Absichtsklassifizierung: Was es ist und wie man es mit Beispielen verwendet

Aufgrund des verschärften Wettbewerbs haben Kunden heute mehr Alternativen denn je. Die Bereitstellung eines qualitativ hochwertigen Kundenservice ist heute eines der wichtigsten Dinge, die Unternehmen tun können, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein Begriff aus dem Natural Language Understanding wird in der Intent-Klassifikation (NLU-natural language Understanding) verwendet. Studien zeigen, dass:

• Ein Drittel der Verbraucher würde eine geliebte Marke nach nur einer negativen Begegnung aufgeben.
• Nach einer guten Begegnung empfehlen 70 % der Verbraucher die Marke Freunden.

Das Ziel von Natural Language Understanding (NLU), einem Zweig der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ist es, das maschinelle Leseverständnis zu verbessern, indem die Grammatik und der Kontext von Wörtern untersucht werden. Unternehmen können ihre Kunden besser verstehen und das Kundenerlebnis verbessern, indem sie KI-Technologien in der Kundenbetreuung wie Chatbots und Personalisierung einsetzen.

In diesem Blog werden die Absichtsklassifizierung und die verwendeten Methoden anhand von Beispielen erläutert.

Was ist Absichtsklassifizierung?

Die Absichtsklassifizierung ordnet Sätze basierend auf ihrer Bedeutung in Gruppen ein. Die Bedeutung zeigt, was der Sprecher sagen wollte. Sie können die standardmäßigen Systemabsichten in Ihrer App verwenden oder benutzerdefinierte Absichten für bestimmte Aufgaben erstellen (die meisten Entwickler erstellen benutzerdefinierte Absichten für Apps ).

Beispielsweise können Grüße, Vereinbarungen, Meinungsverschiedenheiten, Geldüberweisungen, Taxibestellungen oder alles andere, was Sie benötigen, in verschiedene Absichtsklassifikationen eingeordnet werden.

Das Modell sortiert jede Phrase in drei Gruppen: einzeln, mehrfach oder keine.

Um ein Modell zum Klassifizieren von Intents zu erstellen, müssen Sie Trainingsbeispiele im Intents-Abschnitt der Datei definieren. Weitere Informationen dazu finden Sie in der Dokumentation. Vergessen Sie nicht, die Datensatzdatei mit der Anwendung zu verknüpfen. Denken Sie auch daran, dass benutzerdefinierte Absichten gleichzeitig mit Systemabsichten funktionieren können.

Möglichkeiten zur Verwendung der Absichtsklassifizierung mit Beispielen

Das automatische Verknüpfen von Wörtern oder Sätzen mit einer bestimmten Absicht wird durch die Absichtsklassifizierung erreicht, die maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache kombiniert. Ein maschinelles Lernmodell kann zum Beispiel feststellen, dass Ausdrücke wie „Kauf“ oder „Erwerb“ häufig mit der Kaufabsicht verknüpft sind.

Aber zuerst werden Textbeispiele, oft als Trainingsdaten bezeichnet, benötigt, um Intent-Klassifikatoren zu trainieren. Bei der Untersuchung von Kunden-E-Mails können Sie Tags wie die folgenden erkennen:

• Interessiert
• Benötigen Sie Informationen
• Abbestellen
• Falsche Person
• E-Mail-Bounce
• Automatische Antwort usw.

Wenn Ihre Tags festgelegt sind, können Sie damit beginnen, relevante Textbeispiele für jedes Tag zu verwenden, um Ihren Intent-Klassifikator zu trainieren.

Nehmen wir zum Beispiel: „Ich habe versucht, etwas zu kaufen, nachdem ich es auf der Website gesehen hatte, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich anfangen soll. Können Sie mir helfen?" Sie können diese E-Mail als interessant kennzeichnen, wenn Sie möchten.

Je mehr Beispiele Sie dem Modell geben, desto intelligenter wird Ihr Intent-Klassifikator, da er über mehr Informationen verfügt, aus denen er lernen kann.

Die Absichtserkennung kann verbessert werden, indem sie mit Textextraktion kombiniert wird, um bestimmte Informationen im Text zu finden, wie z. B. Daten, Orte, Firmennamen und andere Dinge, die mit der Absicht eines Benutzers verbunden sind.

Wenn Sie beispielsweise die Nachricht „Ich möchte einen Flug von Kanada in die USA buchen, aber meine Karte wurde abgelehnt“ erhalten, würde ein Intent Classifier dies als Absicht klassifizieren, einen Flug zu buchen. Ein Textextraktor würde die Entitäten „Kanada“ und „USA“ herausziehen.

Die Nützlichkeit der Absichtsklassifizierung

Unternehmen können kundenorientierter werden, indem sie die Absichten ihrer Kunden klassifizieren, insbesondere in den Bereichen Vertrieb und Kundenservice. Die Absichtsklassifizierung kann für viele Aufgaben von entscheidender Bedeutung sein, einschließlich der schnelleren Reaktion auf Leads, der Bearbeitung von Anfragen und der Bereitstellung von individuellem Service.

Hier sind einige Vorteile im Detail:

• Nutzen Sie jede Verkaufschance.

Die automatische Erkennung von Kaufabsichten ist für Vertrieb und Kundenservice von entscheidender Bedeutung, da sie es Unternehmen ermöglicht, schnell zu handeln und Leads in zahlende Kunden umzuwandeln. Je schneller Teams auf Kaufabsichten reagieren, desto größer sind ihre Chancen auf einen Vertragsabschluss.

Einige Kunden verlangen eine Antwort innerhalb von 6 Stunden. Angenommen, ein Facebook-Nutzer fragt nach der Produktverfügbarkeit. Mit einem Intent Classifier können Sie schnell einen interessierten Kunden identifizieren und ihn kontaktieren, um den Umsatz zu steigern.

• Skalieren Sie, wenn Sie expandieren

Selbst wenn Unternehmen mit Daten bombardiert werden, können Intent-Klassifikatoren potenzielle Kunden identifizieren und ihre Anfragen an Vertriebsmitarbeiter weiterleiten. Maschinen arbeiten schneller als Menschen, nonstop und werden nicht müde, sodass sie nie einen Verkauf verpassen.

• Zuverlässige Maßstäbe

Maschinen verwenden immer dieselben Einstellungen und Kriterien, um Daten zu verarbeiten. Die Konsistenz der Maßnahmen stellt sicher, dass alle Verbraucherabsichten nach denselben Standards, Protokollen und Algorithmen geprüft werden. Es verringert Fehler und verbessert die Datengenauigkeit.

• Steigern Sie die Verkaufsumsätze

Beim Starten einer Marketingkampagne und dem Erhalten von Kundeninteraktionen können Absichtsklassifizierer verwendet werden, um Käufer mit hoher Absicht zu identifizieren und sie sofort zu engagieren. Ihre Conversion-Raten gehen also durch die Decke.

• Analyse von Verkaufskampagnen

Da die ausdrückliche Absicht automatisch in Ihren Vertriebs- und Marketingaktivitäten erkannt wird, können Sie schnell Berichte auf der Grundlage gültiger Daten zu Konversionsraten, interessierten Kunden, Upselling-Interessenten und mehr erstellen.

Fazit

Die Absichtsklassifizierung kann Ihr bester Freund sein, wenn Sie Leads in Kunden verwandeln möchten. Wenn Sie KI zu Ihrem Vorteil nutzen, können Sie sich viele Interaktionen zwischen Ihren Benutzern und potenziellen Kunden ansehen und automatisch herausfinden, worum es bei jeder einzelnen geht.

Sobald Sie diese Aufgabe automatisieren, können Sie sofort handeln und mit qualifizierten Leads in Kontakt treten. Wenn Sie sehen möchten, wie die Absichtsklassifizierung Ihnen beim Sortieren Ihrer Kundendaten helfen kann, können Sie eine Demo anfordern, und unser Team hilft Ihnen beim Einstieg.

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