{"id":12168,"date":"2022-11-18T11:39:12","date_gmt":"2022-11-18T11:39:12","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12168"},"modified":"2023-12-04T13:03:48","modified_gmt":"2023-12-04T13:03:48","slug":"wie-nlp-zur-verbesserung-des-kundendienstes-eingesetzt-werden-kann-die-vorteile-eines-auf-ai-basierenden-kundendienstes","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/how-nlp-can-be-used-to-improve-customer-service-the-benefits-of-an-ai-based-customer-service\/","title":{"rendered":"Wie NLP zur Verbesserung des Kundenservice eingesetzt werden kann: Die Vorteile eines KI-basierten Kundenservice"},"content":{"rendered":"

Technologische Durchbr\u00fcche, die Linguistik mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) verbinden, haben den Weg f\u00fcr 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 \u2013 von der Befolgung einfacher Befehle bis hin zum Anrufen bei Unternehmen, um Termine zu vereinbaren. Diese Errungenschaften werden durch Modelle zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) erm\u00f6glicht und ihr Potenzial entwickelt sich immer noch weiter.<\/p>\n

Was ist Natural Language Processing (NLP)?<\/span><\/h3>\n

NLP ist der Teilbereich der Informatik, der Maschinen trainiert, die menschliche Sprache \u2013 gesprochen und geschrieben \u2013 so zu verstehen, wie Menschen es tun. Die Gespr\u00e4che der Menschen klingen, obwohl sie nicht immer unkompliziert sind, nat\u00fcrlich, weil Menschen in der Lage sind, intuitiv aufeinander zu reagieren. Die meisten Menschen verstehen Sprachsignale, Pausen, kulturelle Nuancen und die verschiedenen Bedeutungen hinter W\u00f6rtern und S\u00e4tzen.<\/p>\n

In den Anf\u00e4ngen 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 Gespr\u00e4che funktionieren. Im Jahr 2020\u00a0OpenAI<\/a>\u00a0entwickelte den revolution\u00e4ren Generative Pre-trained Transformer 3\u00a0(GPT-3)<\/a>, ein NLP-Modell, das tiefe neuronale Netzwerke verwendet, um ein nahezu menschliches Niveau bei der Kategorisierung linguistischer Informationen zu erreichen.<\/p>\n

Diese Funktion erm\u00f6glichte es der KI, Informationen wie Menschen zu verarbeiten, was zu nat\u00fcrlicher klingenden Chatbots und digitalen Assistenten f\u00fchrte. Dank sich st\u00e4ndig weiterentwickelnder NLP-Modelle k\u00f6nnen KI-Tools jetzt Artikel schreiben, die menschliche Journalisten nachahmen und komplexe Kundenanfragen oder -anforderungen beantworten.<\/p>\n

Vorteile der Verwendung von NLP im Kundenservice<\/span><\/h3>\n

NLP-basierte Chatbots<\/h3>\n

Kunden erwarten heute rund um die Uhr Unterst\u00fctzung in allen Branchen, vom Bankwesen \u00fcber E-Commerce bis hin zum Gesundheitswesen. Um dieser wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, entwickeln Unternehmen schnell umprogrammierbare Chatbots f\u00fcr den Kundenservice. Diese Tools k\u00f6nnen sowohl grundlegende Anfragen beantworten als auch Befehle ausf\u00fchren, wie etwa Termine oder Fl\u00fcge buchen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese Chatbots trainiert werden, um Branchenjargon zu verstehen und auf branchenspezifische Fragen und Anfragen zu reagieren.<\/p>\n

Diese Funktionen erm\u00f6glichen es den Unternehmen, Arbeitskosten zu sparen und ihre menschlichen Mitarbeiter so zu schulen, dass sie sich auf ein wertvolleres Kundenbeziehungsmanagement konzentrieren k\u00f6nnen, 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.\u00a02024<\/a>\u00a0von nur $2,8 Milliarden USD im Jahr 2019.<\/p>\n

