<\/span>Varf\u00f6r ska marknadsf\u00f6rare bry sig om NLP?<\/span><\/h2>\nSom marknadsf\u00f6rare kanske du t\u00e4nker: “Det \u00e4r bra, men vad har det med mig att g\u00f6ra?” Tja, om man ska tro experterna, finns n\u00e5gra av de viktigaste och mest revolutionerande anv\u00e4ndningarna av NLP i och kring dess marknadsf\u00f6ringstill\u00e4mpningar.<\/p>\n
Nu, med tanke p\u00e5 att NLP \u00e4r en vetenskaplig disciplin (och en som inte n\u00f6dv\u00e4ndigtvis \u00e4r l\u00e4tt att f\u00f6rst\u00e5 i en enda artikel p\u00e5 2 000 ord), l\u00e5t oss b\u00f6rja med att g\u00e5 igenom huvudtyperna av NLP som du kan st\u00f6ta p\u00e5 regelbundet:<\/p>\n
\n- Optisk teckenigenk\u00e4nning: <\/strong>Konvertera skriven eller tryckt text till data som en dator kan l\u00e4sa. Har du n\u00e5gonsin f\u00f6rs\u00f6kt redigera en oredigerbar PDF? I s\u00e5 fall har du min sympati. OCR \u00e4r tekniken som “hj\u00e4lpte” processen.<\/li>\n
- Taligenk\u00e4nning: <\/strong>Konvertera talade ord till data som en dator kan f\u00f6rst\u00e5. Det h\u00e4r \u00e4r NLP-tekniken du anv\u00e4nder varje g\u00e5ng du st\u00e4ller en fr\u00e5ga till Siri, Cortana, Echo eller Google Voice.<\/li>\n
- \u00d6vers\u00e4ttarmaskin: <\/strong>\u00d6vers\u00e4tt text fr\u00e5n ett spr\u00e5k till ett annat. Det h\u00e4r \u00e4r tekniken bakom \u00f6vers\u00e4ttningsappar som Google Translate.<\/li>\n
- Naturligt spr\u00e5kgenerering: <\/strong>Informationsutmatning som m\u00e4nskligt spr\u00e5k. Det h\u00e4r \u00e4r tekniken du anv\u00e4nder varje g\u00e5ng Siri eller Cortana svarar p\u00e5 din fr\u00e5ga.<\/li>\n
- Analys av k\u00e4nslor: <\/strong>Extrahera data fr\u00e5n de \u00e4mnen som diskuteras (ofta “stor text”) och utv\u00e4rdera om denna data \u00e4r negativ eller positiv (eller om den kan uppt\u00e4cka n\u00e5got annat).<\/li>\n
- Semantisk s\u00f6kning: <\/strong>N\u00e4ra kopplat till taligenk\u00e4nning, som n\u00e4mnts ovan, l\u00e5ter detta dig st\u00e4lla naturliga fr\u00e5gor till en app som Siri, snarare \u00e4n att beh\u00f6va formulera din fr\u00e5ga p\u00e5 ett speciellt, onaturligt s\u00e4tt.<\/li>\n
- Maskininl\u00e4rning: <\/strong>Maskininl\u00e4rning \u00e4r ett helt annat \u00e4mne, men i huvudsak anv\u00e4nder det data som NLP tolkar f\u00f6r att “l\u00e4ra” sig sj\u00e4lv om framtida handlingar.<\/li>\n
- Naturligt spr\u00e5k programmering: <\/strong>Dessa \u00e4r verktyg som g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r anv\u00e4ndare att skapa applikationer och programvara med hj\u00e4lp av naturliga spr\u00e5kkommandon (ist\u00e4llet f\u00f6r att programmera p\u00e5 det traditionella, datorv\u00e4nliga s\u00e4ttet).<\/li>\n
- Effektiv datoranv\u00e4ndning: <\/strong>Anv\u00e4nd NLP och andra tekniker f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 och replikera m\u00e4nskliga k\u00e4nslor (detta \u00e4r den som m\u00e4nniskor fruktar mest).<\/li>\n<\/ul>\n
Dessa definitioner kan verka p\u00e5 h\u00f6g niv\u00e5, men i sj\u00e4lva verket anv\u00e4nder du dem redan. Du kanske till och med har anv\u00e4nt dem idag om du har checkat ut:<\/p>\n
\n- En app f\u00f6r stavningskontroll<\/li>\n
- Google \u00f6vers\u00e4ttare<\/li>\n
- Siri, Cortana, Echo eller Google Voice<\/li>\n
- En chatbot:<\/li>\n<\/ul>\n
![\"SG](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.png\")
<\/p>\n
