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Gli effetti del Natural Language Processing (PNL) sul Digital Marketing

La PNL, o elaborazione del linguaggio naturale, è un’area dell’informatica che mira ad aiutare i computer a dare un senso al linguaggio umano (o “naturale”). È in aumento, incredibilmente potente e sta per avere un impatto che cambierà la vita sul marketing.

Anche se il linguaggio è una seconda natura per la stragrande maggioranza degli esseri umani, è molto difficile per i computer interpretare e utilizzare correttamente. Il formato rigido e vincolato a regole di fogli di calcolo e database è perfetto per il software, ma la natura casuale, contestuale e apparentemente priva di regole dei linguaggi umani fa sì che l’IA voglia riavviarsi!

La PNL potrebbe non suonare un campanello per te in questo momento, ma esiste da 30 anni o più  – e ha ancora molta strada da fare. Gli esperti ritengono che alcuni dei prossimi passi della PNL saranno enormi, incentrati sul passaggio da dati strutturati (database) a dati non strutturati (testo), oltre a una maggiore capacità di “comprendere” gli esseri umani mentre parlano normalmente.

Perché i professionisti del marketing dovrebbero preoccuparsi della PNL?

In qualità di operatore di marketing, potresti pensare: “È carino, ma cosa ha a che fare con me?” Ebbene, se bisogna credere agli esperti, alcuni degli usi più grandi e rivoluzionari della PNL si concentrano all’interno e intorno alle sue applicazioni sul marketing.

Ora, tenendo presente che la PNL è una disciplina scientifica (e che non è necessariamente facile da capire in un singolo articolo di 2.000 parole), iniziamo esaminando i principali tipi di PNL che potresti incontrare regolarmente:

  • Riconoscimento ottico dei caratteri: conversione di testo scritto o stampato in dati che un computer può leggere. Hai mai provato a modificare un PDF non modificabile? Se lo hai, hai la mia compassione. L’OCR è la tecnologia che ha “aiutato” il processo.
  • Riconoscimento vocale: conversione di parole pronunciate in dati che un computer può comprendere. Questa è la tecnologia NLP che usi ogni volta che fai una domanda a Siri, Cortana, Echo o Google Voice  .
  • Traduzione automatica: traduzione del testo da una lingua all’altra. Questa è la tecnologia alla base delle app di traduzione come Google Translate.
  • Generazione del linguaggio naturale: emissione di informazioni come linguaggio umano. Questa è la tecnologia che usi ogni volta che Siri o Cortana rispondono alla tua domanda.
  • Sentiment Analysis: estrazione dei dati dagli argomenti discussi (spesso “testo grande”) e valutazione se tali dati sono negativi o positivi (o se possono rilevare qualcos’altro).
  • Ricerca semantica: strettamente collegata al riconoscimento vocale, come sopra, ti consente di porre domande naturali a un’app come Siri, piuttosto che dover formulare la tua domanda in un modo particolare e innaturale.
  • Apprendimento automatico: l’ apprendimento automatico è un altro argomento, ma essenzialmente utilizza i dati che la PNL interpreta per “insegnare” a se stessa sulle azioni future .
  • Programmazione in linguaggio naturale: si tratta di strumenti che consentono agli utenti di creare app e software utilizzando comandi in linguaggio naturale (invece di programmare in modo tradizionale, compatibile con il computer).
  • Affective Computing: utilizzo della PNL e di altre tecnologie per comprendere e replicare le emozioni umane (questo è quello di cui la maggior parte delle persone ha paura).

Queste definizioni possono sembrare di alto livello ma, in realtà, le usi già. Potresti anche averli usati oggi se hai consultato:

  • Un’app per il controllo ortografico
  • Google Traduttore
  • Siri, Cortana, Echo o Google Voice
  • Un chatbot:

SG - Perché i chatbot sono un must per le aziende (e come crearne uno!)

Tutte queste app  , e molte altre  , utilizzano la PNL in modo che tu possa interagire con esse e loro possano interagire con te. Ti sono venute in mente altre idee per la PNL? Se sei un tipo creativo, la risposta dovrebbe essere “sì!” Esaminiamo alcuni degli usi della PNL nel marketing che non sono solo una realtà; hanno anche molto successo.

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Come la PNL sta scuotendo il marketing

L’unico utilizzo della PNL di cui potresti già aver sentito parlare è l’ analisi del sentimento del testo. Hai sentito parlare di big data, vero? Bene, ti presento sua cugina, testo in grande.

analisi del sentiment

L’analisi del sentiment sta diventando sufficientemente avanzata in questi giorni in modo da essere in grado di darci non solo un’idea di ciò che le  persone dicono sul nostro marchio online, ma anche di come si sentono al  riguardo. Come tutti i professionisti del marketing sanno, le menzioni non equivalgono a menzioni positive. Con la PNL, abbiamo il potere di dimostrarlo.

