Un guide du marketing sur le traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui aide un ordinateur à comprendre et à interpréter les langages naturellement évolués (non, le Klingon ne compte pas) par opposition aux langages informatiques artificiels comme Java ou Python. Sa capacité à comprendre les subtilités du langage humain, y compris le contexte et les nuances culturelles, en fait une partie intégrante des outils de business intelligence de l’IA.

La NLP alimente les outils d'IA grâce au regroupement de sujets et à l'analyse des sentiments, permettant aux spécialistes du marketing d'extraire des informations sur la marque à partir de l'écoute sociale, des avis, des enquêtes et d'autres données clients pour une prise de décision stratégique. Ces informations donnent aux spécialistes du marketing une vision approfondie de la manière de ravir le public et de renforcer la fidélité à la marque, ce qui entraîne une fidélisation des affaires et, à terme, une croissance du marché.

Poursuivez votre lecture pour mieux comprendre comment la PNL fonctionne en coulisses pour faire émerger des informations exploitables sur la marque. Découvrez également des exemples de la manière dont les marques utilisent la PNL pour optimiser leurs données sociales afin d'améliorer l'engagement du public et l'expérience client.

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

La PNL est une méthodologie d'IA qui combine des techniques d'apprentissage automatique, de science des données et de linguistique pour traiter le langage humain. Il est utilisé pour extraire des renseignements à partir de données non structurées à des fins telles que l'analyse de l'expérience client, l'intelligence de marque et l'analyse des sentiments sociaux.

La PNL utilise des approches basées sur des règles et des modèles statistiques pour effectuer des tâches complexes liées au langage dans diverses applications industrielles. Le texte prédictif sur votre smartphone ou par courrier électronique, les résumés textuels de ChatGPT et les assistants intelligents comme Alexa sont tous des exemples d'applications basées sur la PNL.

Les techniques d'apprentissage profond avec des réseaux neuronaux (NN) multicouches qui permettent aux algorithmes d'apprendre automatiquement des modèles et des représentations complexes à partir de grandes quantités de données ont permis des capacités NLP considérablement avancées. Cela a abouti à de puissantes applications commerciales intelligentes telles que des traductions automatiques en temps réel et des applications mobiles vocales pour l'accessibilité.

Quels sont les types de catégories PNL ?

L’utilisation d’outils d’IA générative comme ChatGPT est devenue monnaie courante aujourd’hui. Disposez donc d'outils de business intelligence qui permettent aux spécialistes du marketing de personnaliser leurs efforts de marketing en fonction du ressenti des clients. Toutes ces fonctionnalités sont alimentées par différentes catégories de NLP, comme mentionné ci-dessous.

Compréhension du langage naturel

La compréhension du langage naturel (NLU) permet de restructurer les données non structurées de manière à permettre à une machine de les comprendre et de les analyser pour en déterminer le sens. L'apprentissage profond permet à NLU de catégoriser les informations à un niveau granulaire à partir de téraoctets de données pour découvrir des faits clés et déduire les caractéristiques d'entités telles que des marques, des personnes célèbres et des lieux trouvés dans le texte.

Génération de langage naturel

La génération de langage naturel (NLG) est une technique qui analyse des milliers de documents pour produire des descriptions, des résumés et des explications. Il analyse et génère des données audio et textuelles. L'application la plus courante de NLG est le texte généré automatiquement pour la création de contenu.

La PNL en reconnaissance optique de caractères

Les algorithmes NLP détectent et traitent les données des documents numérisés qui ont été convertis en texte par reconnaissance optique de caractères (OCR). Cette capacité est largement utilisée dans les services financiers pour l’approbation des transactions.

Comment fonctionne la PNL ?

Selon le rapport sur l'état des médias sociaux 2023, 96 % des dirigeants estiment que les outils d'IA et de ML améliorent considérablement les processus de prise de décision. La PNL est ce qui alimente ces outils.

Pour comprendre comment, voici un aperçu des étapes clés impliquées dans le processus.

• Tokenisation : le texte est divisé en unités plus petites telles que des mots ou des phrases appelés jetons.
• Nettoyage et prétraitement du texte : le texte est standardisé en supprimant les détails non pertinents tels que les caractères spéciaux, les signes de ponctuation et les majuscules.
• Partie du discours (marquage PoS) : les algorithmes PNL identifient les parties grammaticales du discours telles que les noms et les verbes pour chaque jeton afin de comprendre la structure syntaxique du texte.
• Analyse de texte : la structure grammaticale des phrases est analysée pour comprendre les relations entre les mots.
• Classification du texte : le texte est classé en diverses catégories à l'aide de modèles statistiques. La classification de texte alimente diverses fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments et le filtrage du spam.

Quelles sont les principales techniques de PNL ?

Il existe plusieurs techniques de PNL qui permettent aux outils et appareils d’IA d’interagir avec le langage humain et de le traiter de manière significative. Celles-ci peuvent inclure des tâches telles que l'analyse des données vocales des clients (VoC) pour trouver des informations ciblées, le filtrage des données d'écoute sociale pour réduire le bruit ou la traduction automatique des avis sur les produits qui vous aident à mieux comprendre les audiences mondiales.

Les techniques suivantes sont couramment utilisées pour accomplir ces tâches et bien plus encore :

Reconnaissance d'entité

La reconnaissance d'entités nommées (NER) identifie et classe les entités nommées (mots ou expressions) dans les données textuelles. Ces entités nommées font référence à des personnes, des marques, des lieux, des dates, des quantités et d'autres catégories prédéfinies. Le NER est essentiel à tous les types d’analyse de données pour la collecte de renseignements.

Recherche sémantique

La recherche sémantique permet à un ordinateur d'interpréter contextuellement l'intention de l'utilisateur sans dépendre de mots-clés. Ces algorithmes fonctionnent avec les NER, les NN et les graphes de connaissances pour fournir des résultats remarquablement précis. La recherche sémantique alimente des applications telles que les moteurs de recherche, les smartphones et les outils d'intelligence sociale comme Sprout Social.

Apprentissage automatique (ML)

La PNL est utilisée pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique afin de prédire les étiquettes d'entités en fonction de fonctionnalités telles que l'incorporation de mots, les balises de parties du discours et les informations contextuelles. Les réseaux de neurones dans les modèles ML dépendent de ces données étiquetées pour apprendre des modèles dans un texte non structuré et les appliquer à de nouvelles informations pour continuer l'apprentissage.

Suggestions de contenu

Le traitement du langage naturel alimente les suggestions de contenu en permettant aux modèles ML de comprendre et de générer du langage humain de manière contextuelle. NLP utilise NLU pour analyser et interpréter les données tandis que NLG génère des recommandations de contenu personnalisées et pertinentes pour les utilisateurs.

Un exemple pratique de cette application PNL est la fonctionnalité Suggestions by AI Assist de Sprout. Cette fonctionnalité permet aux équipes sociales de créer des réponses et des sous-titres percutants en quelques secondes grâce à une copie suggérée par l'IA et d'ajuster la longueur et le ton de la réponse pour mieux correspondre à la situation.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est l'une des principales techniques de PNL utilisées pour analyser les sentiments exprimés dans un texte. Les outils de marketing d'IA comme Sprout utilisent l'analyse des sentiments pour alimenter plusieurs applications commerciales telles que les études de marché, l'analyse des commentaires des clients et la surveillance des médias sociaux pour aider les marques à comprendre ce que les clients pensent de leurs produits, services et marque.

Résumés de texte

Le résumé de texte est une technique avancée de PNL utilisée pour condenser automatiquement les informations de documents volumineux. Les algorithmes NLP génèrent des résumés en paraphrasant le contenu afin qu'il diffère du texte original mais contienne toutes les informations essentielles. Cela implique la notation des phrases, le regroupement et l’analyse du contenu et de la position des phrases.

Réponse aux questions

La PNL permet aux modèles de questions-réponses (AQ) dans un ordinateur de comprendre et de répondre aux questions en langage naturel en utilisant un style conversationnel. Les systèmes d'assurance qualité traitent les données pour localiser les informations pertinentes et fournir des réponses précises. L’exemple le plus courant de cette application est celui des chatbots.

Traductions automatiques

La PNL permet des traductions automatiques de données textuelles ou vocales d'une langue à une autre. La PNL utilise de nombreuses tâches de ML telles que l'intégration de mots et la tokenisation pour capturer les relations sémantiques entre les mots et aider les algorithmes de traduction à comprendre le sens des mots. Un exemple proche de chez nous est la capacité d'analyse des sentiments multilingues de Sprout qui permet aux clients d'obtenir des informations sur la marque grâce à l'écoute sociale dans plusieurs langues.

Comment les marques utilisent la PNL dans l'écoute sociale pour passer au niveau supérieur

L'écoute sociale fournit une multitude de données que vous pouvez exploiter pour vous rapprocher de votre public cible. Toutefois, les données qualitatives peuvent être difficiles à quantifier et à discerner contextuellement. La PNL surmonte cet obstacle en exploitant les conversations et les boucles de rétroaction des réseaux sociaux pour quantifier les opinions du public et vous fournir des informations basées sur les données qui peuvent avoir un impact énorme sur vos stratégies commerciales.

Voici cinq exemples de la manière dont les marques ont transformé leur stratégie de marque à l'aide d'informations basées sur la PNL issues des données d'écoute sociale.

Écoute sociale

La PNL renforce l'écoute sociale en permettant aux algorithmes d'apprentissage automatique de suivre et d'identifier les sujets clés définis par les spécialistes du marketing en fonction de leurs objectifs. La chaîne d'épicerie Casey's a utilisé cette fonctionnalité de Sprout pour capter la voix de son public et utiliser les informations recueillies pour créer un contenu social qui a trouvé un écho auprès de sa communauté diversifiée.

