نقش پردازش زبان توسط رایانه در بازاریابی

سلام به همه همراهان مجله رادیب، من حسام علیزاده هستم و خوشحالم که با یک مقاله دیگر در خدمت شما عزیزان هستم. پردازش زبان های طبیعی کامپیوتر ها را قادر می سازد تا آن چه را که ما صحبت می کنیم به دستوراتی که قابل اجرا برای آنها هستند تبدیل کنیم و در سال های اخیر  به یکی از شاخه های مهم در حوزه های هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر برای تعامل بین کامپیوتر و انسان ها  مبدل شده است.ایده ی پردازش زبان های طبیعی نخستین بار در دهه ی پنجاه میلادی توسط آلن تورینگ مطرح شده است.
امروزه بیشتر مردم به خاطر وجود سرویس هایی مثل  Siri  و Google Assistant و Bixby و Cortana با پردازش زبان های طبیعی سروکار دارند،هرچند که شاید با مفهوم آن آشنایی نداشته باشند.این دستیارهای صوتی هرسال در شناختن و اجرا کردن دستوراتی که ما از آنها توقع داریم بهتر و بهتر می شوند و تمام این ها به خاطر پیشرفت ما در پردازش زبان های طبیعی است.
در گذشته ما عادت داشتیم از کامپیوترها درخواست های مشخصی مثل باز کردن یک فایل با کلیک کردن روی آن یا محاسبه یک فرمول در محیط اکسل داشته باشیم.این موضوع در مورد زبان های انسانی که پیچیده  هستند و بر اساس ساختار جمله،محتوا،لحن و زمان بندی معانی مختلفی دارند امکان پذیر نیست.برای این که زبان ما برای کامپیوترها قابل فهم شود باید فرایندهایی روی آن انجام بگیرد که در ادامه آنها را به طور خلاصه بررسی می کنیم.کاری که در پردازش زبان های طبیعی توسط کامپیوترها انجام می شود بی شباهت به کاری که مغز انسان تجزیه و تحلیل صحبت ها انجام می دهد نیست.

مراحل پردازش زبان های طبیعی

جدا کردن جمله ها

در این قسمت جمله ها از یکدیگر جدا می شوند.یکی از معیارهای پایان جمله ها نقطه گذاری صحیح است،اما با پیشرفت های امروزی حتی در متن های بهم ریخته و بدون نقطه هم می توان جملات را از هم جدا کرد.

توکن گذاری

در مرحله ی اول باید گفتارها را با کلمات و جملات تقسیم کنیم و هر قسمت از متن یک توکن در نظر گرفته می شود.
در گویش ها و زبان های مختلف طول جملات افراد و مکث هایی که می کنند متفاوت است و به همین خاطر این فرآیند در هر زبان با زبان دیگر فرق دارد.

ریشه یابی لغتی و معنایی(Lemmatization  و  Stemming) 

دو روش برای حذف کردن اضافات و پیدا کردن ریشه ی کلمه وجود دارد تا به صورت قابل فهم برای کامپیوتر در بیاید.
ریشه یابی لغتی با حذف کردن پسوندها و پیشوندهای یک کلمه،آن را به ساده ترین حالت پایه درمی آورد . در مثال های زیر می توانید این فرآیند را ببینید: 
•    "رفتم" تبدیل می شود به "رفت"
•    "walking " تبدیل می شود به  “walk”
در حالی که با  ریشه یابی معنایی فرآیند پردازشی پیچیده تری است  که کلمات را به حالت پایه شان درآورده و سپس نوشتار کلمه و این که چه طور در یک جمله استفاده می شود را در نظر می گیرد.این روش همچنین یک عبارت را در پایگاه داده ی کلماتی بزرگ جست وجو می کند
•    “Are” تبدیل می شود به " Be"

حذف کلمات اضافه

از دیگر فرآیند های انجام شده مرحله ی حذف  کلمات اضافی در هر زبان  مثلا در زبان انگلیسی   a ، and ,the و حروف ربط و حرف های اضافه هستند.این لیست در هر زبانی می تواند تعریف شود.

این مراحل به صورت بسیار کلی فرآیند پردازش زبان های طبیعی را توضیح می دهند.ناگفته پیداست که این فرآیند در عمل بسیار پیچیده تر  خواهد بود و گرامر و قواعد برای هر زبان دشواری های خاص خود را دارد.

5 کاربرد پردازش زبان های طبیعی در بازاریابی

بازاریابی وابستگی زیادی به کلماتی که پیام ها را انتقال می دهند دارد و همین نقش مهم پردازش زبان های طبیعی را در بازاریابی نشان می دهد.با توجه به ورود تکنولوژی در حوزه های مختلف در بازاریابی هم شاهد استفاده از دستیارهای صوتی و آنالیز اطلاعات شبکه های اجتماعی برای شناخت بازار و مشتریان هستیم.مردم هر روز در شبکه های اجتماعی راجع به برندها و محصولات مختلفشان به بحث و گفت و گو می پردازند و شرکت ها می توانند با تجزیه و تحلیل این اطلاعات استراتژی های مختلفی را در پیش بگیرند.
 در ادامه این موضوع را به طور دقیق تر بررسی خواهیم کرد.
 

