12 esempi di NLP: Come viene utilizzato il Natural Language Processing

Il controllo ortografico è una forma di NLP a cui ormai tutti sono abituati. È discreto, facile da usare e può far evitare molti mal di testa sia agli utenti che agli agenti. Non tutti gli utenti prendono il tempo per formulare una frase grammaticalmente perfetta quando contattano un help desk o un agente di vendita. Salesforce lo sa, quindi l’azienda si è assicurata che il modulo di contatto fosse dotato di controllo ortografico per rendere la vita più semplice per gli utenti. Ciò semplifica anche il lavoro dei dipendenti. I messaggi dei clienti che contengono errori sono difficili da interpretare e possono portare a malintesi, errori di comunicazione e frustrazioni per tutti i soggetti coinvolti. 

Il completamento automatico della ricerca è un altro tipo di NLP che molte persone utilizzano quotidianamente e che ormai si aspettano quando cercano qualcosa. Pionieri come Google utilizzano questa funzione nel loro motore di ricerca da anni. Questa funzione è altrettanto utile sui siti web aziendali. Salesforce ha integrato la funzione nel proprio motore di ricerca aziendale. Gli utenti interessati a saperne di più su un argomento o una funzione del prodotto Salesforce potrebbero conoscere una parola chiave, ma non il termine intero. Il completamento automatico della ricerca li può aiutare ad individuare le informazioni corrette e a rispondere più rapidamente alle loro domande. Questo aiuta a ridurre la probabilità che gli utenti diventino disinteressati e si allontanino dal sito. 

È facile commettere errori mentre si scrive e non realizzarlo. Se il motore di ricerca su un sito web non rileva questo errore e non mostra risultati, i potenziali clienti potrebbero presumere che le informazioni o risposte che stanno cercando non siano presenti nel sito e potrebbero rivolgersi alla concorrenza. HubSpot riduce le possibilità che ciò accada dotando il motore di ricerca del loro sito di una funzione di correzione automatica. Rileva errori e mostra i risultati di ricerca giusti senza costringere gli utenti ad eseguire ulteriori passaggi, come farebbe una ricerca di Google.

Il completamento automatico non è l’unico modo in cui le aziende possono aggiornare la propria ricerca sul sito. Klevu è un fornitore di ricerca intelligente alimentato da NLP, ma anche da autoapprendimento. Funziona meglio per l’e-commerce perchè impara osservando come i clienti interagiscono con la ricerca nel negozio. Oltre a fornire la funzione di ricerca di base con completamento automatico, Klevu aggiunge automaticamente sinonimi pertinenti al contesto che possono risultare in una profondità di risultati di ricerca 3 volte superiore. Il software offre anche una ricerca personalizzata, mostrando prodotti con cui i clienti hanno interagito in precedenza o prodotti in tendenza.

La globalizzazione allarga o apre mercati che prima non erano disponibili per le aziende, aumentando così le opportunità di crescita. È una prospettiva entusiasmante. Meno entusiasmante è capire come servire e comunicare adeguatamente con i clienti esistenti e potenziali provenienti da diversi paesi. Lilt è uno strumento di traduzione che si integra con altre piattaforme come piattaforme di supporto di cui Zendesk è un esempio, per rendere la comunicazione tra lingue diverse più rapida ed economica rispetto all’utilizzo di un traduttore umano. Lo strumento, che è stato sviluppato da due ingegneri di Google Translate, non è completamente automatizzato, ma funziona con e impara da un traduttore umano per diventare più efficace nel tempo.

Facebook Messenger è uno dei modi in cui le aziende possono connettersi ai clienti attraverso i social media. NLP consente di estendere le funzionalità di questi bots, permettendogli di interagire con i clienti. Nel 2015, Uber ha lanciato il suo bot su Facebook Messenger. Il bot rende facile e veloce per gli utenti ordinare un’auto dall’app di Facebook Messenger. Ciò è particolarmente utile se il cliente ha accesso all’indirizzo di destinazione dall’interno dell’app come mostrato qui:

Più è facile utilizzare un servizio, più è probabile che le persone lo utilizzino. Sviluppando questo bot, Uber è riuscita a creare una nuova fonte di entrate per l’azienda.

Nel 2016, Mastercard ha lanciato il proprio chatbot compatibile con Facebook Messenger, ma rispetto al bot di Uber, il bot di Mastercard funziona più come un assistente virtuale. Il bot di Mastercard è quasi come avere uno sportellista bancario in tasca. È in grado di completare una serie di attività per gli utenti, ad esempio aiutandoli a tenere sott’occhio le loro abitudini di spesa o far loro sapere quali sono i vantaggi disponibili della loro carta. E soprattutto non richiede ai clienti di imparare come utilizzare un’app separata e ha anche il potenziale di ridurre le spese di Mastercard per lo sviluppo di un’altra app.

Ormai, i clienti sono abituati a trovare chat sui siti web in cui possono immediatamente chiedere aiuto a un agente o maggiori informazioni. I chatbot svolgono la stessa funzione degli agenti, che grazie a questa tecnologia, hanno più tempo per gestire attività di livello superiore e offrire supporto per risolvere casi più complessi. Zendesk offre il software Answer Bot alle aziende, e naturalmente, utilizza la tecnologia sul proprio sito web per rispondere alle domande dei potenziali acquirenti. Il bot aiuta gli utenti a navigare nella knowledge base esistente, indirizzandoli verso l’articolo o la serie di articoli in cui possono trovare le informazioni di cui hanno bisogno. Se l’utente non è soddisfatto, il bot avvia una richiesta di supporto per l’utente che lo metterà in contatto con un agente.

