بسبب المنافسة المتزايدة ، أصبح لدى العملاء الآن بدائل أكثر من أي وقت مضى. يعد تقديم خدمة عملاء عالية الجودة الآن أحد الأشياء الأساسية التي يمكن للشركات القيام بها للحفاظ على قدرتها التنافسية. يتم استخدام فكرة من فهم اللغة الطبيعية في تصنيف النوايا (فهم اللغة الطبيعية NLU). تشير الدراسات إلى أن:
- سيتخلى ثلث المستهلكين عن علامة تجارية محبوبة بعد لقاء سلبي واحد فقط.
- بعد لقاء جيد ، يقترح 70٪ من المستهلكين العلامة التجارية على الأصدقاء.
الهدف من فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، وهو فرع من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، هو تحسين فهم القراءة الآلية من خلال فحص قواعد وسياق الكلمات. قد تفهم الشركات عملائها بشكل أفضل وتعزز تجربة العملاء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ، مثل روبوتات المحادثة والتخصيص.
ستشرح هذه المدونة تصنيف النية والطرق المستخدمة مع الأمثلة.
ما هو تصنيف النوايا؟
يضع تصنيف النية العبارات في مجموعات بناء على ما تعنيه. يوضح المعنى ما قصده المتحدث أن يقول. يمكنك استخدام مقاصد النظام الافتراضية في تطبيقك أو إنشاء مقاصد مخصصة لمهام محددة (يقوم معظم المطورين بعمل مقاصد مخصصة للتطبيقات).
على سبيل المثال ، يمكن وضع التحيات أو الاتفاقيات أو الخلافات أو التحويلات المالية أو طلبات سيارات الأجرة أو أي شيء آخر قد تحتاجه في تصنيفات نوايا مختلفة.
يصنف النموذج كل عبارة إلى ثلاث مجموعات: مفردة أو متعددة أو لا شيء.
لإنشاء نموذج لتصنيف النوايا ، تحتاج إلى تحديد أمثلة التدريب في قسم النوايا في الملف. يمكنك معرفة المزيد حول كيفية القيام بذلك من خلال قراءة الوثائق. لا تنس ربط ملف مجموعة البيانات بالتطبيق. ضع في اعتبارك أيضا أن النوايا المخصصة يمكن أن تعمل مع مقاصد النظام في نفس الوقت.
طرق استخدام تصنيف النية مع الأمثلة
يتم ربط الكلمات أو الجمل تلقائيا بقصد محدد من خلال تصنيف النوايا ، والذي يجمع بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. يمكن لنموذج التعلم الآلي ، على سبيل المثال ، اكتشاف عبارات مثل وكثيرا ما يرتبط “الشراء” أو “الاقتناء” بنية الشراء.
ولكن أولا ، هناك حاجة إلى أمثلة نصية ، تعرف غالبا باسم بيانات التدريب ، لتدريب مصنفات النوايا. عند فحص رسائل البريد الإلكتروني للعملاء ، يمكنك التقاط علامات مثل:
- المهتمه
- بحاجة الى معلومات
- إلغاء الاشتراك
- الشخص الخطأ
- ارتداد البريد الإلكتروني
- الرد التلقائي ، إلخ.
عند تعيين علاماتك، يمكنك البدء في استخدام أمثلة نصية ذات صلة لكل علامة لتدريب مصنف المقاصد الخاص بك.
خذ على سبيل المثال: “حاولت شراء أي شيء بعد رؤيته على موقع الويب ، لكنني لست متأكدا من كيفية البدء. هل ستكون قادرا على مساعدتي؟” يمكنك وضع علامة على هذا البريد الإلكتروني على أنه مثير للاهتمام إذا أردت.
كلما زاد عدد الأمثلة التي تقدمها للنموذج ، كلما كان مصنف النية أكثر ذكاء لأنه سيحتوي على المزيد من المعلومات للتعلم منها.
يمكن تحسين اكتشاف النوايا من خلال دمجها مع استخراج النص للعثور على معلومات محددة في النص ، مثل التواريخ والمواقع وأسماء الشركات والأشياء الأخرى المرتبطة بنية المستخدم.
