Folge Nr. 3: Wie Sie KI nutzen, um mehr über Ihre Kunden zu erfahren

Teil 2 unserer Trilogie Hören, Lernen, Lieben. Mittlerweile nutzen über 4 Milliarden Menschen Social Media. Und diese Milliarden von Menschen stellen eine Goldgrube an unvoreingenommenen, ungefilterten Daten dar, aus denen Sie lernen können … wenn Sie eine KI haben, die stark genug ist, um zu helfen. Heute sprechen wir über das Potenzial von KI-fähigem Zuhören.

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PODCAST-TRANSKRIPT

In Ordnung, es ist Zeit, den heutigen Podcast zu rocken. Willkommen bei der CXM-Erfahrung. Ich bin Grad Conn CXO bei Sprinklr und ich bin hier, um über Customer Experience Management zu sprechen. CXM.

Im gestrigen Podcast haben wir also über diese Idee gesprochen, dass es ein System gibt, um eng mit Kunden verbunden zu sein … ein kundenzentrierter Ansatz für die digitale Transformation. Und wir nennen das Zuhören, Lernen und Lieben.

Und gestern haben wir über „Listen“ gesprochen. Hören Sie, wie finden Sie heraus, was die Leute auf all den modernen Kanälen sagen? Und moderne Kanäle sind alles, was im 21. Jahrhundert erfunden wurde. Das sind also soziale Plattformen wie Twitter und Facebook. Das werden Messaging-Plattformen wie WhatsApp und WeChat sein. Es wird Dinge wie Blogs geben, von denen es Millionen gibt, und Foren, von denen es Hunderttausende gibt, und Bewertungsseiten, von denen es Tausende gibt. Und Sie müssen all diese Informationen von all diesen Orten einholen, um wirklich zu verstehen, was da draußen vor sich geht. Erstaunlich ist, dass mittlerweile mehr als 4 Milliarden Menschen aktiv soziale Medien nutzen. Und die Nutzung von Social Media hat in den letzten Monaten des Jahres 2020 rapide zugenommen. Ich weiß nicht warum. Ich kann mir nicht vorstellen, was passiert.

Aber wie auch immer, irgendetwas ist passiert, was die Leute dazu veranlasst, ihre Nutzung um zweistellige Zahlen zu steigern. Und das bedeutet, dass die meisten Menschen, die online sind, auch über diese Plattformen erreichbar sind und dies ihre primäre Art der Kommunikation und Interaktion ist. Wenn Sie nicht auf diesen Plattformen sind, wenn Sie nicht an diesen Orten sind, dann werden Sie nicht dort sein, wo Ihre Kunden sind. Und das Ergebnis wird sein: Sie wissen nicht, was Ihre Kunden denken, und sie können nicht sehen, was Sie verkaufen. Das ist also „Listen“ auf den Punkt gebracht.

Reden wir also über „Lernen“. All diese Inhalte, die über diese Plattformen kommen, sind unstrukturiert und unaufgefordert. Und das bedeutet, dass niemand danach gefragt hat, was großartig ist, denn das bedeutet, dass es unvoreingenommen ist. Wenn ich Sie gebeten habe, mich zu überprüfen, wenn ich Sie gebeten habe, mir Feedback zu geben, beeinflusse ich sofort das System. Es ist etwas, das als Heisenbergsche Unschärferelation bekannt ist. Aus der Quantenmechanik kommt, dass der Akt des Messens eines Systems auch ein Akt des Veränderns des Systems ist. Wenn ich jemandem zusehe, der etwas aufschreibt, das er selbst aufgeschrieben hat, weil er es wollte, weil er mit Freunden sprach oder weil er eine Leidenschaft hatte, dann kann ich wirklich darauf vertrauen.

Es gibt Millionen dieser Gespräche. Tatsächlich finden Milliarden dieser Gespräche statt – der Datenspeicher in Sprinklr umfasst 16 Petabyte. Sie können sich gar nicht vorstellen, wie viele Daten das sind. Der durchschnittliche Mensch kann das nicht wirklich verarbeiten.

Ich war heute bei einem großartigen Gruppenanruf. Wir hatten heute unser Werbeagenturratstreffen bei Sprinklr mit Vertretern vieler der größten und besten Agenturen der Welt, die alle darüber sprachen, wie sie Sprinklr verwenden: um mit Kunden zusammenzuarbeiten, Werbung zu betreiben und andere interessante Dinge auf dem Markt zu tun. Und einer der Leute sagte, dass sie viele Kommentare zu Anzeigen sehen. Die Anzeigen selbst erhalten viele Kommentare. Und sie müssen diese nachverfolgen, da diese Kommentare nicht immer komplementär zur Anzeige sind. Manchmal verkaufen die Kommentare das, was die Anzeige verkauft, und manchmal sagen sie Dinge, die großartig sind.

Aber alles zu verfolgen und den Überblick zu behalten, ist fast überwältigend. Es gibt Tausende und Abertausende von Kommentaren in Tausenden und Abertausenden von Anzeigen. Es ist wirklich schwer. Also, was machst du? Und hier ist Sprinklr unglaublich mächtig. Denn Sprinklr erkannte vor etwa sechs Jahren, dass die Menge an Informationen Community-Manager und Menschen schnell überwältigte. Und der einzige Weg, es zu lösen, wäre mit künstlicher Intelligenz. Und die KI-Arbeit, die vor vielen Jahren begann, ist heute ein dominierender Teil unserer Arbeit in Forschung und Entwicklung. Wir haben Tausende von Menschen, die das Produkt jeden Tag verwenden und es trainieren. Wir haben Petabytes an Informationen, die Teil des Datensatzes sind, der sie intelligenter macht. Und wir haben eine hoch entwickelte Gruppe von Doktoranden und akademischen Institutionen, mit denen wir an Algorithmen zusammenarbeiten. Und es gibt Algorithmen, die jetzt in 90 Sprachen und 40 verschiedenen Kategorien eingesetzt werden.

Es ist wichtig, es nach Kategorien zu ordnen, da die Dinge in verschiedenen Kategorien nicht dasselbe bedeuten. Einer unserer Kunden ist zum Beispiel die Mayo Clinic. Und für die Mayo Clinic hat das Wort „krank“ eine ganz bestimmte Bedeutung, eine wichtige. Ein weiterer unserer Kunden ist Red Bull, und für Red Bull ist „krank“ ein ganz anderer Kontext. Und deshalb müssen Sie wissen, dass „krank“ für Red Bull cool und für die Mayo Clinic schlecht ist.

Ein weiterer unserer großen Kunden ist Microsoft. Und Microsoft hat einige wirklich herausfordernde Markennamen: Surface Word, Windows. Diese Dinge sind wirklich schwierig zu trennen. Und so können Sie künstliche Intelligenz verwenden, um die angrenzenden Wörter zu verstehen, sodass Sie verstehen können, wenn jemand Word in einem Microsoft-Kontext sagt, dass er tatsächlich über das Programm Word spricht und nicht nur über „Wörter“.

KI ist die Art und Weise geworden, wie Sie lernen. Und wir haben tatsächlich sieben verschiedene KI-Schichten und Filter, durch die wir alles verarbeiten. Wir haben eine großartige KI-Webinar-Reihe, die von Ihnen veranstaltet wird, und Ingenieure aus ganz Sprinklr sprechen darüber, wie sie verschiedene Funktionen mit KI implementiert haben. Es ist eine sechsteilige Serie, und die Links sind in den Shownotes. Also schau es dir an und ich ermutige dich, es dir anzusehen, du wirst viel über KI und maschinelles Lernen lernen. Außerdem erfahren Sie viel über Sprinklr und wie wir es machen.

