En raison de la concurrence accrue, les clients ont aujourd’hui plus d’alternatives que jamais. Fournir un service à la clientèle de haute qualité est désormais l’une des choses essentielles que les entreprises peuvent faire pour rester compétitives. Une notion de compréhension du langage naturel est utilisée dans la classification des intentions (NLU – compréhension du langage naturel). Des études montrent que :
- Un tiers des consommateurs abandonneraient une marque qu’ils aiment après une seule expérience négative.
- À la suite d’une bonne rencontre, 70 % des consommateurs suggèrent la marque à leurs amis.
L’objectif de la compréhension du langage naturel (NLU), une branche du traitement du langage naturel (NLP), est d’améliorer la compréhension de la lecture automatique en examinant la grammaire et le contexte des mots. Les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients et améliorer l’expérience client en utilisant les technologies d’IA dans le service client, comme les chatbots et la personnalisation.
Ce blog explique la classification des intentions et les méthodes utilisées à l’aide d’exemples.
Qu’est-ce que la classification des intentions ?
La classification des intentions permet de regrouper les phrases en fonction de leur signification. Le sens indique ce que l’orateur a voulu dire. Vous pouvez utiliser les intentions du système par défaut dans votre application ou créer des intentions personnalisées pour des tâches spécifiques (la plupart des développeurs créent des intentions personnalisées pour les applications).
Par exemple, les salutations, les accords, les désaccords, les transferts d’argent, les commandes de taxi ou toute autre chose dont vous pourriez avoir besoin pourraient être classés dans différentes catégories d’intention.
Le modèle classe chaque phrase en trois groupes : simple, multiple ou aucune.
Pour créer un modèle de classification des intentions, vous devez définir des exemples d’apprentissage dans la section des intentions du fichier. Vous pouvez en savoir plus sur la manière de procéder en lisant la documentation. N’oubliez pas de lier le fichier dataset à l’application. N’oubliez pas non plus que les intentions personnalisées peuvent fonctionner en même temps que les intentions du système.
Les façons d’utiliser la classification des intentions avec des exemples
La classification des intentions, qui combine l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, permet de relier automatiquement des mots ou des phrases à une intention spécifique. Un modèle d’apprentissage automatique, par exemple, peut découvrir que des phrases comme « achat » ou « acquérir sont souvent liés à l’intention d’acheter.
Mais d’abord, des exemples de texte, souvent appelés données d’entraînement, sont nécessaires pour entraîner les classificateurs d’intention. En examinant les courriels des clients, vous pouvez trouver des étiquettes telles que.. :
- Intéressé
- Besoin d’informations
- Se désabonner
- Mauvaise personne
- Rebond de l’email
- Autoreply, etc.
Une fois les balises définies, vous pouvez commencer à utiliser des exemples de textes pertinents pour chaque balise afin d’entraîner votre classificateur d’intention.
Prenons un exemple : « J’ai essayé d’acheter quelque chose après l’avoir vu sur le site web, mais je ne sais pas comment commencer. Pourriez-vous m’aider ? » Vous pouvez marquer cet e-mail comme intéressant si vous le souhaitez.
Plus vous donnez d’exemples au modèle, plus votre classificateur d’intentions sera intelligent, car il disposera de plus d’informations pour apprendre.
La détection de l’intention peut être améliorée en la combinant avec l’extraction de texte pour trouver des informations spécifiques dans le texte, telles que des dates, des lieux, des noms d’entreprises et d’autres éléments liés à l’intention de l’utilisateur.
Par exemple, si vous recevez le message « Je veux réserver un vol entre le Canada et les États-Unis, mais ma carte a été refusée », un classificateur d’intention le classera comme une intention de réserver un vol. Un extracteur de texte extrait les entités « Canada » et « USA ».
L’utilité de la classification des intentions
Les entreprises peuvent devenir plus centrées sur le client en classant les intentions de leurs clients, en particulier dans les domaines de la vente et du service à la clientèle. La classification des intentions peut s’avérer cruciale pour de nombreuses tâches, notamment pour répondre plus rapidement aux prospects, traiter les demandes de renseignements et fournir un service personnalisé.
Voici quelques avantages plus détaillés :
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Saisissez toutes les occasions de vendre.
La détection automatique des intentions d’achat est vitale pour les ventes et le service à la clientèle, car elle permet aux organisations d’agir rapidement et de convertir les clients potentiels en clients payants. Plus les équipes répondent rapidement aux intentions d’achat, plus elles ont de chances de conclure un contrat.
Certains clients exigent une réponse dans les 6 heures. Supposons qu’un utilisateur de Facebook demande la disponibilité d’un produit. Avec un classificateur d’intentions, vous pouvez rapidement identifier un client intéressé et le contacter pour augmenter les ventes.
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Évolution au fur et à mesure de votre expansion
Même lorsque les entreprises sont bombardées de données, les classificateurs d’intention peuvent identifier les clients potentiels et orienter leurs demandes vers le personnel de vente. Les machines fonctionnent plus rapidement que les humains, sans interruption, et ne se fatiguent pas, de sorte qu’elles ne manquent jamais une vente.
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Des normes fiables
Les machines utilisent toujours les mêmes paramètres et critères pour traiter les données. La cohérence des mesures garantit que toutes les intentions des consommateurs sont examinées selon les mêmes normes, protocoles et algorithmes. Il réduit les erreurs et améliore la précision des données.
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Augmenter les conversions de vente
Le lancement d’une campagne de marketing et la réception d’interactions avec les clients peuvent utiliser des classificateurs d’intention pour identifier les acheteurs à forte intention et les engager immédiatement. Ainsi, vos taux de conversion grimpent en flèche.
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Analyse des campagnes de vente
L’intention explicite étant reconnue automatiquement dans vos activités de vente et de marketing, vous pouvez rapidement élaborer des rapports basés sur des données valides concernant les taux de conversion, les clients intéressés, les perspectives de vente incitative, etc.
Conclusion
La classification des intentions peut être votre meilleur ami si vous souhaitez transformer des prospects en clients. En utilisant l’IA à votre avantage, vous pouvez examiner de nombreuses interactions entre vos utilisateurs et vos clients potentiels et déterminer automatiquement le sujet de chacune d’entre elles.
Dès que vous automatisez cette tâche, vous pouvez immédiatement passer à l’action et entrer en contact avec des prospects qualifiés. Si vous souhaitez voir comment la classification des intentions peut vous aider à trier vos données clients, vous pouvez demander une démonstration et notre équipe vous aidera à démarrer.
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