Peran Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dalam Pengembangan Chatbot

Diterbitkan: 2023-05-22

Ekosistem bisnis digital telah berkembang sebagai ruang di mana manusia semakin terlibat dengan mesin. Tidak dapat disangkal bahwa pengembangan chatbot telah menjadi pengubah permainan utama di hampir semua vertikal industri. Berjalan sebagai pengembang, Anda akan merasa luar biasa mengetahui bagaimana rekan digital ini telah mengubah interaksi bisnis dengan pelanggan. Dengan rekomendasi yang dipersonalisasi, dukungan instan, dan sekarang percakapan seperti manusia, pengembangan chatbot yang diberdayakan oleh AI telah menyederhanakan interaksi secara signifikan.

Nah, di latar belakang evolusi chatbots yang kuat, teknologi NLP menonjol. Apakah kita memiliki asisten virtual yang memahami emosi kita, mendeteksi niat, atau memahami nuansa satu dekade yang lalu? NLP, cabang khusus AI, memberdayakan pengembangan chatbot dan memungkinkan bot melibatkan pelanggan dengan percakapan seperti manusia. Saatnya mengeksplorasi peran NLP dalam pengembangan chatbot cerdas.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?

NLP adalah bagian dari AI yang memberdayakan chatbot untuk memahami sentimen manusia. Kata-kata atau kosa kata yang kita gunakan saat bercakap-cakap dengan chatbot membawa emosi kita. Karena NLP didasarkan pada pembelajaran mendalam, ini membantu komputer mendapatkan arti sebenarnya dari indra manusia ini.

Chatbot bertenaga AI mampu memahami konteks, niat, dan emosi di balik interaksi manusia. Dengan pengembangan chatbot yang cerdas, mereka menghasilkan percakapan mirip manusia yang meniru manusia di kehidupan nyata.

Kemampuan untuk memahami emosi manusia inilah yang membuat NLP berbeda dari mesin pencari atau algoritma lainnya. NLP tidak hanya mengandalkan beberapa kata kunci. Sebaliknya, mereka membantu chatbot memahami maksud sebenarnya di balik percakapan.

Setelah NLP mengidentifikasi maksud dan menyampaikan hal yang sama ke bot, mereka merespons seperti manusia, berdasarkan cara pengembang memprogramnya.

Bagaimana cara kerja NLP di chatbots?

Manusia menggunakan bahasa alami saat berkomunikasi satu sama lain. Mesin, di sisi lain, menggunakan bahasa pemrograman sambil menginterpretasikan masukan dari manusia. Memadukan dua konsep utama ini, Pemrosesan Bahasa Alami mendorong interaksi manusia-ke-mesin yang mulus. Ini menyiratkan bahwa orang dapat langsung berkomunikasi dengan mesin tanpa mengetahui bahasa pemrograman.

Dengan pengembangan chatbot yang didukung NLP, bot memperoleh kebebasan untuk memperoleh informasi dan memprosesnya dari masukan lisan atau tertulis dari pelanggan.

Pengembang chatbot mengerjakan model NLP, memberdayakan mesin untuk memecahkan kode interaksi manusia dan bahkan menanggapinya seperti manusia. Mereka dapat mengidentifikasi konteks dan membalas berdasarkan maksud penggunanya.

Pengembangan chatbot cerdas memiliki potensi luar biasa dalam interaksi dan keterlibatan pelanggan. Secara alami, bisnis mengintegrasikan sistem pendukung mereka dengan bot intuitif ini. Mari kita lihat lintasan pertumbuhan progresif pasar chatbot global.

Sumber: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

Grafik tersebut mengungkapkan bahwa pasar chatbot global akan mencapai tonggak sejarah sebesar $1,25 miliar pada tahun 2025. Pada tahun 2016, jumlahnya hanya mencapai $190,8 juta. Ini menunjukkan potensi pertumbuhan eksponensial bot AI.

Bagaimana NLP membantu dalam mengembangkan bot cerdas?

Sebelum mendalami peran NLP dalam pengembangan chatbot, mari kita lihat statistik berikut ini.

40% bisnis besar sudah menerapkan chatbots dalam beberapa bentuk di tahun 2019.
46% dari bisnis ini menggunakan NLP untuk mendeteksi teks atau suara. 14% lainnya menggunakan NLP untuk merampingkan layanan pelanggan mereka.
10% organisasi yang disurvei menggunakan bot yang didukung NLP untuk analitik data.

Selama pengembangan chatbot, mesin NLP sebagian besar menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi pembelajaran mendalam. Inilah mengapa NLP membantu dalam pengembangan chatbot yang cerdas.

Mengenali niat

Bisnis yang menerapkan bot pintar memiliki pelanggan yang menjangkau meja bantuan mereka dengan maksud tertentu. Bergantung pada industrinya, sifat niat ini sangat bervariasi. Misalnya, pelanggan yang mencari sudut pizza terbaik di aplikasi pengiriman makanan akan memiliki maksud yang berbeda dari seseorang yang berbelanja obat-obatan.

Berkat pengembangan chatbot menggunakan NLP, sebagian besar pengguna sekarang mengandalkan teknologi pintar untuk mengidentifikasi niat mereka dan menyelesaikan kalimat selama pencarian. Ini menyiratkan bahwa NLP menangani kata-kata, konjungsi, tata bahasa, pluralitas, dan elemen alami lainnya dari ucapan manusia.

Saat mengidentifikasi maksud setiap pengguna, bot pintar melakukan tindakan yang sesuai. Biasanya, bot AI dilatih dengan seperangkat maksud dasar yang terkait dengan bisnis tempat mereka digunakan.

Menjadi pengembang, Anda perlu membuat model NLP terpisah untuk mengatasi maksud yang berbeda.

Bekerja pada entitas

Entitas mengacu pada kata atau data yang terkait dengan produk, lokasi, tempat, waktu, orang, atau apa pun yang serupa. Selama pengembangan chatbot, NLP digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata tertentu dari pengguna. Seperti yang diprogram, mereka mencocokkan kata-kata ini dengan entitas yang tersedia dan mengumpulkan kata-kata yang diprogram untuk menyelesaikan tugas.

Menyederhanakan interaksi

Dengan Pemrosesan Bahasa Alami, bahasa tidak lagi menjadi penghalang saat pelanggan berinteraksi dengan bot. Proses pengembangan chatbot melibatkan penggunaan NLP untuk menyederhanakan percakapan.

Bot pintar yang didukung NLP memeriksa kata benda umum dan menghapus kapitalisasi, sehingga mereka dapat mengenali masukan pengguna secara akurat.
Bot AI dengan NLP terus menambahkan kata-kata baru ke kosa kata mereka dan mentransfer stok kata yang disempurnakan ke bot lain.
Selama pengembangan chatbot , NLP membantu dalam memahami tata bahasa, konjungsi, dan tenses untuk menyederhanakan konversi dengan pelanggan.
Terkadang, pengguna menggunakan kontraksi saat berkomunikasi dengan bisnis. Bot dilatih untuk memperluas kontraksi ini untuk memperoleh makna akurat dari percakapan mereka. Selain itu, mereka menghapus apostrof di antara kata-kata untuk menumbuhkan pemahaman yang lebih baik.
Kemampuan NLP tingkat lanjut dalam pengembangan chatbot mencakup terjemahan mesin, analisis dokumen, dan konten yang membedakan.

Percakapan cerdas dan kontekstual

Rahasia pengembangan chatbot cerdas terletak pada mesin pelatihan untuk memahami maksud pengguna dan menghasilkan tanggapan kontekstual. Saat memproses kueri, mesin NLP mengevaluasi elemen-elemen berikut.

Ucapan: Seorang pengguna dapat menyampaikan kalimat dengan cara yang berbeda. Chatbot itu mengevaluasi kalimat-kalimat ini berdasarkan sifat ucapan untuk menghasilkan tanggapan.
Niat: Seperti yang telah kita diskusikan, proses pengembangan chatbot melibatkan identifikasi niat. Dengan demikian, bot mengidentifikasi pernyataan masalah dan membantu pengguna.
Konteks: Konteks adalah parameter lain yang memungkinkan bot mengidentifikasi apa yang dibicarakan pengguna.
Sesi: Sesi merekam poin selama percakapan pengguna, termasuk poin awal dan akhir periode interaktif.

Proses pengembangan chatbot melibatkan respons pemrograman berdasarkan elemen yang disebutkan di atas.

4 cara NLP dapat merampingkan percakapan di bot Anda

Tahukah Anda bahwa sebanyak 62% pelanggan lebih suka berinteraksi dengan chatbot daripada manusia? Ini sebagian besar disebabkan oleh respons instan, akurasi, dan respons spontan mereka.

Dengan sebagian besar audiens Anda yang condong ke mesin, inilah saatnya memikirkan kembali proses pengembangan chatbot Anda. Jika masih kekurangan integrasi NLP, Anda akan segera tertinggal dari pesaing Anda.

Jelajahi empat cara di mana NLP dapat merampingkan percakapan di chatbot Anda untuk melibatkan pelanggan.

