تصنيف النية: ما هو وكيفية استخدامه مع الأمثلة

بسبب المنافسة المتزايدة ، أصبح لدى العملاء الآن بدائل أكثر من أي وقت مضى. يعد تقديم خدمة عملاء عالية الجودة الآن أحد الأشياء الأساسية التي يمكن للشركات القيام بها لتظل قادرة على المنافسة. يتم استخدام فكرة من فهم اللغة الطبيعية في تصنيف النية (فهم اللغة الطبيعية NLU). تظهر الدراسات أن:

• سيتخلى ثلث المستهلكين عن علامة تجارية محبوبة بعد مواجهة سلبية واحدة فقط.
• بعد لقاء جيد ، يقترح 70٪ من المستهلكين العلامة التجارية على الأصدقاء.

الهدف من فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، وهو فرع من فروع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، هو تحسين فهم القراءة الآلي من خلال فحص قواعد وسياق الكلمات. قد تفهم الشركات عملائها بشكل أفضل وتعزز تجربة العملاء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في رعاية العملاء ، مثل روبوتات المحادثة والتخصيص.

ستشرح هذه المدونة تصنيف النية والطرق المستخدمة مع الأمثلة.

ما هو تصنيف النية؟

يضع تصنيف النية العبارات في مجموعات بناءً على ما تعنيه. يوضح المعنى ما قصد المتحدث أن يقول. يمكنك استخدام أهداف النظام الافتراضية في تطبيقك أو إنشاء أهداف مخصصة لمهام محددة (يقوم معظم المطورين بعمل أهداف مخصصة للتطبيقات).

على سبيل المثال ، يمكن وضع التحيات والاتفاقيات والخلافات وتحويلات الأموال وأوامر سيارات الأجرة أو أي شيء آخر قد تحتاجه في تصنيفات نوايا مختلفة.

يقوم النموذج بفرز كل عبارة إلى ثلاث مجموعات: مفردة أو متعددة أو لا شيء.

لعمل نموذج لتصنيف المقاصد ، تحتاج إلى تحديد أمثلة التدريب في قسم النوايا بالملف. يمكنك معرفة المزيد حول كيفية القيام بذلك من خلال قراءة الوثائق. لا تنس ربط ملف مجموعة البيانات بالتطبيق. أيضًا ، ضع في اعتبارك أن النوايا المخصصة يمكن أن تعمل مع أهداف النظام في نفس الوقت.

طرق استخدام تصنيف النية مع الأمثلة

يتم تحقيق الربط التلقائي للكلمات أو الجمل ذات النية المحددة من خلال تصنيف النية ، والذي يجمع بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. يمكن لنموذج التعلم الآلي ، على سبيل المثال ، اكتشاف أن عبارات مثل "شراء" أو "اكتساب" كثيرًا ما ترتبط بنيّة الشراء.

لكن أولاً ، هناك حاجة إلى أمثلة نصية ، تُعرف غالبًا باسم بيانات التدريب ، لتدريب مصنّفات النوايا. عند فحص رسائل البريد الإلكتروني للعملاء ، يمكنك التقاط علامات مثل:

• يستفد
• بحاجة الى معلومات
• إلغاء الاشتراك
• الشخص الخطأ
• ترتد البريد الإلكتروني
• رد تلقائي ، إلخ.

عندما يتم تعيين العلامات الخاصة بك ، يمكنك البدء في استخدام أمثلة نصية ذات صلة لكل علامة لتدريب مصنف النوايا الخاص بك.

خذ على سبيل المثال: "حاولت شراء أي شيء بعد رؤيته على موقع الويب ، لكنني لست متأكدًا من كيفية البدء. هل ستتمكن من مساعدتي؟ " يمكنك وضع علامة على هذا البريد الإلكتروني على أنه ممتع إذا كنت ترغب في ذلك.

كلما أعطيت النموذج المزيد من الأمثلة ، كلما كان مصنف النوايا أكثر ذكاءً لأنه سيكون لديه المزيد من المعلومات للتعلم منها.

يمكن تحسين اكتشاف النية من خلال دمجه مع استخراج النص للعثور على معلومات محددة في النص ، مثل التواريخ والمواقع وأسماء الشركات والأشياء الأخرى المرتبطة بقصد المستخدم.

على سبيل المثال ، إذا تلقيت الرسالة ، "أريد حجز رحلة طيران من كندا إلى الولايات المتحدة الأمريكية ، ولكن تم رفض بطاقتي" ، فإن المصنف النية سيصنفها على أنها نية لحجز رحلة. قد يقوم مستخرج النص بسحب الكيانين "كندا" و "الولايات المتحدة الأمريكية".

فائدة تصنيف النية

يمكن أن تصبح الشركات أكثر تركيزًا على العملاء من خلال تصنيف نوايا عملائهم ، خاصة في مجالات المبيعات وخدمة العملاء. يمكن أن يكون تصنيف النية أمرًا حاسمًا للعديد من المهام ، بما في ذلك الرد على العملاء المحتملين بسرعة أكبر ، والتعامل مع الاستفسارات ، وتقديم خدمة فردية.

فيما يلي بعض الفوائد بمزيد من التفصيل:

• استغل كل فرصة للبيع.

يعد الكشف التلقائي عن نوايا الشراء أمرًا حيويًا للمبيعات وخدمة العملاء لأنه يسمح للمؤسسات بالتصرف بسرعة وتحويل العملاء المتوقعين إلى عملاء يدفعون. كلما زادت سرعة استجابة الفرق لنوايا الشراء ، زادت احتمالات إبرام العقد.

يطلب بعض العملاء ردًا في غضون 6 ساعات. افترض أن مستخدم Facebook يسأل عن توفر المنتج. باستخدام مصنف النية ، يمكنك تحديد عميل مهتم بسرعة والاتصال به لزيادة المبيعات.

• مقياس كلما قمت بالتوسيع

حتى عندما يتم قصف الشركات بالبيانات ، يمكن لمصنفات النية تحديد العملاء المحتملين وتوجيه استفساراتهم إلى موظفي المبيعات. تعمل الآلات بشكل أسرع من البشر ، دون توقف ، ولا تتعب ، لذلك لا يفوتون أي عملية بيع.

• معايير موثوقة

تستخدم الأجهزة دائمًا نفس الإعدادات والمعايير لمعالجة البيانات. يضمن الاتساق في التدابير فحص جميع نوايا المستهلك وفقًا لنفس المعايير والبروتوكولات والخوارزميات. يقلل من الأخطاء ويعزز دقة البيانات.

• زيادة تحويلات المبيعات

قد يؤدي إطلاق حملة تسويقية وتلقي تفاعلات العملاء إلى استخدام مصنفات النوايا لتحديد المشترين ذوي النوايا العالية وإشراكهم على الفور. لذلك ، معدلات التحويل الخاصة بك تذهب إلى أعلى مستوياتها.

• تحليلات حملة المبيعات

مع وجود نية صريحة يتم التعرف عليها تلقائيًا في أنشطة المبيعات والتسويق الخاصة بك ، يمكنك إنشاء تقارير بسرعة بناءً على بيانات صحيحة تتعلق بمعدلات التحويل والعملاء المهتمين وآفاق البيع والمزيد.

استنتاج

يمكن أن يكون تصنيف النية هو أفضل صديق لك إذا كنت ترغب في تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء. باستخدام الذكاء الاصطناعي لصالحك ، يمكنك الاطلاع على العديد من التفاعلات بين المستخدمين والعملاء المحتملين ومعرفة ما يدور حوله كل منهم تلقائيًا.

بمجرد أتمتة هذه المهمة ، يمكنك اتخاذ إجراء على الفور والاتصال بالعملاء المتوقعين المؤهلين. إذا كنت تريد معرفة كيف يمكن أن يساعدك تصنيف النية في فرز بيانات العملاء ، يمكنك طلب عرض توضيحي ، وسيساعدك فريقنا في البدء.

يعتبر QuestionPro بديلاً ممتازًا إذا كنت تبحث عن أكثر من مجرد برنامج مسح بسيط. سيتلقون استبياناتك ، مما يتيح لك البدء في جمع المعلومات. يمكنك العثور على جميع الموارد التي تحتاجها للبحث في QuestionPro.

اعرف المزيد عن الإصدار التجريبي المجاني