競争の激化により、お客様はこれまで以上に多くの選択肢を持つようになりました。 高品質なカスタマーサービスを提供することは、今や企業が競争力を維持するために必要不可欠なことの一つです。 意図の分類には、自然言語理解の概念が用いられている（NLU-natural language understanding）。 という研究結果が出ています：
- 消費者の3分の1は、たった一度のネガティブな出会いで、愛着のあるブランドを見捨てるでしょう。
- 良い出会いがあれば、70％の消費者がそのブランドを友人に勧めています。
自然言語処理（NLP）の一分野である自然言語理解（NLU）は、単語の文法や文脈を調べることで、機械による読解力を向上させることを目的としています。 企業は、チャットボットやパーソナライゼーションなどのカスタマーケアにAI技術を活用することで、顧客をより深く理解し、顧客体験を高めることができるかもしれません。
本ブログでは、インテントの分類とその方法について、事例を交えて解説します。
意図的な分類とは何ですか？
意図的な分類は、フレーズをその意味に基づいてグループに分類します。 意味は、話し手が何を言いたかったのかを示しています。 アプリでデフォルトのシステムインテントを使用するか、特定のタスクのためにカスタムインテントを作成することができます（ほとんどの開発者はアプリのためにカスタムインテントを作成します）。
例えば、挨拶、合意、不一致、金銭の授受、タクシーの注文など、必要なものはすべて異なる意図の分類に入れることができるのです。
このモデルでは、各フレーズを「単一」「複数」「なし」の3つのグループに分類しています。
インテントを分類するモデルを作るには、ファイルのintentsセクションにトレーニング例を定義する必要があります。 その方法については、ドキュメントを読むことで詳しく知ることができます。 データセットファイルをアプリケーションにリンクすることを忘れないでください。 また、カスタムインテントは、システムインテントと同時に動作することができることに留意してください。
インテント分類の使用方法（例付き
特定の意図を持つ単語や文章を自動的に結びつけるには、機械学習と自然言語処理を組み合わせた「意図分類」が有効です。 機械学習モデルは、例えば、次のようなフレーズを発見することができます。 “購入” または “獲得”は、購入の意思につながることが多い。
しかし、その前に、意図的な分類器を訓練するために、テキスト例（しばしば訓練データと呼ばれる）が必要です。 お客様からのメールを検証すると、こんなタグが拾えるかもしれません：
- インタレスト
- 必要な情報
- 配信停止
- 間違っている人
- メールバウンス
- Autoreplyなど。
タグが設定されたら、タグごとに関連するテキスト例を使用して、意図分類器を訓練することができます。
たとえば、こうです：”ホームページで見て購入しようとしたのですが、どうすればいいのかわかりません。手伝っていただけませんか？” よろしければ、このメールに興味ありのフラグを立ててみてください。
モデルに与える例が多ければ多いほど、学習するための情報が増えるため、インテント分類器はよりインテリジェントになります。
テキスト抽出と組み合わせることで、日付や場所、会社名など、ユーザーの意図と結びついた特定の情報をテキストから探し出すことができ、意図検出を強化することができます。
例えば、「カナダからアメリカへのフライトを予約したいが、カードが拒否された」というメッセージを受け取った場合、インテント分類器はこれをフライト予約のインテントと分類します。 テキストエクストラクターで、”Canada “と “USA “というエンティティを抜き出すことができます。
インテント分類の有用性
企業は、特に販売や接客の分野で、顧客の意図を分類することで、より顧客中心主義になることができます。 リードへの迅速な対応、問い合わせへの対応、個別サービスの提供など、多くの業務でインテント分類は重要です。
ここでは、いくつかのメリットをより詳しくご紹介します：
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あらゆるチャンスを活かして販売する。
購買意欲を自動的に検知することで、企業は迅速に行動し、リードを有料顧客に変えることができるため、営業やカスタマーサービスには不可欠です。 購買意向への返信が早ければ早いほど、成約の確率は高くなります。
クライアントによっては、6時間以内の回答を要求されることもあります。 Facebookユーザーが商品の在庫状況を問い合わせたとします。 インテント分類器を使えば、興味のあるクライアントを迅速に特定し、コンタクトを取ることで売上を伸ばすことができます。
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拡張に合わせてスケールアップ
企業が膨大なデータを抱えている場合でも、インテント分類器によって潜在顧客を特定し、その問い合わせを営業担当者に誘導することができます。 機械は人間より早く、ノンストップで動き、疲れないので、売り時を逃さない。
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信頼性の高い規格
機械は常に同じ設定と基準でデータを処理します。 測定方法の一貫性により、すべての消費者の意図が同じ基準、プロトコル、アルゴリズムの下で検査されることを保証します。 ミスを減らし、データの正確性を高めることができます。
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セールスコンバージョンを高める
マーケティングキャンペーンを開始し、顧客とのインタラクションを受けると、意図分類器を使用して、高インテントの購入者を特定し、すぐに彼らをエンゲージすることができるかもしれません。 だから、コンバージョンレートが一気に上がるんですね。
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セールスキャンペーン分析
営業活動やマーケティング活動において、明確な意図が自動的に認識されるため、コンバージョン率、興味のある顧客、アップセル見込み客など、有効なデータに基づいたレポートを迅速に作成することができます。
結論
インテント分類は、リードを顧客に変えたい場合の強い味方になります。 AIをうまく使えば、ユーザーや潜在顧客との多くのやりとりを見て、それぞれの内容を自動的に把握することができます。
この作業を自動化すれば、すぐにアクションを起こし、適格なリードとコンタクトを取ることができます。 インテント分類が顧客データの分類にどのように役立つかを確認したい場合は、デモをリクエストしてください。
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