگان بر یک یا دو صنعت خاص تمرکز می کنند، با طیف وسیعی از داده های متفاوت مواجه اند. در هر یک از این صنایع، عبارات، نهادها، مفاهیم و ویژگی های منحصر به فردی وجود دارد. یکی از مثال هایی که اغلب استفاده می کنم، کلمه سیب است. بدیهی است که بحث در مورد کلمه سیب در زمینه صنایع خوراکی با بازار سهام و حتی دستگاه های الکترونیکی متفاوت است. این کلمه در هر صنعت معنی خاص خود را دارد. بنابراین یک پردازشگر زبان های طبیعی باید بتواند با تجزیه و تحلیل درست این تفاوت ها را درک کند.
اهمیت رشد عمودی سیستم های پردازش زبان های طبیعی
وندور های تجربه مشتری باید اطمینان حاصل کنند که سیستم های تحلیل متنی آن ها نه تنها در ظرفیت گسترده فعال هستند، بلکه درک عمیقی از داده ها دارند. وندور های تجربه مشتری باید علاوه بر تخصص افقی، درک عمودی و گسترده و زیادی از داده ها در صنایع مختلف داشته باشند.
به روز رسانی قابلیت های سیستم های تجزیه و تحلیل متن
همان طور که در بازار راه حل های تجربه مشتری گسترش می یابند، صنایع و کسب و کار ها باید خود را با آخرین قابلیت های سیستم های پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل متن، بروز کنند. آن ها باید طیف گسترده ای از اطلاعات را وارد این سیستم ها کنند. در عین حال دیگر تنها زبان انگلیسی کافی نیست. سیستم هایی موفق هستند که از زبان های گسترده ای غیر از انگلیسی در کانال های تماس خود با مشتری استفاده کنند. گستردگی زبانی در NLP باعث تعاملات گسترده و درک عمیق تر و عمودی تر از داده ها در صنعت می شود.
فرایند پردازش زبان های طبیعی (NLP)
پردازش زبان های طبیعی (NLP) از آنجا که جزئی از شاخه های هوش مصنوعی محسوب می شود، انواع مختلفی دارد. در این روش فهم معنای زبان انسانی مبتنی بر تکنیک های یادگیری ماشینی است. یک تعامل معمولی میان انسان و ماشین شامل چندین مرحله است. در مرحله نخست انسان با ماشین وارد تعامل و گفتگو می شود.
ماشین صدای او را ضبط می کند. پس از آن صدای انسان تبدیل به متن نوشتاری می شود. داده های مبتنی بر متن توسط رایانه پردازش می شوند. این داده ها پس از پردازش مجددا به صوت تبدیل می شوند. در مرحله نهایی ماشین با پخش صوت به کاربر پاسخ می دهد.
بیشتر بخوانید: ۱۰ کاربرد برتر هوش مصنوعی در صنعت خرده فروشی
سخن پایانی
پردازش زبان های طبیعی (NLP) از جمله شاخه های مهم در بحث هوش مصنوعی است. در این روش از تجزیه و تحلیل داده و درک عمیق اطلاعات بسیار استفاده می شود. اخیرا رشد چشمگیری در این زمینه صورت گرفته است. حالا دیگر محدودیت های زبانی چندانی در این مسیر وجود ندارند. مراحل پیشرفته این راهکار، درک احساسات و کلمات تکراری در صنایع مختلف هستند. بسیاری از این کسب و کارها با دسترسی به هوش مصنوعی و NLP می توانند، کار های خارق العاده ای در زمینه بهینه سازی تجربه مشتری انجام دهند. این روش در استراتژی بازاریابی اومنی چنل که نقاط تماس و تعامل با مشتریان بیشمار است، کاربردهای فراوانی دارد.
منبع: forbes
