NER 在增强客户服务功能方面发挥着关键作用。它可以帮助人工智能工具通过识别关键字（例如品牌名称或分支机构位置）自动对查询和投诉进行分类，以便将它们排队并路由到相关的客户服务团队以获得更顺畅的支持。
NER 还支持营销自动化，并协助定制和优化客户服务响应，以实现最大影响。例如，Sprout 的建议回复可帮助支持团队更快地响应 Twitter 上的常见问题。 NER 在工具中支持语义分析算法，以根据上下文理解 以色列电报数据 消息，通过关键字识别主题和主题，然后建议最适合的响应。
Sprout 的建议回复工具的屏幕截图，该工具为用户提供了在 Twitter 上向客户提供快速、个性化回复的选项。
改善客户体验
命名实体识别还可以帮助您找到客户体验数据中的关键细节，以提高整个购买过程中的客户满意度。
在 Sprout 中，NER 可以识别并跟踪您在 Reddit、Glassdoor 和 YouTube 等各种社交收听源中定义的关键字，包括主题标签和@提及。捕捉客户正在谈论的内容以及他们的偏好，以确定如何改进您的品牌。
一条推文的屏幕截图，显示了顾客最喜欢的星巴克饮料：带有芒果火龙果底料的草莓阿萨伊柠檬水。
这些品牌洞察对于整个组织来说也是有益的，可以为有针对性的广告、产品增强和更具吸引力的社交内容提供信息。
精准竞争情报
NER 算法根据客户和市场数据识别并跟踪竞争对手的竞争基准和关键绩效指标 (KPI)。例如，在 Sprout 中，您可以根据多个 KPI（例如数量、类型、频率或主题标签使用情况）利用竞争对手报告和聆听工具同时跟踪和分析竞争品牌及其内容。