KI macht neben dem bloßen Zuhören noch alle möglichen Dinge. Einer meiner Favoriten ist Smart Budgeting. Was es also tun wird, ist tatsächlich zu sehen, wie Geld ausgegeben wird, und es dann spontan zu optimieren und es basierend auf dem, was vom Standpunkt der Reaktion aus geschieht, dem richtigen Werbekanal zuzuordnen. All das ist wirklich schwer für Menschen in Echtzeit zu tun. Und es ermöglicht den Menschen, Kampagnen auf überzeugende Weise zu optimieren.

Was kann man sonst noch machen und lernen? Nun, eine andere faszinierende Sache ist, dass Sie sich eine ziemlich gute Vorstellung davon machen können, worum es bei Ihrer Marke geht. Ich meine, es gibt zwei Möglichkeiten, über Marke nachzudenken. Marke ist das, was ich möchte – unsere Marke ist das, was wir als unsere Werte bezeichnen, unsere Marke ist das, was wir aufgeschrieben oder in Stein gemeißelt oder in Decks eingebaut haben. Die andere Art, über Marke nachzudenken, vielleicht die Art, wie ich über Marke denke, ist, dass Marke das ist, was andere Leute über Sie sagen. Denn egal, was Sie aufschreiben, wenn andere Leute es nicht sagen, ist es nicht Ihre Marke. Ihre Marke ist das, was andere über Sie sagen.

Und das Tolle an „Zuhören“ ist, dass wir jetzt herausfinden können, was alle über Sie, Ihren CEO, Ihre Marke, Ihre Mitarbeiter oder Ihr Produkt usw. sagen. Eine Sache, auf die ich mich bei Sprinklr stark verlasse sind die KI-basierten Markenattribute. Ich kann sehen, wie die Stimmung aussieht, ich kann sehen, welche Kernattribute meine Marke hat, ich kann sie mit anderen Produkten in meinen Kategorien oder anderen Bereichen vergleichen, ich kann Wortwolken darüber sehen, was die Leute darüber sagen, ich kann mir alles Mögliche ansehen verschiedener Arten, die Marke zu verstehen und zu verstehen, was vor sich geht. Und dann handeln. Innovation ist zum Beispiel eines unserer wichtigsten Markengefühle. Also nicht so überraschend. Aber ich kann auf „Innovation“ klicken und mich einarbeiten und verstehen, wer das gesagt hat und wie sie es gesagt haben und in welchem ​​​​Kontext es erscheint. Und wenn ich will, kann ich, obwohl es viele sind, auf einzelne Nachrichten eingehen. Es sind also noch alle Einzelmeldungen vorhanden. Aber dann werden sie mit KI zusammengerollt, und KI organisiert die Kommentare dynamisch in Kategorien und Attributen.

Die andere Sache, auf die ich mich stark verlasse, ist, dass ich sehen kann, auf welche Posts und welche Anzeigen die Leute reagieren – klicken, teilen usw. Normalerweise sind die Inhalte, die die größten Reaktionen hervorrufen, nicht die Mehrheit der Inhalte, die wir versenden . So versenden wir zum Beispiel Inhalte, die „Hoffnung“ als Kernattribut haben. Aber die Leute klicken auf Inhalte über „Feminismus“, was vor ein paar Wochen ein wirklich großes Thema war. „Feminismus“ war also ein wichtiger Teil dessen, was die Leute anklickten. Was wir also tun können, ist zu sagen, hey, die Leute klicken auf diese Art von Inhalten, wir sollten sie mehr weiterleiten, und die Leute klicken nicht auf diese anderen, die wir häufig machen, also machen wir weniger davon .

Das ist also „Lernen“. Wir werden morgen auf „Love“ zurückkommen – und Liebe ist eine vielgestaltige Sache – also können wir ausführlich darüber reden. Ich werde wahrscheinlich ein paar Sitzungen darüber machen, aber im Moment ist dies Grad Conn und die CXM-Erfahrung, und wir sehen uns morgen.