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<\/p>\nComputer sind in der Regel nicht darauf ausgelegt, menschliche Kommunikation zu verstehen. Sie sprechen in Codes und verwenden lange Zeilen mit Einsen und Nullen.<\/p>\n
Wir hingegen sind komplizierter, sprechen in Farben und verwenden Dinge wie Phraseologie oder Sarkasmus.<\/p>\n
Es scheint, als k\u00f6nnten Menschen und Computer nicht wirklich miteinander kommunizieren. Aber wie wir wissen, tun sie es bereits. Computer reagieren t\u00e4glich auf unsere Suchbegriffe und sogar auf Sprachbefehle.<\/p>\n
Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist eine auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierende L\u00f6sung, die Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren.<\/p>\n
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NLP wird oft als „Textanalyse“ bezeichnet und hilft Maschinen dabei, zu verstehen, was Menschen im Austausch miteinander schreiben oder sagen.<\/p>\n
Durch Techniken wie die Umwandlung von Audio in Text k\u00f6nnen Computer die menschliche Sprache verstehen. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht es, die Sprachsteuerung verschiedener Systeme zu implementieren.<\/p>\n
Wenn Sie Produkte verkaufen oder Content im Internet produzieren, kann NLP dabei helfen, die Verbraucher-Absichten mit Ihrem Website-Inhalt zusammenzubringen.<\/p>\n
In der Welt von Google und anderen Suchmaschinen erwarten Kundinnen und Kunden, dass sie einen Begriff oder sogar eine Idee in ein Suchfeld eingeben und sofort personalisierte Recommendations erhalten, die f\u00fcr ihre Suche relevant sind.<\/p>\n
Diese Art Interaktion muss mit derartigem Speed und in einem Umfang erfolgen, die Menschen allein nicht leisten k\u00f6nnten.<\/p>\n
Um den Anspr\u00fcchen der Verbraucher:innen gerecht zu werden, sind Maschinen und Systeme erforderlich, die konstant lernen und Insights dar\u00fcber erhalten, was Kundinnen und Kunden meinen und was sie wollen.<\/p>\n
F\u00fcr alle, die Online-Produkte verkaufen oder Content bereitstellen, ist das eine toughe Aufgabe, aber Natural Language Processing kann diese Dinge erheblich erleichtern. F\u00fcr Unternehmen, die seinen Nutzer:innen jederzeit das Richtige bieten wollen, ist NLP ein Muss.<\/p>\n
NLP ist ein leistungsf\u00e4higes Machine Learning Tool, das erg\u00e4nzend zu menschlichen Teams, Unternehmen dabei hilft, sich in einer wettbewerbsorientierten Welt einen Vorteil zu verschaffen.<\/p>\n
Es ist eine Maschine, die ein unvergessliches und angenehmes Customer Experience schafft, indem sie ein Verst\u00e4ndnis hat f\u00fcr:<\/p>\n
Die Nachfrage<\/strong>: Die Absichten der Verbraucher:innen (Consumer Intent), einschlie\u00dflich der verwendeten Synonyme.<\/p>\n Das Angebot<\/strong>: Produkte und alle Varianten der Beschreibungen der H\u00e4ndler:innen.<\/p>\n [Fakt 1] Schlechte Website-Search = Verlorene Kundinnen und Kunden<\/strong><\/p>\n Verbraucher:innen k\u00f6nnen Produkte auf unendlich viele Arten beschreiben, Ecommerce Unternehmen jedoch nicht. Sie haben eine feste Liste an Beschreibungen f\u00fcr ihre Online-Produkte und -Services.<\/p>\n Es gibt also bereits eine Diskrepanz zwischen dem, wonach Kundinnen und Kunden suchen, und dem, was die Retailer-Website versteht. Das wirkt sich auf die Suchqualit\u00e4t aus und f\u00fchrt zu Folgewirkungen.