Durchbrüche in der Technologie, die Linguistik und künstliche Intelligenz (KI) miteinander verbinden, haben den Weg für eine bessere Kommunikation zwischen Mensch und Maschine geebnet. Denken Sie nur daran, wie sich virtuelle Assistenten wie Apples Siri und Google Assistant im Laufe der Jahre verbessert haben - von der Befolgung einfacher Befehle bis hin zum Anrufen von Unternehmen zur Terminvereinbarung. Diese Errungenschaften werden durch Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht, und ihr Potenzial entwickelt sich ständig weiter.
Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
NLP ist ein Teilbereich der Informatik, in dem Maschinen darauf trainiert werden, menschliche Sprache - gesprochen und geschrieben - so zu verstehen, wie es Menschen tun. Gespräche zwischen Menschen sind zwar nicht immer einfach, aber sie klingen natürlich, weil Menschen in der Lage sind, intuitiv auf andere zu reagieren. Die meisten Menschen verstehen sprachliche Hinweise, Pausen, kulturelle Nuancen und die verschiedenen Bedeutungen hinter Wörtern und Sätzen.
In den Anfängen der computerlinguistischen Modellierung konnte die künstliche Intelligenz nicht mit den von Menschen erstellten Texten mithalten. Aber je mehr die Trainingsdaten verfeinert wurden, desto mehr verstanden die Algorithmen, wie menschliche Gespräche funktionieren. Im Jahr 2020 entwickelte OpenAI den revolutionären Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), ein NLP-Modell, das tiefe neuronale Netze einsetzt, um bei der Kategorisierung von sprachlichen Informationen ein fast menschliches Niveau zu erreichen.
Diese Funktion ermöglicht es der KI, Informationen wie Menschen zu verarbeiten, was zu natürlich klingenden Chatbots und digitalen Assistenten führt. Dank der sich ständig weiterentwickelnden NLP-Modelle können KI-Tools jetzt Artikel schreiben, die menschliche Journalisten imitieren und komplexe Kundenanfragen oder -wünsche lösen.
Vorteile der Nutzung von NLP für den Kundenservice
NLP-basierte Chatbots
Kunden erwarten heute in allen Branchen - vom Bankwesen über den elektronischen Handel bis hin zum Gesundheitswesen - eine 24/7-Betreuung. Um diese wachsende Nachfrage zu befriedigen, entwickeln Unternehmen schnell Chatbots für den Kundenservice, die umprogrammierbar sind. Diese Tools können sowohl grundlegende Fragen beantworten als auch Befehle ausführen, wie z. B. die Buchung von Terminen oder Flügen. Darüber hinaus können diese Chatbots darauf trainiert werden, Branchenjargon zu verstehen und auf branchenspezifische Fragen und Anfragen zu antworten.
Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, Arbeitskosten zu sparen und ihre Mitarbeiter umzuschulen, damit sie sich auf das höherwertige Kundenbeziehungsmanagement konzentrieren können, was das Burnout der Mitarbeiter verringern kann. Laut dem Marktforschungsunternehmen Juniper Research wird erwartet, dass die Investitionen des Einzelhandels in den globalen Chatbot-Markt von nur 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 142 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 steigen werden.
Zeitnahe Analyse der Kundenstimmung
Sentiment Analysis oder Opinion Mining ist der Prozess der Identifizierung und Kategorisierung von Emotionen hinter Texten, um Kundenzufriedenheit und Feedback zu messen. Ein Lebensmittelhersteller könnte zum Beispiel NLP-Algorithmen einsetzen, um Social-Media-Websites wie Facebook und Twitter zu scannen, um die Gefühle der Menschen gegenüber ihren neu veröffentlichten Produkten zu verstehen.
Einige Algorithmen können auf der Grundlage des Feedbacks einer Person sogar verwandte Produkte empfehlen, und Bots können darauf trainiert werden, in Echtzeit auf negative Kommentare oder Beschwerden zu reagieren. Ein erfolgreiches Management der Kundenstimmung kann Unternehmen helfen, Reputationsverluste zu vermeiden, die oft schwieriger zu überwinden sind als finanzielle Verluste.
Personalisiertes Marketing zur Verbesserung des Kundenbeziehungsmanagements
NLP-Funktionen können auch zur Verbesserung der Kundenerfahrung eingesetzt werden. Die meisten Menschen schätzen maßgeschneiderte Erlebnisse, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Online-Käufer wünschen sich zum Beispiel einen digitalen Shopping-Chatbot, der ihnen bei der Entscheidung für ein Produkt oder eine Dienstleistung hilft. Durch die Analyse sozialer Medien, von Schlüsselwörtern und des Surfverhaltens können Vermarkter außerdem sehr gezielte Kampagnen erstellen, die für ihre Zielkunden ansprechend und interessant sind.
Die Analyse von Markenerwähnungen kann Vermarktern auch dabei helfen, potenzielle Kunden anzusprechen und aufkommende Trends zu verstehen. Auf diese Weise können Kunden personalisierte Landing Pages oder kuratierte Produkte in ihren Feeds erhalten, die ihren Wünschen und demografischen Merkmalen am besten entsprechen. Laut einer Umfrage des Marketingunternehmens Epsilon aus dem Jahr 2022 erwarten 80 Prozent der Verbraucher personalisierte Erfahrungen von Einzelhändlern.
Herausforderungen und Zukunft von NLP
Obwohl sich NLP in den letzten fünf Jahren stark verbessert hat, gibt es immer noch einige Einschränkungen. Die Hauptschwierigkeit besteht darin, dass Maschinen immer noch nicht in der Lage sind, menschliche soziale Anzeichen wie Sarkasmus, Ironie oder Frustration zu perfektionieren. Akzente und kulturelle Nuancen sind eine weitere Herausforderung, da die Algorithmen immer noch versuchen, herauszufinden, wie ein Wort in verschiedenen Gemeinschaften mehrere Bedeutungen haben kann.
Nichtsdestotrotz arbeiten Experten hart daran, die Trainingsdaten für NLP-Modelle zu verbessern und sicherzustellen, dass Maschinen in der Lage sind, Hassreden genau zu erkennen, um sie nicht zu verwenden. Außerdem wird den Algorithmen beigebracht, hochrangige Konzepte und abstraktes Denken zu verstehen, damit sie mit Gesprächen mit offenem Ende Schritt halten können.
Wie AI Superior helfen kann
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