Alla dessa appar, och m\u00e5nga fler, anv\u00e4nder NLP s\u00e5 att du kan interagera med dem och de kan interagera med dig. Har du kommit p\u00e5 fler id\u00e9er f\u00f6r NLP? Om du \u00e4r den kreativa typen b\u00f6r svaret vara “ja!” L\u00e5t oss se \u00f6ver n\u00e5gra av anv\u00e4ndningarna av NLP i marknadsf\u00f6ring som inte bara \u00e4r verklighet; De \u00e4r ocks\u00e5 mycket framg\u00e5ngsrika.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n<\/span>Hur NLP revolutionerar marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\nDen enda anv\u00e4ndningen av NLP som du kanske redan har h\u00f6rt talas om \u00e4r stor text sentimentanalys.<\/strong> Du har h\u00f6rt talas om big data, eller hur? Jo han tr\u00e4ffar sin kusin, fantastiskt skrivande.<\/p>\n![\"sentimentanalys\"](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.jpg\")
<\/p>\n
Sentimentanalys blir tillr\u00e4ckligt avancerad nu f\u00f6r tiden f\u00f6r att den inte bara kan ge oss en uppfattning om vad folk s\u00e4ger om v\u00e5rt varum\u00e4rke online, utan ocks\u00e5 hur de k\u00e4nner om det. Som alla marknadsf\u00f6rare vet \u00e4r omn\u00e4mnanden inte lika med positiva omn\u00e4mnanden. Med NLP har vi makten att bevisa det.<\/p>\n
Med NLP som anv\u00e4nder sentimentanalys kan vi bryta stor text f\u00f6r att hitta dem negativa omn\u00e4mnanden<\/strong> och n\u00e5 ut f\u00f6r att f\u00f6rs\u00f6ka mildra konsekvenserna. P\u00e5 samma s\u00e4tt kan sentimentanalys hj\u00e4lpa varum\u00e4rken att hitta personer med tydliga k\u00f6pavsikter s\u00e5 att du kan vidta n\u00f6dv\u00e4ndiga \u00e5tg\u00e4rder f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att ditt varum\u00e4rke syns i deras \u00f6gon.<\/p>\nOm du \u00e4r med elektronisk handel<\/strong>, du kommer att gilla detta: Andra aspekter av NLP kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att unders\u00f6ka produktbeskrivningar och automatiskt \u00e4ndra HTML-koden s\u00e5 att den inkluderar attribut som kanske inte lades till n\u00e4r produkten ursprungligen laddades upp. Detta minskar inte bara de tunga lyften f\u00f6r dig, det l\u00e4gger till sammanhang och detaljer till listan, vilket inneb\u00e4r att Google \u00e4r \u00e4nnu b\u00e4ttre informerad n\u00e4r det g\u00e4ller att rangordna dina vackert beskrivande produkter i s\u00f6kningar.<\/p>\nV\u00e5rt sista exempel \u00e4r anv\u00e4ndningen av NLP f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra prestandan av chatbots<\/strong>. NLP kan inte bara bidra till att f\u00f6rb\u00e4ttra din anv\u00e4ndbarhet och, som ett resultat, dina kunders upplevelse, utan det kan ocks\u00e5 kombineras med marknadsf\u00f6ring och inriktningspsykologi f\u00f6r att \u00f6ka konverteringar och f\u00f6rs\u00e4ljning.<\/p>\nSom ett exempel, f\u00f6rra \u00e5ret, rapporterade \u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljaren Asos en 300% \u00f6kning av best\u00e4llningarna genom anv\u00e4ndningen av sin nya “moderobot” Enki. F\u00f6retaget brukade ha en chatbot (den tr\u00e5kiga “presentassistenten”) och av allt att d\u00f6ma var det ganska nedsl\u00e5ende. Genom att anv\u00e4nda den nya, helt f\u00f6rb\u00e4ttrade Facebook Messenger-chatboten, s\u00e5g de en avkastning p\u00e5 250 % och n\u00e5dde 3,5 g\u00e5nger fler m\u00e4nniskor. Imponerande, eller hur?<\/p>\n
![\"ASOS\"](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/1633892713_542_Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.png\")
<\/p>\n
Kosmetikj\u00e4tten Sephora har ocks\u00e5 hoppat p\u00e5 chatbot-t\u00e5get, med inte en utan tre automatiserade assistenter:<\/p>\n
\n- Sephora bokningsassistent (Facebook)<\/li>\n
- Sephora Virtual Assistant (Facebook)<\/li>\n
- Sephoras Kik-bot<\/li>\n<\/ul>\n
Facebook-bokningsboten har en 11 % b\u00e4ttre konverteringsfrekvens j\u00e4mf\u00f6rt med n\u00e5gon annan metod f\u00f6r att boka en makeover.<\/p>\n
