自然言語処理を使用して顧客サポートを自動化した方法

顧客サポートの問い合わせが過剰になり、応答時間が遅れ、顧客の不満が高まっていた会社があった。 この問題に対処するために、Python、spaCy、NLTKを使用してNLPパワーのチャットボットを開発した。 チャットボットは、パスワードリセットのような顧客のクエリーを分類するためにインテント認識を使用した。 TextBlobを使用した感情分析により、緊急やネガティブな顧客メッセージを優先順位付けた。 共通の問題には事前に書かれた応答を提供し、複雑なクエリーは人間のエージェントにエスカレートした。 チャットボットは、平均応答時間を大幅に短縮し、70%の問い合わせを即座に対応した。 顧客満足度は、より速い応答と、不満な顧客の優先順位付けにより向上した。 オートメーションにより、人間のエージェントを解放し、顕著なコスト削減となった。 このプロジェクトの成功は、問題を明確に定義し、既存のNLPライブラリを使用し、実際のデータでモデルを継続的に改善することに依存している。 このプロジェクトは、顧客サポートにおけるNLPの変革的な可能性を示している。