Una guía para especialistas en marketing sobre el procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una técnica de inteligencia artificial (IA) que ayuda a una computadora a comprender e interpretar lenguajes evolucionados naturalmente (no, el klingon no cuenta) a diferencia de los lenguajes informáticos artificiales como Java o Python. Su capacidad para comprender las complejidades del lenguaje humano, incluidos el contexto y los matices culturales, lo convierte en una parte integral de las herramientas de inteligencia empresarial de IA.

La PNL potencia las herramientas de inteligencia artificial a través de la agrupación de temas y el análisis de sentimientos, lo que permite a los especialistas en marketing extraer información de la marca a partir de la escucha social, reseñas, encuestas y otros datos de los clientes para la toma de decisiones estratégicas. Estos conocimientos brindan a los especialistas en marketing una visión profunda de cómo deleitar al público y mejorar la lealtad a la marca, lo que resulta en la repetición de negocios y, en última instancia, en el crecimiento del mercado.

Continúe leyendo para comprender mejor cómo funciona la PNL entre bastidores para sacar a la luz conocimientos de marca procesables. Además, vea ejemplos de cómo las marcas utilizan la PNL para optimizar sus datos sociales y mejorar la participación de la audiencia y la experiencia del cliente.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

La PNL es una metodología de inteligencia artificial que combina técnicas de aprendizaje automático, ciencia de datos y lingüística para procesar el lenguaje humano. Se utiliza para obtener inteligencia a partir de datos no estructurados con fines tales como análisis de la experiencia del cliente, inteligencia de marca y análisis del sentimiento social.

La PNL utiliza enfoques basados ​​en reglas y modelos estadísticos para realizar tareas complejas relacionadas con el lenguaje en diversas aplicaciones industriales. El texto predictivo en su teléfono inteligente o correo electrónico, resúmenes de texto de ChatGPT y asistentes inteligentes como Alexa son ejemplos de aplicaciones impulsadas por PNL.

Las técnicas de aprendizaje profundo con redes neuronales (NN) de múltiples capas que permiten a los algoritmos aprender automáticamente patrones y representaciones complejos a partir de grandes cantidades de datos han permitido capacidades de PNL significativamente avanzadas. Esto ha dado lugar a potentes aplicaciones empresariales inteligentes, como traducciones automáticas en tiempo real y aplicaciones móviles habilitadas por voz para accesibilidad.

¿Cuáles son los tipos de categorías de PNL?

El uso de herramientas de IA generativa como ChatGPT se ha convertido en algo común hoy en día. También lo han hecho las herramientas de inteligencia empresarial que permiten a los especialistas en marketing personalizar los esfuerzos de marketing en función del sentimiento del cliente. Todas estas capacidades están impulsadas por diferentes categorías de PNL, como se menciona a continuación.

Comprensión del lenguaje natural

La comprensión del lenguaje natural (NLU) permite reestructurar los datos no estructurados de una manera que permita a una máquina comprenderlos y analizarlos en busca de significado. El aprendizaje profundo permite a NLU categorizar información a un nivel granular a partir de terabytes de datos para descubrir hechos clave y deducir características de entidades como marcas, personajes famosos y ubicaciones que se encuentran dentro del texto.

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural (NLG) es una técnica que analiza miles de documentos para producir descripciones, resúmenes y explicaciones. Analiza y genera datos de audio y texto. La aplicación más común de NLG es el texto generado por máquina para la creación de contenido.

PNL en reconocimiento óptico de caracteres

Los algoritmos de PNL detectan y procesan datos en documentos escaneados que se han convertido en texto mediante reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Esta capacidad se utiliza de manera destacada en los servicios financieros para la aprobación de transacciones.

¿Cómo funciona la PNL?

Según el Informe sobre el estado de las redes sociales 2023, el 96% de los líderes cree que las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático mejoran significativamente los procesos de toma de decisiones. La PNL es lo que impulsa estas herramientas.

Para entender cómo, aquí hay un desglose de los pasos clave involucrados en el proceso.

• Tokenización: el texto se divide en unidades más pequeñas, como palabras o frases, llamadas tokens.
• Limpieza y preprocesamiento de texto: El texto se estandariza eliminando detalles irrelevantes como caracteres especiales, puntuación y mayúsculas.
• Parte del discurso (etiquetado PoS): los algoritmos de PNL identifican partes gramaticales del discurso, como sustantivos y verbos, para cada token para comprender la estructura sintáctica del texto.
• Análisis de texto: se analiza la estructura gramatical de las oraciones para comprender las relaciones entre las palabras.
• Clasificación de texto: el texto se clasifica en varias categorías mediante modelos estadísticos. La clasificación de texto potencia varias capacidades, como el análisis de opiniones y el filtrado de spam.

¿Cuáles son las mejores técnicas de PNL?

Existen varias técnicas de PNL que permiten que las herramientas y dispositivos de inteligencia artificial interactúen y procesen el lenguaje humano de manera significativa. Estas pueden incluir tareas como analizar datos de voz del cliente (VoC) para encontrar información específica, filtrar datos de escucha social para reducir el ruido o traducciones automáticas de reseñas de productos que le ayudarán a comprender mejor las audiencias globales.

Las siguientes técnicas se utilizan comúnmente para realizar estas tareas y más:

Reconocimiento de entidad

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) identifica y clasifica entidades nombradas (palabras o frases) en datos de texto. Estas entidades nombradas se refieren a personas, marcas, ubicaciones, fechas, cantidades y otras categorías predefinidas. NER es esencial para todo tipo de análisis de datos para la recopilación de inteligencia.

búsqueda semántica

La búsqueda semántica permite a una computadora interpretar contextualmente la intención del usuario sin depender de palabras clave. Estos algoritmos funcionan junto con NER, NN y gráficos de conocimiento para proporcionar resultados notablemente precisos. La búsqueda semántica impulsa aplicaciones como motores de búsqueda, teléfonos inteligentes y herramientas de inteligencia social como Sprout Social.

Aprendizaje automático (ML)

La PNL se utiliza para entrenar algoritmos de aprendizaje automático para predecir etiquetas de entidades en función de características como incrustaciones de palabras, etiquetas de partes del discurso e información contextual. Las redes neuronales en los modelos de ML dependen de estos datos etiquetados para aprender patrones en texto no estructurado y aplicarlos a nueva información para continuar aprendiendo.

Sugerencias de contenido

El procesamiento del lenguaje natural potencia las sugerencias de contenido al permitir que los modelos de aprendizaje automático comprendan y generen contextualmente el lenguaje humano. NLP utiliza NLU para analizar e interpretar datos, mientras que NLG genera recomendaciones de contenido personalizadas y relevantes para los usuarios.

Un ejemplo práctico de esta aplicación de PNL es la función Sugerencias mediante AI Assist de Sprout. La capacidad permite a los equipos sociales crear respuestas y subtítulos impactantes en segundos con texto sugerido por IA y ajustar la longitud y el tono de las respuestas para que se adapten mejor a la situación.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos es una de las principales técnicas de PNL que se utilizan para analizar los sentimientos expresados ​​en texto. Las herramientas de marketing de inteligencia artificial como Sprout utilizan el análisis de sentimientos para impulsar varias aplicaciones comerciales, como investigaciones de mercado, análisis de comentarios de los clientes y monitoreo de redes sociales, para ayudar a las marcas a comprender cómo se sienten los clientes acerca de sus productos, servicios y marca.

Resúmenes de texto

El resumen de texto es una técnica avanzada de PNL que se utiliza para condensar automáticamente información de documentos grandes. Los algoritmos de PNL generan resúmenes parafraseando el contenido para que difiera del texto original pero contenga toda la información esencial. Implica puntuación de oraciones, agrupación y análisis de contenido y posición de oraciones.

Respuesta a preguntas

La PNL permite que los modelos de respuesta a preguntas (QA) en una computadora comprendan y respondan preguntas en lenguaje natural utilizando un estilo conversacional. Los sistemas de control de calidad procesan datos para localizar información relevante y proporcionar respuestas precisas. El ejemplo más común de esta aplicación son los chatbots.

Traducciones automáticas

La PNL impulsa la traducción automática de texto o datos de voz de un idioma a otro. La PNL utiliza muchas tareas de aprendizaje automático, como la incrustación de palabras y la tokenización, para capturar las relaciones semánticas entre las palabras y ayudar a los algoritmos de traducción a comprender el significado de las palabras. Un ejemplo cercano es la capacidad de análisis de sentimientos multilingüe de Sprout que permite a los clientes obtener información sobre la marca a partir de la escucha social en varios idiomas.

Cómo las marcas utilizan la PNL en la escucha social para subir de nivel

La escucha social proporciona una gran cantidad de datos que puede aprovechar para conocer de cerca a su público objetivo. Sin embargo, los datos cualitativos pueden ser difíciles de cuantificar y discernir contextualmente. La PNL supera este obstáculo al profundizar en las conversaciones de las redes sociales y los ciclos de retroalimentación para cuantificar las opiniones de la audiencia y brindarle información basada en datos que puede tener un gran impacto en sus estrategias comerciales.

A continuación se muestran cinco ejemplos de cómo las marcas transformaron su estrategia de marca utilizando conocimientos basados ​​en PNL a partir de datos de escucha social.

