فناوری پردازش زبان طبیعی در بازاریابی و فروش چه کاربردهایی دارد؟

پردازش زبان طبیعی در بازاریابی کاربردهای زیادی دارد و  بازاریاب‌های سنتی و مخصوصاً دیجیتالی می‌توانند از خدمات آن بهره زیادی ببرند. اما پیش از آشنا شدن با این خدمات باید بدانید که فناوری پردازش زبان طبیعی اصلاً چیست.

اگرچه پردازش زبان طبیعی (NLP) در ابتدا پیچیده به نظر می‌رسد، اما کاربردهای آن ساده است. حتی ممکن است شما همین حالا هم در روز ده‌ها یا صدها بار از آن استفاده کنید.

برای مثال:

• اگر هنگام نوشتن پیام در تلفن همراه از حالت پیشگویی متن استفاده می‌کنید، یعنی از NLP استفاده می‌کنید.
• وقتی موردی را در گوگل جستجو می‌کنید، از NLP استفاده کرده‌اید.
• اگر از دستیارهای صوتی مانند الکسا یا سیری استفاده می‌کنید، از NLP استفاده می‌کنید.

دقیقاً پردازش زبان طبیعی چیست؟ چه چیزی باید در مورد آن بدانید؟ چه تأثیری در بازاریابی دیجیتال دارد؟ به زودی خواهید فهمید.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

زبان برای انسان یک موضوع طبیعی است، اما برای کامپیوتر نیست. درکی که ما از کلمات داریم برای کامپیوترها یک چالش بزرگ است.

پردازش زبان طبیعی بخشی از هوش مصنوعی (AI) است که با تکیه به رشته‌هایی مانند علوم رایانه و زبان‌شناسی می‌خواهد به کامپیوترها توانایی تفسیر، درک و ویرایش زبان بی‌قاعده انسانی را بدهد. همچنین، هدف نهایی این است که باعث شود کامپیوترها حرف‌های ما را به شکلی متوجه شوند که باعث ارزش‌افزوده شود.

پردازش زبان طبیعی موارد استفاده فراوانی دارد. برای مثال:

* ابزارهای ترجمه مانند Google Translate به‌جای استفاده از ترجمه کلمه به کلمه، از آن برای ترجمه بین دو زبان به شکلی که معنا و مفهوم داشته باشد، استفاده می‌کنند.

* پردازنده‌های کلمه (مانند Microsoft Word و Google Docs) از آن برای ارزیابی صحت دستور زبان متن نوشتاری استفاده می‌کنند.

* مراکز تماس از برنامه‌های پاسخ صوتی تعاملی برای پاسخگویی به درخواست‌های مشتری استفاده می‌کنند.

پردازش زبان طبیعی همچنین محرکی برای هوشمندتر شدن  موتورهای جستجو مانند گوگل است. ازآنجایی‌که کلمات کلیدی هنوز هم ارزش بالایی دارند، درک رفتار موتور جستجو پیچیده‌تر می‌شود. جستجوی زیر را در نظر بگیرید:

کاربرد در گوگل این عبارت را جستجو کرده است: «مسافر برزیلی 2019 به آمریکا نیاز به ویزا»

ما به‌عنوان انسان متوجه می‌شویم که فرد جستجو کننده یک برزیلی است که می‌خواهد بداند آیا برای سفر به آمریکا نیاز به ویزا دارد یا نه.

پیش‌ازاین گوگل برای درک درست جستجوها مشکل داشت و باعث می‌‎شد نتایج ارائه‌شده نامرتبط باشند. مانند تصویر بالا که درنتیجه مطلبی مربوط به آمریکایی‌هایی که از برزیل دیدن کردند، ارائه داده است. حالا با استفاده از پردازش زبان طبیعی پیشرفته می‌تواند معنی دقیق و ارتباط بین تک‌تک کلمات را درک کند و درنتیجه آن نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد. مانند قسمت سما راست که سایت سفارت آمریکا در برزیل را معرفی کرده است.

پردازش زبان طبیعی در مقابل هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین

برای یک دانشمند در حوزه‌ای به‌غیراز کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی شباهت زیادی به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارد. درواقع، هر سه باهم گره خورده‌اند، اما تفاوت‌های ظریفی دارند. برای درک رابطه آن‌ها، باید اصطلاح سوم را درک کنید: یادگیری عمیق.

• هوش مصنوعی شامل اقداماتی است که برای هوشمند سازی ماشین‌آلات انجام می‌دهیم، چه این اقدامات روی یک نرم‌افزار صورت گیرد، چه روی یخچال یا ماشین.
• یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل یادگیری هر سیستمی بدون دخالت انسان است.
• یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که به‌طور خاص در مجموعه داده‌های بزرگ اعمال می‌شود.

