Durch Technologien wie NLP (Natural Language Processing) und maschinelles Lernen können Unternehmen die Absicht der Kunden über verschiedene Kanäle hinweg erkennen, personalisierte Angebote ermöglichen und die allgemeine Zufriedenheit verbessern. Je wertvoller jeder Kunde für ein bestimmtes Unternehmen ist, desto kritischer wird dieses Werkzeug.
Die Absichtserkennung ist nützlich für Unternehmen und bietet einen strategischen Vorteil beim Verständnis der Kundenbedürfnisse und der Optimierung von Abläufen. Im Kern beinhaltet die Absichtserkennung die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um den zugrunde liegenden Zweck oder das Ziel hinter Benutzereingaben zu analysieren und zu verstehen. Dieser Prozess umfasst die Extraktion von Bedeutung aus Text oder Sprache, was es Unternehmen ermöglicht, die Kundenabsicht zu entschlüsseln. Häufig werden maschinelle Lernmodelle wie rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) oder Transformer-Architekturen eingesetzt, um Muster und Kontext in Benutzeranfragen zu erkennen.
Arten von Kundenabsichten
Manchmal ist es schwierig, den zugrunde liegenden Zweck oder das Ziel hinter einer Benutzereingabe zu erkennen, da Menschen ihre Absichten nicht immer klar und deutlich äußern. In vielen Fällen erfordern Absichten eine genauere Kontextanalyse, da potenzielle Kunden ihre Ziele möglicherweise indirekt oder durch vage Sprache ausdrücken. Mit den richtigen Werkzeugen können jedoch verschiedene Arten von Absichten genau identifiziert werden. Lassen Sie uns die relevanten Arten von Absichten für Unternehmen genauer untersuchen.
Zunächst gibt es die Kaufabsicht, bei der Benutzer ihren Wunsch zum Kauf eines Produkts oder einer Dienstleistung äußern. Dies ist ein klarer Hinweis für einen Händler, sich zu engagieren.
Dann gibt es einen subtileren Typ: die Kaufüberlegung, bei der jemand in Betracht zieht, zu kaufen, sich aber nicht ganz sicher ist. Das Gespräch erfordert in diesem Fall Feingefühl, da zu viel Druck kontraproduktiv sein kann.
Die Komplexität nimmt mit indirekten Absichten zu. Zum Beispiel bedeutet ein Instagram-Beitrag, der ein Uhrenmodell lobt, dass der Benutzer bereit ist, es zu kaufen? Es handelt sich um eine andere Gruppe potenzieller Kunden, die Unternehmen nicht übersehen sollten, aber unterschiedlich behandelt werden müssen.
Ein weiteres Szenario ist die erfolglose Absicht, bei der Kunden mit dem erhaltenen Service unzufrieden sind, was für Unternehmen in Branchen wie Immobilien, Luxus und Automobilhandel schädlich sein kann.
Alles gesagt, die Absichtserkennung eignet sich auch hervorragend zum Zerlegen von Abwanderungen, die sich auf die Kommunikation beziehen, die nicht relevant für den spezifischen Geschäftskontext ist. Zum Beispiel die negative Absicht, wenn ein Benutzer schreibt, dass er oder sie niemals eine teure Uhr kaufen wird, bedeutet, dass er oder sie kein potenzieller Kunde ist.
Benötigt jedes Unternehmen eine Absichtserkennung?
Durch die Nutzung der Absichtserkennung können Unternehmen automatisierte Antworten erstellen, Kundeninteraktionen optimieren und wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten gewinnen. Ob in analytischen Tools, CRM-Systemen, Kundensupport-Chatbots oder virtuellen Assistenten integriert, ermöglicht die Absichtserkennung Unternehmen, personalisierte und effiziente Dienstleistungen anzubieten, was zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und der operativen Effizienz beiträgt.
Dennoch kann es zu viel des Guten sein? Unsere Absichtsklassifikation aus dem vorherigen Abschnitt kann in diesem Fall eine gute Richtlinie sein. Auf der einen Extremseite kann der Kampf um die Meinung jedes Kunden online für Unternehmen, die Massenprodukte in großem Umfang verkaufen, buchstäblich zu viel sein. Die Entscheidung, Pepsi oder Coke für das Weihnachtsessen zu kaufen, wird beide Unternehmen nicht wesentlich beeinflussen. Auf der anderen Seite sind für Unternehmen, bei denen jeder Deal viel bedeutet, potenzielle Kunden möglicherweise viel mehr Aufmerksamkeit wert, auch bei indirekten Absichten.
Die Mehrheit der Fälle liegt jedoch zwischen diesen Extremen, in denen die Absichtserkennung hilft zu verstehen, ob es sinnvoll ist, auf die Benutzereingabe zu reagieren, und welche Tools geeignet sind. Die allgemeine Regel besagt, dass je mehr Wert ein potenzieller Kunde einem Unternehmen bringen kann, desto mehr sollte in die Erkennung der Kundenabsicht investiert werden, und entsprechend darauf reagiert werden.
