La NLP – Natural Language Processing dit traitement automatique du langage naturel en français, est un domaine de l’informatique qui vise à aider les ordinateurs à interpréter le langage humain (ou « naturel »). C’est à la hausse, incroyablement puissant et sur le point d’avoir un impact décisif sur le marketing.
Vous ne le savez peut-être pas mais le traitement automatique du langage naturel existe depuis 30 ans ou plus – et il reste encore beaucoup de chemin à parcourir. Les experts estiment que certaines des prochaines étapes de la NLP seront considérables, axées sur le passage de données structurées (bases de données) à des données non structurées (texte), ainsi que sur une capacité accrue à « comprendre » les humains qui parlent normalement.
Pourquoi les spécialistes du marketing devraient-ils se soucier du traitement automatique du langage naturel ?
En tant que spécialiste du marketing, vous pensez peut-être : « C’est bien, mais qu’est-ce que cela a à voir avec moi ? » Eh bien, si l’on en croit les experts, certaines des utilisations les plus importantes et les plus révolutionnaires du traitement automatique du langage naturel s’avère d’être son application dans le marketing.
Maintenant, gardant à l’esprit que la NLP est une discipline scientifique (et qu’il n’est pas forcément facile à comprendre dans un article de 2 000 mots), commençons par les principaux types de NLP que vous pouvez rencontrer régulièrement :
- Reconnaissance optique de caractères : Conversion de texte écrit ou imprimé en données pouvant être lues par un ordinateur.
- Reconnaissance vocale : Conversion des mots parlés en données qu’un ordinateur peut comprendre. Telle est la technologie NLP que vous utilisez chaque fois que vous posez une question à Siri, Cortana, ou Google Voice.
- Traduction automatique : traduction de texte d’une langue à une autre. C’est la technologie à la base des applications de traduction telles que Google Translate.
- Génération de Langage Naturel : Produire des informations en tant que langage humain. C’est la technologie que vous utilisez chaque fois que Siri ou Cortana répond à votre question.
- Analyse des sentiments : Extraire des données des sujets discutés et évaluer si ces données sont négatives ou positives (ou si elles peuvent détecter autre chose).
- Recherche sémantique : étroitement liée à la reconnaissance de la parole, comme ci-dessus, cela vous permet de poser des questions naturelles à une application telle que Siri, sans avoir à formuler votre question d’une manière particulière et non naturelle.
- Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique ou Machine Learning est un tout autre sujet, mais il utilise essentiellement les données interprétées par la NLP pour « se renseigner » sur les actions à venir.
- Programmation en langage naturel : Ce sont des outils qui permettent aux utilisateurs de créer des applications et des logiciels à l’aide de commandes en langage naturel (au lieu de programmer de manière traditionnelle).
- Informatique affective : Utilisation de la NLP et d’autres technologies pour comprendre et reproduire les émotions humaines (c’est celui dont la plupart des gens ont peur).
Ces définitions peuvent sembler de haut niveau mais, en fait, vous les utilisez déjà. Vous les avez peut-être même utilisées aujourd’hui si vous avez consulté :
- Une application de vérification orthographique
- Google Translate
- Siri, Cortana, Google voice etc.
- Un chatbot
Toutes ces applications – et bien d’autres encore – utilisent le traitement automatique du langage naturel pour pouvoir interagir avec les utilisateurs. Passons en revue certaines des utilisations de la NLP dans le marketing qui ne sont pas seulement une réalité mais ils ont également beaucoup de succès.
Comment la NPL révolutionne le marketing
La seule utilisation de la NLP dont vous avez peut-être déjà entendu parler est l’analyse des sentiments de gros texte. Vous avez entendu parler du Big Data, non ? Eh bien, rencontrez son cousin, « big texte ».
L’analyse des sentiments est en train de devenir suffisamment avancée pour pouvoir nous donner un aperçu de ce que les gens disent de notre marque en ligne, mais aussi de ce qu’ils en pensent. Comme le savent tous les spécialistes du marketing, les mentions n’égalent pas des mentions positives. Avec la NLP, nous avons le pouvoir de le prouver.
Avec la NLP utilisant l’analyse des sentiments, nous pouvons exploiter un texte volumineux pour trouver ces mentions négatives et nous efforcer d’atténuer les conséquences. De même, l’analyse des sentiments peut aider les marques à trouver des exemples de personnes ayant une intention claire d’acheter afin que vous puissiez prendre les mesures nécessaires pour que votre marque apparaisse sous leurs yeux.
Si vous êtes dans l’e-commerce, vous apprécierez celui-ci : d’autres aspects de la NLP peuvent être utilisés pour passer au crible les descriptions de produits et modifier automatiquement le code HTML afin d’y inclure des attributs qui n’ont peut-être pas été ajoutés lors du téléchargement initial du produit. Cela réduit non seulement le travail grognon pour vous, mais ajoute également du contexte et des détails à la liste, ce qui signifie que Google est encore mieux informé pour classer vos produits parfaitement descriptifs à la recherche.
Notre dernier exemple est l’utilisation de la NLP pour améliorer les performances des chatbots. Le traitement automatique du langage naturel peut non seulement aider à améliorer leur convivialité – et donc leur expérience client -, mais elle peut également être combinée à une psychologie marketing et à un ciblage visant à augmenter les conversions et les ventes.
Conclusion :
Si vous êtes dans le marketing, vous devriez être très enthousiasmé par les possibilités de la NLP. Si les opportunités qu’elle offre ne suffisent pas, le parcours qu’il a déjà fait et ses possibilités pour l’avenir – dont beaucoup n’ont pas encore été découvertes – devraient au moins vous passionner.
Au fur et à mesure que nous progressons vers le marketing de la NLP, gardez un œil sur l’évolution des outils qui en seront tirés. Peu importe ce que vous commercialisez et peu importe si vous êtes une grande entreprise ou un PME, vous pourrez utiliser certaines des utilisations les plus intéressantes et pratiques du big data que nous n’ayons jamais vues.