Как НЛП изменяет маркетинг?

Одно из применений нейролингвистического программирования — это анализ текстовых настроений. В наши дни анализ настроений дает нам возможность не только понять, что люди говорят о нашем бренде в Интернете, но и как они к этому относятся.

Нейролингвистическое программирование (НЛП) является областью знаний, возникшей изначально в двух отраслях науки: компьютерных наук и психологии. В компьютерных науках NLP означает Natural Language Processing, в психологии — нейролингвистическое программирование. Это не совсем одно и тоже, но оба направления решают задачи по изучению структур языка для установления более эффективной коммуникации.

Упоминание о бренде не равно положительному отзыву. С помощью НЛП, использующего анализ настроений, мы можем охватить большой объем данных, чтобы найти негативные упоминания, и попытаться смягчить последствия. Аналогичным образом, анализ настроений может помочь брендам найти людей с явным намерением совершить покупку, чтобы предпринять шаги для попадания в их поле зрения.

В электронной коммерции аспекты НЛП можно использовать при редактировании описаний продуктов и автоматического изменения HTML-кода для включения атрибутов, которые, возможно, не были добавлены при первоначальной загрузке продукта. Это не только сокращает объем ручного труда, но и добавляет контекст и детализацию в список, чтобы передать Google более подробное описание и улучшить позиции ранжирования ваших продуктов в поиске.

Еще один прикладной способ использования НЛП — улучшение производительности чат-ботов. НЛП может не только улучшить удобство их использования — и, как следствие, повысить качество обслуживания клиентов. Технологии НЛП вместе с психологией маркетинга и знанием основ таргетинга позволяют добиться фактического увеличения конверсии и продаж по средствам чат-ботов.

Например, в прошлом году ритейлер Asos сообщил об увеличении заказов на 300% с помощью своего нового «модного бота» Enki. Раньше у компании был чат-бот «помощник по подаркам». Используя новый, полностью переработанный чат-мессенджер в Facebook, они увидели 250% отдачу от затрат на маркетинг и привлекли в 3,5 раза больше людей.

Косметический гигант Sephora имеет даже не одного, а трех автоматических помощников:

  • Помощник по заказам Sephora (Facebook)
  • Sephora Virtual Assist (Facebook)
  • Sephora’s Kik bot

Помощник по заказам в Facebook имеет на 11% лучший коэффициент конверсии по сравнению с любым другим методом приема онлайн-заказов, по заявлениям представителей компании Sephora.

Нетрудно понять, как работает НЛП — помогает компьютерам понимать человеческую речь и распознавать текст, однако сложно представить полный перечень задач, для решения которых оно может быть использовано.

Одна из основных проблем и, одновременно, преимуществ систем на основе НЛП заключается в том, что они могут обрабатывать огромное количество данных. Более того, большая часть полученной информации будет представлять собой неструктурированные данные, которые ранее никогда не обрабатывались в таких количествах. В результате, у маркетологов теперь есть невообразимые объемы данных, из которых специалисты теоретически могут делать выводы, влияющие на стратегию.

Проблема заключается в том, что маркетологи должны иметь возможность сделать эти выводы, то есть использовать данные осмысленно. Вот почему первое требование для использования NLP — это наличие систем, которые могут использовать большие данные в дополнение к передающим системам и инструментам взаимодействия между разными группами данных.

Многие из новейших приложений с поддержкой НЛП в мире — это просто инструменты, которые получают некоторую информацию и используют ее для достижения определенной цели. Степень, в которой компаниям удается это сделать, является ключевой проблемой, влияющей на то, как НЛП повлияет на мир маркетинга в 2020 году и последующие годы.

Если вам понравилась статья — поделитесь!
Запись опубликована в рубрике Обучение SMM и имеет тэги , .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *