كيف يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحسين خدمة العملاء: فوائد خدمة العملاء القائمة على الذكاء الاصطناعي

مهدت الإنجازات التكنولوجية التي تدمج اللغويات مع الذكاء الاصطناعي الطريق لتحسين التواصل بين الإنسان والآلة. فكر في كيفية تحسن المساعدات الافتراضية، مثل Siri من Apple وGoogle Assistant، على مر السنين - بدءًا من البدء باتباع الأوامر البسيطة وحتى الاتصال بالشركات لتحديد المواعيد. أصبحت هذه الإنجازات ممكنة بفضل نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ولا تزال إمكاناتها في تطور.

ما هي معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟

البرمجة اللغوية العصبية هي مجموعة فرعية من علوم الكمبيوتر التي تدرب الآلات على فهم اللغة البشرية - المنطوقة والمكتوبة - بالطريقة التي يفعلها البشر. تبدو المحادثات بين الناس، رغم أنها ليست واضحة دائمًا، طبيعية لأن البشر قادرون على الاستجابة بشكل حدسي لبعضهم البعض. يفهم معظم الناس الإشارات اللغوية، والتوقفات، والفروق الثقافية الدقيقة، والمعاني المختلفة وراء الكلمات والعبارات.

في الأيام الأولى لنمذجة اللغويات الحاسوبية، لم يكن الذكاء الاصطناعي قادرًا على مواكبة النص الذي أنشأه الإنسان. ولكن كلما تم تنقيح بيانات التدريب، كلما فهمت الخوارزميات كيفية عمل المحادثات البشرية. في عام 2020، OpenAI طورت المحول التوليدي المدرّب مسبقًا 3 (جي بي تي-3)، وهو نموذج البرمجة اللغوية العصبية الذي يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحقيق مستويات قريبة من الإنسان في تصنيف المعلومات اللغوية.

سمحت هذه الميزة للذكاء الاصطناعي بمعالجة المعلومات بالطريقة التي يفعلها البشر، مما أدى إلى ظهور المزيد من روبوتات الدردشة والمساعدين الرقميين ذات الصوت الطبيعي. بسبب نماذج البرمجة اللغوية العصبية المتطورة باستمرار، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الآن كتابة مقالات لتقليد الصحفيين البشريين وحل استفسارات أو طلبات العملاء المعقدة.

مميزات استخدام البرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء

روبوتات الدردشة القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

يتوقع العملاء الآن الحصول على مساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع في جميع الصناعات، بدءًا من الخدمات المصرفية إلى التجارة الإلكترونية وحتى الرعاية الصحية. ولتلبية هذا الطلب المتزايد، تعمل الشركات بسرعة على تطوير روبوتات الدردشة لخدمة العملاء القابلة لإعادة البرمجة. يمكن لهذه الأدوات إجراء الاستعلامات الأساسية بالإضافة إلى تنفيذ الأوامر، مثل حجز المواعيد أو الرحلات الجوية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تدريب روبوتات الدردشة هذه على فهم المصطلحات الصناعية والرد على الأسئلة والطلبات الخاصة بالقطاع.

تمكن هذه الميزات الشركات من توفير تكاليف العمالة وإعادة تدريب وكلائها البشريين للتركيز على إدارة علاقات العملاء ذات القيمة الأعلى، الأمر الذي يمكن أن يقلل من إرهاق الموظفين. وفقًا لشركة استخبارات السوق Juniper Research، من المتوقع أن تصل استثمارات التجزئة الاستهلاكية في سوق روبوتات الدردشة العالمية إلى $142 مليار دولار أمريكي في عام 2019. 2024 من $2.8 مليار دولار أمريكي فقط في عام 2019.

تحليل معنويات العملاء في الوقت المناسب

تحليل المشاعر أو استخراج الرأي هو عملية تحديد وتصنيف المشاعر وراء النصوص لقياس رضا العملاء وردود أفعالهم. على سبيل المثال، قد ترغب إحدى شركات تصنيع المواد الغذائية في نشر خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لمسح مواقع التواصل الاجتماعي، مثل Facebook وTwitter، لفهم مشاعر الأشخاص تجاه منتجاتهم التي تم إصدارها حديثًا.

ويمكن لبعض الخوارزميات أن توصي بالمنتجات ذات الصلة بناءً على تعليقات الشخص، ويمكن تدريب الروبوتات على الاستجابة في الوقت الفعلي للتعليقات أو الشكاوى السلبية. إن القدرة على إدارة مشاعر العملاء بنجاح يمكن أن تساعد الشركات على تجنب خسائر السمعة، والتي غالبًا ما يكون التغلب عليها أكثر صعوبة من الخسائر المالية.

التسويق الشخصي الذي يعزز إدارة علاقات العملاء

يمكن أيضًا الاستفادة من قدرات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتعزيز تجربة العملاء. يقدّر معظم الأشخاص التجارب المخصصة التي تستهدف احتياجاتهم. على سبيل المثال، قد يرغب المتسوقون عبر الإنترنت في الحصول على روبوت محادثة للتسوق الرقمي يمكنه مساعدتهم في تحديد المنتج أو الخدمة التي يريدون شراؤها. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي والكلمات الرئيسية وسلوك التصفح، يمكن للمسوقين إنشاء حملات مستهدفة للغاية تكون مرتبطة بعملائهم المستهدفين وجذابة لهم.

يمكن أن يساعد تحليل إشارات العلامة التجارية أيضًا المسوقين على استهداف العملاء المحتملين وفهم الاتجاهات الناشئة. بهذه الطريقة، يمكن للعملاء الحصول على صفحات مقصودة مخصصة أو منتجات منسقة في خلاصاتهم التي تتوافق بشكل أفضل مع ما يبحثون عنه ومعلوماتهم السكانية. استنادا إلى أ 2022 وفي استطلاع أجرته شركة التسويق إبسيلون، يتوقع 80 بالمائة من المستهلكين تجارب شخصية من تجار التجزئة.
تحديات ومستقبل البرمجة اللغوية العصبية
على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية قد تحسنت بشكل كبير خلال السنوات الخمس الماضية، إلا أنه لا تزال هناك بعض القيود. تكمن الصعوبة الأساسية في أن الآلات لا تزال غير قادرة على إتقان الإشارات الاجتماعية البشرية، مثل السخرية أو السخرية أو الإحباط. وتشكل اللهجات والفروق الثقافية الدقيقة تحديًا آخر، حيث لا تزال الخوارزميات تحاول معرفة كيف يمكن لكلمة واحدة أن يكون لها معاني متعددة لمجتمعات مختلفة.

ومع ذلك، يعمل الخبراء جاهدين لتحسين بيانات التدريب لنماذج البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك ضمان قدرة الآلات على تحديد خطاب الكراهية بدقة حتى لا تستخدمه. بالإضافة إلى ذلك، يتم تعليم الخوارزميات لفهم المفاهيم عالية المستوى والتفكير المجرد لمواكبة المحادثات المفتوحة.

كيف يمكن لـ AI Superior تقديم المساعدة

في AI Superior، نقوم بتمكين الشركات من تطوير وتنفيذ حلول البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي الشاملة، بما في ذلك روبوتات الدردشة المعتمدة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP).، و أدوات تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لتعزيز عمليات خدمة العملاء وتسهيل الأنشطة التسويقية.

ابقى على تواصل معنا لمعرفة كيف يمكننا إنشاء حل مخصص يلبي احتياجات عملك