Zeitnahe Analyse der Kundenstimmung<\/h3>\n

Sentimentanalyse oder Opinion Mining ist der Prozess, Emotionen hinter Texten zu identifizieren und zu kategorisieren, um Kundenzufriedenheit und Feedback zu messen. Ein Lebensmittelhersteller k\u00f6nnte 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.<\/p>\n

Einige Algorithmen k\u00f6nnen sogar auf der Grundlage des Feedbacks einer Person verwandte Produkte empfehlen, und Bots k\u00f6nnen 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, k\u00f6nnen sie Reputationsverluste vermeiden, die oft schwieriger zu verkraften sind als finanzielle.<\/p>\n

Personalisiertes Marketing, das das Kundenbeziehungsmanagement verbessert<\/h3>\n

NLP-Funktionen k\u00f6nnen auch genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Die meisten Menschen sch\u00e4tzen individuelle Erlebnisse, die auf ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Online-K\u00e4ufer m\u00f6chten beispielsweise einen digitalen Shopping-Chatbot, der ihnen bei der Entscheidung hilft, welches Produkt oder welche Dienstleistung sie kaufen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Vermarkter durch die Analyse von sozialen Medien, Schl\u00fcsselw\u00f6rtern und Browsing-Verhalten hochgradig zielgerichtete Kampagnen erstellen, die f\u00fcr ihre Zielkunden relevant und ansprechend sind.<\/p>\n

Die Analyse von Markenerw\u00e4hnungen kann Marketingfachleuten auch dabei helfen, potenzielle Kunden anzusprechen und neue Trends zu verstehen. Auf diese Weise k\u00f6nnen 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\u00a02022<\/a>\u00a0Einer Umfrage des Marketingunternehmens Epsilon zufolge erwarten 80 Prozent der Verbraucher von Einzelh\u00e4ndlern ein personalisiertes Erlebnis.
\nHerausforderungen und Zukunft von NLP<\/span>
\nObwohl sich NLP in den letzten f\u00fcnf Jahren dramatisch verbessert hat, gibt es immer noch einige Einschr\u00e4nkungen. Die gr\u00f6\u00dfte Schwierigkeit besteht darin, dass Maschinen menschliche soziale Signale wie Sarkasmus, Ironie oder Frustration immer noch nicht perfektionieren k\u00f6nnen. Akzente und kulturelle Nuancen sind eine weitere Herausforderung, da Algorithmen immer noch versuchen herauszufinden, wie ein Wort f\u00fcr verschiedene Gemeinschaften mehrere Bedeutungen haben kann.<\/p>\n

Dennoch arbeiten Experten hart daran, die Trainingsdaten f\u00fcr NLP-Modelle zu verbessern. Unter anderem wollen sie sicherstellen, dass die Maschinen Hassreden genau erkennen k\u00f6nnen, damit sie nicht eingesetzt werden. Dar\u00fcber hinaus wird den Algorithmen beigebracht, hochrangige Konzepte und abstraktes Denken zu verstehen, um mit offenen Gespr\u00e4chen Schritt halten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wie AI Superior helfen kann<\/span><\/h3>\n

Bei AI Superior erm\u00f6glichen wir Unternehmen die Entwicklung und Implementierung von End-to-End-NLP- und k\u00fcnstlichen Intelligenzl\u00f6sungen, einschlie\u00dflich\u00a0NLP-basierte Chatbots<\/a>, Und\u00a0Tools zur Analyse von Social-Media-Daten<\/a>\u00a0um Kundendienstprozesse zu verbessern und Marketingaktivit\u00e4ten zu erleichtern.<\/p>\n

In Kontakt kommen<\/a>\u00a0Kontaktieren Sie uns, um herauszufinden, wie wir eine ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung f\u00fcr Ihre Gesch\u00e4ftsanforderungen erstellen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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