Dyk djupare: <\/strong><\/p>\n<\/span>Framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\nEn sak som kan hindra din f\u00f6rst\u00e5else av NLP och dess m\u00f6jligheter f\u00f6r framtidens marknadsf\u00f6ring \u00e4r att \u00e4ven om det inte \u00e4r sv\u00e5rt att f\u00f6rst\u00e5 hur det fungerar (det hj\u00e4lper datorer att f\u00f6rst\u00e5 m\u00e4nskligt tal och text), kan det vara sv\u00e5rt att f\u00f6rest\u00e4lla sig hela bredden. de applikationer som det skulle kunna anv\u00e4ndas f\u00f6r.<\/p>\n
En av de st\u00f6rsta utmaningarna och f\u00f6rdelarna med NLP-drivna system \u00e4r att de kan bearbeta en STOR m\u00e4ngd data. Dessutom kommer mycket av detta att vara ostrukturerad data som vi aldrig har kunnat bearbeta i stor skala tidigare. Resultatet \u00e4r enligt v\u00e5r uppfattning att vi nu har ofattbara m\u00e4ngder data som vi kan dra slutsatser fr\u00e5n och p\u00e5verka strategin.<\/p>\n
Problemet ligger i att vi faktiskt m\u00e5ste kunna dra dessa slutsatser. Med andra ord m\u00e5ste vi kunna anv\u00e4nda data p\u00e5 ett meningsfullt s\u00e4tt. Om vi \u200b\u200binte g\u00f6r det \u00e4r det i praktiken detsamma som att vi inte har n\u00e5gon data. Det \u00e4r d\u00e4rf\u00f6r det f\u00f6rsta kravet och utmaningen med att anv\u00e4nda NLP \u00e4r behovet av att ha system som kan utnyttja data, s\u00e5v\u00e4l som system som skickar dessa data till fler system som faktiskt kan vidta \u00e5tg\u00e4rder p\u00e5 den.<\/p>\n
M\u00e5nga av v\u00e4rldens nyaste NLP-aktiverade applikationer \u00e4r just det: verktyg som tar handlingsbar data och anv\u00e4nder den f\u00f6r att uppn\u00e5 ett m\u00e5l. Den grad i vilken f\u00f6retag lyckas g\u00f6ra detta \u00e4r den viktigaste utmaningen som p\u00e5verkar hur NLP kommer att p\u00e5verka marknadsf\u00f6ringsv\u00e4rlden 2021 och fram\u00e5t.<\/p>\n
Dessa \u00e4r n\u00e5gra av de st\u00f6rsta utmaningarna med NLP.<\/p>\n
Vi har hj\u00e4lpt Fortune 500-f\u00f6retag, riskst\u00f6dda startups och f\u00f6retag precis som dina. \u00f6ka int\u00e4kterna snabbare<\/strong>. F\u00e5 en kostnadsfri konsultation<\/p>\n<\/span>Utmaning nr. Tips #1: Presentera r\u00e5data p\u00e5 ett engagerande s\u00e4tt<\/strong><\/span><\/h3>\nMycket av anv\u00e4ndningen av NLP i marknadsf\u00f6ring fokuserar p\u00e5 sociala medier, och anv\u00e4nder tekniken f\u00f6r att s\u00e5lla bland miljontals tillf\u00e4lliga omn\u00e4mnanden av ett givet \u00e4mne och extrahera b\u00e5de de viktigaste och den \u00f6vergripande “sentimentet” om \u00e4mnet. Ibland fokuserar dessa appar p\u00e5 en viss social medieplattform som Twitter, medan andra \u00e4r integrerade i appar f\u00f6r hantering av sociala medier som Hootsuite:<\/p>\n
![\"Sk\u00e4rmdump](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/1633892713_268_Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.png\")
<\/p>\n
Hur som helst, utmaningen h\u00e4r \u00e4r att analysera den \u00f6kande m\u00e4ngden stor text. Och det kommer att v\u00e4xa: Big data-marknadens int\u00e4kter f\u00f6rv\u00e4ntas \u00f6ka fr\u00e5n 42 miljarder dollar 2018 till 103 miljarder dollar 2027 (och big text \u00e4r en del av big data). N\u00e4r data \u00f6kar kommer verktyg att beh\u00f6va arbeta \u00e4nnu h\u00e5rdare f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att m\u00e4nniskor verkligen kan f\u00f6rst\u00e5 och anv\u00e4nda s\u00e5dan enorm kunskap.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n<\/span>Utmaning nr. Tips #2: Presentera r\u00e5data p\u00e5 ett s\u00e4tt som sparar tid f\u00f6r m\u00e4nniskor<\/strong><\/span><\/h3>\nP\u00e5 samma s\u00e4tt kommer denna lavin av data att vara mycket mer anv\u00e4ndbar om applikationer hittar ett s\u00e4tt att “kategorisera” informationen den tillhandah\u00e5ller, vilket inte bara g\u00f6r det l\u00e4ttare att f\u00f6rst\u00e5, utan ocks\u00e5 tar sig in i m\u00e4ngden information som det tillhandah\u00e5ller. f\u00f6r m\u00e4nniskor att ta itu med senare. Automatiserade processer har startat arbetet.<\/p>\n
