คู่มือนักการตลาดเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความภาษาที่พัฒนาตามธรรมชาติ (ไม่ใช่ คลิงออนไม่นับ) ซึ่งต่างจากภาษาคอมพิวเตอร์ประดิษฐ์ เช่น Java หรือ Python ความสามารถในการเข้าใจความซับซ้อนของภาษามนุษย์ รวมถึงบริบทและความแตกต่างทางวัฒนธรรม ทำให้กลายเป็นส่วนสำคัญของเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ AI

NLP ขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ผ่านการจัดกลุ่มหัวข้อและการวิเคราะห์ความรู้สึก ช่วยให้นักการตลาดสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์จากการฟังทางสังคม การวิจารณ์ แบบสำรวจ และข้อมูลลูกค้าอื่นๆ เพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้นักการตลาดมีมุมมองเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการสร้างความพึงพอใจให้กับผู้ชมและเพิ่มความภักดีต่อแบรนด์ ซึ่งส่งผลให้เกิดการกลับมาทำธุรกิจซ้ำและท้ายที่สุดคือการเติบโตของตลาด

อ่านต่อเพื่อทำความเข้าใจมากขึ้นว่า NLP ทำงานอย่างไรเบื้องหลังเพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์ที่นำไปปฏิบัติได้ รวมถึงดูตัวอย่างวิธีที่แบรนด์ต่างๆ ใช้ NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลโซเชียลของตน เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ชมและประสบการณ์ของลูกค้า

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLP เป็นวิธีวิทยา AI ที่ผสมผสานเทคนิคจากการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และภาษาศาสตร์ ไปจนถึงการประมวลผลภาษามนุษย์ ใช้เพื่อรับข้อมูลอัจฉริยะจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ประสบการณ์ลูกค้า ข่าวกรองแบรนด์ และการวิเคราะห์ความรู้สึกทางสังคม

NLP ใช้วิธีการตามกฎและแบบจำลองทางสถิติเพื่อดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่ซับซ้อนในการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ ระบบคาดเดาข้อความบนสมาร์ทโฟนหรืออีเมลของคุณ ข้อความสรุปจาก ChatGPT และผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Alexa ล้วนเป็นตัวอย่างของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย NLP

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (NN) ที่ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและการเป็นตัวแทนจากข้อมูลจำนวนมากโดยอัตโนมัติ ได้เปิดใช้งานความสามารถ NLP ขั้นสูงอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดแอปพลิเคชันทางธุรกิจอัจฉริยะที่ทรงพลัง เช่น การแปลด้วยเครื่องแบบเรียลไทม์ และแอปพลิเคชันมือถือที่เปิดใช้งานด้วยเสียงเพื่อการเข้าถึง

หมวดหมู่ NLP มีกี่ประเภท?

การใช้เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์เช่น ChatGPT กลายเป็นเรื่องปกติในปัจจุบัน ควรมีเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ช่วยให้นักการตลาดปรับแต่งการทำการตลาดตามความรู้สึกของลูกค้าได้ ความสามารถทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนโดย NLP ประเภทต่างๆ ตามที่กล่าวไว้ด้านล่าง

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ช่วยให้สามารถปรับโครงสร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในลักษณะที่ทำให้เครื่องจักรเข้าใจและวิเคราะห์หาความหมายได้ การเรียนรู้เชิงลึกทำให้ NLU สามารถจัดหมวดหมู่ข้อมูลในระดับย่อยจากข้อมูลหลายเทราไบต์ เพื่อค้นหาข้อเท็จจริงที่สำคัญและสรุปลักษณะของเอนทิตี เช่น แบรนด์ บุคคลที่มีชื่อเสียง และสถานที่ที่พบในข้อความ

การสร้างภาษาธรรมชาติ

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) เป็นเทคนิคที่วิเคราะห์เอกสารหลายพันรายการเพื่อสร้างคำอธิบาย สรุป และคำอธิบาย มันวิเคราะห์และสร้างทั้งข้อมูลเสียงและข้อความ แอปพลิเคชันทั่วไปของ NLG คือข้อความที่เครื่องสร้างขึ้นสำหรับการสร้างเนื้อหา

NLP ในการรู้จำอักขระด้วยแสง

อัลกอริธึม NLP ตรวจจับและประมวลผลข้อมูลในเอกสารที่สแกนซึ่งถูกแปลงเป็นข้อความโดยการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) ความสามารถนี้ถูกใช้อย่างเด่นชัดในบริการทางการเงินสำหรับการอนุมัติธุรกรรม

เอ็นแอลพีทำงานอย่างไร?

