El natural language processing (NLP) permite a un chatbot dar respuestas más personalizadas y únicas, interpretar y responder nuevas preguntas y mejorar la experiencia del cliente según sus necesidades. Pero, ¿sabes cómo funciona este proceso y cómo integrarlo en tu negocio?
Contar con herramientas, como chatbots con Inteligencia Artificial, capaces de dar distintas respuestas predeterminadas gracias al NLP, te ayudará en la estrategia de atención al cliente de tu empresa.
En este post te contamos más sobre esta tecnología y su relación con los asistentes virtuales.
¿Qué es el natural language processing NLP?
El natural language processing (NLP) es la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender textos y palabras habladas del mismo modo que lo hacen los seres humanos. Algunas de sus aplicaciones más habituales son: traducción automática, análisis de sentimientos, marketing y chatbots.
Ventajas del natural language processing para las empresas
La principal ventaja del NLP para las empresas es que facilita la comunicación entre humanos y ordenadores. Al permitir que los ordenadores entiendan el lenguaje humano, interactuar con ellos resulta mucho más intuitivo facilitando la comunicación.
Para las empresas en concreto esta comunicación se ve reflejada no solo a nivel interno, las herramientas de NLP también ayudan en la comunicación con clientes.
Otras ventajas son:
- Simplifica las traducciones automáticas y la clasificación de información.
- Reconoce las palabras habladas de asistentes personales de voz.
- Permite utilizar chatbots en atención al cliente, ventas y marketing.
- Facilita el análisis de sentimientos de los consumidores para conocerlos mejor.
- Proporciona conocimiento avanzado de análisis de todo tipo de datos.
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Cómo funciona el (NLP) en chatbots con IA
De forma muy simplificada queremos contar el funcionamiento de la tecnología NLP en los chatbots y el proceso desde que reciben un mensaje hasta que procesan una respuesta.
Existen cinco pasos principales para que el chatbot lea, interprete, comprenda, formule y envíe la respuesta adecuada. Estos pasos son:
- Tokenización: El chatbot empieza dividiendo el texto en trozos (también llamados «tokens») y eliminando los signos de puntuación. La tokenización se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural para dividir párrafos y frases en unidades más pequeñas (palabras) a las que se puede asignar un significado más fácil y comprensible.
- Normalización: A continuación, el bot elimina los detalles que no son relevantes para el mensaje y convierte las palabras a su versión «normal», por ejemplo, poniendo todo en minúsculas o eliminando aquello que no aporta significado.
- Reconocimiento de entidades: Ahora que todas las palabras están normalizadas, el chatbot trata de identificar a qué tipo de cosa se refiere cada palabra. Por ejemplo, identificaría España como un lugar, 68% como un porcentaje y Google como una organización.
- Análisis de dependencias: En el siguiente paso, el bot identifica el papel que desempeña cada palabra en la frase, como sustantivo, verbo, adjetivo u objeto.
- Generación de respuesta: Por último, el chatbot genera una serie de respuestas utilizando la información determinada en todos los demás pasos y selecciona la respuesta más adecuada para enviar al usuario.
Después de preprocesar los datos, se desarrolla el algoritmo para terminar de procesarlos. Existen diversos algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, pero normalmente se utilizan dos tipos:
- Sistema basado en reglas. Este sistema utiliza reglas lingüísticas cuidadosamente diseñadas. Este enfoque se utilizó desde el principio del procesamiento del lenguaje natural y aún se utiliza.
- Sistema basado en el machine learning. Los algoritmos de aprendizaje automático usan métodos estadísticos. Aprenden a realizar tareas en base a los datos de entrenamiento que reciben y de esa forma, ajustan sus métodos a medida que procesan más y más datos.
A través de la combinación de machine learning, deep learning y redes neuronales, los algoritmos de natural language processing mejoran sus propias reglas a través del procesamiento y un aprendizaje repetido.
NLP e IA: ¿cómo integrarlos en una estrategia de Atención al Cliente?
Los consumidores están deseando construir relaciones con las empresas que entienden sus necesidades y, sobre todo, que les aportan valor diferencial.
Para fidelizar y atraer clientes, hay que generar una experiencia de marca tan satisfactoria que no les quede ninguna duda de que la empresa conoce a la perfección lo que están buscando y que, además, está dispuesta a dárselo.
Cuando se trata de mejorar una estrategia de de atención al cliente, la tecnología basada en el natural language processing junto con la inteligencia artificial son claves, ayudando a comprender por qué los clientes toman las decisiones que toman, cómo identificar sus motivaciones y cuáles son sus necesidades.
Hoy en día es crucial apostar por soluciones tecnológicas como son:
- Escucha activa automatizada. Adelantarse a las consultas de los clientes con menús guiados en los chatbots, facilitando el acceso a consultas más frecuentes o a los trámites popularmente más demandados. Estos menús se definen gracias a la inteligencia artificial de los chatbots, capaces de identificar patrones de comportamiento y a la tecnología NLP, capaz de entender lo que los clientes buscan.
- Chatbots con IA o Live Chats. El uso de los chatbots con IA o Live Chats, permiten la interacción en tiempo real disminuyendo el tiempo de resolución de las consultas. Los chatbots son agentes de primer nivel disponibles 24/7 de forma ininterrumpida, para resolver consultas sencillas de forma automatizada.
- Notificaciones push masivas y SMS automatizados. Una de las formas más fáciles de mejorar la comunicación con los clientes es a través de notificaciones push en WhatsApp Business y con SMS automatizados.
- Automatización de anuncios segmentados en redes sociales, campañas click to WhatsApp o Messenger. El desarrollo de herramientas de análisis del cliente basadas en IA hace más sencillos estos procesos de automatización y, por tanto, ayuda a desarrollar la estrategia de customer experience perfecta.
En definitiva, la unión de NLP y la Inteligencia Artificial potencia la atención al cliente de tu empresa a través de herramientas que facilitan la interacción con ellos.
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Una de las cosas más impresionantes de los agentes virtuales es que se vuelven más inteligentes con cada interacción.
Esto se debe a que los chatbots que utilizan NLP son supervisados por humanos para que aprendan, esto se conoce como entrenamiento de modelos de NLP y es necesario para la mejora continua y para obtener ratio de automatización record.
El entrenamiento proactivo es lo que dota de capacidad a los chatbots de entender a los usuarios y proporcionar las respuestas adecuadas, con niveles altos de confianza.
Ahora que conoces la importancia del NLP, el aprendizaje automático y los chatbots basados en IA, puedes activar tu agente virtual en la primera línea de tu equipo de atención al cliente.
En Aunoa desarrollamos soluciones basadas en la Inteligencia Artificial Conversacional que emplean procesamiento del lenguaje natural. Diseñamos chatbots a medida, ajustados a las necesidades de tu empresa y a las preferencias de tus clientes.
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