自然语言处理在营销中的应用场景
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自然语言处理在营销中的应用场景相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在
市场营销分析领域中，有大量用于衡量营销数据的应用工具和KPI可供选择。其中
自然语言处理
（Natual Language Processing,
NLP
）技术的使用率正在高速增长，它可以引导计算机解释和分析涉及人类语言的数据。用户能够使用NLP对“为什么（Why）”和“是什么（What）”进行定性理解，并做出有洞察力的决策。
在营销分析中， 可以使用NLP来了解用户的意向与动机，从而创建更智能，更有效的营销策略。
主题提取的目的是从一组数据中提炼出通用题材或主题。这对于了解客户想法非常有效，并且也是自然语言处理（NLP）技术的核心工作原理之一。在营销分析中，
主题提取可以帮助企业了解用户的意图或问题，从而更好地满足用户的需求
。例如，企业可以利用NLP来了解客户在企业论坛上讨论的内容，从而确定常见的用户反馈和需求，并为客户创建有针对性的内容。
2. 使用情感分析来辨别不同沟通方式之间带来的反馈差异性
情感分析可以甄别出数据是否存在积极或消极态度
。尽管有多种生成情感分析的方法，但常见的范例包括识别文档或句子组中所表达的态度，以便概括用户情绪。在市场营销中，这对于
辨别人们如何响应不同的交流方式
很有用。例如，来自聊天系统的反馈可能比来自电子邮件反馈收到更多负面情绪。因为电子邮件反馈可能暗示用户已经对目标公司产生了兴趣并且参与到具体服务中，而聊天机器人的反馈可能会吸引更多的常见问题或技术支持请求。
用户识别旨在通过
分析常见的关键字或主题来确定不同用户的特征
。根据特定的行业术语，这些关键字或常见主题可以让企业了解到更多的潜在客户信息，并促使您针对此类型客户量身定制营销工作。例如，如果持续出现“如何使用javascript从系统的API中提取数据”的问题，那么企业便可以大胆假设这些用户是开发人员。因此，企业可以创建并设计针对性消息以吸引客户中的开发人员。
关键字检测可用于通过从文本数据中生成热门单词的简短列表，并将其与当前的SEO关键字简短列表进行匹配，来创建或改善搜索引擎优化（SEO）技术。
在此之后，企业将通过寻找常见的关键词（通常是独特的名词）来帮助区分哪个单词最为重要。例如，企业可以通过分析客服邮件，并发现公司的某种产品相较于价格在功能方面收到了更多问题反馈。
这之后，企业可以创建一个单词列表，以更准确地匹配与每个产品有关的问题，其中一个短列表关注功能问题，而另一个则关注定价问题。了解这一点后，企业可以创建一个（新的）SEO关键字列表，以帮助提高点击率并最终获得更多流量。
5. 分析聊天机器人（Chatbot）数据以过滤掉低优先级的问题并提高潜在客户的用户体验
在Chatbot生成的数据上使用NLP技术可以帮助企业分组和过滤优先级较低的问题。NLP技术还可以通过分析聊天系统中的常见问题并确定他们是否为高质量潜在客户，来帮助企业更好地服务潜在客户。如果这些问题不在企业的服务范围中，则可以为企业的用户而不是Chatbot系统创建替代的解决方案。
举个例子，如果企业意识到很多Chatbot上出现的问题与公司的招聘岗位有关，则可以在主页上创建超链接，或放大“加入我们”按钮以转移一些原本会占用Chatbot团队时间的流量。这也可以提高潜在客户的质量，因为通过Chatbot吸引的潜在客户中，将有更大比例的人有意愿购买公司的产品（或其他服务）。
自然语言处理是营销分析工具包中的一项强大工具。虽然我们在这里只提到了其中一些，但在许多实例中，
NLP可以用来帮助企业更好地了解行业数据，并使得这些
数据服务于企业。
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