على سبيل المثال، إذا تلقيت الرسالة، “أريد حجز رحلة طيران من كندا إلى الولايات المتحدة الأمريكية، ولكن تم رفض بطاقتي”، فسيصنفها مصنف النوايا بقصد حجز رحلة. سيقوم مستخرج النص بسحب الكيانين “كندا” و “الولايات المتحدة الأمريكية”.
فائدة تصنيف النية
يمكن أن تصبح الشركات أكثر تركيزا على العملاء من خلال تصنيف نوايا عملائها ، خاصة في مجالات المبيعات وخدمة العملاء. يمكن أن يكون تصنيف النوايا أمرا بالغ الأهمية للعديد من المهام ، بما في ذلك الرد على العملاء المتوقعين بسرعة أكبر ، والتعامل مع الاستفسارات ، وتقديم خدمة فردية.
فيما يلي بعض الفوائد بمزيد من التفصيل:
-
استفد من كل فرصة للبيع.
يعد اكتشاف نوايا الشراء تلقائيا أمرا حيويا للمبيعات وخدمة العملاء لأنه يسمح للمؤسسات بالتصرف بسرعة وتحويل العملاء المحتملين إلى عملاء يدفعون. كلما استجابت الفرق بشكل أسرع لنوايا الشراء ، زادت احتمالات إغلاق العقد.
يطلب بعض العملاء ردا في غضون 6 ساعات. لنفترض أن أحد مستخدمي Facebook يطلب توفر المنتج. باستخدام مصنف النوايا ، يمكنك تحديد عميل مهتم بسرعة والاتصال به لزيادة المبيعات.
-
التوسع أثناء التوسع
حتى عندما يتم قصف الشركات بالبيانات ، يمكن لمصنفات النوايا تحديد العملاء المحتملين وتوجيه استفساراتهم إلى موظفي المبيعات. تعمل الآلات بشكل أسرع من البشر ، دون توقف ، ولا تتعب ، لذلك لا تفوت أي عملية بيع.
-
معايير موثوقة
تستخدم الأجهزة دائما نفس الإعدادات والمعايير لمعالجة البيانات. يضمن الاتساق في التدابير فحص جميع نوايا المستهلك وفقا لنفس المعايير والبروتوكولات والخوارزميات. يقلل من الأخطاء ويعزز دقة البيانات.
-
زيادة تحويلات المبيعات
قد يؤدي إطلاق حملة تسويقية وتلقي تفاعلات العملاء إلى استخدام مصنفات النوايا لتحديد المشترين ذوي النوايا العالية وإشراكهم على الفور. لذلك ، فإن معدلات التحويل الخاصة بك تمر عبر السقف.
-
تحليلات حملة المبيعات
مع نية واضحة معترف بها تلقائيا في أنشطة المبيعات والتسويق الخاصة بك ، يمكنك إنشاء تقارير بسرعة بناء على بيانات صالحة فيما يتعلق بمعدلات التحويل والعملاء المهتمين وآفاق البيع والمزيد.
استنتاج
يمكن أن يكون تصنيف النوايا أفضل صديق لك إذا كنت ترغب في تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء. باستخدام الذكاء الاصطناعي لصالحك ، يمكنك إلقاء نظرة على العديد من التفاعلات بين المستخدمين والعملاء المحتملين ومعرفة ما يدور حوله كل واحد تلقائيا.
بمجرد أتمتة هذه المهمة ، يمكنك اتخاذ إجراء على الفور والاتصال بالعملاء المتوقعين المؤهلين. إذا كنت تريد أن ترى كيف يمكن أن يساعدك تصنيف النية في فرز بيانات العملاء الخاصة بك ، فيمكنك طلب عرض توضيحي ، وسيساعدك فريقنا على البدء.
QuestionPro هو بديل ممتاز إذا كنت تبحث عن أكثر من مجرد برنامج مسح بسيط. سوف يتلقون استبياناتك ، مما يسمح لك بالبدء في جمع المعلومات. يمكنك العثور على جميع الموارد التي تحتاجها للبحث على QuestionPro.