I bot sono utili per aiutare i clienti a navigare nelle knowledge base, ma possono essere utilizzati per elaborare richieste di supporto? Con NLP, la risposta è sì. L’automazione del servizio clienti fornita da DigitalGenius è leggermente diversa dal bot di Zendesk. DigitalGenius utilizza NLP e IA per generare risposte alle domande in arrivo e compilare automaticamente i dati del caso. Quelli con rating di fiducia al di sopra di una certa soglia, come abbiamo visto prima, sono automatizzati, mentre il resto viene inoltrato ad un agente. DigitalGenius impara ad ogni interazione, rendendo il supporto ancora più efficace. Questo tipo di supporto automatizzato non fa solo risparmiare denaro alle aziende, ma velocizza il processo, rendendo i clienti più soddisfatti.

Alexa funziona in modo simile ai bot di cui abbiamo parlato precedentemente e ha un numero quasi illimitato di possibili abilità. Le aziende possono trarre vantaggio dallo sviluppo di competenze che possono integrarsi a propri prodotti o che possono accedere ai propri servizi su cloud. I developers di Amazon analizzano in profondità i modi in cui le aziende possono potenzialmente trarre profitto dalla creazione di un’abilità di Alexa. Gal Shenar, un developer di Alexa afferma di avere un tasso di conversione di upsell del 34%, che è superiore a quello che si aspetterebbe di vedere sui dispositivi mobili. Inoltre, Amazon premia gli sviluppatori che creano le competenze di Alexa più coinvolgenti, distribuendo premi a chi ha generato il maggior coinvolgimento dei clienti.

La tecnologia NLP non migliora solo le esperienze immediate dei clienti o dei potenziali acquirenti. Può anche migliorare l’esperienza dell’azienda. Uno dei modi migliori per farlo è quello di analizzare i dati per la frequenza e le tendenze delle parole chiave, che possono indicare i sentimenti generali dei clienti su un marchio. Nonostante il nome, IMB SPSS Text Analytics for Surveys è in grado di analizzare quasi qualsiasi testo, non solo sondaggi. Sebbene il software abbia diverse funzionalità che le aziende potrebbero trovare utili, l’interfaccia non è esattamente user-friendly.

Sapere cosa dicono i clienti sui social media di un marchio può aiutare le aziende a continuare a offrire un ottimo prodotto, servizio o customer experience. NLP semplifica il monitoraggio e la risposta a tale feedback. Sprout Social è uno strumento di social media listening che monitora e analizza l’attività dei social media che circonda un marchio. A differenza di IBM SPSS Text Analytics for Surveys, Sprout Social ha una interfaccia più user-friendly e non ha bisogno di molti input di file per poter funzionare. Nell’esempio sopra, il software sta monitorando le menzioni di Twitter per il fittizio Sprout Coffee Co. In questo caso, ci sono molte menzioni con l’hashtag #sproutfail, che potrebbe significare che qualcosa dev’essere cambiato all’interno dell’azienda. Tuttavia, ci sono anche molte menzioni con “mandorle”, che potrebbe indicare che i nuovi prodotti con latte di mandorle sono apprezzati dai clienti di Sprout.

Un altro modo in cui NLP può far crescere le aziende è migliorare la loro strategia di content marketing. MartketMuse è uno strumento di strategia del content marketing alimentato da NLP e IA. Il software analizza gli articoli mentre li scrivi, fornendo indicazioni dettagliate agli scrittori in modo che il contenuto sia di massima qualità. MarketMuse analizza anche gli eventi attuali e le storie recenti, consentendo agli utenti di creare istantaneamente contenuti pertinenti e classificati in Google News.

Accumulare recensioni di prodotti e servizi ha molti vantaggi. Le recensioni possono aumentare la fiducia nei clienti e possono persino essere utilizzare per attivare le valutazioni dei venditori su Google Ads. Inoltre, strumenti dotati di NLP come la Wonderboard di Wonderflow possono raccogliere e analizzare il feedback dei clienti, mostrando con che frequenza vengono menzionati diversi pro e contro riguardo i prodotti o servizi. La Wonderboard può estrarre informazioni anche da sondaggi, dati interni alle aziende e molto altro. Ciò offre ai dirigenti dell’azienda una panoramica completa delle migliori qualità di un prodotto e quali caratteristiche dello stesso richiedono miglioramento. Qui potete trovare maggiori informazioni sulla nostra soluzione. Oppure prenotate una demo tramite il pulsante in alto a destra sullo schermo.

La tecnologia NLP continua ad evolversi e ad essere sviluppata per nuovi usi. Le analisi automatiche sono il prossimo passo. Questa funzione non solo analizza o identifica le tendenze in una raccolta di testo libero, ma riesce a formulare approfondimenti sulle prestazioni di prodotti o servizi. È una tecnologia molto utile che può indirizzare lo sviluppo dei prodotti. La Wonderboard conduce analisi automatiche utilizzando Natural Language Generation (NLG). In altre parole, compone frasi simulando il linguaggio umano rimanendo imparziale. Quindi, alla domanda: “Qual è l’argomento più negativo per questo prodotto?”, la Wonderboard può offrire una risposta attingendo ai dati accumulati in precedenza per l’analisi.

L’automazione può aiutarti a trasformare rapidamente la tua azienda. Quando si migliora la navigazione di un sito, si semplifica l’utilizzo dei prodotti con il supporto di chatbot o si sviluppano servizi analizzando il feedback dei clienti, la propria attività è destinata a crescere. NLP consente di svolgere tutte queste attività. Per una soluzione all-in-one, scopri come la nostra tecnologia basata sull’intelligenza artificiale sta aiutando molte aziende a diventare più customer-centric.