Amaç Sınıflandırması: Nedir ve Örneklerle Nasıl Kullanılır?

Artan rekabet nedeniyle, müşterilerin artık her zamankinden daha fazla alternatifi var. Yüksek kaliteli müşteri hizmeti sunmak, artık firmaların rekabet gücünü korumak için yapabilecekleri temel şeylerden biridir. Niyet sınıflandırmasında (NLU-doğal dil anlama) doğal dil anlayışından bir kavram kullanılır. Araştırmalar şunu gösteriyor:

• Tüketicilerin üçte biri, yalnızca bir olumsuz karşılaşmadan sonra sevilen bir markayı terk eder.
• İyi bir karşılaşmanın ardından tüketicilerin %70'i markayı arkadaşlarına öneriyor.

Doğal Dil İşleme'nin (NLP) bir dalı olan Doğal Dil Anlayışının (NLU) amacı, kelimelerin gramerini ve bağlamını inceleyerek makine okuma anlayışını geliştirmektir. İşletmeler, sohbet robotları ve kişiselleştirme gibi müşteri hizmetlerinde yapay zeka teknolojilerini kullanarak müşterilerini daha iyi anlayabilir ve müşteri deneyimini geliştirebilir.

Bu blog, niyet sınıflandırmasını ve kullanılan yöntemleri örneklerle açıklayacaktır.

Niyet sınıflandırması nedir?

Amaç sınıflandırması, ifadeleri ne anlama geldiklerine göre gruplara ayırır. Anlam, konuşmacının ne demek istediğini gösterir. Uygulamanızda varsayılan sistem amaçlarını kullanabilir veya belirli görevler için özel amaçlar oluşturabilirsiniz (çoğu geliştirici, uygulamalar için özel amaçlar yapar).

Örneğin, selamlaşmalar, anlaşmalar, anlaşmazlıklar, para transferleri, taksi emirleri veya ihtiyaç duyabileceğiniz başka herhangi bir şey farklı niyet sınıflandırmalarına konulabilir.

Model, her ifadeyi üç gruba ayırır: tekli, çoklu veya hiçbiri.

Amaçları sınıflandırmak için bir model oluşturmak için dosyanın niyetler bölümünde eğitim örnekleri tanımlamanız gerekir. Belgeleri okuyarak nasıl yapılacağı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Veri kümesi dosyasını uygulamaya bağlamayı unutmayın. Ayrıca, özel amaçların aynı anda sistem amaçlarıyla çalışabileceğini unutmayın.

Örneklerle amaç sınıflandırmasını kullanma yolları

Kelimeleri veya cümleleri belirli bir amaçla otomatik olarak bağlamak, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi birleştiren amaç sınıflandırması ile sağlanır. Örneğin bir makine öğrenimi modeli, "satın alma" veya "edinme" gibi ifadelerin sıklıkla satın alma niyetiyle bağlantılı olduğunu keşfedebilir .

Ancak öncelikle, amaç sınıflandırıcılarını eğitmek için genellikle eğitim verileri olarak bilinen metin örneklerine ihtiyaç vardır. Müşteri e-postalarını incelerken aşağıdaki gibi etiketler alabilirsiniz:

• Ilgilenen
• Bilgi Gerekiyor
• Aboneliği iptal et
• Yanlış kişi
• E-posta Geri Dönme
• Otomatik yanıt vb.

Etiketleriniz ayarlandığında, amaç sınıflandırıcınızı eğitmek için her etiket için alakalı metin örnekleri kullanmaya başlayabilirsiniz.

Örneğin: “Web sitesinde gördükten sonra bir şey satın almaya çalıştım ama nasıl başlayacağımdan emin değilim. Bana yardım edebilir misin?” İsterseniz bu e-postayı ilginç olarak işaretleyebilirsiniz.

Modele ne kadar çok örnek verirseniz, amaç sınıflandırıcınız o kadar akıllı olacaktır çünkü öğrenecek daha fazla bilgiye sahip olacaktır.

Amaç tespiti, metinde tarihler, konumlar, firma adları ve kullanıcının amacına bağlı diğer şeyler gibi belirli bilgileri bulmak için metin çıkarma ile birleştirerek geliştirilebilir.

Örneğin, "Kanada'dan ABD'ye uçuş rezervasyonu yapmak istiyorum, ancak kartım reddedildi" mesajını alırsanız, bir amaç sınıflandırıcısı bunu bir uçuş rezervasyonu yapma niyeti olarak sınıflandırır. Bir metin çıkarıcı, "Kanada" ve "ABD" varlıklarını çıkarır.

Niyet sınıflandırmasının faydası

İşletmeler, özellikle satış ve müşteri hizmetleri alanlarında müşterilerinin niyetlerini sınıflandırarak daha müşteri odaklı hale gelebilirler. Amaç sınıflandırması, müşteri adaylarına daha hızlı yanıt verme, sorguları işleme ve bireyselleştirilmiş hizmet sağlama dahil olmak üzere birçok görev için çok önemli olabilir.

İşte daha ayrıntılı olarak birkaç avantaj:

• Satmak için her fırsatı kullanın.

Satın alma amaçlarının otomatik olarak saptanması, kuruluşların hızlı hareket etmesine ve olası satışları ödeme yapan müşterilere dönüştürmesine olanak tanıdığından, satış ve müşteri hizmetleri için hayati önem taşır. Ekipler satın alma niyetlerine ne kadar hızlı yanıt verirse, bir sözleşmeyi kapatma olasılıkları o kadar yüksek olur.

Bazı müşteriler 6 saat içinde yanıt talep eder. Bir Facebook kullanıcısının ürün kullanılabilirliğini sorduğunu varsayalım. Bir amaç sınıflandırıcıyla, ilgilenen bir müşteriyi hızla belirleyebilir ve satışları artırmak için onlarla iletişime geçebilirsiniz.

• Genişledikçe ölçeklendirin

Firmalar veri bombardımanına tutulduğunda bile, amaç sınıflandırıcıları potansiyel müşterileri belirleyebilir ve sorgularını satış personeline yönlendirebilir. Makineler insanlardan daha hızlı çalışır, durmadan çalışır ve yorulmazlar, bu nedenle hiçbir indirimi kaçırmazlar.

• Güvenilir standartlar

Makineler, verileri işlemek için her zaman aynı ayarları ve kriterleri kullanır. Ölçülerdeki tutarlılık, tüm tüketici niyetlerinin aynı standartlar, protokoller ve algoritmalar altında incelenmesini sağlar. Hataları azaltır ve veri doğruluğunu artırır.

• Satış dönüşümlerini artırın

Bir pazarlama kampanyası başlatmak ve müşteri etkileşimleri almak, yüksek niyetli alıcıları belirlemek ve onlarla hemen etkileşime geçmek için amaç sınıflandırıcıları kullanabilir. Böylece, dönüşüm oranlarınız çatıdan geçer.

• Satış kampanyası analizi

Satış ve pazarlama faaliyetlerinizde otomatik olarak tanınan açık niyetle, dönüşüm oranları, ilgili müşteriler, satış beklentileri ve daha fazlasıyla ilgili geçerli verilere dayalı raporları hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz.

Çözüm

Potansiyel müşterileri müşterilere dönüştürmek istiyorsanız, amaç sınıflandırması en iyi arkadaşınız olabilir. Yapay zekayı kendi yararınıza kullanarak, kullanıcılarınız ve potansiyel müşterileriniz arasındaki birçok etkileşime bakabilir ve her birinin neyle ilgili olduğunu otomatik olarak anlayabilirsiniz.

Bu görevi otomatikleştirdiğiniz anda hemen harekete geçebilir ve nitelikli potansiyel müşterilerle iletişime geçebilirsiniz. Amaç sınıflandırmasının müşteri verilerinizi sıralamanıza nasıl yardımcı olabileceğini görmek istiyorsanız, bir demo talep edebilirsiniz ve ekibimiz başlamanıza yardımcı olacaktır.

Basit bir anket yazılımından fazlasını arıyorsanız, QuestionPro mükemmel bir alternatiftir. Anketlerinizi alacaklar ve bilgi toplamaya başlamanıza izin verecekler. Araştırma için ihtiyacınız olan tüm kaynakları QuestionPro'da bulabilirsiniz.

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN