Abbiamo discusso di NLP e intelligenza artificiale per tutto il mese, ma non abbiamo toccato un argomento, almeno finora: l’NLU, o natural language understanding. È il complemento perfetto per la NLP. In questo articolo, spiegheremo perché l’NLU funziona così bene per le strategie di marketing.
Il natural language understanding è utile per le strategie di marketing? Recentemente abbiamo approfondio il marketing, il linguaggio e gli algoritmi. In questo articolo scopriremo perché e come l’NLU è una risorsa eccellente per la customer experience – e non solo.
Cos’è il natural language understanding (NLU)?
Il natural language understanding (NLU) è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa della comprensione della lingua, tipicamente del linguaggio parlato. L’NLU è diverso dall’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dalla generazione del linguaggio naturale (NLG) proprio per come agisce. È un sottoinsieme dell’NLP che si concentra sulla comprensione dell’intento della richiesta di un utente, piuttosto che solo le parole usate.
La ricerca semantica è l’elemento che fa sì che i motori di ricerca siano abbastanza intelligenti da capire cosa intendiamo con le nostre query, anche se non siamo estremamente specifici o corretti.
Una definizione potrebbe essere: “Al suo livello più elementare, la ricerca semantica applica un significato alle connessioni tra i diversi nodi di dati del Web in modi che permettono una comprensione più chiara di quanto abbiamo mai avuto fino ad oggi”.
È importante perché il natural language understanding è uno dei componenti principali della ricerca semantica – che è il motivo per cui possiamo cercare le query su Google, ad esempio. Grazie all’NLU, i database e i motori di ricerca possono capire meglio ciò che una persona sta cercando e restituire il significato più probabile.
Tre modi in cui i brand possono abbinare marketing e NLU
Prima di approfondire i tre modi in cui sfruttare l’NLU nel marketing, vogliamo invitarti a condividere con noi la tua esperienza. Facci sapere se lo usi già e come ti trovi!
Se non lo fai, che ne dici di fare una chiacchierata con noi?
Customer care e analisi del feedback
L’NLU è uno strumento formidabile per il customer care e la customer experience, perché la comprensione reciproca è la chiave per un processo efficiente e senza intoppi. Inoltre, sia i clienti che gli agenti producono un’immensa quantità di dati durante le conversazioni.
Grazie all’NLU, i brand possono studiarli e vedere come possono migliorare il loro business. Aiuta molto in diversi modi quando si tratta di assistenza clienti. Ad esempio, è possibile capire il sentiment del feedback di un cliente o anche taggare e identificare automaticamente i ticket che il tuo team poi gestirà. Un altro compito utile su cui l’NLU può lavorare è l’analisi del sentiment: ti aiuterà molto quando avrai a che fare con clienti insoddisfatti, per capire quali parole sono più comuni e quali problemi infastidiscono maggiormente il vostro target.
Inoltre, come sempre accade con l’intelligenza artificiale, ricorda che sarai in grado di gestire molti più dati che con i metodi classici.
Soddisfazione dei dipendenti
Tutti sanno quanto sia importante avere un cliente soddisfatto, ma non dimentichiamo che anche i dipendenti sono un elemento fondamentale.
Quindi, come può il natural language understanding aiutare a capire meglio la soddisfazione di un membro del team?
Ci sono diversi modi, e uno dei più comuni è quello del sondaggio, ma con domande aperte. Gli algoritmi di NLU saranno in grado di analizzare il sottotesto delle loro risposte, dandovi una visione più complessa e completa di come sta andando il vostro team.
Rimozione dei bias
Come esseri umani, abbiamo dei pregiudizi – è abbastanza naturale. Ciò significa, tuttavia, che non possiamo evitare di trasmetterne alcuni alle macchine.
Se combiniamo il natural language undersanding alle interazioni, diciamo, tra un operatore e un cliente, i brand possono selezionare alcuni criteri e definire i problemi più importanti o più comuni, e avviare una procedura efficiente per risolverli.
Conclusioni
Anche se può sembrare strano, la lingua è ancora uno dei valori e degli asset essenziali nell’era della tecnologia. Gestirla e usarla per scopi di branding e di business è una delle cose più importanti che le aziende dovrebbero saper fare.
Il natural language understanding e l’elaborazione del linguaggio naturale sono uno dei principali asset del futuro e della stessa intelligenza artificiale. L’hai mai usato per scopi di marketing? Se la risposta è no, contattaci!