<\/p>\n Laut CIO geh\u00f6ren sowohl eine schlechte Suchfunktion als auch eine schlechte Navigation zu den 12 Hauptgr\u00fcnden, weshalb Ecommerce-Websites ihre Kundinnen und Kunden verlieren k\u00f6nnten<\/a>.<\/p>\n Eine ineffektive Suche vergeudet die Zeit der Nutzer:innen, und Zeit ist wertvoll. Die ersten 10 Sekunden auf einer Website entscheiden dar\u00fcber, <\/a>ob die Besucher::innen bleiben oder gehen.<\/p>\n Einfach ausgedr\u00fcckt: Die Suche sollte sinnvoll, schnell und einfach sein, denn sonst bleiben die Besucher:innen nicht auf der Website und dies bedeutet Umsatzeinbu\u00dfen f\u00fcr das Unternehmen.<\/p>\n [Fakt 2] Um die Unmengen von Daten zu verarbeiten, wird Hilfe ben\u00f6tigt<\/strong><\/p>\n Unternehmen erfahren online immer mehr \u00fcber die Bed\u00fcrfnisse, Einstellungen, Pr\u00e4ferenzen und Frustrationen ihrer Kundinnen und Kunden.<\/p>\n Informationen aus Kunden-Suchen, Feedback, Tracking und anderen Quellen f\u00fchren zu jeder Menge unstrukturierter Daten, die stetig zunehmen.<\/p>\n Unz\u00e4hlige E-Mails, Freitext-Formulare, Social Media Posts, Produktbewertungen und noch viel mehr. Das ist Big Text und er ist ziemlich un\u00fcbersichtlich.<\/p>\n Und es gibt ihn in rauen Mengen. Einer IDC-Studie zufolge machen unstrukturierte Daten bis zu 90 Prozent aller digitalen Informationen<\/a> aus.<\/p>\n Zu allem \u00dcbel passen diese Daten nicht in die Standard-Modelle, die Maschinen verstehen.<\/p>\n All dies sind gro\u00dfe Challenges f\u00fcr Retailer \u2013 und gleichzeitig gro\u00dfe Chancen. Wenn Retailer diese Daten sinnvoll nutzen k\u00f6nnen, stehen ihnen viele n\u00fctzliche Insights zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n NLP erkennt, versteht, fasst zusammen und analysiert, was wir sagen, damit es uns versteht. Darin ist es so gut, dass es sogar dazu beitragen kann, selbst Sprache zu erzeugen.<\/p>\n Algorithmen, Syntax und Semantik liefern NLP die beste Grundlage f\u00fcr leistungsstarke \u201cSchlussfolgerungen\u201d.<\/p>\n NLP verwendet Algorithmen, um unseren diversen, unstrukturierten und spontanen Gespr\u00e4chsstoff in etwas umzuwandeln, das ein Computer versteht und worauf er reagieren kann.<\/p>\n Mithilfe von Algorithmen entschl\u00fcsselt NLP die Bedeutung des Wirrwarrs an S\u00e4tzen, Sprichw\u00f6rtern und Slang, den wir t\u00e4glich verwenden.<\/p>\n Es durchforstet, was wir sagen, und macht daraus eine Datenbank, indem es unsere Sprache in ein Format umwandelt, das Computer verstehen k\u00f6nnen.<\/p>\n Zwei Hauptelemente des NLP sind die syntaktische und die semantische Analyse. Die Syntax bestimmt, was gesagt wird, w\u00e4hrend die Semantik auf die Bedeutung eingeht.<\/p>\n Die Syntax unterteilt S\u00e4tze und verwendet Dinge wie Grammatikregeln oder grundlegende Wortformen, um einen Text zu verstehen. Die Semantik extrahiert die Bedeutung, dahinter. Mithilfe von Kontext und Werkzeugen wie Wort-Kategorisierung oder Bedeutungsdatenbanken wird die Absicht hinter der Verwendung bestimmter W\u00f6rter ermittelt. Auf diese Weise wei\u00df ein Computer, was jemand wirklich meint.<\/p>\n Die meisten von uns sind bereits mit NLP in Ber\u00fchrung gekommen. Wir nutzen sie \u00fcber Suchleisten auf Websites, virtuellen Assistenten wie Alexa oder Siri auf unserem Smartphone.<\/p>\n Die Transkripte von Spam in unseren E-Mails oder der Voicemail auf unserem Telefon, ja sogar Google Translate \u2013- all das sind Beispiele f\u00fcr NLP-Technologie in Aktion. Es gibt viele Gesch\u00e4ftsanwendungen.<\/p>\n Der Schl\u00fcssel zu einer erfolgreichen Suche liegt in der Semantik.<\/p>\n Die semantische Suche<\/a> ist so intuitiv, dass die Kundinnen und Kunden auch dann relevante Ergebnisse erhalten, wenn sie ihre eigenen Suchanfragen formulieren.<\/p>\n Sie erkennt die Absicht und zeigt Produkte, die sich tief im Online-Produktkatalog eines H\u00e4ndlers befinden, in k\u00fcrzester Zeit an.<\/p>\n Und die Zahlen beweisen, dass es funktioniert.<\/p>\n Websites mit einer semantischen Suchleiste hatten in der Vergangenheit prozentual weniger Abbruchraten als Websites<\/a> mit einer textbasierten Suchleiste.<\/p>\n Lesen Sie als N\u00e4chstes: Was ist Omnichannel Commerce?\u00a0 [Blog]<\/strong><\/p>\n Social Media Listening<\/a> ist zu einem wichtigen Tool f\u00fcr E-Retailer geworden, die die Shopping-Gewohnheiten ihrer Kundinnen und Kunden verstehen, die Produktnachfrage vorhersagen oder Trends beobachten m\u00f6chten, um Marketingbotschaften gezielt zu platzieren.<\/p>\n Eine Studie<\/a> hat ergeben, dass die Vorbereitungen zu Thanksgiving beispielsweise mit vielen stressigen und unangenehmen Interaktionen mit Familienmitgliedern verbunden ist.<\/p>\n Wenn Markerters daher \u201cStresslinderung\u201d zum Thema ihres Messagings an den Feiertagen machen, k\u00f6nnte das in der Zeit vor Thanksgiving bei den Kunden gut ankommen.<\/p>\n Source<\/a><\/p>\n Die Analyse ergab auch, dass viele Menschen am Black Friday verkatert sind und es zum Gespr\u00e4chsthema machen.<\/p>\n Pharma-Marken k\u00f6nnten sich diesen Trend zunutze machen, indem sie an diesem Tag in ihren Echtzeit-Marketingkampagnen „Mittel gegen Kater“ erw\u00e4hnen.<\/p>\n NLP hilft dabei, die Buzzwords hervorzuheben, so dass Marketingbotschaften gezielter eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Customer Experience Management\u00a0 ist ein weiteres gro\u00dfes Anwendungsgebiet von NLP, sowohl online als auch offline.<\/p>\n Der US-Retailer Nordstrom analysierte Kundenfeedback<\/a> gr\u00f6\u00dferen Umfangs, das er \u00fcber Kommentarformulare, Umfragen und Dankeskarten sammelte.<\/p>\n Dabei stellte sich heraus, dass viele Kundinnen und Kunden Schwierigkeiten hatten, die Verk\u00e4ufer:innen in den Gesch\u00e4ften zu erkennen, da sie keine Uniform, sondern normale Kleidung trugen.<\/p>\n Nordstrom ging dieses Problem an, indem es seine Verk\u00e4ufer:innen mit farbig auff\u00e4lligen und gebrandeten T-Shirts ausstattete, so dass die Kundinnen und Kunden sie leicht erkennen konnten.<\/p>\n Innerhalb von zwei Tagen nach dem Pilotprojekt stieg die Key Metric des Unternehmens zur Bewertung der Effektivit\u00e4t des Verkaufspersonals um 30 Punkte an..<\/p>\n Kleine Beobachtung, gro\u00dfe Wirkung. Es sind Technologien wie NLP, die solche Informationen ans Tageslicht bringen.<\/p>\n Lesen Sie dies als N\u00e4chstes: Wie Torrid Kundinnen und Kunden hilft, zu finden, was sie wollen<\/a> [Case Study]<\/p>\n Kundinnen und Kunden den Kauf zu erleichtern, kann viele Vorteile mitsichbringen.<\/p>\n Ecommerce-Unternehmen, die ihre Besucher:innen gekonnt \u201cbei Laune halten\u201d, k\u00f6nnen Kaufabbr\u00fcche drastisch senken oder Impulsk\u00e4ufe anregen, indem sie die Kundinnen und Kunden auf Produkte hinweisen, die genau ihren Bed\u00fcrfnissen entsprechen.<\/p>\n Eine Studie<\/a> hat gezeigt, dass Product Recommendations ein Drittel des Ecommerce-Umsatzes ausmachen und die Rate von liegen gelassenen Artikeln im Warenkorb um 4,35 % verbessern.<\/p>\n Amazon behauptete in der Vergangenheit, <\/a>dass 35 % seines Umsatzes aus K\u00e4ufen stammt, die Kunden durch Recommendations gefunden haben.<\/p>\n Urspr\u00fcnglich waren Keywords der Kern von Product Recommendations, doch heute f\u00fcgen Retailer Kontext, fr\u00fchere Suchdaten und andere Faktoren hinzu, um Product Recommendations anzureichern.<\/p>\n Aus NLP gewonnene Insights helfen Retailern, diese Kombinationen zu erstellen und die richtigen Empfehlungen zu machen.<\/p>\n Lesen Sie dies als N\u00e4chstes: Yves Rocher hebt Personalisierung auf das n\u00e4chste Level mit den Echtzeit-Recommendations von Bloomreach [Case Study]<\/p>\n Abgesehen davon, dass sie herausfinden, was wir meinen, sind Maschinen in der Lage, selbst (f\u00fcr uns) zu shoppen.<\/p>\n Das Marktforschungsunternehmen Gartner sagte bereits eine starke Zunahme mobiler digitaler Assistenten beim Online-Shopping voraus.<\/a><\/p>\n Neben der automatischen Vervollst\u00e4ndigung von Adress- und Kreditkarteninformationen k\u00f6nnen Maschinen auch Routine-Aufgaben wie den Kauf von B\u00fcromaterial \u00fcbernehmen.<\/p>\n Tats\u00e4chlich k\u00f6nnte in absehbarer Zukunft ein erheblicher Prozentsatz der Website-Besucher:innen Maschinen sein, die von Menschen mit ihren allt\u00e4glichen Eink\u00e4ufen beauftragt worden sind.<\/p>\n In Anbetracht des kundenorientierten Charakters des Retail Business, ist es nicht verwunderlich, dass diese Branche fast ein Drittel des Wachstums des Textanalyse-Marktes<\/a> ausmacht.<\/p>\n Digital Commerce Unternehmen<\/a> verf\u00fcgen \u00fcber eine gro\u00dfe Kunden-Base, die ihre Bed\u00fcrfnisse, Einstellungen, Pr\u00e4ferenzen und Frustrationen zunehmend online \u00e4u\u00dfert.<\/p>\n Jeden Tag suchen Milliarden von Menschen \u00fcber Websites, Suchmaschinen oder Online-Foren nach Informationen. Sie suchen nach dem ersten Begriff, der ihnen in den Sinn kommt, und erwarten sofortige, relevante Ergebnisse.<\/p>\n Lesen Sie dies als N\u00e4chstes: The Search for a Truly Connected Consumer Experience Begins with Search<\/a> [Blog]<\/p>\n Das Gleiche gilt f\u00fcr Online-Shopper:innen.<\/p>\n Begriffe wie „l\u00e4ssige M\u00fctze“ sind einem Computer v\u00f6llig fremd. Ein:e K\u00e4ufer:in erwartet jedoch, dass er dieses Produkt auf der Website eines Fashion-Shops problemlos findet.<\/p>\n NLP wandelt Suchbegriffe wie diesen in etwas um, das ein Computer verstehen kann, so dass er die Informationen entsprechend verarbeiten kann.<\/p>\n Unmengen von IoT-Daten werden st\u00e4ndig<\/a> von den Ger\u00e4ten und Interfaces gesammelt, die wir t\u00e4glich nutzen.<\/p>\n Allein Walmart sammelt sch\u00e4tzungsweise jede Stunde mehr als 2,5 Petabyte<\/a> an Daten aus Kundeninteraktionen.<\/p>\n Sobald all diese Daten erfasst sind, wir der AI-Part des NLPs genutzt, um sie zu verarbeiten und sinnvoll zu nutzen.<\/p>\n Noch besser, dass diese Informationen mit derartigem Speed und in einem Ausma\u00df verarbeitet werden kann, die die F\u00e4higkeiten von durchschnittlichen Menschen \u00fcbersteigt.<\/p>\n NLP erweitert die F\u00e4higkeiten menschlicher Teams und verschafft Unternehmen einen schnell-denkenden Wettbewerbsvorteil.<\/p>\n Maschinen, die die F\u00e4higkeit besitzen, Sprache zu verstehen, k\u00f6nnen uns auch das eine oder andere beibringen und Retailern eine frische Perspektive bieten.<\/p>\n Ein Unternehmen, das seit Jahren im Kost\u00fcmgesch\u00e4ft t\u00e4tig ist, kam beispielsweise auf den Vorschlag eines Algorithmus<\/a> hin auf die Idee, „Dracula-Kost\u00fcmen“\u00a0 eigene Kategorie-Seite zu widmen.<\/p>\n Lesen Sie dies als n\u00e4chstes: Personalisierung im Ecommerce \u2013\u00a0der komplette Guide [Guide]<\/p>\n NLP kann dazu verwendet werden, Anrufe und E-Mails von Kundinnen und Kunden zu analysieren<\/a> und Dinge wie die allgemeine Kundenzufriedenheit zu ermitteln.<\/p>\n Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten Erkenntnisse aus dem Tonfall oder der Wortwahl der Kunden gewinnen? Dies k\u00f6nnte Ihnen zeigen, wie sie \u00fcber das Unternehmen denken.<\/p>\n Durch das Tracken von Trends und Clustering kann NLP dies leisten \u2013 es kann Muster aufdecken und Bereiche aufzeigen, die sofortige Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n Das sind wertvolle Informationen f\u00fcr Verk\u00e4ufer:innen, die die Zufriedenheit tracken oder sehen wollen, welche Probleme am h\u00e4ufigsten auftreten.<\/p>\n Derartige Informationen k\u00f6nnen gezielt im Customer Care Bereich eingesetzt- und zur Verbesserung der Kundentreue genutzt werden.<\/p>\n Da Unternehmen mit ihren Kundinnen und Kunden zunehmend in deren eigener Sprache sprechen, steigt die Nachfrage nach NLP-L\u00f6sungen.<\/p>\n Ein fr\u00fcherer Bericht<\/a> zeigte, dass der NLP-Markt bis 2020 j\u00e4hrlich um 18,4 % wachsen und einen Wert von 13,4 Milliarden US-Dollar erreichen w\u00fcrde.<\/p>\n In einer innovativen Welt, in der die Kundinnen und Kunden unter Zeitdruck stehen, sollten Retailer alles richtig machen, und zwar beim ersten Anlauf. NLP bringt sie ans Ziel.<\/p>\n Beidseitige Kommunikation war schon immer der Schl\u00fcssel zum Erfolg im Sales Bereich \u2013 dies hat sich auch in einer digitalisierten Welt nicht ge\u00e4ndert.<\/p>\n Diese faszinierende Technologie tr\u00e4gt dazu bei, dass ein Unternehmen auf der Mindmap seiner Kundinnen Kunden bleibt \u2013 und die Entwicklung steht noch in den Startl\u00f6chern.<\/p>\n Die Bloomreach Commerce Experience Cloud<\/a> unterst\u00fctzt Unternehmen bei der Personalisierung des \u00a0Ecommerce <\/a>mit den Produkten Content<\/a>, Discovery<\/a>, und Engagement<\/a>. Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, wie Ihr Unternehmen Customer Experiences wie die Besten der Welt personalisieren kann, vereinbaren Sie noch heute einen Termin f\u00fcr eine pers\u00f6nliche Demo<\/a>.<\/p>\n![\"Weibull](\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/natural-language-processing-1.png\")
<\/p>\nTechniken von Natural Language Processing<\/h3>\n
Algorithmen<\/strong><\/h4>\n
Syntax und Semantik<\/strong><\/h4>\n
5 Beispiele nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung im Alltag<\/h3>\n
Semantische Suche<\/strong><\/h4>\n
Social Media Listening<\/strong><\/h4>\n
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Finden von Qualit\u00e4tsl\u00fccken im Service<\/strong><\/h4>\n
Smarte Product Recommendations<\/strong><\/h4>\n
Digital Assistants<\/strong><\/h4>\n
Wie Ecommerce von NLP profitiert<\/h3>\n
Easy Search<\/strong><\/h4>\n
Source of Intelligence<\/strong><\/h4>\n
Verbesserter Customer Service<\/strong><\/h4>\n
NLP, der Performance Driver von morgen<\/h3>\n