エピソード＃3：AIを使用して顧客について学ぶ方法

公開: 2020-11-13

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私たちの聞く、学ぶ、愛の三部作のパート2。現在、ソーシャルメディアを使用している人は40億人を超えています。そして、それらの数十億の人々は、あなたが助けるのに十分強力なAIを持っているなら、あなたが学ぶことができる偏りのない、フィルタリングされていないデータの金鉱を表しています。今日は、AI対応のリスニングの可能性についてお話します。

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さて、今日のポッドキャストを揺るがす時が来ました。 CXMエクスペリエンスへようこそ。私はSprinklrのGradConnCXOです。ここでは、カスタマーエクスペリエンス管理について話します。 CXM。

そのため、昨日のポッドキャストでは、顧客とのつながりを深めるためのシステムがあるというこのアイデアについて話しました…デジタルトランスフォーメーションへの顧客中心のアプローチ。そして、私たちはそれを「聞く」、「学ぶ」、「愛する」と呼びます。

そして昨日、私たちは「聞く」について話しました。聞いてください、現代のすべてのチャネルで人々が何を言っているかをどうやって知るのですか。そして、現代のチャネルは、21世紀に発明されたすべてのものです。つまり、これらはTwitterやFacebookなどのソーシャルプラットフォームです。それらはWhatsAppやWeChatのようなメッセージングプラットフォームになるでしょう。数百万のブログや数十万のフォーラム、数千のレビューサイトなどになります。そして、そこで何が起こっているのかを本当に理解するには、それらすべての場所からすべての情報を引き出す必要があります。驚くべきことに、現在ソーシャルメディアを積極的に使用している人は40億人を超えています。そして、ソーシャルメディアの利用は2020年の過去数ヶ月で急速に増加しています。理由はわかりません。何が起こっているのか想像できません。

しかしとにかく、何かが起こって人々は彼らの使用を二桁増加させました。そしてそれが意味するのは、オンラインにいるほとんどの人がこれらのプラットフォーム間でも到達可能であり、それがコミュニケーションと相互作用の主要な方法です。あなたがそれらのプラットフォームにいない場合、あなたがそれらの場所にいない場合、あなたはあなたの顧客がいる場所に行くことはありません。その結果、顧客が何を考えているのかわからなくなり、顧客はあなたが何を売っているのかを知ることができなくなります。つまり、それは一言で言えば「聞く」ことです。

それでは、「学ぶ」について話しましょう。これらのプラットフォームにまたがるこのコンテンツはすべて、構造化されておらず、一方的なものです。そしてそれが意味することは、誰もそれを求めていないということです。それはそれが公平であることを意味するので、それは素晴らしいことです。私があなたに私をレビューするように頼んだ場合、私があなたにフィードバックを与えるように頼んだ場合、私はすぐにシステムにバイアスをかけます。これは、ハイゼンベルグの不確定性原理として知られているものです。システムを測定する行為はシステムを変更する行為でもあるということは、量子力学に由来します。誰かが何かを書き留めているのを見ると、彼らが自分で書き留めたのは、彼らが望んでいたので、友達と話していたので、または彼らが情熱を持っていたので、それは私が本当に信頼できるものです。

これらの会話は何百万も起こっています。実際、これらの会話は何十億も行われています—Sprinklrのデータストアは16ペタバイトです。それがどれだけのデータであるかを想像することさえできません。平均的な人間はそれを実際に処理することはできません。

今日は素晴らしいグループコールでした。本日、Sprinklrで広告代理店評議会を開催し、世界最大かつ最大の代理店の代表者全員がSprinklrの使用方法について話し合いました。クライアントとのコラボレーション、広告の掲載、その他の興味深いことを市場で行っています。そして、ある人は、広告について多くのコメントを見ていると言いました。広告自体は多くのコメントを受け取ります。そして、それらのコメントは必ずしも広告を補完するものではないため、それらを追跡する必要があります。コメントが売れなくなったり、広告が何を売っているのか、素晴らしいことを言ったりすることもあります。

