Natural Language Processing slaat brug met marketing

Natural Language Processing slaat brug met marketing
  • 22 april 2013
  • Redactie

“Het speelkwartier is voorbij. Het is de hoogste tijd voor social media 2.0.” Om deze stap zo eenvoudig mogelijk te maken voor bedrijven, verrijkte Customer Interaction Group zijn nieuwe SaaS-oplossing Astute met Natural Language Processing. In alle talen, zodat je zelfs van Babylonische spraakverwarringen nog chocola kunt maken.

Klunen, erwtensoep, ijsmeester en stempelkaart; wie met een standaard monitoringstool zoekt naar wat er op de sociale media zoal over de Elfstedentocht wordt gezegd, zal gauw tot dit soort weinig verheffende termen komen. Zoek je echter de verdieping, dan is zelfs de link met Lance Armstrong maakbaar. Zo zijn er mensen die vinden dat de Amerikaanse wielrenner een voorbeeld moet nemen aan Reinier Paping, winnaar van de Elfstedentocht in 1963. Laatstgenoemde had namelijk geen epo nodig om de Tocht der Tochten op zijn naam te schrijven, maar had voldoende aan een maaltje van Brinta en honing…
“Eenvoudiger dan dit kan ik het niet uitleggen”, wijst Linda Lustig op de mogelijkheden die de recent geïntroduceerde oplossing Astute biedt. Deze zoektest mag dan simpel zijn, zonder tussenkomt van deze Social Relation Management-tool had je de Elfstedentocht en Armstrong nooit met elkaar in verbinding gebracht. Terwijl hier in de praktijk, zo blijkt, wel degelijk over wordt gepraat. “Astute gaat veel dieper dan andere monitoringstools”, verzekert de business application consultant van softwarebedrijf Customer Interaction Group. “Het onderscheidende aspect hiervan zit ‘m in de sentimentanalyse. Je komt niet alleen te weten of mentions over een bepaald onderwerp positief, negatief of neutraal zijn, maar bovenal of de uitingen gepaard gaan met woede, enthousiasme, minachting, affectie, waardering of welke gevoelens dan ook.” Kort gezegd kom je op die manier dus de werkelijke gevoelens te weten van een persoon over een merk.

Mentions routeren
Hoe werkt het? De Astute-gebruiker voert eerst een zoekopdracht in. Dat kunnen bedrijfsnamen zijn, titels van marketingcampagnes of namen van concurrerende merken, maar bijvoorbeeld ook complete zinnen om zo trends te ontdekken. Vervolgens doorloopt het systeem automatisch 150 miljoen websites, variërend van klantenfora en YouTube tot aan Twitter en blogs. Niet alleen in Nederland, maar wereldwijd. Op basis van de inhoud van de content – daarover straks meer – worden mentions automatisch naar de juiste afdeling gerouteerd: klachten naar webcare, campagnereacties naar marketing.
Het product dat sinds begin dit jaar verkrijgbaar is voor de Nederlandse markt, is als Software-as-a-Service (SaaS) afneembaar. Ook is een integratie met het bestaande CRM-pakket van een organisatie optioneel. Dan wordt het pas echt interessant, beweert Hanjo Huizing, algemeen directeur Customer Interaction Group. “Dankzij die koppeling krijg je alle klantinformatie centraal binnen en kun je een brug slaan tussen marketing en service.”
Webcaremedewerkers krijgen op hun desktop bijvoorbeeld te zien over welk onderwerp een klacht gaat, of dat een klant zijn abonnement wil opzeggen. Via de workflow routeert Astute een kwestie - op basis van de content - naar de juiste medewerker, zodat die het probleem kan verhelpen voor de klant. Marketeers kunnen op hun beurt Astute toepassen voor het maken van merkanalyses en het vergroten van de naamsbekendheid van hun organisatie. Tevens komen zij precies te weten op welke platforms klanten zich begeven en wat voor soort reacties zij daar deponeren. Blijk je met een actie de plank te hebben misgeslagen, dan kun je een volgende uiting aan de hand van deze feedback direct aanpassen.

Natural Language Processing
Voor het bepalen van de inhoud van content komt Natural Language Processing om de hoek kijken. Deze technologie is in staat snel complexe databases door te spitten en het helpt de gebruiker de ware betekenis van de vraag te begrijpen. Bijzonder aspect is de toevoeging van de Nederlandse taal. “Zelfs het Nederlandse cynisme hebben we in deze oplossing verwerkt”, lacht Lustig. “Via de tool krijg je de werkelijke intentie van een zin aangereikt. Zo zal een bankinstelling een woord als ‘snip’ heel anders opvatten dan een natuurorganisatie. En het woord ‘baas’ kun je letterlijk oppakken, maar jongeren gebruiken baas bijvoorbeeld ook om aan te geven dat ze iemand gaaf vinden. Je moet zoiets in de juiste context zien te plaatsen.”
Het uitsluiten van bepaalde termen tijdens een zoektocht is eveneens raadzaam. Een medewerker van kabelmaatschappij Ziggo heeft tenslotte niets aan opmerkingen over de concerthal Ziggo Dome. Niet-relevante informatie moet je direct tackelen, tipt Lustig.
De van origine Amerikaanse oplossing biedt de gebruiker onder meer de mogelijkheid om geografische analyses te maken. Tot op regionaal niveau kunnen eventuele pijnpunten worden blootgelegd. Ter illustratie: een Amerikaanse melkproducent ontdekte zo kortgeleden dat consumenten in een bepaalde regio steevast over zijn melkproduct klaagden. Nader onderzoek bracht aan het licht dat de melk tijdens het transport bedierf, doordat de vrachtwagen steevast een route koos waarbij hij een hoge berg moest passeren. De luchtdruk op die hoogte verschilde dermate dat de melk erdoor bedierf. Dit inzicht bracht de fabrikant ertoe in te grijpen door een andere route uit te stippelen voor het bewuste transport.

Business vergroten
Volgens Huizing maakt de software de stap naar social media 2.0 werkelijk mogelijk. “Heel veel organisaties vinden het interessant om te kijken wat er op Twitter over hen wordt gezegd. Ze spelen ermee, doen aan damage control, maar van een serieuze aanpak is amper sprake. Een goede analyse maken van de beschikbare marketingdata zie ik althans nergens gebeuren. Wil je ook jouw business vergroten via social media, dan blijft het niet bij alleen luisteren. Het speelkwartier is voorbij mensen! Volg de Voice of the Customer op. Geef er vorm aan in de processen en vergroot je omzet op basis van relevante data die consumenten op social media achterlaten.”

Tekst: Francois Kroes


Wapenfeiten Astute
• Natural Language Processing in de Nederlandse taal.
• Analyseert het sentiment van social media posts.
• Integratie mogelijk met bestaande CRM-oplossingen.
• Uniforme klantbenadering door verschillende afdelingen.
• In de VS zetten onder andere Danone, Domino’s Pizza en Unilever het in.

comments powered by Disqus