Appar som MonkeyLearn analyserar till exempel kundsupportbiljetter och taggar och kategoriserar sedan biljetterna automatiskt baserat p\u00e5, du gissade r\u00e4tt, sentimentanalys. N\u00e4r anst\u00e4llda v\u00e4l interagerar med data, inf\u00f6rlivas den i deras normala arbetsfl\u00f6de, vilket minskar den anstr\u00e4ngning som kr\u00e4vs f\u00f6r att f\u00f6rbereda support.<\/p>\n
![\"MonkeyLearn\"](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/1633892714_263_Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.png\")
<\/p>\n
<\/span>Utmaning nr. Tips #3: Presentera r\u00e5data i ett format som kan anv\u00e4ndas i realtid<\/strong><\/span><\/h3>\nTanken p\u00e5 att beh\u00f6va l\u00e5ta en dator “g\u00f6ra sitt jobb” medan du v\u00e4ntar \u00e4r f\u00f6r\u00e5ldrad. Vi lever i ett samh\u00e4lle som f\u00f6rv\u00e4ntar sig saker nu. \u00c4nd\u00e5 \u00e4r det tidigt att f\u00e5 den NLP-f\u00f6rb\u00e4ttrade informationen i farten, och det finns definitivt fortfarande en bit kvar att g\u00e5.<\/p>\n
Vi har redan sett stor realtidsanv\u00e4ndning av NLP f\u00f6r skribenten n\u00e4r de skriver: f\u00f6rm\u00e5gan att unders\u00f6ka inneh\u00e5ll n\u00e4r det \u00e4r skrivet och kommunicera f\u00f6rb\u00e4ttringsf\u00f6rslag som l\u00e4rt sig genom maskininl\u00e4rning och stor text. Detta hj\u00e4lper skribenter att fatta beslut som tar en artikel fr\u00e5n genomsnittlig till mycket optimerad, vilket hj\u00e4lper dem att uppt\u00e4cka missade m\u00f6jligheter.<\/p>\n
Det \u00e4r ett fascinerande \u00e4mne och vi ser redan framsteg p\u00e5 detta omr\u00e5de. Ett program som f\u00f6rs\u00f6ker utf\u00f6ra denna uppgift \u00e4r MarketMuse:<\/p>\n
![\"MarketMuse\"](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/1633892714_867_Los-efectos-del-procesamiento-del-lenguaje-natural-PNL-en-el.png\")
<\/p>\n
I utbyte mot en e-postadress kommer de att ta en titt p\u00e5 en del av ditt inneh\u00e5ll och f\u00f6resl\u00e5 hur det kan f\u00f6rb\u00e4ttras. Det \u00e4r kraften i NLP.<\/p>\n
<\/span>Utmaning nr. Tips #4: G\u00f6r det l\u00e4ttare att interagera med verktyg som anv\u00e4nder NLP<\/strong><\/span><\/h3>\n\u00c4ven om marknadsf\u00f6ring och kundupplevelse inte \u00e4r samma sak \u00e4r de relaterade, och vi har redan sett hur f\u00f6rb\u00e4ttrade automatiserade botupplevelser kan erbjuda betydande marknadsf\u00f6ringsf\u00f6rdelar n\u00e4r det g\u00e4ller konverteringar och f\u00f6rs\u00e4ljning.<\/p>\n
Chatbots, kunskapsbaser och kundsupportresurser kan optimeras genom att hj\u00e4lpa m\u00e4nniskor att f\u00e5 tillg\u00e5ng till informationen de beh\u00f6ver snabbare (data mining), vilket ger dem ett mer naturligt tillst\u00e5nd av interaktion med de verktyg som kan hj\u00e4lpa dem. (naturlig spr\u00e5kbehandling) och f\u00f6renkla den m\u00e4nskligt ledda delen av kundtj\u00e4nstprocessen (automatisk kategorisering, m\u00e4rkning eller klassificering av fr\u00e5gor).<\/p>\n
