Technologische Durchbrüche, die Linguistik mit künstlicher Intelligenz (KI) verbinden, haben den Weg für eine bessere Mensch-Maschine-Kommunikation geebnet. Denken Sie daran, wie sich virtuelle Assistenten wie Siri von Apple und Google Assistant im Laufe der Jahre verbessert haben – von der Befolgung einfacher Befehle bis hin zum Anrufen bei Unternehmen, um Termine zu vereinbaren. Diese Errungenschaften werden durch Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht und ihr Potenzial entwickelt sich immer noch weiter.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
NLP ist der Teilbereich der Informatik, der Maschinen trainiert, die menschliche Sprache – gesprochen und geschrieben – so zu verstehen, wie Menschen es tun. Die Gespräche der Menschen klingen, obwohl sie nicht immer unkompliziert sind, natürlich, weil Menschen in der Lage sind, intuitiv aufeinander zu reagieren. Die meisten Menschen verstehen Sprachsignale, Pausen, kulturelle Nuancen und die verschiedenen Bedeutungen hinter Wörtern und Sätzen.
In den Anfängen der computerlinguistischen Modellierung war die KI nicht in der Lage, mit von Menschen generierten Texten Schritt zu halten. Doch je verfeinerter die Trainingsdaten wurden, desto besser verstanden die Algorithmen, wie menschliche Gespräche funktionieren. Im Jahr 2020 OpenAI entwickelte den revolutionären Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), ein NLP-Modell, das tiefe neuronale Netzwerke verwendet, um ein nahezu menschliches Niveau bei der Kategorisierung linguistischer Informationen zu erreichen.
Diese Funktion ermöglichte es der KI, Informationen wie Menschen zu verarbeiten, was zu natürlicher klingenden Chatbots und digitalen Assistenten führte. Dank sich ständig weiterentwickelnder NLP-Modelle können KI-Tools jetzt Artikel schreiben, die menschliche Journalisten nachahmen und komplexe Kundenanfragen oder -anforderungen beantworten.
Vorteile der Verwendung von NLP im Kundenservice
NLP-basierte Chatbots
Kunden erwarten heute rund um die Uhr Unterstützung in allen Branchen, vom Bankwesen über E-Commerce bis hin zum Gesundheitswesen. Um dieser wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, entwickeln Unternehmen schnell umprogrammierbare Chatbots für den Kundenservice. Diese Tools können sowohl grundlegende Anfragen beantworten als auch Befehle ausführen, wie etwa Termine oder Flüge buchen. Darüber hinaus können diese Chatbots trainiert werden, um Branchenjargon zu verstehen und auf branchenspezifische Fragen und Anfragen zu reagieren.
Diese Funktionen ermöglichen es den Unternehmen, Arbeitskosten zu sparen und ihre menschlichen Mitarbeiter so zu schulen, dass sie sich auf ein wertvolleres Kundenbeziehungsmanagement konzentrieren können, was das Burnout der Mitarbeiter verringern kann. Laut dem Marktforschungsunternehmen Juniper Research werden die Investitionen des Einzelhandels in den globalen Chatbot-Markt im Jahr 2018 voraussichtlich $142 Milliarden USD erreichen. 2024 von nur $2,8 Milliarden USD im Jahr 2019.
Zeitnahe Analyse der Kundenstimmung
Sentimentanalyse oder Opinion Mining ist der Prozess, Emotionen hinter Texten zu identifizieren und zu kategorisieren, um Kundenzufriedenheit und Feedback zu messen. Ein Lebensmittelhersteller könnte beispielsweise NLP-Algorithmen einsetzen, um Social-Media-Sites wie Facebook und Twitter zu scannen und die Einstellung der Menschen zu seinen neu auf den Markt gebrachten Produkten zu verstehen.
Einige Algorithmen können sogar auf der Grundlage des Feedbacks einer Person verwandte Produkte empfehlen, und Bots können darauf trainiert werden, in Echtzeit auf negative Kommentare oder Beschwerden zu reagieren. Wenn Unternehmen in der Lage sind, die Stimmung ihrer Kunden erfolgreich zu steuern, können sie Reputationsverluste vermeiden, die oft schwieriger zu verkraften sind als finanzielle.
Personalisiertes Marketing, das das Kundenbeziehungsmanagement verbessert
NLP-Funktionen können auch genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Die meisten Menschen schätzen individuelle Erlebnisse, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Online-Käufer möchten beispielsweise einen digitalen Shopping-Chatbot, der ihnen bei der Entscheidung hilft, welches Produkt oder welche Dienstleistung sie kaufen. Darüber hinaus können Vermarkter durch die Analyse von sozialen Medien, Schlüsselwörtern und Browsing-Verhalten hochgradig zielgerichtete Kampagnen erstellen, die für ihre Zielkunden relevant und ansprechend sind.
Die Analyse von Markenerwähnungen kann Marketingfachleuten auch dabei helfen, potenzielle Kunden anzusprechen und neue Trends zu verstehen. Auf diese Weise können Kunden personalisierte Landingpages oder kuratierte Produkte in ihren Feeds haben, die am besten zu dem passen, was sie suchen und zu ihrer Demografie. Basierend auf einer 2022 Einer Umfrage des Marketingunternehmens Epsilon zufolge erwarten 80 Prozent der Verbraucher von Einzelhändlern ein personalisiertes Erlebnis.
Herausforderungen und Zukunft von NLP
Obwohl sich NLP in den letzten fünf Jahren dramatisch verbessert hat, gibt es immer noch einige Einschränkungen. Die größte Schwierigkeit besteht darin, dass Maschinen menschliche soziale Signale wie Sarkasmus, Ironie oder Frustration immer noch nicht perfektionieren können. Akzente und kulturelle Nuancen sind eine weitere Herausforderung, da Algorithmen immer noch versuchen herauszufinden, wie ein Wort für verschiedene Gemeinschaften mehrere Bedeutungen haben kann.
Dennoch arbeiten Experten hart daran, die Trainingsdaten für NLP-Modelle zu verbessern. Unter anderem wollen sie sicherstellen, dass die Maschinen Hassreden genau erkennen können, damit sie nicht eingesetzt werden. Darüber hinaus wird den Algorithmen beigebracht, hochrangige Konzepte und abstraktes Denken zu verstehen, um mit offenen Gesprächen Schritt halten zu können.
Wie AI Superior helfen kann
Bei AI Superior ermöglichen wir Unternehmen die Entwicklung und Implementierung von End-to-End-NLP- und künstlichen Intelligenzlösungen, einschließlich NLP-basierte Chatbots, Und Tools zur Analyse von Social-Media-Daten um Kundendienstprozesse zu verbessern und Marketingaktivitäten zu erleichtern.
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