Classificação de intenção: o que é e como usar com exemplos

Devido ao aumento da concorrência, os clientes agora têm mais alternativas do que nunca. Fornecer atendimento ao cliente de alta qualidade é agora uma das coisas essenciais que as empresas podem fazer para se manterem competitivas. Uma noção de compreensão de linguagem natural é usada na classificação de intenção (NLU-compreensão de linguagem natural). Estudos mostram que:

• Um terço dos consumidores abandonaria uma marca amada após apenas um encontro negativo.
• Após um bom encontro, 70% dos consumidores sugerem a marca a amigos.

O objetivo do Natural Language Understanding (NLU), um ramo do Natural Language Processing (NLP), é melhorar a compreensão da leitura de máquina examinando a gramática e o contexto das palavras. As empresas podem entender melhor seus clientes e aprimorar a experiência do cliente usando tecnologias de IA no atendimento ao cliente, como chatbots e personalização.

Este blog explicará a classificação de intenção e os métodos usados ​​com exemplos.

O que é classificação de intenção?

A classificação de intenção coloca as frases em grupos com base no que elas significam. O significado mostra o que o falante quis dizer. Você pode usar os intents padrão do sistema em seu aplicativo ou criar intents personalizados para tarefas específicas (a maioria dos desenvolvedores cria intents personalizados para aplicativos ).

Por exemplo, cumprimentos, acordos, desacordos, transferências de dinheiro, pedidos de táxi ou qualquer outra coisa que você possa precisar podem ser colocados em diferentes classificações de intenção.

O modelo classifica cada frase em três grupos: único, múltiplo ou nenhum.

Para criar um modelo para classificar intents, você precisa definir exemplos de treinamento na seção de intents do arquivo. Você pode aprender mais sobre como fazer isso lendo a documentação. Não se esqueça de vincular o arquivo do conjunto de dados ao aplicativo. Além disso, lembre-se de que os intents personalizados podem funcionar com os intents do sistema ao mesmo tempo.

Maneiras de usar a classificação de intents com exemplos

A vinculação automática de palavras ou frases com intenção específica é obtida pela classificação de intenção, que combina aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Um modelo de aprendizado de máquina, por exemplo, pode descobrir que frases como “comprar” ou “adquirir” estão frequentemente ligadas à intenção de compra.

Mas primeiro, exemplos de texto, geralmente conhecidos como dados de treinamento, são necessários para treinar classificadores de intenção. Ao examinar os e-mails dos clientes, você pode encontrar tags como:

• Interessado
• Precisa de informações
• Cancelar subscrição
• Pessoa errada
• Devolução de e-mail
• Resposta automática, etc.

Quando suas tags estiverem definidas, você poderá começar a usar exemplos de texto relevantes para cada tag para treinar seu classificador de intent.

Veja, por exemplo: “Tentei comprar qualquer coisa depois de ver no site, mas não tenho certeza de como começar. Você poderia me ajudar?” Você pode sinalizar este e-mail como interessante se quiser.

Quanto mais exemplos você der ao modelo, mais inteligente será seu classificador de intent, pois terá mais informações para aprender.

A detecção de intenção pode ser aprimorada combinando-a com a extração de texto para localizar informações específicas no texto, como datas, locais, nomes de empresas e outras coisas relacionadas à intenção de um usuário.

Por exemplo, se você receber a mensagem "Quero reservar um voo do Canadá para os EUA, mas meu cartão foi recusado", um classificador de intenção o classificaria como uma intenção de reservar um voo. Um extrator de texto retiraria as entidades “Canadá” e “EUA”.

A utilidade da classificação de intenção

As empresas podem se tornar mais centradas no cliente classificando as intenções de seus clientes, especialmente nas áreas de vendas e atendimento ao cliente. A classificação de intenção pode ser crucial para muitas tarefas, incluindo responder a leads mais rapidamente, lidar com consultas e fornecer atendimento individualizado.

Aqui estão alguns benefícios em mais detalhes:

• Utilize todas as chances de vender.

A detecção automática de intenções de compra é vital para vendas e atendimento ao cliente, pois permite que as organizações ajam rapidamente e convertam leads em clientes pagantes. Quanto mais rápido as equipes responderem às intenções de compra, maiores serão as chances de fechar um contrato.

Alguns clientes exigem uma resposta em até 6 horas. Suponha que um usuário do Facebook solicite a disponibilidade do produto. Com um classificador de intenção, você pode identificar rapidamente um cliente interessado e contatá-lo para aumentar as vendas.

• Dimensione à medida que você expande

Mesmo quando as empresas são bombardeadas com dados, os classificadores de intenção podem identificar clientes em potencial e direcionar suas consultas ao pessoal de vendas. As máquinas operam mais rápido que os humanos, sem parar e não se cansam, para que nunca percam uma venda.

• Padrões confiáveis

As máquinas sempre usam as mesmas configurações e critérios para processar dados. A consistência nas medidas garante que todas as intenções do consumidor sejam examinadas sob os mesmos padrões, protocolos e algoritmos. Reduz erros e aumenta a precisão dos dados.

• Aumente as conversões de vendas

O lançamento de uma campanha de marketing e o recebimento de interações do cliente podem usar classificadores de intenção para identificar compradores de alta intenção e envolvê-los imediatamente. Assim, suas taxas de conversão vão pelo telhado.

• Análise de campanha de vendas

Com a intenção explícita reconhecida automaticamente em suas atividades de vendas e marketing, você pode criar relatórios rapidamente com base em dados válidos sobre taxas de conversão, clientes interessados, clientes potenciais de upsell e muito mais.

Conclusão

A classificação de intenção pode ser sua melhor amiga se você quiser transformar leads em clientes. Usando a IA a seu favor, você pode observar muitas interações entre seus usuários e clientes em potencial e descobrir automaticamente do que se trata cada uma delas.

Assim que você automatizar essa tarefa, você pode agir imediatamente e entrar em contato com leads qualificados. Se você quiser ver como a classificação de intenção pode ajudá-lo a classificar os dados de seus clientes, solicite uma demonstração e nossa equipe o ajudará a começar.

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