Stressfri teknikinteraktion \u00e4r nyckeln till kundn\u00f6jdhet, och som vi alla vet f\u00e5r n\u00f6jda kunder hela f\u00f6retaget att le.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n<\/span>Framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\nOm du \u00e4r inom marknadsf\u00f6ring b\u00f6r du vara v\u00e4ldigt exalterad \u00f6ver m\u00f6jligheterna med NLP. Om de stora m\u00f6jligheter den ger inte r\u00e4cker, s\u00e5 borde \u00e5tminstone resan du redan har gjort och dess m\u00f6jligheter f\u00f6r framtiden, av vilka m\u00e5nga \u00e4nnu inte har uppt\u00e4ckts, sp\u00e4nnande dig. Om du n\u00e5gonsin har testat att anv\u00e4nda Google \u00d6vers\u00e4tt redan 2006 n\u00e4r det sl\u00e4pptes f\u00f6rsta g\u00e5ngen, \u00e4r jag s\u00e4ker p\u00e5 att du mer \u00e4n h\u00e5ller med.<\/p>\n
N\u00e4r vi g\u00e5r mot framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring, h\u00e5ll utkik efter utvecklingen av NLP-drivna verktyg som kommer att bli tillg\u00e4ngliga. Oavsett vad du marknadsf\u00f6r och oavsett om du \u00e4r ett stort f\u00f6retag eller en liten akt\u00f6r, kommer du att kunna anv\u00e4nda dig av n\u00e5gra av de mest sp\u00e4nnande och praktiska anv\u00e4ndningarna av big data vi n\u00e5gonsin har sett.<\/p>\n
Eftersom en av nycklarna till modern marknadsf\u00f6ring verkar vara analys och till\u00e4mpning av insikter fr\u00e5n big data, b\u00f6r allt som hj\u00e4lper oss att b\u00e4ttre hantera denna big data v\u00e4lkomnas. NLP kan vara ett av de b\u00e4sta verktygen vi har f\u00f6r att g\u00f6ra detta p\u00e5 ett h\u00e5llbart, skalbart och realtidss\u00e4tt, vilket g\u00f6r det till ett tekniskt modeord som du inte har r\u00e5d att ignorera. Vill du komma f\u00f6re i kurvan? Kontakta oss f\u00f6r att l\u00e4ra dig mer om teknikmarknadsf\u00f6ring.<\/p>\n
Vi har hj\u00e4lpt Fortune 500-f\u00f6retag, riskst\u00f6dda startups och f\u00f6retag precis som dina. \u00f6ka int\u00e4kterna snabbare<\/strong>. F\u00e5 en kostnadsfri konsultation <\/p>\n
Dessa definitioner kan verka p\u00e5 h\u00f6g niv\u00e5, men i sj\u00e4lva verket anv\u00e4nder du dem redan. Du kanske till och med har anv\u00e4nt dem idag om du har checkat ut:<\/p>\n
- \n
- En app f\u00f6r stavningskontroll<\/li>\n
- Google \u00f6vers\u00e4ttare<\/li>\n
- Siri, Cortana, Echo eller Google Voice<\/li>\n
- En chatbot:<\/li>\n<\/ul>\n<\/p>\n
Alla dessa appar, och m\u00e5nga fler, anv\u00e4nder NLP s\u00e5 att du kan interagera med dem och de kan interagera med dig. Har du kommit p\u00e5 fler id\u00e9er f\u00f6r NLP? Om du \u00e4r den kreativa typen b\u00f6r svaret vara “ja!” L\u00e5t oss se \u00f6ver n\u00e5gra av anv\u00e4ndningarna av NLP i marknadsf\u00f6ring som inte bara \u00e4r verklighet; De \u00e4r ocks\u00e5 mycket framg\u00e5ngsrika.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n
<\/span>Hur NLP revolutionerar marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\n
Den enda anv\u00e4ndningen av NLP som du kanske redan har h\u00f6rt talas om \u00e4r stor text sentimentanalys.<\/strong> Du har h\u00f6rt talas om big data, eller hur? Jo han tr\u00e4ffar sin kusin, fantastiskt skrivande.<\/p>\n
<\/p>\nSentimentanalys blir tillr\u00e4ckligt avancerad nu f\u00f6r tiden f\u00f6r att den inte bara kan ge oss en uppfattning om vad folk s\u00e4ger om v\u00e5rt varum\u00e4rke online, utan ocks\u00e5 hur de k\u00e4nner om det. Som alla marknadsf\u00f6rare vet \u00e4r omn\u00e4mnanden inte lika med positiva omn\u00e4mnanden. Med NLP har vi makten att bevisa det.<\/p>\n
Med NLP som anv\u00e4nder sentimentanalys kan vi bryta stor text f\u00f6r att hitta dem negativa omn\u00e4mnanden<\/strong> och n\u00e5 ut f\u00f6r att f\u00f6rs\u00f6ka mildra konsekvenserna. P\u00e5 samma s\u00e4tt kan sentimentanalys hj\u00e4lpa varum\u00e4rken att hitta personer med tydliga k\u00f6pavsikter s\u00e5 att du kan vidta n\u00f6dv\u00e4ndiga \u00e5tg\u00e4rder f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att ditt varum\u00e4rke syns i deras \u00f6gon.<\/p>\n
Om du \u00e4r med elektronisk handel<\/strong>, du kommer att gilla detta: Andra aspekter av NLP kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att unders\u00f6ka produktbeskrivningar och automatiskt \u00e4ndra HTML-koden s\u00e5 att den inkluderar attribut som kanske inte lades till n\u00e4r produkten ursprungligen laddades upp. Detta minskar inte bara de tunga lyften f\u00f6r dig, det l\u00e4gger till sammanhang och detaljer till listan, vilket inneb\u00e4r att Google \u00e4r \u00e4nnu b\u00e4ttre informerad n\u00e4r det g\u00e4ller att rangordna dina vackert beskrivande produkter i s\u00f6kningar.<\/p>\n
V\u00e5rt sista exempel \u00e4r anv\u00e4ndningen av NLP f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra prestandan av chatbots<\/strong>. NLP kan inte bara bidra till att f\u00f6rb\u00e4ttra din anv\u00e4ndbarhet och, som ett resultat, dina kunders upplevelse, utan det kan ocks\u00e5 kombineras med marknadsf\u00f6ring och inriktningspsykologi f\u00f6r att \u00f6ka konverteringar och f\u00f6rs\u00e4ljning.<\/p>\n
Som ett exempel, f\u00f6rra \u00e5ret, rapporterade \u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljaren Asos en 300% \u00f6kning av best\u00e4llningarna genom anv\u00e4ndningen av sin nya “moderobot” Enki. F\u00f6retaget brukade ha en chatbot (den tr\u00e5kiga “presentassistenten”) och av allt att d\u00f6ma var det ganska nedsl\u00e5ende. Genom att anv\u00e4nda den nya, helt f\u00f6rb\u00e4ttrade Facebook Messenger-chatboten, s\u00e5g de en avkastning p\u00e5 250 % och n\u00e5dde 3,5 g\u00e5nger fler m\u00e4nniskor. Imponerande, eller hur?<\/p>\n
<\/p>\nKosmetikj\u00e4tten Sephora har ocks\u00e5 hoppat p\u00e5 chatbot-t\u00e5get, med inte en utan tre automatiserade assistenter:<\/p>\n
- \n
- Sephora bokningsassistent (Facebook)<\/li>\n
- Sephora Virtual Assistant (Facebook)<\/li>\n
- Sephoras Kik-bot<\/li>\n<\/ul>\n
Facebook-bokningsboten har en 11 % b\u00e4ttre konverteringsfrekvens j\u00e4mf\u00f6rt med n\u00e5gon annan metod f\u00f6r att boka en makeover.<\/p>\n
Dyk djupare: <\/strong><\/p>\n
<\/span>Framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\n
En sak som kan hindra din f\u00f6rst\u00e5else av NLP och dess m\u00f6jligheter f\u00f6r framtidens marknadsf\u00f6ring \u00e4r att \u00e4ven om det inte \u00e4r sv\u00e5rt att f\u00f6rst\u00e5 hur det fungerar (det hj\u00e4lper datorer att f\u00f6rst\u00e5 m\u00e4nskligt tal och text), kan det vara sv\u00e5rt att f\u00f6rest\u00e4lla sig hela bredden. de applikationer som det skulle kunna anv\u00e4ndas f\u00f6r.<\/p>\n
En av de st\u00f6rsta utmaningarna och f\u00f6rdelarna med NLP-drivna system \u00e4r att de kan bearbeta en STOR m\u00e4ngd data. Dessutom kommer mycket av detta att vara ostrukturerad data som vi aldrig har kunnat bearbeta i stor skala tidigare. Resultatet \u00e4r enligt v\u00e5r uppfattning att vi nu har ofattbara m\u00e4ngder data som vi kan dra slutsatser fr\u00e5n och p\u00e5verka strategin.<\/p>\n
Problemet ligger i att vi faktiskt m\u00e5ste kunna dra dessa slutsatser. Med andra ord m\u00e5ste vi kunna anv\u00e4nda data p\u00e5 ett meningsfullt s\u00e4tt. Om vi \u200b\u200binte g\u00f6r det \u00e4r det i praktiken detsamma som att vi inte har n\u00e5gon data. Det \u00e4r d\u00e4rf\u00f6r det f\u00f6rsta kravet och utmaningen med att anv\u00e4nda NLP \u00e4r behovet av att ha system som kan utnyttja data, s\u00e5v\u00e4l som system som skickar dessa data till fler system som faktiskt kan vidta \u00e5tg\u00e4rder p\u00e5 den.<\/p>\n
