El “procesamiento del lenguaje natural” (PNL) suena complicado, pero sus aplicaciones son sencillas. Lo más probable es que ya esté usando PNL docenas, si no cientos, de veces al día.

Por ejemplo:

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural? ¿Qué debes saber sobre esto? ¿Qué impacto tiene en el marketing digital? Vamos a averiguar.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

El lenguaje es natural para los humanos, pero no se puede decir lo mismo de las computadoras. Comprender el contexto detrás de nuestras palabras es un gran desafío para ellos. La PNL se trata de cambiar eso.

El procesamiento del lenguaje natural es un área de la inteligencia artificial (IA) que se basa en disciplinas como la informática y la lingüística computacional para permitir que las computadoras interpreten, comprendan y manipular el mundo a menudo arbitrario y libre de reglas del lenguaje humano. Como tal, su objetivo final es ayudar a las computadoras a dar sentido a lo que decimos de una manera que agregue valor.

Como señalé anteriormente, la PNL tiene un montón de casos de uso, muchos de los cuales están completamente integrados en nuestra vida diaria. Por ejemplo:

• Las herramientas de traducción como Google Translate lo utilizan para producir traducciones entre idiomas que tengan sentido, en lugar de una traducción literal palabra por palabra.
• Los procesadores de texto (piense en Microsoft Word y Google Docs) lo usan para evaluar la precisión gramatical del texto escrito
• Los centros de llamadas utilizan aplicaciones de respuesta de voz interactivas para responder a algunas consultas de los clientes

También es la fuerza impulsora detrás de los motores de búsqueda como Google, que se están volviendo "más inteligentes". Si bien las palabras clave siempre son de gran valor, el comportamiento de búsqueda se vuelve más complejo ya que esperamos que los motores de búsqueda entiendan lo que queremos decir. Considere la siguiente investigación:

Como humanos entendemos que el investigador es brasileño y quiere saber si necesita visa para viajar a Estados Unidos.

Anteriormente, Google tenía dificultades para discernir el verdadero significado, lo que daba un resultado innecesario a los ciudadanos estadounidenses que visitaban Brasil. Sin embargo, los avances en PNL ahora le permiten comprender la importancia de la palabra común "para" en esta consulta, lo que le permite brindar un resultado más relevante.

PNL vs IA vs aprendizaje automático

Para un científico que no es informático, la PNL se parece mucho al aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En realidad, los tres están estrechamente relacionados, pero sutilmente diferentes. Para comprender su relación, debe comprender un tercer término: aprendizaje profundo.

• Inteligencia artificial abarca todo lo que hacemos para hacer que las máquinas sean más inteligentes, ya sea una aplicación de software, un refrigerador inteligente o un automóvil.
• Aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que cubre todo lo relacionado con los sistemas de aprendizaje por sí mismos, sin intervención humana.
• Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, aplicado específicamente a grandes conjuntos de datos.

¿Dónde se encuentra el procesamiento del lenguaje natural? Bueno, eso es parte de la IA, pero también abarca tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo.

La evolución del procesamiento del lenguaje natural

Si bien suena hipermoderno, el procesamiento del lenguaje natural ha existido de una forma u otra durante varias décadas, a pesar de que ha recorrido un largo camino desde sus inicios.

La historia del procesamiento del lenguaje natural

• Comenzó en la década de 1950 como traducción automática, cuando el lingüista Leon Dostert de la Universidad de Georgetown usó una computadora IBM 701 para traducir del ruso al inglés.
• La Unión Soviética lanzó rápidamente su propio proyecto de traducción automática competitivo para traducir del inglés al ruso. En 1964, la URSS se había convertido en el líder mundial en traducción automática.
• En 1966, Joseph Weizenbaum programó el primer chatbot, llamado Eliza. Solo pudo mantener conversaciones muy limitadas, principalmente basadas en reorganizar la entrada del usuario para formar preguntas.
• Si bien estos primeros ejemplos de PNL se vieron frenados por la necesidad de desarrollar conjuntos complejos de reglas y parámetros escritos a mano, a fines de la década de 1980 el campo fue revolucionado por las primeras formas de aprendizaje automático.

Cómo es ahora: los efectos de la PNL en el marketing digital

El marketing siempre ha tenido que ver con el contexto; entrar en la cabeza de nuestra audiencia para entender lo que nos está diciendo (y no). Esto nos ayuda a responder preguntas como:

• ¿Qué los convenció de hacer clic en nuestro anuncio?
• ¿Qué los hizo rebotar en la página de destino?
• ¿Qué los hizo agregar al carrito y luego abandonar?

La PNL nos brinda más contexto al ayudarnos a comprender no solo las palabras exactas que se usan, sino también lo que significan. Esto lo hace extremadamente aplicable al marketing. Por ejemplo, la búsqueda por voz depende completamente de la PNL, ya que utiliza algoritmos complejos para comprender los comandos de un usuario y discernir la respuesta más útil.

Cómo utilizar el procesamiento del lenguaje natural en marketing

A estas alturas, probablemente ya haya comenzado a comprender lo útil que es la PNL para los especialistas en marketing, pero en realidad, los casos de uso son probablemente más importantes de lo que podría haber imaginado. Éstos son algunos de los más relevantes y fascinantes.

Comprender el sentimiento del cliente

Ya sea que sea un nombre familiar o una pequeña empresa emergente, necesita saber cuándo las personas están hablando de usted en línea y lo que están diciendo.

El software de PNL le ayuda a analizar publicaciones en redes sociales, reseñas y contenido generado por usuarios relacionado con su marca. La herramienta de análisis de sentimientos de Hootsuite, que analiza el lenguaje utilizado en las menciones de marca en las redes sociales, es un ejemplo muy simple de cómo se ve esto en la práctica:

Existen muchas herramientas más complejas y dedicadas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para monitorear la opinión en los canales digitales, desde las redes sociales y los sitios de reseñas hasta blogs y foros. Ejemplos incluyen:

• MonoAprender
• Lexalytics
• Brandwatch
• Investigación social
• Aylien
• Mención social
• Mención critica

Las herramientas de análisis de sentimientos funcionan con uno de tres tipos de algoritmos:

• Basado en reglas: Estos utilizan un conjunto de reglas determinadas manualmente para predecir automáticamente el sentimiento de una mención social, reseña, publicación de blog, etc.
• Automático: Los algoritmos automáticos se basan únicamente en técnicas de aprendizaje automático para comprender la opinión del usuario.
• Híbrido: Estos sistemas combinan los dos enfoques anteriores y, a menudo, producen resultados más precisos.

Creación de chatbots para atención al cliente y generación de leads

¿Por qué la gente usa chatbots? Bueno, como muestra este estudio, hay muchas razones. Se han convertido en una herramienta clave de servicio al cliente y una parte invaluable del proceso de compra, ayudando a las personas a encontrar respuestas rápidas antes de conectarse con un ser humano real para una discusión más profunda.

El procesamiento del lenguaje natural es la tecnología que impulsa a los chatbots. Sin él, se limitarían a interacciones extremadamente simples. Por supuesto, suele estar bastante claro que estás hablando con un robot en lugar de con una persona, pero eso no parece un problema para los usuarios. De hecho, el 54% aún elegiría un chatbot en lugar de un humano si obtuviera una respuesta 10 minutos más rápido.

Identificar tendencias con procesamiento de lenguaje natural

Probablemente haya utilizado un agregador de noticias o una fuente RSS para encontrar información periódica sobre una marca, producto o tema específico. Bueno, la PNL va mucho más allá al encontrar esta información y luego resumir todos los puntos clave en una fracción de segundo. Esto es invaluable si está tratando de identificar la próxima gran tendencia en su mercado.

Escalar la creación de contenido

La inteligencia artificial es capaz de escribir ficciones e informes plausibles. Por tanto, no es de extrañar que también sea capaz de realizar tareas de creación de contenido mucho más sencillas.

No estoy diciendo que debas dejar toda tu estrategia de marketing de contenido a los bots. Por ahora, al menos, es mejor dejar algo más creativo en manos humanas.

Pero, ¿qué pasa con la creación de contenido a gran escala? Suponga que tiene un sitio de comercio electrónico enorme con miles de productos; ¡Crear descripciones para todas estas páginas individuales sería la peor pesadilla de un redactor!

Aquí es donde el contenido basado en IA, subrayado por el procesamiento del lenguaje natural, se vuelve invaluable. De hecho, el gigante del comercio electrónico Alibaba ya ha presentado un redactor de AI capaz de manejar toda esta escritura que requiere mucha mano de obra. Marcas de ropa como Dickies y Esprit lo utilizan para crear descripciones de productos en chino.

Aproveche la NPL para asistentes de voz

Aproximadamente una cuarta parte de los adultos estadounidenses poseen un altavoz inteligente.

Si bien apenas hemos arañado la superficie cuando se trata de realizar el potencial de marketing de estos dispositivos, ha habido algunos ejemplos notables. Los usuarios de Amazon Echo tuvieron la oportunidad de explorar el entorno distópico del programa de televisión Westworld, mientras que Netflix promovió la segunda serie de Stranger Things al permitir que los usuarios de Google Home para "charlar" con el personaje Dustin.

Por supuesto, como dije antes, nada de esto sería posible sin el procesamiento del lenguaje natural para traducir el habla a texto, hacer coincidir semánticamente ese texto con la base de conocimientos del dispositivo y luego proporcionar una respuesta. útil.

Estudio de caso de marketing de PNL: Tenable duplica las tasas de conversión

Si bien la frase "procesamiento del lenguaje natural" es nueva para muchos de nosotros, la tecnología en sí existe desde hace mucho tiempo. Por eso, no es de extrañar que las marcas ya lo estén utilizando para lograr resultados impresionantes.

Un buen ejemplo es la empresa de ciberseguridad Tenable. Hubo dos grandes problemas que enfrentó con su proceso de ventas:

• Los clientes potenciales tardaban demasiado en llegar a un Representante de desarrollo de ventas (SDR)
• Los SDR enfrentaron un cuello de botella al interactuar con los clientes potenciales fuera del horario de oficina o en momentos del día cuando estaban ocupados o lejos de sus escritorios.

"Si no los sigue, es muy probable que alguien diga 'Ni siquiera recuerdo haber llenado este formulario' o 'Ni siquiera recuerdo haber visitado su sitio web' ' señaló Matt Mullin, director senior de operaciones y tecnología de marketing global en Tenable.

Al implementar una estrategia de desarrollo comercial que coloca a los chatbots inteligentes a la vanguardia de su sitio web, la marca ha experimentado una mejora del 30% en la calidad y duración de las conversaciones con los prospectos, mientras que las tasas de conversión se han duplicado.

Usos del procesamiento del lenguaje natural además del marketing

La PNL no comenzó como una solución de marketing y sus casos de uso se extienden mucho más allá del marketing. Estos son algunos otros usos de la tecnología:

Detecta el coronavirus

Es cierto: la PNL no se trata solo de marketing, nos ayuda a combatir la pandemia. El instituto de investigación y desarrollo de Alibaba Group, DAMO Academy, ha creado un sistema basado en PNL capaz de utilizar exploraciones de tórax y datos en profundidad para diagnosticar infecciones por Covid-19 en solo 20 segundos, con precisión. en un 96%.

Identificar y analizar competidores

Todas las empresas utilizan algún grado de análisis de la competencia para informar la dirección estratégica. Sin embargo, en un mundo cada vez más globalizado, no siempre es fácil saber quiénes son tus mayores rivales.

Puede pensar que está compitiendo con la marca en el futuro cuando en realidad sus clientes sean cazados furtivamente por una empresa en el otro lado del planeta.

Nuevamente, la PNL tiene una solución. Herramientas como Zirra (y muchas otras) pueden mapear automáticamente el panorama de la competencia, creando una lista de negocios clasificados según su conexión con su marca.

Calificación crediticia

Los prestamistas utilizan la calificación crediticia para comprender si una persona o empresa es una apuesta segura para un préstamo u otra forma de préstamo.

Sin embargo, esto no siempre es posible en los mercados emergentes, donde los documentos clave pueden no estar fácilmente disponibles.

Ahora, marcas como Lenddo están utilizando el procesamiento del lenguaje natural para tomar decisiones de préstamos basadas en fuentes de datos no tradicionales que abarcan toda la huella digital del solicitante, desde sus hábitos de navegación y uso. desde redes sociales hasta transacciones de comercio electrónico e incluso perfiles psicométricos.

Reclutar talento

Durante años, los reclutadores y los equipos de recursos humanos han utilizado la tecnología para escanear currículums y cartas de presentación en busca de ciertas palabras clave.

La PNL es una extensión lógica de esto. En lugar de centrarse en frases específicas, es capaz de analizar y extraer la información más relevante para el rol específico.

Esto permite a los empleadores automatizar el largo proceso de filtrado de CV, sabiendo que aquellos que tengan éxito estarán a la altura.

Conclusión

Si bien el procesamiento del lenguaje natural suena avanzado, se basa en el antiguo principio de marketing de comprender mejor a nuestros clientes.

En lugar de preguntar directamente a tu audiencia qué piensan sobre tu marca o producto, qué desafíos enfrentan o cuáles son sus objetivos, la PNL te ayuda a discernir sus sentimientos, motivaciones y objetivos. opiniones de las palabras que utilizan.

La PNL es otro paso para eliminar las conjeturas de nuestras decisiones de marketing, lo que nos permite llegar a las personas adecuadas, en el momento adecuado, con el mensaje adecuado.

¿Cómo piensa utilizar el tratamiento de los idiomas nacionales en su estrategia de marketing?