Escucha social

La PNL potencia la escucha social al permitir que los algoritmos de aprendizaje automático rastreen e identifiquen temas clave definidos por los especialistas en marketing en función de sus objetivos. La cadena de supermercados Casey's utilizó esta función en Sprout para capturar la voz de su audiencia y utilizar los conocimientos para crear contenido social que resonara en su comunidad diversa.

Como resultado, pudieron mantenerse ágiles y orientar su estrategia de contenido en función de las tendencias en tiempo real derivadas de Sprout. Esto aumentó significativamente el rendimiento de su contenido, lo que resultó en un mayor alcance orgánico.

Agrupación de temas

La agrupación de temas a través de PNL ayuda a las herramientas de inteligencia artificial a identificar palabras semánticamente similares y comprenderlas contextualmente para que puedan agruparse en temas. Esta capacidad proporciona a los especialistas en marketing información clave para influir en las estrategias de productos y elevar la satisfacción de la marca a través del servicio al cliente de IA.

Grammerly utilizó esta capacidad para obtener información sobre la industria y la competencia a partir de sus datos de escucha social. Pudieron obtener comentarios específicos de los clientes de Sprout Smart Inbox para obtener una visión en profundidad de su producto, el estado de su marca y sus competidores.

Estos conocimientos también se utilizaron para guiar las conversaciones en todo el equipo de soporte social para lograr un mejor servicio al cliente. Además, fueron fundamentales para que los equipos de producto y marketing en general mejoraran el producto en función de lo que querían los clientes.

Filtrado de contenidos

La función de etiquetado de Sprout Social es otro excelente ejemplo de cómo la PNL permite el marketing de IA. Las etiquetas permiten a las marcas gestionar toneladas de publicaciones y comentarios en redes sociales filtrando el contenido. Se utilizan para agrupar y categorizar publicaciones sociales y mensajes de audiencia según flujos de trabajo, objetivos comerciales y estrategias de marketing.

La Universidad Purdue utilizó la función para filtrar su Bandeja de entrada inteligente y aplicar etiquetas de campaña para categorizar publicaciones y mensajes salientes según campañas sociales. Esto les ayudó a estar al tanto de las conversaciones en el campus para mantener la salud de la marca y garantizar que nunca perdieran la oportunidad de interactuar con su audiencia.

Derivar métricas cualitativas

Las capacidades de PNL ayudaron a los Atlanta Hawks a monitorear las métricas cualitativas de la escucha social y obtener una visión integral de sus campañas.

El equipo de baloncesto se dio cuenta de que las métricas sociales numéricas no eran suficientes para medir el comportamiento de la audiencia y el sentimiento de marca. Querían una comprensión más matizada de la presencia de su marca para construir una estrategia de redes sociales más convincente. Para ello, necesitaban aprovechar las conversaciones que tenían lugar en torno a su marca.

Los algoritmos de PNL dentro de Sprout escanearon miles de comentarios y publicaciones sociales relacionados con los Atlanta Hawks simultáneamente en todas las plataformas sociales para extraer los conocimientos de marca que estaban buscando. Estos conocimientos les permitieron realizar pruebas A/B más estratégicas para comparar qué contenido funcionó mejor en las plataformas sociales. Esta estrategia los llevó a aumentar la productividad del equipo, impulsar la participación de la audiencia y generar un sentimiento positivo de marca.

Monitorear el compromiso social

La PNL ayuda a descubrir conocimientos críticos de las conversaciones sociales que las marcas tienen con los clientes, así como de las conversaciones sobre su marca, a través de técnicas de inteligencia artificial conversacional y análisis de sentimientos. Goaly utilizó esta capacidad para monitorear la participación social en sus canales sociales para comprender mejor las complejas necesidades de sus clientes.

Utilizando la herramienta de escucha de Sprout, extrajeron información útil de conversaciones sociales en diferentes canales. Estos conocimientos les ayudaron a evolucionar su estrategia social para generar un mayor conocimiento de la marca, conectarse de manera más efectiva con su público objetivo y mejorar la atención al cliente. Los conocimientos también les ayudaron a conectarse con las personas influyentes adecuadas que ayudaron a impulsar las conversiones.

Aprovecha la PNL en la escucha social

En una era digital dinámica donde las conversaciones sobre marcas y productos se desarrollan en tiempo real, comprender e interactuar con su audiencia es clave para seguir siendo relevante. Ya no basta con tener presencia social: hay que rastrear y analizar activamente lo que la gente dice sobre usted.

La escucha social impulsada por tareas de inteligencia artificial como la PNL le permite analizar miles de conversaciones sociales en segundos para obtener la inteligencia empresarial que necesita. Le brinda información tangible basada en datos para construir una estrategia de marca que supere a los competidores, forje una identidad de marca más sólida y cree conexiones significativas con la audiencia para crecer y prosperar.

Descubra cómo la escucha en las redes sociales puede afectar su negocio.