Berkomunikasi secara alami dalam berbagai bahasa

Sebelum dimulainya NLP, rintangan utama bagi chatbot untuk mengidentifikasi niat pengguna adalah banyaknya cara pelanggan memberikan input mereka. Pengembang telah bekerja cukup lama dalam pengembangan chatbot untuk melatih mereka dengan bahasa manusia. Hasilnya, bahkan respons yang dihasilkan sistem dari chatbot bersifat kontekstual dan Anda akan menemukan bahwa mereka memahami nuansa emosional.

Berkat NLP, pengembang telah berhasil membangun hubungan antara teks berorientasi manusia dan respons yang dihasilkan sistem.

NLP mampu membedakan berbagai jenis permintaan pelanggan. Pendekatan yang dipersonalisasi dalam menanggapi permintaan ini secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan. Untuk lebih spesifik, pengembangan chatbot menggunakan AI memungkinkan alat ini menginterpretasikan elemen-elemen berikut.

Struktur teks
semantik bahasa
Ungkapan ucapan
Data tidak terstruktur
Morfem lintas bahasa
Singkatan dan bahasa sehari-hari

Kepuasan pelanggan yang lebih baik

Respons instan dari platform online dan situs eCommerce adalah apa yang diharapkan oleh generasi milenial saat ini. Penggunaan NLP dalam pengembangan chatbot memberdayakan alat ini untuk menganalisis pertanyaan dan memprioritaskan pertanyaan yang sama berdasarkan kerumitannya. Hasilnya, bot merespons secara kontekstual dan seketika, memberikan kepuasan pelanggan yang lebih baik.

Khususnya, respons yang lebih cepat dari bisnis sangat membantu dalam menumbuhkan kepercayaan pelanggan. Ini pada akhirnya menghasilkan volume bisnis yang lebih besar. Bot pintar telah menjadi trendsetter di sektor eCommerce, dengan pengecer online mapan seperti Ubuy merangkul teknologi tersebut.

Dengan bot khusus, pelanggan mendapatkan waktu dan perhatian yang layak mereka dapatkan di platform Anda. Pengecer online termasuk merek eCommerce telah mengalami tingkat retensi pelanggan yang lebih tinggi. Selain itu, alat pintar ini membantu mengurangi biaya dan upaya yang terlibat dalam akuisisi pelanggan baru.

Mengurangi biaya layanan pelanggan

Bukankah mengesankan mengetahui bahwa bisnis dapat memangkas sebanyak 30% dari biaya layanan pelanggan mereka dengan mengintegrasikan chatbots?

Terlepas dari industri tempat Anda beroperasi, Anda akan memperhitungkan biaya layanan pelanggan sambil menyamakan profitabilitas Anda. Menggunakan NLP selama pengembangan chatbot menyiratkan keterlibatan manusia yang minimal. Ini membantu pengecer mengurangi biaya layanan pelanggan. Mengapa tidak mengintegrasikan bot bertenaga AI untuk melakukan tugas biasa atau berulang? Pendekatan ini akan meningkatkan efisiensi di organisasi Anda, selain merampingkan alur kerja.

Keterlibatan kontekstual

Pelanggan tidak suka dialihkan dari satu agen ke agen berikutnya saat mereka menghubungi bisnis Anda untuk menyelesaikan masalah mereka. Dalam skenario terburuk, banyak dari mereka berakhir tanpa dukungan dari agen langsung. Pengalaman pahit ini dapat merugikan bisnis Anda, yang menyebabkan hilangnya pelanggan.

Ingat, 91% pelanggan yang tidak puas tidak pernah kembali. Menggunakan NLP dalam pengembangan chatbot memanfaatkan keterlibatan kontekstual. Ini menyiratkan bahwa bot pintar mengevaluasi informasi latar belakang pengguna dan membalas secara kontekstual. Selain itu, agen manusia mengetahui konteksnya, sehingga pelanggan tidak perlu mengulangi masalah mereka berkali-kali.

Membungkus

NLP telah merevolusi percakapan otomatis, menjembatani kesenjangan antara komunikasi berorientasi manusia dan mesin. Dengan demikian, pengembangan chatbot yang melibatkan NLP harus berada dalam radar pengembang proaktif setidaknya untuk dekade berikutnya.

Saat NLP terus berkembang, pengembang bereksperimen dengan teknologi canggih untuk meningkatkan kemampuan luar biasa mereka. Dengan model bahasa yang disempurnakan, algoritme canggih, dan interpretasi semantik yang lebih baik, chatbot akan terus mereplikasi tanggapan manusia. Tak heran, merek dan bisnis eCommerce yang beroperasi secara digital dapat memanfaatkan keunggulan pengembangan chatbot cerdas.