Mehrsprachige KI-Analysen sind der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials des Kundenerlebnisses und zur Förderung des Geschäftswachstums

Textanalyse ist eine leistungsstarke Disziplin, die in der Lage ist, jedes Beispiel einer Kundenmeinung zu entdecken und zu kommentieren, unabhängig davon, welche Sprache der Kunde spricht.

Für Führungskräfte, die mit den riesigen Mengen unstrukturierter Daten rund um ihr Unternehmen konfrontiert werden, ist die Möglichkeit, dass künstliche Intelligenz in der Textanalyse sprachunabhängig ist, ein kritisches (aber leicht zu ignorierendes) Problem.

Schließlich handelt es sich bei unstrukturierten Daten (UD) nicht um strukturierte Daten in einem Format wie Tabellenkalkulationen, sondern sie sind normalerweise in verschiedenen sozialen Medien, Blogs, Website-Kommentaren, Callcenter-Anrufen, privaten Chats usw. zu finden. Tonnenweise Daten – und das bedeutet eine riesige Ressource mit noch größerem Wert für Unternehmen, die ihr Kundenerlebnis (CX) verbessern möchten.

Die meisten Daten sind unstrukturierte Daten. Nach Schätzungen des MIT sind heute 80 bis 90 % der Daten unstrukturierte Daten, und die Zahl wächst rasant. Und diese Tatsache bedeutet, dass alle Meinungen von Kunden von Unternehmen gesammelt und analysiert werden können, die in Technologie und Fachwissen investiert haben.

Dies ist die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Textanalyse. Dies führt dazu, dass jeder Kunde, der auf einer beliebigen Plattform einen Kommentar zu einer Unternehmensmarke abgibt, einen beispiellosen Zugang zu seinen Gedanken, Meinungen und Ideen hat. Es ermöglicht Unternehmen, priorisierte Kundenprobleme genau und schnell zu identifizieren und so die Kundenabwanderung zu reduzieren.

Angesichts dieser Allgemeingültigkeit ist es besonders wichtig, den Wert des Sprachagnostizismus zu erkennen. Die Beschränkung der Analyse und Annotation auf englische Perspektiven (wenn andere Perspektiven vorhanden sind) untergräbt den Umfang unstrukturierter Daten und die Generalisierbarkeit dieser Textanalyse.

Daher ist es notwendig zu verstehen, wie mehrsprachige KI-Analysen funktionieren und welches Potenzial sie haben, um einen umfassenden Überblick über Kundenmeinungen zu gewinnen.

Die Kraft der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Grundlage der durch künstliche Intelligenz gesteuerten Textanalyse ist die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Maschinelles Lernen ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die menschliches Lernen nachahmen soll. Während die herkömmliche Programmierung die Ausführung von von Menschen erstellten Regeln erfordert, nutzt maschinelles Lernen die Datenanalyse, um extrem komplexe Muster zu lernen, die für Schlussfolgerungen verwendet werden können, wodurch maschinelles Lernen sehr gut bei der Lösung von Problemen und der Ausführung komplexer Aufgaben ist.

Gleichzeitig gehört die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu den Verarbeitungssprachen. Tatsächlich kann es als eine der komplexen Aufgaben verstanden werden, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden.

In diesem Zusammenhang sind die Einsatzmöglichkeiten von Natural Language Processing (NLP) vielfältig. Es kann für einfachere Zwecke verwendet werden, beispielsweise um zu zählen, wie oft ein bestimmter Begriff oder ein bestimmtes Wort in einem Text vorkommt. Oder man kann sich der schwierigeren Herausforderung stellen, die Stimmung oder sogar Emotion eines bestimmten Textes zu bestimmen.

Offensichtlich ist beides von großem Nutzen für Unternehmen, die mehr über alle verfügbaren Kundenmeinungen erfahren möchten.

Diese Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen auszuwerten, um herauszufinden, wie oft über ihre Marke online oder offline gesprochen wird, und um zu verstehen, ob die Kommentare positiv oder negativ sind, oder Bezieht sich auf eine Reihe nuancierterer Emotionen.

mehrsprachiger Ansatz

Der entscheidende Vorteil dieses Ansatzes ist seine Fähigkeit, alle Kundenmeinungen einzubeziehen – auf jede Meinung wird eine Textanalyse angewendet und es handelt sich nicht um eine Stichprobe oder Auswahl.

Um dieses Ziel zu erreichen, kann die Sprache, in der eine bestimmte Meinung geäußert wird, jedoch nicht eingeschränkt werden, sondern die KI muss völlig sprachunabhängig sein, insbesondere wenn es sich bei einem Unternehmen um eine multinationale Organisation handelt.

Dies kann durch den Einsatz von unüberwachtem und überwachtem maschinellem Lernen erreicht werden. Überwachtes maschinelles Lernen bedeutet, dass die beteiligten Algorithmen von Menschen „trainiert“ werden, die Trainingsdaten kommentieren, und dass KI bei Aufgaben mit großen Datenmengen (auch Big Data genannt) besser abschneiden kann als Menschen.

Um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse aller Sprachen erfüllt werden, setzten die Forscher ein Team von etwa 300 Muttersprachlern verschiedener Sprachen ein, die die unstrukturierten Daten lesen, verstehen und manuell mit Anmerkungen versehen. Stellen Sie beispielsweise fest, ob ein Tweet positiv oder negativ ist, ob in seinem Betreff Sarkasmus steckt oder sogar, welche Customer Journey durch den Inhalt einer E-Mail oder Chat-Nachricht angedeutet wird.

Sobald die KI in ihrer Muttersprache trainiert ist (ohne dass eine Übersetzung ins Englische und maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Englisch erforderlich sind), kann sie ihre Ziele (sei es das Erzeugen von Emotionen oder das Identifizieren von Themen) hervorragend erreichen Mithilfe der englischen Visualisierung können Sie alle Kundenstimmen für Customer Experience (CX)-Experten, Kundenbindungsmanager und mehr in einer Sprache erschließen, die sie verstehen.

Das Wichtigste ist, dass die Genauigkeit der künstlichen Intelligenz weiter verbessert werden kann. Wenn eine Person beispielsweise eine kleine Teilmenge von Tweets mit einer bestimmten Emotion kommentiert, kann deren Genauigkeit gemessen werden. Sie können sehen, dass 80 bis 90 % oder mehr des Inhalts mit dem Algorithmus übereinstimmen, unabhängig davon, in welcher Sprache die Tweets verfasst sind.

Angesichts der Subjektivität des Ausdrucks von Emotionen zeigt dies, wie mächtig diese KI-Technologien geworden sind.

Auf der Suche nach der Nadel im Heuhaufen unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten (UD) sind überall und stellen eine Möglichkeit dar, die Meinungen aller Kunden zu verstehen, nicht wie Umfragen Somit können per Definition nur stichprobenbasierte Kundenmeinungen bereitgestellt werden.

Um diese Fähigkeit, uneingeschränkten Zugang zu Verbrauchermeinungen zu erhalten, jedoch wirklich zu nutzen, müssen multinationale Unternehmen nicht nur KI-Experten und -Techniker einstellen, sondern auch sicherstellen, dass ihre KI-Systeme hinsichtlich der Daten in allen relevanten Sprachen vollständig mit dem Englischen übereinstimmen. Gleiches hochpräzises Training.

Auf diese Weise ist die Textanalyse nicht nur quellenunabhängig, sondern auch sprachunabhängig. Ermöglichen Sie Unternehmensleitern, selbstbewusst zu behaupten, dass ihr Verständnis der Kundenperspektiven, Schwachstellen und Gewinnpunkte detailliert, präzise und umfassend ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMehrsprachige KI-Analysen sind der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials des Kundenerlebnisses und zur Förderung des Geschäftswachstums. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!