پردازش زبان طبیعی برای کدام بخش‌ها مناسب است؟ بخشی از هوش مصنوعی، اما هم با یادگیری ماشین و هم با یادگیری عمیق همپوشانی دارد.

سیر تکاملی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی باوجوداینکه بیش‌ازاندازه مدرن به نظر می‌رسد، به مدت چند دهه به چند شکل ثابت وجود داشته است. البته داشتن شکل ثابت به این معنی نیست که از روزهای ابتدایی فاصله نگرفته و پیشرفت نکرده است.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی

* زمانی که  لئون دوسترت، زبان‌شناس دانشگاه جورج تاون از رایانه IBM 701 برای ترجمه روسی به انگلیسی استفاده کرد، پردازش زبان طبیعی در دهه 1950 به‌عنوان ترجمه ماشینی شروع به کار کرد.

* اتحاد جماهیر شوروی خیلی زود پروژه ترجمه ماشین خود را برای ترجمه انگلیسی به روسی آغاز کرد. تا سال 1964، اتحاد جماهیر شوروی تبدیل به رهبر ترجمه ماشینی جهان شد.

* در سال 1966، جوزف وایزن باوم اولین چت بات را به نام الیزا برنامه‌نویسی کرد. الیزا فقط قادر به برقراری مکالمه بسیار محدود بود که بیشتر مبتنی بر مرتب‌سازی مجدد ورودی کاربران برای ایجاد سؤال بود.

* ازآنجایی‌که نمونه‌های اولیه پردازش زبان طبیعی به دلیل نیاز به تدوین مجموعه‌های پیچیده‌ای از قوانین و پارامترهای دست‌نویس سرعت رشد کندی داشتند، در اواخر دهه 1980 این زمینه با اشکال اولیه یادگیری ماشین تحول پیدا کرد.

تأثیرات پردازش زبان طبیعی در بازاریابی دیجیتال

بازاریابی همیشه متکی به متون بوده است. باید وارد ذهن مخاطبان خود شوید تا متوجه شوید که قرار است چه چیزی به شما بگویند و چه چیزی نگویند. این به شما کمک می‌کند تا این نوع سؤالات پاسخ دهیم:

• چه چیزی متقاعدشان می‌کند که روی تبلیغ ما کلیک کنند؟
• چه چیزی باعث می‎شود صفحه فرود ما را نادیده بگیرند؟
• چه چیزی باعث می‎‌شود یک محصول را انتخاب و بعد آن را حذف کنند؟

پردازش زبان طبیعی در بازاریابی به ما کمک می‌کند نه‌تنها کلماتی که باید استفاده کنیم، بلکه معنای آن‌ها را درک کنیم. به همین دلیل هم هست که در بازاریابی کارایی ویژه‌‎ای دارد. به‌عنوان مثال، جستجوی صوتی کاملاً به NLP وابسته است، زیرا از الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای درک دستورات کاربر و شناسایی مرتبط‌ترین و بهترین پاسخ استفاده می‌کند.

چطور از پردازش زبان طبیعی در بازاریابی استفاده کنیم

تا اینجا احتمالاً درک کرده‌اید که پردازش زبان طبیعی در بازاریابی تا چه اندازه می‌تواند مفید باشد، اما باید بدانید موارد استفاده از آن در این صنعت از تصورات شما هم فراتر هستند! در اینجا برخی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی در بازاریابی آورده شده است.

درک احساسات مشتری

چه یک برند معتبر داشته باشید و چه یک شرکت کوچک نوپا، باید بدانید که چه زمانی افراد به‌صورت آنلاین درباره شما صحبت می‌کنند و چه چیزهایی می‌گویند. نرم‌افزار پردازش زبان طبیعی می‌تواند با تجزیه‌وتحلیل پست‌های شبکه‌های اجتماعی، بررسی‌ها و محتوای تولیدشده توسط کاربر مرتبط با نام تجاری شما، کمک کنند. ابزار تجزیه‌و‌تحلیل احساسات Hootsuite که بازخوردهای مربوط به هر نام تجاری در شبکه‌های اجتماعی را مشخص می‌کند، یک نمونه فوق‌العاده ساده از یک سیستم کاربردی پردازش زبان طبیعی در بازاریابی است.

ابزارهای پیچیده و اختصاصی دیگری وجود دارند که از پردازش زبان طبیعی در بازاریابی و برای نظارت بر احساسات در کانال‌های دیجیتال، از رسانه‌های اجتماعی و سایت‌های بازبینی گرفته تا وبلاگ‌ها و انجمن‌ها استفاده می‌کنند. اسامی برخی از آن‌ها به شرح زیر است:

• MonkeyLearn
• Lexalytics
• Brandwatch
• Social Searcher
• Aylien
• Social Mention
• Critical Mention

ابزارهای تحلیل احساس توسط یکی از سه نوع الگوریتم زیر تأمین می‌شود:

• مبتنی بر قاعده: از مجموعه‌ای از قوانین تعیین‌شده دستی برای پیش‌بینی خودکار احساسات ذکرشده اجتماعی، بررسی، پست وبلاگ و غیره استفاده می‌کنند.
• خودکار: الگوریتم‌های خودکار برای درک احساسات کاربر فقط به تکنیک‌های یادگیری ماشین متکی هستند.
• ترکیبی: این سیستم‌ها هر دو رویکرد فوق را باهم ترکیب می‌کنند و اغلب نتایج دقیق‌تری ایجاد می‌کنند.

ساخت چت‌بات‌ برای خدمات‌رسانی مشتریان

چرا مردم از چت‌بات استفاده می‌کنند؟ همان‌طور که این مطالعه نشان می‌دهد، یک سری دلایل وجود دارد. آن‌ها به ابزاری اصلی برای خدمات‌رسانی مشتری و بخشی مهم در فرایند خرید تبدیل شده‌اند که به مردم کمک می‌کند بدون نیاز به گفتگو با نیروی انسانی، به خواسته‌هایشان برسند.

پردازش زبان طبیعی همان فناوری‌ای است که به چت‌بات‌ها قدرت می‌دهد. بدون آن، چت‌بات‌ها فقط به تعاملات بسیار ساده محدود می‌شوند. کاربران متوجه می‌شوند که در حال مذاکره با یک ربات هستند، نه یک انسان؛ اما با این موضوع مشکلی ندارند. نتایج حاصل از یک نظرسنجی نشان می‌دهد که در صورت بهینه‌ شدن 10 درصدی سرعت پاسخگویی، 54% کاربران حاضرند به‌جای نیروی انسانی با یک چت‌بات گفتگو کنند.

شناسایی ترندها با استفاده از پردازش زبان طبیعی

احتمالاً شما هم تابه‌حال از برخی سایت‌های خدماتی یا فروشگاهی برای یافتن اطلاعات منظم در مورد برندی خاص، محصول یا موضوع خاص استفاده کرده‌اید. پردازش زبان طبیعی در بازاریابی کاربردهای دیگری هم دارد و با یافتن این اطلاعات و سپس خلاصه کردن تمام نکات کلیدی در کسری از ثانیه، کار را راحت‌تر کرده است. اگر می‌خواهید ترند بعدی بازار خود را شناسایی کنید، مطمئناً برایتان بسیار ارزشمند خواهد بود.

مقیاس‌گذاری تولید محتوا

هوش مصنوعی قادر به نوشتن انواع داستان و اخبار قابل‌قبول است، بنابراین جای تعجب نیست که توانایی انجام کارهای ساده‌تر مانند تولید محتوا را نیز داشته باشد. البته نباید این‌طور باشد که کل استراتژی بازاریابی محتوا به ربات‌ها سپرده شود. همیشه لازم است برای انسان‌ها مطالبی خلاقانه داشته باشید. در مورد مقیاس ایجاد محتوا چطور؟ فرض کنید شما یک سایت تجارت الکترونیکی با هزاران محصول دارید؛ مطمئناً این‌که بخواهید برای هزاران صفحه دیجیتالی این کسب‌و‌کار کپشن بنویسید، می‌تواند کابوس شما باشد. اینجاست که محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بسیار ارزشمند می‌شود. در‌واقع، غول تجارت الکترونیکی، علی‌بابا، پیش‌ازاین یک نویسنده متن مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی کرده که قادر به مدیریت انواع تحریرها است. برخی از برندهای تولید‌کننده پوشاک مانند Dickies و Esprit از آن برای نوشتن کپشن‌های محصولات چینی‌زبان استفاده کرده‌اند.

استفاده از پردازش زبان طبیعی در دستیارهای صوتی

حدود یک‌چهارم بزرگسالان ایالات‌متحده آمریکا دارای یک بلندگوی هوشمند هستند. البته که این محصول برای فروش نیاز به بازاریابی پیچیده‌ای ندارد، اما برخی از فروشنده‌ها برای فروش این محصول اقداماتی خاص انجام دادند. برای مثال Netflix در قسمت دوم سریال «چیزهای عجیب» به کاربران Google Home این امکان را داده که با داستین، یکی از شخصیت‌های این سریال چت کنند.

مطمئناً هیچ‌یک از این‌ها بدون پردازش زبان طبیعی برای تبدیل گفتار به متن و مطابقت معنایی آن متن با پایگاه دانش دستگاه امکان‌پذیر نبوده است.

استفاده از پردازش زبان طبیعی در کنار بازاریابی

پردازش زبان طبیعی از ابتدا قرار نبوده راه‌حلی برای بازاریابی باشد و موارد استفاده از آن هم فراتر از بازاریابی است. در اینجا فقط به تعداد اندکی از کاربردهای دیگر این فناوری اشاره شده است:

شناسایی ویروس کرونا

پردازش زبان طبیعی به ما در مبارزه با بیماری همه‌گیر هم کمک می‌کند. موسسه تحقیق و توسعه گروه Alibaba، آکادمی DAMO، یک سیستم مبتنی بر پردازش زبان طبیعی ساخته که قادر است با استفاده از اسکن قفسه سینه و داده‌های عمیق، عفونت‌های کرونایی را فقط در 20 ثانیه با دقت 96٪ تشخیص دهد.

شناسایی و تحلیل رقبا

در هر شغلی از تحلیل رقبا برای تعیین استراتژی استفاده می‌شود. مشکل اما اینجاست که بزرگ‌ترین رقبا همیشه مشخص نیستند. ممکن است فکر کنید که در حال رقابت با یک برند تجاری هستید، درحالی‌که درواقع توسط یک شرکت در آن‌سوی کره زمین مشتریان شما در حال شکار شدن هستند. باز هم پردازش زبان طبیعی در بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد و یک راه‌حل دارد. ابزارهایی مانند Zirra (و بسیاری دیگر) قادرند به‌طور خودکار از فضای رقبا نقشه‌برداری کنند و لیستی از شرکت‌ها را با توجه به ارتباط نزدیک آن‌ها با برند شما ایجاد کنند.

سنجش اعتبار

وام‌دهندگان از امتیاز سیستم سنجش اعتبار استفاده می‌کنند تا متوجه شوند که فرد یا شرکت، دارای شرایط لازم برای وام گرفتن باشد. بااین‌حال، در بازارهای نوظهور، جایی که سوابق اصلی ممکن است به‌راحتی در دسترس نباشد، امکان اعتبارسنجی وجود ندارد. برندهایی مانند Lenddo از پردازش زبان طبیعی برای تصمیم‌گیری در مورد وام بر اساس منابع داده‌های غیر سنتی استفاده می‌کنند و به تمام داده‌‎های دیجیتالی متقاضی دسترسی پیدا خواهند کرد؛ از جستجوها و استفاده از رسانه‌های اجتماعی گرفته تا معاملات تجارت الکترونیکی و حتی پروفایل مربوط به شخصیت‌شناسی روانی آن‌ها.

استخدام استعدادها

سال‌هاست که استخدام‌کنندگان و تیم‌های منابع انسانی از فناوری اسکن رزومه برای رسیدن به کلمات کلیدی خاص استفاده می‌کنند. پردازش زبان طبیعی گزینه‌ای منطقی برای این موضوع است. با استفاده از این فناوری به جای این‌که سیستم بر روی کلیدواژه خاص تمرکز کند، بر روی نقش و مجموعه‌ای از توانایی‌ها تمرکز می‌کند. این امر به کارفرمایان این امکان را می‌دهد تا فرآیند طولانی الک کردن CV را به‌طور خودکار انجام دهند و مطمئن باشند که این کار با دقت تمام و بدون نادیده گرفتن حتی یک رزومه انجام می‌شود.

نتیجه‌گیری

مطمئناً پردازش زبان طبیعی بسیار پیشرفته به نظر می‌رسد؛ اما بر اساس اصل بازاریابی به سبک قدیمی است که می‌تواند مشتری‌ها را بهتر درک کند. NLP به‌جای این‌که مستقیماً از مخاطب خود بپرسد که در مورد برند یا محصولی خاص، چه نظری دارد، با چه چالش‌هایی روبرو است یا اهدافش چیست، به شما کمک می‌کند تا احساسات، انگیزه‌ها و نظرات وی را از روی کلماتی که استفاده می‌کنند تشخیص دهید. پردازش زبان طبیعی گام دیگری در جهت حذف حدس و گمان از تصمیمات بازاریابی است که به ما این امکان را می‌دهد تا در زمان مناسب و با پیام‌رسانی مناسب به افراد مناسب برسیم.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید