Khi trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống của chúng ta, một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing, NLP). NLP cho phép máy móc diễn giải và hiểu ngôn ngữ của con người, giúp chúng có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như dịch văn bản, trả lời các truy vấn dịch vụ khách hàng hoặc thậm chí thực hiện các chiến dịch tiếp thị phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các trường hợp sử dụng NLP trong bán lẻ, Thương mại điện tử và tiếp thị cũng như thảo luận về lợi ích của việc sử dụng công nghệ này.
Table of Contents
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của khoa học máy tính – cụ thể là trí tuệ nhân tạo – cho phép máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người. Từ góc nhìn của thuật toán, văn bản hoặc bản ghi chứa ngôn ngữ tự nhiên (được hiểu là ngôn ngữ của con người) hoàn toàn không thể hiểu được. Máy móc không thể hiểu được nó trừ khi chúng học cách làm như vậy bằng các kỹ thuật NLP. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, họ có thể hiểu được ý nghĩa của văn bản và lời nói ở mức độ phức tạp nhất, nắm bắt được ngữ cảnh, diễn ngôn, tình cảm hoặc sự mỉa mai.
Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong bán lẻ (retail) và thương mại điện tử (e-commerce)
Trong khi trong bảo hiểm, ngân hàng và các ngành liên quan, NLP chủ yếu hợp lý hóa các quy trình nội bộ, như phát hiện gian lận hoặc xử lý tài liệu, trong thương mại điện tử và tiếp thị, các ứng dụng chính của nó là hướng đến khách hàng. Chúng ta hãy xem những ví dụ thú vị nhất trong số đó.
1. Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa
Ngược lại với tìm kiếm từ vựng, tìm kiếm ngữ nghĩa biểu thị ý nghĩa thực sự của cụm từ tìm kiếm đã nhập thay vì khớp nó với kết quả chính xác nhất. Nó nhằm mục đích xác định mục đích của người gửi yêu cầu. Từ quan điểm của một chủ doanh nghiệp thương mại điện tử, loại tìm kiếm này tạo điều kiện tiếp cận cho những người dùng không nhất thiết phải biết họ đang tìm kiếm gì.
Tìm kiếm ngữ nghĩa không phải lúc nào cũng có thể áp dụng được. Ví dụ: nếu ai đó nhập: áo khoác len màu đen thương hiệu X , tất cả những gì công cụ cần làm là xác định các từ khóa có liên quan và tìm kết quả phù hợp. Nhưng khi các truy vấn tìm kiếm mơ hồ hơn – ví dụ: khi ai đó nhập quần áo ngoài trời thông thường – thì nó hoạt động hoàn hảo.
2. Tìm kiếm bằng giọng nói
Một vài năm trước, có vẻ như chúng ta khó có thể chuyển sang sử dụng khẩu lệnh một cách dễ dàng như vậy. Nhưng chúng ta đang ở đây! Ngày nay, người dùng dựa vào trợ lý giọng nói cho nhiều công việc hàng ngày liên quan đến thiết bị di động (và không chỉ). Có thể tìm kiếm bằng giọng nói nhờ NLP, có thể chuyển lời nói thành văn bản cho người dùng muốn tìm một sản phẩm cụ thể thông qua công cụ tìm kiếm.
Để tạo lưu lượng truy cập không phải trả tiền với kênh cụ thể này, các nhà bán lẻ thương mại điện tử có thể sử dụng tối ưu hóa theo định hướng giọng nói. Có nhiều chiến lược khác nhau cho việc đó, nhưng phần lớn liên quan đến việc sử dụng ngôn ngữ ít trang trọng hơn và tự nhiên hơn trong từ khóa (chúng tôi nói theo cách khác với cách chúng tôi viết) và các từ khóa dài.
Các doanh nghiệp thương mại điện tử cũng có thể kích hoạt tìm kiếm bằng giọng nói trong cửa hàng của họ, giúp người dùng có thể tìm kiếm mà không cần nhập. Tính năng như vậy có thể gây ra sự thay đổi tích cực trong trải nghiệm người dùng nếu nó phản ánh các tùy chọn mà người dùng có khi tìm kiếm theo cách truyền thống (tìm kiếm theo màu sắc, tìm kiếm theo tên, tự động sửa tên sai chính tả, v.v.). Đừng quên khía cạnh toàn diện – các cửa hàng cho phép tìm kiếm bằng giọng nói sẽ toàn diện hơn vì người dùng khiếm thị có thể điều hướng qua chúng mà không gặp vấn đề gì.
3. Phân tích tình cảm
Phân tích cảm tính là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà bán lẻ trong thị trường ngày càng cạnh tranh vì nó cho phép họ thu thập thông tin chi tiết một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngay cả khi họ nhận được nhiều đánh giá mỗi ngày. Nếu không có các công cụ dựa trên NLP, thật khó để tận dụng tối đa phản hồi. Việc đọc mọi bài đánh giá sẽ phản tác dụng và việc trích xuất dữ liệu thực tế trong bối cảnh rộng hơn từ tất cả nội dung này – thực tế là không thể.
Với phân tích tình cảm, các nhà bán lẻ có thể có được bức tranh toàn cảnh về sự tiếp nhận của thị trường đối với sản phẩm và dịch vụ của họ. Thuật toán học máy phân loại phản hồi của khách hàng là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính dựa trên các từ khóa hoặc biểu thức được trích xuất trước đây được xác định là chỉ báo cho một danh mục cụ thể.
Tuy nhiên, phản hồi cũng ẩn trong dữ liệu khách hàng khác – tin nhắn, nhận xét, v.v. Trong trường hợp của họ, các lập trình viên cần tiến thêm một bước và xác định mục đích của nội dung trước tiên, tốt nhất là sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa theo ngữ cảnh để cung cấp kết quả chính xác nhất. kết quả. Phương pháp này không dựa vào từ khóa mà dựa vào mối quan hệ ngữ cảnh giữa các từ, điều này khiến cho việc giải mã ý định thực tế có nhiều khả năng xảy ra hơn.
4. Hỗ trợ khách hàng hiệu quả để xử lý các truy vấn của khách hàng
Hỗ trợ khách hàng liền mạch là điều cần thiết đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử trong thời điểm cạnh tranh này. Với xử lý ngôn ngữ tự nhiên, họ có thể hợp lý hóa quá trình xử lý truy vấn bằng cách phân loại các câu hỏi và thêm mức độ ưu tiên dựa trên nội dung.
Mô hình có thể trích xuất các từ khóa ngụ ý bộ phận nào mà truy vấn sẽ được chuyển đến và xác định mục đích bằng phân tích theo ngữ cảnh. Các truy vấn tiêu chuẩn nhất có thể đi thẳng đến bot, bot này xử lý nội dung và tạo ra câu trả lời bằng NLP. Mặt khác, những vấn đề phức tạp hơn/không đạt tiêu chuẩn có thể được gửi đến các chuyên gia tư vấn thực tế.
5. Chatbots và trợ lý ảo
Chatbots là một lá cờ, ứng dụng được công nhận nhất của NLP. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, sự tương tác giữa chúng ngày càng trở nên liền mạch và tự nhiên. Đó là do việc sử dụng mạng lưới thần kinh phức tạp có thể bắt chước hành vi của con người khi tương tác với văn bản đánh máy bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các bot đang học ngày càng nhanh hơn và đó là tin tốt cho các nhà bán lẻ chi nhiều tiền cho dịch vụ khách hàng do xử lý các khoản hoàn lại, trả lại và các vấn đề liên quan đến thương mại điện tử khác. Với các chatbot được đào tạo với nội dung của các truy vấn đã được giải quyết, họ có thể giảm bớt các nhiệm vụ mà nhân viên khách hàng phải giải quyết trong công việc hàng ngày. Trong khi nhân viên hỗ trợ khách hàng tập trung vào giải quyết các vấn đề đòi hỏi khắt khe hơn thì chatbot sẽ trả lời các câu hỏi phổ biến nhất theo cách tự động hóa. Áp dụng tìm kiếm ngữ nghĩa theo ngữ cảnh có thể giúp cải thiện độ chính xác của câu trả lời vì nó giúp đọc được ý định của khách hàng dễ dàng hơn.
Khi nói đến trợ lý ảo mà chúng ta sử dụng trong cuộc sống hàng ngày, điều cần thiết là các nhà bán lẻ phải tối ưu hóa cửa hàng của họ để tìm kiếm bằng giọng nói mà chúng tôi đã mô tả ở trên. Và các bot ngày càng trở thành một loại trợ lý ảo, có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của khách hàng, cung cấp cho họ các đề xuất hoặc hướng dẫn họ trong quá trình mua hàng.
Các doanh nghiệp bán hàng có thể hưởng lợi từ AI như thế nào?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác giúp đội ngũ bán hàng và tiếp thị có thể tự động hóa một phần công việc trong khi họ tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi khắt khe hơn.
Đồng thời, chúng cho phép các công ty theo kịp thói quen ngày càng phát triển của khách hàng, những người ngày càng dựa vào trợ lý ảo và tìm kiếm bằng giọng nói. Vì chúng đáp ứng được mong đợi của họ nên trải nghiệm của khách hàng sẽ được cải thiện, đặc biệt là ở những người dùng khiếm thị thường dựa vào hình thức điều hướng Internet này.
Tác động của các công cụ dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến hiệu quả của dịch vụ khách hàng cũng không thể bỏ qua. Do đó, NLP là một công cụ tuyệt vời để hình thành nhận thức tốt về thương hiệu đồng thời cải thiện số liệu thống kê bán hàng.
- Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
- Nếu bạn cần Dịch vụ quảng cáo AI, liên hệ ngay tại đây.
- Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
- Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
- Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
- Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
- Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
- Staking SGN: http://135web.net/
- Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
- Backed by Click Digital Company
- Enhancing AI + Machine Learning knowledge
- BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
- Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
- Staking SGN: http://135web.net/
Digital Marketing Specialist
Related posts:
Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model)
Ngôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP
3 ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI trong ngành quản lý nhân sự (HR)
Các trường hợp ứng dụng NLP trong Marketing, Analytics
Ứng dụng NLP trong việc lọc thư rác, spam email – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Spectral Labs ra mắt Syntax, một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) AI tự viết code Solidity bằng ngôn ngữ tự nhiên cho người thường non-coder
Dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện bệnh tâm thần, case study tại Mỹ
Natural Language Inference: Xác định 2 câu hợp lý hay vô lý, Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên, NLI / NLP Inference
In-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớn
Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh
LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cách mạng hóa lĩnh vực tài chính trong 2 năm tới như thế nào?
NASA hợp tác IBM xây mô hình ngôn ngữ IBM-NASA giúp kiến thức khoa học dễ tiếp cận hơn, dựa trên Transfomer
Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)?
LLaVA gemma là gì? Mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn giúp xác định lại thị giác
OpenAI cung cấp GPT-4 Turbo với API Vision, giúp các doanh nghiệp tích hợp khả năng ngôn ngữ
Giải thích chi tiết về Small Language Model: Mô hình ngôn ngữ nhỏ
Small Language Model (SLM) là gì? Mô hình ngôn ngữ nhỏ: Tối ưu hơn LLM?
Super Tiny Language Model (STLM): Mô hình ngôn ngữ siêu nhỏ là gì?
Công dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe (healthcare) Báo cáo lĩnh vực, dự đoán đến năm 2033 2034
6 bước để bắt đầu tạo mô hình NLP, xây dựng natural language processing model
Top 10 ứng dụng hàng đầu sử dụng công nghệ AI trên thế giới, và các ngành nghề liên quan
Ngôn ngữ gà: AI đang học cách phân tích cuộc trò chuyện và cảm xúc của loài gà bằng trí tuệ nhân tạo
5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM
Thị trường NLP trong mảng Giáo dục: Market size, CAGR, xu hướng, triển vọng đến năm 2028
Moonbirds công bố sự thay đổi lớn trong thương mại hóa NFT
Các mô hình AI và NLP đã có thể tự học, tự dạy cho nhau mà không cần đào tạo
IsoBench là gì: Bộ câu hỏi đánh giá các mô hình NLP cho 4 lĩnh vực: Toán, Khoa học, Thuật toán, Game
Velocore: Ứng dụng airdrop ZK đã được ra mắt và tất cả airdrop được sử dụng để bồi thường cho người dùng bị thiệt hại do các sự cố bảo mật trước đó
Blockchain + Natural Language Processing (NLP): Sự kết hợp thú vị của 2 thế giới công nghệ
Vốn hóa thị trường NLP tăng thêm $53.5 tỷ đến năm 2027 (30.22%)