ตามรายงานสถานะของโซเชียลมีเดียปี 2023 ผู้นำ 96% เชื่อว่าเครื่องมือ AI และ ML ช่วยปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจได้อย่างมาก NLP คือสิ่งที่ขับเคลื่อนเครื่องมือเหล่านี้

เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีการ ต่อไปนี้คือรายละเอียดขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนี้

• Tokenization: ข้อความถูกแบ่งออกเป็นหน่วยเล็กๆ เช่น คำหรือวลีที่เรียกว่าโทเค็น
• การทำความสะอาดข้อความและการประมวลผลล่วงหน้า: ข้อความได้รับมาตรฐานโดยการลบรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น อักขระพิเศษ เครื่องหมายวรรคตอน และตัวพิมพ์ใหญ่
• ส่วนของคำพูด (การแท็ก PoS): อัลกอริธึม NLP ระบุส่วนทางไวยากรณ์ของคำพูด เช่น คำนามและคำกริยา สำหรับแต่ละโทเค็นเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างวากยสัมพันธ์ของข้อความ
• การแยกวิเคราะห์ข้อความ: โครงสร้างไวยากรณ์ในประโยคได้รับการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำ
• การจัดหมวดหมู่ข้อความ: ข้อความแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ โดยใช้แบบจำลองทางสถิติ การจัดประเภทข้อความช่วยเพิ่มความสามารถต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการกรองสแปม

เทคนิค NLP อันดับต้นๆ มีอะไรบ้าง?

มีเทคนิค NLP หลายประการที่ทำให้เครื่องมือและอุปกรณ์ AI สามารถโต้ตอบและประมวลผลภาษามนุษย์ได้อย่างมีความหมาย สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเสียงของลูกค้า (VoC) เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ตรงเป้าหมาย การกรองข้อมูลการฟังทางโซเชียลเพื่อลดเสียงรบกวน หรือการแปลบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์อัตโนมัติที่ช่วยให้คุณเข้าใจกลุ่มเป้าหมายทั่วโลกได้ดีขึ้น

โดยทั่วไปจะใช้เทคนิคต่อไปนี้เพื่อทำงานเหล่านี้ให้สำเร็จและอื่นๆ:

การรับรู้เอนทิตี

การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) จะระบุและจำแนกเอนทิตีที่มีชื่อ (คำหรือวลี) ในข้อมูลข้อความ เอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้อ้างอิงถึงบุคคล แบรนด์ สถานที่ วันที่ ปริมาณ และหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอื่นๆ NER มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภทเพื่อรวบรวมข้อมูล

การค้นหาความหมาย

การค้นหาความหมายช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตีความความตั้งใจของผู้ใช้ตามบริบทโดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับคำหลัก อัลกอริธึมเหล่านี้ทำงานร่วมกับ NER, NN และกราฟความรู้เพื่อให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำอย่างน่าทึ่ง การค้นหาความหมายขับเคลื่อนแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น เสิร์ชเอ็นจิ้น สมาร์ทโฟน และเครื่องมือข่าวกรองทางสังคม เช่น Sprout Social

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

NLP ใช้เพื่อฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ป้ายกำกับเอนทิตีตามคุณลักษณะต่างๆ เช่น การฝังคำ แท็กส่วนของคำพูด และข้อมูลเชิงบริบท โครงข่ายประสาทเทียมในโมเดล ML ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีป้ายกำกับนี้เพื่อเรียนรู้รูปแบบในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและนำไปใช้กับข้อมูลใหม่เพื่อเรียนรู้ต่อไป

ข้อเสนอแนะเนื้อหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเสริมพลังให้กับการแนะนำเนื้อหาโดยทำให้โมเดล ML สามารถเข้าใจตามบริบทและสร้างภาษาของมนุษย์ได้ NLP ใช้ NLU เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูล ในขณะที่ NLG สร้างคำแนะนำเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้องกับผู้ใช้

ตัวอย่างการใช้งานจริงของแอปพลิเคชัน NLP นี้คือฟีเจอร์การแนะนำของ Sprout โดย AI Assist ความสามารถนี้ช่วยให้ทีมโซเชียลสามารถสร้างการตอบกลับและคำบรรยายที่น่าประทับใจได้ภายในไม่กี่วินาทีด้วยการคัดลอกที่แนะนำโดย AI และปรับความยาวและน้ำเสียงการตอบกลับให้ตรงกับสถานการณ์มากที่สุด

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นหนึ่งในเทคนิค NLP อันดับต้นๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงออกมาเป็นข้อความ เครื่องมือการตลาด AI เช่น Sprout ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันทางธุรกิจต่างๆ เช่น การวิจัยตลาด การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า และการติดตามโซเชียลมีเดีย เพื่อช่วยให้แบรนด์เข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ และแบรนด์ของตน