M\u00e5nga av v\u00e4rldens nyaste NLP-aktiverade applikationer \u00e4r just det: verktyg som tar handlingsbar data och anv\u00e4nder den f\u00f6r att uppn\u00e5 ett m\u00e5l. Den grad i vilken f\u00f6retag lyckas g\u00f6ra detta \u00e4r den viktigaste utmaningen som p\u00e5verkar hur NLP kommer att p\u00e5verka marknadsf\u00f6ringsv\u00e4rlden 2021 och fram\u00e5t.<\/p>\n
Dessa \u00e4r n\u00e5gra av de st\u00f6rsta utmaningarna med NLP.<\/p>\n
Vi har hj\u00e4lpt Fortune 500-f\u00f6retag, riskst\u00f6dda startups och f\u00f6retag precis som dina. \u00f6ka int\u00e4kterna snabbare<\/strong>. F\u00e5 en kostnadsfri konsultation<\/p>\n
<\/span>Utmaning nr. Tips #1: Presentera r\u00e5data p\u00e5 ett engagerande s\u00e4tt<\/strong><\/span><\/h3>\n
Mycket av anv\u00e4ndningen av NLP i marknadsf\u00f6ring fokuserar p\u00e5 sociala medier, och anv\u00e4nder tekniken f\u00f6r att s\u00e5lla bland miljontals tillf\u00e4lliga omn\u00e4mnanden av ett givet \u00e4mne och extrahera b\u00e5de de viktigaste och den \u00f6vergripande “sentimentet” om \u00e4mnet. Ibland fokuserar dessa appar p\u00e5 en viss social medieplattform som Twitter, medan andra \u00e4r integrerade i appar f\u00f6r hantering av sociala medier som Hootsuite:<\/p>\n
<\/p>\nHur som helst, utmaningen h\u00e4r \u00e4r att analysera den \u00f6kande m\u00e4ngden stor text. Och det kommer att v\u00e4xa: Big data-marknadens int\u00e4kter f\u00f6rv\u00e4ntas \u00f6ka fr\u00e5n 42 miljarder dollar 2018 till 103 miljarder dollar 2027 (och big text \u00e4r en del av big data). N\u00e4r data \u00f6kar kommer verktyg att beh\u00f6va arbeta \u00e4nnu h\u00e5rdare f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att m\u00e4nniskor verkligen kan f\u00f6rst\u00e5 och anv\u00e4nda s\u00e5dan enorm kunskap.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n
<\/span>Utmaning nr. Tips #2: Presentera r\u00e5data p\u00e5 ett s\u00e4tt som sparar tid f\u00f6r m\u00e4nniskor<\/strong><\/span><\/h3>\n
P\u00e5 samma s\u00e4tt kommer denna lavin av data att vara mycket mer anv\u00e4ndbar om applikationer hittar ett s\u00e4tt att “kategorisera” informationen den tillhandah\u00e5ller, vilket inte bara g\u00f6r det l\u00e4ttare att f\u00f6rst\u00e5, utan ocks\u00e5 tar sig in i m\u00e4ngden information som det tillhandah\u00e5ller. f\u00f6r m\u00e4nniskor att ta itu med senare. Automatiserade processer har startat arbetet.<\/p>\n
Appar som MonkeyLearn analyserar till exempel kundsupportbiljetter och taggar och kategoriserar sedan biljetterna automatiskt baserat p\u00e5, du gissade r\u00e4tt, sentimentanalys. N\u00e4r anst\u00e4llda v\u00e4l interagerar med data, inf\u00f6rlivas den i deras normala arbetsfl\u00f6de, vilket minskar den anstr\u00e4ngning som kr\u00e4vs f\u00f6r att f\u00f6rbereda support.<\/p>\n
<\/p>\n<\/span>Utmaning nr. Tips #3: Presentera r\u00e5data i ett format som kan anv\u00e4ndas i realtid<\/strong><\/span><\/h3>\n
Tanken p\u00e5 att beh\u00f6va l\u00e5ta en dator “g\u00f6ra sitt jobb” medan du v\u00e4ntar \u00e4r f\u00f6r\u00e5ldrad. Vi lever i ett samh\u00e4lle som f\u00f6rv\u00e4ntar sig saker nu. \u00c4nd\u00e5 \u00e4r det tidigt att f\u00e5 den NLP-f\u00f6rb\u00e4ttrade informationen i farten, och det finns definitivt fortfarande en bit kvar att g\u00e5.<\/p>\n
Vi har redan sett stor realtidsanv\u00e4ndning av NLP f\u00f6r skribenten n\u00e4r de skriver: f\u00f6rm\u00e5gan att unders\u00f6ka inneh\u00e5ll n\u00e4r det \u00e4r skrivet och kommunicera f\u00f6rb\u00e4ttringsf\u00f6rslag som l\u00e4rt sig genom maskininl\u00e4rning och stor text. Detta hj\u00e4lper skribenter att fatta beslut som tar en artikel fr\u00e5n genomsnittlig till mycket optimerad, vilket hj\u00e4lper dem att uppt\u00e4cka missade m\u00f6jligheter.<\/p>\n
Det \u00e4r ett fascinerande \u00e4mne och vi ser redan framsteg p\u00e5 detta omr\u00e5de. Ett program som f\u00f6rs\u00f6ker utf\u00f6ra denna uppgift \u00e4r MarketMuse:<\/p>\n
<\/p>\nI utbyte mot en e-postadress kommer de att ta en titt p\u00e5 en del av ditt inneh\u00e5ll och f\u00f6resl\u00e5 hur det kan f\u00f6rb\u00e4ttras. Det \u00e4r kraften i NLP.<\/p>\n
<\/span>Utmaning nr. Tips #4: G\u00f6r det l\u00e4ttare att interagera med verktyg som anv\u00e4nder NLP<\/strong><\/span><\/h3>\n
\u00c4ven om marknadsf\u00f6ring och kundupplevelse inte \u00e4r samma sak \u00e4r de relaterade, och vi har redan sett hur f\u00f6rb\u00e4ttrade automatiserade botupplevelser kan erbjuda betydande marknadsf\u00f6ringsf\u00f6rdelar n\u00e4r det g\u00e4ller konverteringar och f\u00f6rs\u00e4ljning.<\/p>\n
Chatbots, kunskapsbaser och kundsupportresurser kan optimeras genom att hj\u00e4lpa m\u00e4nniskor att f\u00e5 tillg\u00e5ng till informationen de beh\u00f6ver snabbare (data mining), vilket ger dem ett mer naturligt tillst\u00e5nd av interaktion med de verktyg som kan hj\u00e4lpa dem. (naturlig spr\u00e5kbehandling) och f\u00f6renkla den m\u00e4nskligt ledda delen av kundtj\u00e4nstprocessen (automatisk kategorisering, m\u00e4rkning eller klassificering av fr\u00e5gor).<\/p>\n
Stressfri teknikinteraktion \u00e4r nyckeln till kundn\u00f6jdhet, och som vi alla vet f\u00e5r n\u00f6jda kunder hela f\u00f6retaget att le.<\/p>\n
Dyk djupare:<\/strong><\/p>\n
<\/span>Framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring<\/span><\/h2>\n
Om du \u00e4r inom marknadsf\u00f6ring b\u00f6r du vara v\u00e4ldigt exalterad \u00f6ver m\u00f6jligheterna med NLP. Om de stora m\u00f6jligheter den ger inte r\u00e4cker, s\u00e5 borde \u00e5tminstone resan du redan har gjort och dess m\u00f6jligheter f\u00f6r framtiden, av vilka m\u00e5nga \u00e4nnu inte har uppt\u00e4ckts, sp\u00e4nnande dig. Om du n\u00e5gonsin har testat att anv\u00e4nda Google \u00d6vers\u00e4tt redan 2006 n\u00e4r det sl\u00e4pptes f\u00f6rsta g\u00e5ngen, \u00e4r jag s\u00e4ker p\u00e5 att du mer \u00e4n h\u00e5ller med.<\/p>\n
N\u00e4r vi g\u00e5r mot framtiden f\u00f6r NLP inom marknadsf\u00f6ring, h\u00e5ll utkik efter utvecklingen av NLP-drivna verktyg som kommer att bli tillg\u00e4ngliga. Oavsett vad du marknadsf\u00f6r och oavsett om du \u00e4r ett stort f\u00f6retag eller en liten akt\u00f6r, kommer du att kunna anv\u00e4nda dig av n\u00e5gra av de mest sp\u00e4nnande och praktiska anv\u00e4ndningarna av big data vi n\u00e5gonsin har sett.<\/p>\n
Eftersom en av nycklarna till modern marknadsf\u00f6ring verkar vara analys och till\u00e4mpning av insikter fr\u00e5n big data, b\u00f6r allt som hj\u00e4lper oss att b\u00e4ttre hantera denna big data v\u00e4lkomnas. NLP kan vara ett av de b\u00e4sta verktygen vi har f\u00f6r att g\u00f6ra detta p\u00e5 ett h\u00e5llbart, skalbart och realtidss\u00e4tt, vilket g\u00f6r det till ett tekniskt modeord som du inte har r\u00e5d att ignorera. Vill du komma f\u00f6re i kurvan? Kontakta oss f\u00f6r att l\u00e4ra dig mer om teknikmarknadsf\u00f6ring.<\/p>\n
Vi har hj\u00e4lpt Fortune 500-f\u00f6retag, riskst\u00f6dda startups och f\u00f6retag precis som dina. \u00f6ka int\u00e4kterna snabbare<\/strong>. F\u00e5 en kostnadsfri konsultation <\/p>\n