En conséquence, ils ont pu rester agiles et faire pivoter leur stratégie de contenu en fonction des tendances en temps réel dérivées de Sprout. Cela a considérablement augmenté les performances de leur contenu, ce qui a entraîné une portée organique plus élevée.

Regroupement de sujets

Le regroupement de sujets via la PNL aide les outils d'IA à identifier des mots sémantiquement similaires et à les comprendre contextuellement afin qu'ils puissent être regroupés en sujets. Cette capacité fournit aux spécialistes du marketing des informations clés pour influencer les stratégies de produits et accroître la satisfaction de la marque grâce au service client IA.

Grammerly a utilisé cette fonctionnalité pour obtenir des informations sur l'industrie et la concurrence à partir de ses données d'écoute sociale. Ils ont pu extraire des commentaires spécifiques des clients de la Sprout Smart Inbox pour obtenir une vue approfondie de leur produit, de la santé de leur marque et de leurs concurrents.

Ces informations ont également été utilisées pour guider les conversations au sein de l’équipe d’assistance sociale afin d’améliorer le service client. De plus, ils étaient essentiels pour que les équipes marketing et produit au sens large puissent améliorer le produit en fonction de ce que voulaient les clients.

Filtrage du contenu

La fonctionnalité de marquage de Sprout Social est un autre excellent exemple de la manière dont la PNL permet le marketing par l'IA. Les balises permettent aux marques de gérer des tonnes de publications et de commentaires sur les réseaux sociaux en filtrant le contenu. Ils sont utilisés pour regrouper et catégoriser les publications sociales et les messages d'audience en fonction des flux de travail, des objectifs commerciaux et des stratégies marketing.

L'Université Purdue a utilisé cette fonctionnalité pour filtrer sa boîte de réception intelligente et appliquer des balises de campagne afin de catégoriser les publications et les messages sortants en fonction des campagnes sociales. Cela les a aidés à garder le pouls des conversations sur le campus pour maintenir la santé de la marque et s'assurer qu'ils ne manquent jamais une occasion d'interagir avec leur public.

Dériver des mesures qualitatives

Les capacités NLP ont aidé les Atlanta Hawks à surveiller les mesures qualitatives de l'écoute sociale et à obtenir une vue complète de leurs campagnes.

L'équipe de basket-ball s'est rendu compte que les mesures sociales numériques n'étaient pas suffisantes pour évaluer le comportement du public et l'opinion de la marque. Ils souhaitaient une compréhension plus nuancée de la présence de leur marque afin d'élaborer une stratégie de médias sociaux plus convaincante. Pour cela, ils devaient exploiter les conversations qui se déroulaient autour de leur marque.

Les algorithmes NLP de Sprout ont analysé simultanément des milliers de commentaires et de publications sur les réseaux sociaux liés aux Atlanta Hawks sur les plateformes sociales pour extraire les informations sur la marque qu'ils recherchaient. Ces informations leur ont permis d'effectuer des tests A/B plus stratégiques pour comparer les contenus qui fonctionnaient le mieux sur les plateformes sociales. Cette stratégie les amène à augmenter la productivité de l’équipe, à stimuler l’engagement du public et à développer un sentiment positif envers la marque.

Surveiller l’engagement social

La PNL aide à découvrir des informations critiques sur les conversations sociales que les marques ont avec leurs clients, ainsi que sur les discussions autour de leur marque, grâce à des techniques d'IA conversationnelle et à l'analyse des sentiments. Goally a utilisé cette fonctionnalité pour surveiller l'engagement social sur ses canaux sociaux afin de mieux comprendre les besoins complexes de ses clients.

À l'aide de l'outil d'écoute de Sprout, ils ont extrait des informations exploitables à partir de conversations sociales sur différents canaux. Ces informations les ont aidés à faire évoluer leur stratégie sociale pour renforcer la notoriété de leur marque, se connecter plus efficacement avec leur public cible et améliorer le service client. Les informations les ont également aidés à se connecter avec les bons influenceurs qui ont contribué à générer des conversions.

Exploitez la PNL dans l’écoute sociale

À l’ère du numérique dynamique où les conversations sur les marques et les produits se déroulent en temps réel, comprendre et interagir avec votre public est essentiel pour rester pertinent. Il ne suffit plus d'avoir une simple présence sociale : vous devez suivre et analyser activement ce que les gens disent de vous.

L'écoute sociale optimisée par des tâches d'IA telles que la PNL vous permet d'analyser des milliers de conversations sociales en quelques secondes pour obtenir la business intelligence dont vous avez besoin. Il vous donne des informations tangibles et basées sur des données pour élaborer une stratégie de marque qui surpasse vos concurrents, forge une identité de marque plus forte et établit des liens significatifs avec votre public pour croître et prospérer.

Découvrez comment l'écoute des médias sociaux peut avoir un impact sur votre entreprise.