การสรุปข้อความ

การสรุปข้อความเป็นเทคนิค NLP ขั้นสูงที่ใช้ในการย่อข้อมูลจากเอกสารขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ อัลกอริธึม NLP สร้างบทสรุปโดยการถอดความเนื้อหาเพื่อให้แตกต่างจากข้อความต้นฉบับ แต่มีข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด โดยเกี่ยวข้องกับการให้คะแนนประโยค การจัดกลุ่ม และการวิเคราะห์เนื้อหาและตำแหน่งประโยค

ตอบคำถาม

NLP ช่วยให้โมเดลการตอบคำถาม (QA) ในคอมพิวเตอร์เข้าใจและตอบคำถามในภาษาธรรมชาติโดยใช้รูปแบบการสนทนา ระบบประกันคุณภาพจะประมวลผลข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและให้คำตอบที่ถูกต้อง ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดของแอปพลิเคชันนี้คือแชทบอท

การแปลด้วยเครื่อง

NLP ขับเคลื่อนการแปลข้อความหรือคำพูดด้วยเครื่องอัตโนมัติจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาหนึ่ง NLP ใช้งาน ML หลายอย่าง เช่น การฝังคำและโทเค็นไลซ์เพื่อจับความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ และช่วยให้อัลกอริธึมการแปลเข้าใจความหมายของคำ ตัวอย่างที่ใกล้เคียงกันคือความสามารถในการวิเคราะห์ความรู้สึกในหลายภาษาของ Sprout ซึ่งช่วยให้ลูกค้าได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์จากการฟังทางสังคมในหลายภาษา

วิธีที่แบรนด์ใช้ NLP ในการฟังทางสังคมเพื่อยกระดับ

การฟังทางโซเชียลให้ข้อมูลมากมายที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อใกล้ชิดและเป็นส่วนตัวกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงคุณภาพอาจเป็นเรื่องยากที่จะระบุปริมาณและแยกแยะตามบริบท NLP เอาชนะอุปสรรคนี้ด้วยการเจาะลึกการสนทนาบนโซเชียลมีเดียและลูปคำติชมเพื่อประเมินความคิดเห็นของผู้ชม และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อกลยุทธ์ธุรกิจของคุณ

ต่อไปนี้คือตัวอย่าง 5 ประการที่แบรนด์ต่างๆ เปลี่ยนโฉมกลยุทธ์แบรนด์ของตนโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย NLP จากข้อมูลการฟังทางสังคม

การฟังทางสังคม

NLP ขับเคลื่อนการฟังทางสังคมโดยเปิดใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อติดตามและระบุหัวข้อสำคัญที่กำหนดโดยนักการตลาดตามเป้าหมายของพวกเขา เครือร้านขายของชำ Casey's ใช้ฟีเจอร์นี้ใน Sprout เพื่อบันทึกเสียงของผู้ชม และใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อสร้างเนื้อหาโซเชียลที่โดนใจชุมชนที่หลากหลาย

เป็นผลให้พวกเขาสามารถรักษาความว่องไวและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์เนื้อหาตามแนวโน้มแบบเรียลไทม์ที่ได้รับจาก Sprout สิ่งนี้เพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งส่งผลให้มีการเข้าถึงแบบออร์แกนิกสูงขึ้น

การจัดกลุ่มหัวข้อ

การจัดกลุ่มหัวข้อผ่าน NLP ช่วยเครื่องมือ AI ในการระบุคำที่มีความหมายคล้ายกันและทำความเข้าใจตามบริบทเพื่อให้สามารถจัดกลุ่มเป็นหัวข้อได้ ความสามารถนี้ช่วยให้นักการตลาดได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเพื่อมีอิทธิพลต่อกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และยกระดับความพึงพอใจของแบรนด์ผ่านการบริการลูกค้าด้วย AI

Grammerly ใช้ความสามารถนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกทางอุตสาหกรรมและการแข่งขันจากข้อมูลการฟังทางสังคมของพวกเขา พวกเขาสามารถดึงความคิดเห็นของลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงจาก Sprout Smart Inbox เพื่อรับทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ความสมบูรณ์ของแบรนด์ และคู่แข่ง

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังใช้เพื่อฝึกการสนทนาทั่วทั้งทีมสนับสนุนทางสังคมเพื่อการบริการลูกค้าที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น นอกจากนี้ พวกเขายังมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์ในวงกว้างในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ตามความต้องการของลูกค้า

การกรองเนื้อหา

คุณลักษณะการแท็กของ Sprout Social เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างสำคัญของวิธีที่ NLP ช่วยให้สามารถทำการตลาดด้วย AI ได้ แท็กช่วยให้แบรนด์สามารถจัดการโพสต์และความคิดเห็นทางสังคมจำนวนมากได้โดยการกรองเนื้อหา ใช้เพื่อจัดกลุ่มและจัดหมวดหมู่โพสต์โซเชียลและข้อความของผู้ชมตามขั้นตอนการทำงาน วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ และกลยุทธ์ทางการตลาด

Purdue University ใช้ฟีเจอร์นี้เพื่อกรองกล่องจดหมายอัจฉริยะ และใช้แท็กแคมเปญเพื่อจัดหมวดหมู่โพสต์และข้อความขาออกตามแคมเปญโซเชียล สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาติดตามการสนทนาในมหาวิทยาลัยเพื่อรักษาสุขภาพของแบรนด์ และรับประกันว่าพวกเขาจะไม่พลาดโอกาสในการโต้ตอบกับผู้ชม

การได้มาซึ่งตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ

ความสามารถของ NLP ช่วยให้ Atlanta Hawks ตรวจสอบตัวชี้วัดเชิงคุณภาพจากการรับฟังทางสังคม และรับมุมมองที่ครอบคลุมของแคมเปญของพวกเขา

ทีมบาสเก็ตบอลตระหนักว่าการวัดทางสังคมเชิงตัวเลขไม่เพียงพอที่จะวัดพฤติกรรมของผู้ชมและความรู้สึกของแบรนด์ พวกเขาต้องการความเข้าใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการปรากฏตัวของแบรนด์เพื่อสร้างกลยุทธ์โซเชียลมีเดียที่น่าสนใจยิ่งขึ้น เพื่อทำเช่นนั้น พวกเขาจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากการสนทนาที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับแบรนด์ของตน

อัลกอริธึม NLP ภายใน Sprout สแกนความคิดเห็นทางสังคมและโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับ Atlanta Hawks หลายพันรายการพร้อมกันบนแพลตฟอร์มโซเชียลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์ที่พวกเขากำลังมองหา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ทำให้พวกเขาสามารถทำการทดสอบ A/B เชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้น เพื่อเปรียบเทียบว่าเนื้อหาใดทำงานได้ดีที่สุดบนแพลตฟอร์มโซเชียล กลยุทธ์นี้ทำให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ชม และเพิ่มความรู้สึกเชิงบวกต่อแบรนด์

ติดตามการมีส่วนร่วมทางสังคม

NLP ช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากการสนทนาทางสังคมที่แบรนด์มีกับลูกค้า เช่นเดียวกับการสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์ของพวกเขา ผ่านเทคนิคการสนทนา AI และการวิเคราะห์ความรู้สึก Goalally ใช้ความสามารถนี้ในการตรวจสอบการมีส่วนร่วมทางสังคมผ่านช่องทางโซเชียลของตนเพื่อให้เข้าใจความต้องการที่ซับซ้อนของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

พวกเขาใช้เครื่องมือการฟังของ Sprout เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากการสนทนาทางสังคมผ่านช่องทางต่างๆ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้พวกเขาพัฒนากลยุทธ์ทางสังคมเพื่อสร้างการรับรู้ถึงแบรนด์มากขึ้น เชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับปรุงการดูแลลูกค้า ข้อมูลเชิงลึกยังช่วยให้พวกเขาเชื่อมต่อกับผู้มีอิทธิพลที่เหมาะสมซึ่งช่วยกระตุ้นการแปลง

ควบคุม NLP ในการฟังทางสังคม

ในยุคดิจิทัลแบบไดนามิกที่การสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์และผลิตภัณฑ์เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ การทำความเข้าใจและการมีส่วนร่วมกับผู้ชมถือเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาความเกี่ยวข้อง แค่ปรากฏตัวในสังคมไม่เพียงพออีกต่อไป คุณต้องติดตามและวิเคราะห์สิ่งที่ผู้คนพูดถึงคุณอย่างแข็งขัน

การรับฟังทางสังคมที่ขับเคลื่อนโดยงาน AI เช่น NLP ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์การสนทนาทางสังคมนับพันรายการได้ภายในไม่กี่วินาที เพื่อรับข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะที่คุณต้องการ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่จับต้องได้และขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อสร้างกลยุทธ์แบรนด์ที่เหนือคู่แข่ง สร้างเอกลักษณ์ของแบรนด์ที่แข็งแกร่งขึ้น และสร้างการเชื่อมต่อผู้ชมที่มีความหมายเพื่อการเติบโตและเจริญรุ่งเรือง

เรียนรู้ว่าการฟังผ่านโซเชียลมีเดียส่งผลต่อธุรกิจของคุณอย่างไร