Con la PNL che utilizza l’analisi del sentiment, possiamo estrarre un testo di grandi dimensioni per trovare quelle menzioni negative e raggiungere per cercare di mitigare le conseguenze. Allo stesso modo, l’analisi del sentiment può aiutare i marchi a trovare istanze di persone con una chiara intenzione di acquistare in modo che tu possa fare le mosse necessarie per assicurarti che il tuo marchio appaia davanti ai loro occhi.

Se sei nell’e-commerce , ti piacerà questo: altri aspetti della PNL possono essere utilizzati per vagliare le descrizioni dei prodotti e modificare automaticamente l’HTML per includere attributi che potrebbero non essere stati aggiunti quando il prodotto è stato originariamente caricato. Questo non solo riduce il lavoro di grugnito per te, ma aggiunge contesto e dettagli all’elenco, il che significa che Google è ancora più informato quando si tratta di classificare i tuoi prodotti meravigliosamente descrittivi nella ricerca.

Il nostro ultimo esempio è l’uso della PNL per migliorare le prestazioni dei chatbot . Non solo PNL aiuto possono migliorare la loro usabilità  e la loro esperienza del cliente come un risultato – ma  può anche essere combinato con la commercializzazione la psicologia e il targeting per aumentare le conversioni e le vendite in realtà .

Ad esempio, l’anno scorso il rivenditore Asos ha registrato un aumento del 300% degli ordini utilizzando il suo nuovo “fashion bot” Enki. L’azienda aveva un chatbot (il noioso “assistente regalo”) e, a detta di tutti, era piuttosto deludente . Utilizzando il nuovo chatbot Facebook Messenger completamente migliorato, hanno visto un ritorno sulla spesa del 250% raggiungendo 3,5 volte più persone . Impressionante, vero?

ASOS

Anche il gigante della cosmetica Sephora è salito sul carro dei chatbot, con non uno, ma tre assistenti automatici:

  • Assistente prenotazione Sephora (Facebook)
  • Sephora Virtual Assist (Facebook)
  • Il bot Kik di Sephora

Il booking bot di Facebook ha un tasso di conversione migliore dell’11% rispetto a qualsiasi altro metodo di prenotazione di un restyling.

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Il futuro della PNL nel marketing

Una cosa che potrebbe ostacolare la tua comprensione della PNL e delle sue possibilità per il futuro del marketing è che, anche se non è difficile capire come funziona (aiuta i computer a capire il linguaggio e il testo umano), può essere difficile immaginare l’intera gamma di le applicazioni per le quali potrebbe essere utilizzato.

Una delle principali sfide  e vantaggi  dei sistemi basati sulla PNL è che possono elaborare una quantità ENORME di dati. Inoltre, molti di questi saranno dati non strutturati che non siamo mai stati in grado di elaborare su larga scala prima. Il risultato, dal nostro punto di vista, è che ora abbiamo una quantità di dati inimmaginabile da cui possiamo trarre conclusioni e influenzare la strategia.

Il problema sta nel fatto che dobbiamo essere in grado di trarre effettivamente queste conclusioni. In altre parole, dobbiamo essere in grado di utilizzare i dati in modo significativo. Se non lo facciamo, è effettivamente lo stesso che non avere alcun dato. Ecco perché il primo requisito e la sfida dell’utilizzo della PNL è la necessità di disporre di sistemi in grado di trarre vantaggio dai dati, oltre a sistemi che trasmettono quei dati a un numero ancora maggiore di sistemi che possono effettivamente agire con essi.

Molte delle più recenti app abilitate per la PNL al mondo sono proprio questo: strumenti che acquisiscono dati utilizzabili e li utilizzano per raggiungere un obiettivo. Il grado in cui le aziende riescono a farlo è la sfida chiave che influenza il modo in cui la PNL influenzerà il mondo del marketing nel 2020 e oltre.

Ecco alcune delle maggiori sfide con la PNL.

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Sfida n. 1: presentare i dati grezzi in modo attraente

Gran parte dell’utilizzo della PNL nel marketing è incentrato sui social media , utilizzando la tecnologia per setacciare i milioni di menzioni casuali di un determinato argomento ed estrarre sia le più importanti che le “sensazioni” generali sull’argomento. A volte queste app si concentrano su una determinata piattaforma di social media come Twitter, mentre altre sono integrate nelle app di gestione dei social media, come Hootsuite: 

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In ogni caso, la sfida qui è analizzare la quantità crescente di testo di grandi dimensioni. E crescere sarà  grandi ricavi dati di mercato si prevede che aumenterà da $ 42B nel 2018 a $ 103B nel 2027 (e grande testo fa parte di Big Data). Man mano che i dati aumentano, gli strumenti dovranno impegnarsi ancora di più per assicurarsi che una conoscenza così vasta possa essere effettivamente compresa e utilizzata dagli esseri umani.

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Sfida n. 2: presentare i dati grezzi in un modo che fa risparmiare tempo agli esseri umani

Allo stesso modo, questa valanga di dati sarà molto più utilizzabile se le app troveranno un modo per “valutare” le informazioni che fornisce, rendendole non solo più facili da capire, ma anche facendo breccia in quanto di queste sono lasciate agli esseri umani da affrontare dopo processi automatizzati hanno avviato il lavoro.

Applicazioni come MonkeyLearn , ad esempio, analizzare biglietti di supporto al cliente e quindi automaticamente biglietti tag e classificare in base – avete indovinato – sentiment analysis. Una volta che i dipendenti interagiscono con i dati, vengono incorporati nel loro normale flusso di lavoro, riducendo la quantità di sforzo necessaria per preparare il supporto. 

MonkeyLearn

Sfida n. 3: presentazione di dati grezzi in un formato utilizzabile in tempo reale

L’idea di dover lasciare che un computer “faccia il suo lavoro” mentre aspetti è antiquata. Viviamo in una società che si aspetta le cose adesso . Anche così, ottenere informazioni al volo migliorate dalla PNL è nei primi giorni, e sicuramente c’è ancora un po ‘di distanza da percorrere.

Abbiamo già visto un ottimo utilizzo in tempo reale della PNL per lo scrittore mentre scrive:  la capacità di esaminare il contenuto mentre viene scritto e di comunicare suggerimenti per il miglioramento come appresi attraverso l’apprendimento automatico e il grande testo. Questo aiuta gli scrittori a prendere decisioni che porteranno un articolo da medio a altamente ottimizzato, aiutandoli a individuare le opportunità perse.

È un argomento affascinante e stiamo già assistendo a progressi in questo settore. Un’app che tenta di eseguire questa attività è MarketMuse: 

MarketMuse

In cambio di un indirizzo e-mail, daranno un’occhiata a un pezzo del tuo contenuto e ti suggeriranno come migliorarlo. Questo è il potere della PNL.

Sfida n. 4: rendere più facile interagire con strumenti che utilizzano la PNL

Sebbene il marketing e l’esperienza del cliente non siano la stessa cosa, sono correlati e abbiamo già visto come il miglioramento delle esperienze dei bot automatizzati possa offrire importanti vantaggi di marketing in termini di conversioni e vendite.

Chatbot, basi di conoscenza e risorse di assistenza clienti possono essere ottimizzati aiutando le persone ad accedere più rapidamente alle informazioni di cui hanno bisogno (data mining), consentendo loro uno stato di interazione più naturale con gli strumenti che possono aiutarli (elaborazione del linguaggio naturale) e snellendo la sezione guidata dall’uomo del processo di assistenza clienti (categorizzando, etichettando o assegnando automaticamente una classificazione alle richieste).

Le interazioni tecnologiche senza stress sono una chiave per clienti felici e, come tutti sappiamo, i clienti felici fanno sorridere l’intera azienda.

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Il futuro della PNL nel marketing

Se sei nel marketing, dovresti essere molto entusiasta delle possibilità della PNL. Se le opportunità che offre non sono sufficienti, almeno il viaggio che è già stato fatto e le sue possibilità per il futuro  molte delle quali non sono ancora state scoperte  dovrebbero eccitarti. Se hai mai provato a utilizzare Google Traduttore nel 2006, quando è stato lanciato per la prima volta, sono sicuro che saresti più che d’accordo!

Mentre ci muoviamo verso il futuro della PNL nel marketing, tieni d’occhio l’evoluzione degli strumenti basati sulla PNL che saranno resi disponibili. Indipendentemente da ciò che stai commercializzando e non importa se sei una grande azienda o un piccolo giocatore, sarai in grado di fare uso di alcuni degli usi più interessanti e pratici dei big data che abbiamo mai visto.

Poiché una delle chiavi del marketing moderno sembra essere l’analisi e l’applicazione di insight sui big data, tutto ciò che ci aiuta a gestire meglio questi big data dovrebbe essere il benvenuto. La PNL può essere uno dei migliori strumenti che abbiamo per farlo in modo sostenibile, scalabile e in tempo reale, rendendola una parola d’ordine tecnologica che non puoi permetterti di ignorare.

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