•    آگاهی از نام برند و تحقیقات بازار

درک احساسات مشتریان برای ساختن یک استراتژی کسب  وکار اهمیت دارد.نرم افزارهای بر مبنای پردازش زبان های طبیعی می توانند برای آنالیز محتوای شبکه های اجتماعی،بررسی محصولات و آن چه مشتریان عقیده دارند، برای به دست آوردن بینشی برای داده ها استفاده کرد.
آنالیز احساسات برای بررسی کردن متن نظرات مثبت  و منفی در مورد برند استفاده می شود.الگوریتم هایی وجود دارند که با ساختن مدل هایی برای آنالیز احساسات از کامنت های داده شده کار می کنند.طبقه بندی کننده هایی با استفاده از لغاتی که بیشتر استفاده شده اند و بررسی کردن عبارات منفی و مثبت شناخته شده ساخته می شوند.سپس به  هر قسمت از اطلاعات مقداری اختصاص داده می شود که معمولا عددی است که نشان می دهد احساس ابراز شده مثبت،منفی یا خنثی است.با در دست داشتن چنین اطلاعاتی بازاریاب ها می توانند تصمیم های آگاهانه تری برای توسعه دادن استراتژی ها و پیش بینی تقاضاها برای سرویس و کالاهایشان بگیرند.
 

•    تجزیه و تحلیل رقابتی

تجزیه و تحلیل رقابتی معمولا زمانی انجام می شود که قرار است کسب و کار تازه ای راه بیفتد یا ورود به بخش جدیدی از بازار انجام بگیرد.این کار باعث می شود درک بیشتری از بازار به دست بیاید که رقبا چه کسانی هستند و مشتریان بالقوه چه کسانی خواهند بود.
موتورهای طراحی شده با  NLP می توانند پروسه ی اسکن کردن چشم انداز رقابتی را به صورت خودکار و ساده سازی شده انجام دهند.ابزارهایی برای نظارت بر رقابت وجود دارند که معمولا با اسکن کردن اینترنت برای مقاله هایی در مورد برای بخش موردنظر در بازار و استفاده از اطلاعات برای خوراندن به ماژول NLPاستفاده می شوند.این ماژول روابط معنایی را بین کمپانی ها پیدا می کند.
 

•    بازاریابی رسانه های اجتماعی

یکی از اصلی ترین نقاط قوت در فرآیند پردازش زبان های طبیعی ظرفیت آن برای سروکار داشتن با داده های بدون ساختار شبکه های اجتماعی است.بازاریابان برندها می توانند اینفلوئنسرهای کلیدی را در مناطق رشد شناسایی کنند و به همین ترتیب بازاریاب ها می توانند تعیین کنند چه نوع محتوایی  می تواند با فالوورهای رسانه های اجتماعی هماهنگی داشته باشد.
منظور اصلی هدف گرفتن اینفلوئنسرهای مخصوص با محتوای مناسب برای انتشار پیام و آگاهی رسانی است.به عنوان مثال،برند کره ای  KIAاز الگوریتم های  NLPساخته شده در  IBM Watonبرای کشف کردن اینفلوئنسرهای اجتماعی استفاده کرده بود.اینفلوئنسرها توانستند پیام رسانی برای کمپین  Super Bowl2016 این کمپانی انجام بدهند.این الگوریتم  NLP بر روی اینفلوئنسرهایی هدف گذاری کرده بود که  فرض شده بود ویژگی هایی مثل "باز بودن نسبت به تغییرات" و "علاقه هنری" و  "تلاش برای رسیدن به موفقیت" دارند.بنابراین با استفاده از پست های رسانه های اجتماعی در فعال کردن اینفلوئنسرها برای اجرای این استراتژی، کمپانی  KIA توانست افزایش سی درصدی در جذب مشتریان داشته باشد.

•    چت بات ها

اتوماسیون سرویس مشتریان هم فرصت هایی را برای استفاده از پردازش زبان های طبیعی در اختیار می گذارد.چت بات هایی که بر اساس تکنولوژی های مبتنی بر پردازش زبان های طبیعی ساخته شده اند امکان استفاده از انسان ها در مسئولیت های پیچیده تر به جای کارهای پست را فراهم می کند.تجارت الکترونیک و بخش های حمایت از مشتری چندسالی هست که از تاثیر بالای آنها در کارشان استفاده می کنند.چت بات های طراحی شده با NLP برای حل مشکلات مشتریان قابل اعتماد هستند،به ویژه در موقعیت هایی که پاسخ های سریع برای سوالات ساده مورد نیاز است.چت بات ها همچنین قادر هستند در قالب گفت و گو با  مشتریان به آنها کمک کنند و در صورت نیاز مسیر گفت و گو را تغییر بدهند تا آنها بدانند چه چیزی را می خواهند بخرند.
از زمان راه اندازی پلتفرم  Facebook Messenger، بسیاری از برندها به طور قابل ملاحظه ای روی چت بات ها سرمایه گذاری کرده اند.

•    دستیارهای صوتی

در آمریکا بیش از صد و ده میلیون نفر از دستیارهای صوتی استفاده می کنند.سرویس هایی مثل: Siri، Alexa، Cortana و Google Assistant  هر ماه میلیون ها بار استفاده می شوند.
در بخش دستیارهای صوتی، NLP برای تبدیل گفتار به متن ،تطابق معنایی با پایگاه اطلاعاتی شان و سپس بازگرداندن پاسخ پس از ترجمه ی متن به گفتار استفاده می شود.با استفاده از اسپیکرهای هوشمند به عنوان یک کانال بازاریابی،کمپانی ها می توانند فعالیت های بازاریابی خود را ارتقا ببخشند و شنوندگان را مجذوب کنند.

منبع: مجله رادیب