Cultura

6 formas en que las empresas pueden beneficiarse del procesamiento del lenguaje natural

Estamos sufriendo una abrumadora avalancha de datos que se acelera todo el tiempo. La mayoría de estos datos no están estructurados, se componen de texto, voz, imágenes y videos de muchas fuentes diferentes.

El texto es uno de los datos no estructurados más importantes para las empresas y proviene de canales externos e internos. La forma en que pueden aprovechar esto es mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

En palabras simples, la PNL consiste en una mezcla de lenguaje, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Crea una tecnología que nos permite interactuar con las máquinas de la misma manera que realizamos una conversación entre humanos.

El lenguaje humano es diferente del lenguaje de programación porque se puede usar de muchas formas diferentes y los dialectos, abreviaturas, jergas y matices dificultan la comprensión de las computadoras. Ahí es donde la PNL puede ayudar.

La PNL tiene varias aplicaciones en los negocios hoy en día porque puede extraer información valiosa de datos no estructurados. Ejemplos de procesamiento del lenguaje natural incluyen análisis de opiniones y revisión ortográfica. Los filtros de spam y el autocompletado también son ejemplos de PNL que la gente usa todos los días. Los líderes empresariales deberían explorar los siguientes usos comerciales de la PNL.

1. Contratación

La PNL puede aportar mejoras en la contratación de candidatos. Las empresas pueden elegir entre una amplia gama de software disponible, probarlo y decidir si cumple con sus requisitos.

Por ejemplo, la búsqueda semántica de currículums funciona mucho mejor para encontrar la mejor opción que usar palabras clave coincidentes. Además de ahorrar tiempo, la PNL puede incluso ayudar a eliminar cualquier sesgo inconsciente y aumentar la diversidad al contratar candidatos.

Las entrevistas automatizadas mejoradas con el procesamiento del lenguaje natural permiten a los gerentes de contratación determinar la idoneidad de un candidato para la empresa. Las herramientas analizan patrones de habla, palabras, expresiones faciales y otros pequeños detalles que podrían pasarse por alto.

La PNL se utiliza en los chatbots para interactuar con los candidatos y proporcionar respuestas y comentarios en tiempo real. Mya es un ejemplo de asistente de reclutamiento que involucra candidatos en todo el estilo de vida de reclutamiento.

2. Análisis del sentimiento de marca

Una parte fundamental del marketing es comprender las emociones de los clientes. La PNL puede ayudar a derivar este tipo de percepción a partir de datos textuales. Es una gran herramienta para analizar las respuestas a los mensajes comerciales que se utilizan en las plataformas de redes sociales.

Puede analizar el estado emocional de una persona interactuando o comentando publicaciones. Se utiliza una combinación de PNL y estadísticas para asignar valores al texto, como positivo, negativo o neutral. También es posible identificar el estado de ánimo subyacente de los consumidores (feliz, triste, enojado o aburrido).

Ya sea identificando menciones sociales sobre una marca, revelando críticas negativas o sabiendo lo que dice la gente sobre una empresa, el uso de la PNL permite crear campañas y estrategias de orientación que satisfagan mejor las necesidades de los clientes.

3. Inteligencia de mercado

Las empresas deben mantenerse al día con los cambios en los estándares y tendencias de la industria. Saber lo que están haciendo sus competidores y, a mayor escala, lo que está haciendo una industria en general es importante para desarrollar estrategias comerciales efectivas.

Esta percepción a menudo está enterrada en infografías, informes de mercado y artículos de noticias, así como en los sitios web de las empresas. La PNL ayuda a las empresas a comprender toda esta información a escala y rápidamente, lo que puede tener implicaciones para las decisiones comerciales. Por ejemplo, si la noticia de la fusión de una empresa se descubre a tiempo, puede afectar las decisiones comerciales.

La PNL se usa ampliamente en marketing financiero, por ejemplo, donde las condiciones del mercado cambian a diario. Los analistas deben tener contenido relevante en tiempo real y la PNL lo proporciona, ya que puede extraer información de manera más precisa y eficiente. Esto hace posible una toma de decisiones informada y oportuna.

4. Servicio al cliente

Las empresas quieren mantener contentos a sus clientes y la PNL ofrece varias formas de mejorar el servicio al cliente. Con los altos volúmenes de interacción con el cliente, es importante poder priorizar en qué tareas actuar primero. El uso de voz a texto, NLP y aprendizaje automático ofrece información sobre qué consultas de los clientes son más importantes.

Los chatbots ofrecen asistencia virtual y pueden manejar tareas de baja prioridad y alta rotación. Ofrecen asistencia ininterrumpida en tiempo real a los clientes para problemas simples y ahorran tiempo, esfuerzo y costos. Pueden responder a varias llamadas, hacer preguntas y responder a los clientes, o transferir una llamada que no pueden responder al departamento correcto.

5. Gestión de publicidad

La PNL permite a las empresas llegar a la audiencia adecuada y colocar anuncios en el lugar adecuado en el momento adecuado. La PNL permite analizar publicaciones en redes sociales, comportamiento de compra, etc., para llegar a posibles compradores.

No solo es posible identificar clientes potenciales, sino segmentarlos para brindarles las mejores opciones de productos o servicios para ellos. Una empresa puede incluso identificar nuevos clientes a los que ni siquiera habían considerado dirigirse antes.

La publicidad cuesta mucho dinero y ayuda si los especialistas en marketing pueden optimizar la forma en que gastan su presupuesto publicitario.

6. Mejorar las estrategias de marketing de contenidos.

Otra forma en que la PNL puede expandir el negocio es mejorando su estrategia de marketing de contenidos. Herramientas de estrategia de contenido impulsado por PNL e IA puede revisar los artículos tal como están escritos y dar instrucciones detalladas a los editores para que el contenido que escriban sea de calidad superior. Las herramientas de software también pueden analizar historias recientes y eventos actuales para que los escritores puedan crear contenido relevante al instante.

Hoy en día es posible crear contenido para motores de búsqueda que también sea mejor para los usuarios, porque los principios de legibilidad humana y legibilidad de máquina se están acercando.

Oraciones cortas y simples, una idea por oración y preguntas que se relacionan estrechamente con las respuestas son principios de ambos. Es mejor ser específico primero y luego llegar a los matices, evitar el discurso de marketing y usar subtítulos y viñetas para dividir el texto.

Conclusión

Estas son solo algunas de las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural en los negocios. El cumplimiento normativo, la biometría, la automatización de procesos y la visualización de datos son algunas otras aplicaciones que veremos más en el futuro. La PNL es clave porque el lenguaje es uno de los principales indicadores de inteligencia. Utiliza técnicas para proporcionar información significativa a las empresas que pueden transformar la forma en que operan.

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Autor – Edward Huskin

Edward es un consultor independiente de IA y Big Data. Se especializa en encontrar la mejor solución técnica para que las empresas administren sus datos y produzcan información significativa. Puedes contactarlo en su perfil de LinkedIn.

Author

Moisés Cabrera

Encantado de emprender, el Internet es como pez en el rio para mi y quiero aportar valor a este mundo digital. Si crees que es de interés estos artículos no dudes en comentar.

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