L’impact du Traitement du langage naturel (TLN) sur le marketing digital

Il y a 30 ans, un ordinateur qui peux comprendre le langage humain était considéré comme de la  science-fiction. Aujourd’hui cela est possible. Grace aux progrès de l’intelligence artificielle (IA), ce concept est devenu une réalité. C’est ce qu’on appelle: Le traitement du langage naturel (TLN).

Le traitement du langage naturel (TLN) est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre et d’interpréter le langage humain.

Les marketeurs l’utilisent aujourd’hui pour analyser l’intention des clients et améliorer leur expérience d’une manière qui n’était pas possible dans le passé.

Alors, comment peut-on utiliser le Traitement du langage naturel en marketing ? Kaokeb est là pour vous répondre.

Le traitement du langage naturel : Comment ça fonctionne ?

Aujourd’hui, de vastes quantités de données exploitables existent qui permettent d’obtenir des informations utiles. Un grand nombre de ces données : courriels, images, fichiers audio, messages, etc, sont non structurées.

Les ordinateurs peuvent parcourir les données et les analyser. Mais le problème est que les machines ont du mal à comprendre le langage humain. Il est lié par des règles presque arbitraires – intonation, contexte, gram maire, syntaxe, etc.

Le traitement du langage naturel utilise des algorithmes pour apprendre à une machine à identifier l’intention d’un locuteur. Historiquement, les algorithmes étaient assez mauvais pour interpréter le langage humain, mais ils se sont considérablement améliorés.

Aujourd’hui, lorsque vous ouvrez un site web, vous trouverez souvent un chatbot qui fonctionne sur la base du traitement du langage naturel et qui peut comprendre et répondre à vos questions.

Application du TLN dans le marketing digital

L’une des premières exigences de l’utilisation du TLN est de disposer des systèmes capables d’exploiter les données ainsi que d’autres capables de les transmettre à d’autres méthodes qui peuvent les utiliser.

Le TLN peut être utilisé comme un filtre anti-spam, une application de vérification orthographique, un outil de traduction ou un chatbot.

Une application du TLN qui est probablement la plus utile aux spécialistes du marketing est l’analyse des sentiments, qui peut leur fournir des informations utiles sur les clients.

L’analyse des sentiments

Supposons que vous parliez à un ami d’un produit que vous avez acheté. L’analyse des sentiments donne un aperçu non seulement de ce que vous dites sur le produit, mais aussi de ce que vous ressentez à son sujet.

La plupart des utilisations du TLN en marketing tournent autour des médias sociaux. L’écoute sociale est une caractéristique courante du TLN. Cette technologie est utilisée pour examiner des millions de mentions sur un sujet donné, en extraire les plus importantes et identifier le « sentiment » général sur le sujet, c’est-à-dire s’il est positif, neutre ou négatif.

L’expérience client

Le marketing et l’expérience client ne sont pas les mêmes, mais ils sont étroitement liés. Des interactions sans stress avec les clients sont d’une importance vitale pour la réussite globale de l’entreprise.

L’amélioration des performances des chatbots utilisant le TLN peut améliorer l’expérience client. Les chatbots peuvent répondre à des demandes 24 heures sur 24 ; ils sont objectifs et ne sont jamais de mauvaise humeur.

Les clients peuvent accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin et interagir naturellement avec ces outils.

Le marketing par courrier électronique est toujours bénéfique, et l’utilisation du traitement naturel du langage peut aider son ROI à s’améliorer encore davantage. Le TLN messure la fréquence à laquelle les utilisateurs répondent à des mots clés spécifiques, le contenu qui les attire et les titres qui fonctionnent mieux pour eux.

Les chatbots peuvent même offrir des avantages marketing significatifs en termes de conversions et de ventes lorsqu’ils sont associés au ciblage et à la psychologie en marketing.

Conclusion

De nombreuses nouvelles applications compatibles avec le traitement du langage naturel utilisent des données exploitables pour atteindre un objectif particulier.

Les outils utilisant le TLN permettent aux marketeurs d’utiliser d’une manière pratique la data disponible.


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