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

By 20/05/2019 July 7th, 2020 No Comments

L’Intelligenza Artificiale (IA) è un tipo di tecnologia che è diventato estremamente popolare. IA ha la potenzialità di rendere il supporto clienti automatico, di migliorare la customer experience e di analizzare feedback. Implementare IA nelle aziende può sembrare difficile, ma non lo è affatto. 

Natural Language Processing (NLP) è una forma di Intelligenza Artificiale che è molto facile da capire e implementare per portare innovazione all’interno delle aziende. Questo articolo ha l’obiettivo di spiegare i concetti base di NLP per aiutarti a portare questa tecnologia all’interno della tua azienda. 

  • NLP, di cosa si tratta?
  • Perchè le aziende dovrebbero utilizzare NLP?
  • Come può essere utilizzato NLP all’interno di un’azienda?
  • Esempi di NLP per le imprese
  • Migliora il tuo business con NLP

NLP, di cosa si tratta?

Natural Language Processing (NLP) riguarda l’interazione tra computer e linguaggio umano. Si tratta di un tipo di tecnologia che molte persone utilizzano quotidianamente. I seguenti sono alcuni esempi di tecnologia NLP che molti usano tutti i giorni:

  • Controllo ortografico
  • Completamento automatico del testo
  • Messaggi vocali
  • Filtri per spam
  • Parole chiave correlate sui motori di ricerca
  • Siri, Alexa, Google Assistant 

In questi casi, il computer è in grado di individuare la corretta parola, frase o risposta utilizzando indizi provenienti dal contesto, esattamente come farebbe un essere umano. A livello concettuale, è una tecnologia molto lineare. 

NLP riesce a superare le capacità degli esseri umani nella quantità di dati che riesce a processare. Quindi, i potenziali utilizzi di questa tecnologia vanno ben oltre quelli indicati sopra, rendendo possibili attività che avrebbero tenuto i dipendenti impegnati per mesi o anni. 

Perchè le aziende dovrebbero utilizzare NLP?

L’interazione umana è la forza trainante della maggior parte delle imprese. Che si tratti di un negozio tradizionale o di un grande marchio Saas con centinaia di dipendenti, i clienti e le aziende devono comunicare prima, durante e dopo una vendita. Ciò significa che ci sono innumerevoli opportunità per migliorare il modo in cui opera un’azienda attraverso NLP. 

Ciò è particolarmente vero per le grandi aziende che vogliono tracciare e analizzare migliaia di interazioni con i clienti al fine di migliorare il loro prodotto o servizio. Registrare e interpretare tutti quei dati sarebbe impossibile per i dipendenti. La tecnologia di NLP può aiutare a fare tutto questo. 

Come può essere utilizzato NLP all’interno di un’azienda?

Esistono numerosi modi per applicare questa tecnologia. Di seguito sono riportati tre modi diversi in cui le aziende possono utilizzare NLP. 

Migliorare la user experience

NLP può essere integrato in un sito web per offrire un’esperienza più user-friendly. Funzionalità come il controllo ortografico, il completamento automatico e la correzione automatica nelle barre di ricerca possono facilitare la ricerca delle informazioni che gli utenti stanno cercando, a sua volta incentivando gli utenti a rimanere nel tuo sito. 

Automatizza il supporto 

I chatbot non sono una novità, ma i progressi in NLP hanno aumentato la loro utilità. Ora, gli agenti non sono più il primo punto di comunicazione per alcuni clienti. Alcune funzionalità dei chatbot includono la possibilità di aiutare gli utenti a navigare tra articoli di supporto e knowledge base, ordinare prodotti o servizi e gestire account. 

Monitorare e analizzare il feedback 

Tra social media, recensioni, moduli di contatto, ticket di supporto e altre forme di comunicazione, i clienti lasciano costantemente feedback su prodotti o servizi. NLP può aiutare ad aggregare e dare un senso a tutto quel feedback, trasformandolo in informazioni fruibili che possono aiutare a migliorare l’azienda. 

La scheda Useful Reviews nella Wonderboard di Wonderflow è particolarmente utile per analizzare il feedback complessivo: Natural language processing - wonderflow

In quest’area puoi visualizzare le recensioni più utili. Wonderflow evidenzia le affermazioni positive e negative nelle recensioni in modo da poter distillare rapidamente le informazioni e valutare come ogni prodotto o servizio viene percepito dai clienti. Di recente, Wonderflow è stata selezionata come una delle aziende che sta contribuendo maggiormente al miglioramento dell’analisi dei documenti. 

Esempi di NLP per le imprese

Di seguito sono riportati alcuni esempi degli usi di NLP discussi precedentemente. Alcuni di questi esempi provengono da aziende che hanno utilizzato questa tecnologia per migliorare il loro prodotto o servizio, e alcuni sono veri e propri fornitori di software che rendono questa tecnologia accessibile alle aziende. 

1. Controllo ortografico

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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. 

2. Completamento automatico della ricerca

 

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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. 

3. Correzione automatica della ricerca

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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.

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4. Ricerca intelligente

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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.

5. Traduzione automatica

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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.

6. Messenger Bots

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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:

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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.

7. Assistenti virtuali

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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.

8. Supporto della knowledge base

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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.

9. Automatizazione del servizio clienti

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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.

10. Alexa Skills

Alexa Skills

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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.

11. Analisi dei sondaggi

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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.

12. Monitoraggio dei social media

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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.

Strategia di marketing

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.

13. Analisi descrittiva

Natural language processing - wonderflow

Source

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.

14. Analisi automatiche

Natural language processing - wonderflow

Source

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.

Utilizza NLP per potenziare la tua attività

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. 

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