しかし、すべてを追跡し、そのすべてを把握することは、ほとんど圧倒的です。何千もの広告に何千ものコメントがあります。本当に大変です。それで、あなたは何をしますか？そして、これはSprinklrが信じられないほど強力なところです。 Sprinklrは、約6年前に、情報の量がコミュニティマネージャーと人間をすぐに圧倒していることに気づいたためです。そしてそれを解決する唯一の方法は人工知能を使うことでしょう。そして、何年も前に始まったAIの仕事は、現在、私たちがR＆Dで行うことの主要な部分です。毎日何千人もの人々がこの製品を使用してトレーニングしています。データセットの一部であるペタバイトの情報があり、それらをよりインテリジェントにしています。また、アルゴリズムに取り組んでいる博士号や学術機関の洗練されたグループがあります。そして、現在90の言語にまたがるアルゴリズムと、40の異なるカテゴリがあります。

異なるカテゴリーで同じことを意味するわけではないので、カテゴリー別にそれを持っていることが重要です。たとえば、私たちのクライアントの1つはメイヨークリニックです。そしてメイヨークリニックにとって、「病気」という言葉は非常に具体的な意味を持っており、重要な意味を持っています。私たちのクライアントのもう1つはRedBullであり、RedBullにとって「病気」は非常に異なる状況です。したがって、「病気」はレッドブルにとってはクールであり、メイヨークリニックにとっては悪いことを知る必要があります。

私たちの大規模なクライアントのもう1つは、Microsoftです。そして、Microsoftにはいくつかの非常に挑戦的なブランド名があります：Surface Word、Windowsこれらは区別するのが本当に難しいものです。そのため、人工知能を使用してそれに隣接する単語を理解できるため、Microsoftのコンテキストで誰かがWordと言ったときに、「単語」だけでなく、プログラムのWordについて実際に話していることを理解できます。

AIはあなたが学ぶ方法になりました。実際には、7つの異なるAIレイヤーとフィルターがあり、すべてを処理します。本当にあなたがホストする素晴らしいAIウェビナーシリーズがあり、Sprinklr全体のエンジニアがAIでさまざまな機能をどのように実装したかについて話し合っています。これは6部構成のシリーズであり、リンクはショーノートにあります。ぜひご覧ください。AIと機械学習について多くのことを学ぶことができます。また、Sprinklrとその方法についても多くのことを学びます。

AIは、聞くだけでなく、あらゆることを行います。私のお気に入りの1つは、スマートな予算編成です。つまり、実際にお金がどのように使われているかを調べ、その場で最適化し、反応の観点から何が起こっているかに基づいて適切な広告チャネルに正しく割り当てることです。人間がリアルタイムで行うのは本当に難しいことです。そしてそれは人々が説得力のある方法でキャンペーンを最適化することを可能にします。

他に何ができ、学ぶことができますか？魅力的なもう一つのことは、あなたのブランドが何であるかについてかなり良い考えを得ることができるということです。つまり、ブランドについては2つの考え方があります。ブランドは私が望んでいるものです。私たちのブランドは私たちの価値観であり、私たちのブランドは私たちが書き留めたり、石にエッチングしたり、デッキに入れたりしたものです。ブランドについてのもう一つの考え方、おそらく私がブランドについて考える方法は、他の人があなたについて言うことです。何を置いても、他の人が言わなければ、それはあなたのブランドではありません。あなたのブランドは、他の人があなたについて言うことです。

そして、「リッスン」の素晴らしいところは、誰もがあなた、あなたのCEO、あなたのブランド、あなたの人々、あなたの製品などについて何を言っているかを知ることができることです。私がSprinklrで大きく依存していることの1つAIベースのブランド属性です。感情がどのように見えるか、自分のブランドのコア属性が何であるか、自分のカテゴリや他の分野の他の製品と比較してベンチマークを行うことができる、人々がそれについて言うことの単語の雲を見ることができる、あらゆる種類を見ることができるブランドを理解し、何が起こっているのかを理解するさまざまな方法の。そして、行動を起こします。たとえば、私たちのコアブランド感情の1つはイノベーションです。それほど驚くことではありません。しかし、私は「イノベーション」をクリックしてドリルインし、誰がそれを言ったのか、彼らがそれをどのように言ったのか、そしてそれがどのような文脈で現れるのかを理解することができます。そして、私が望むなら、それらはたくさんありますが、私は個々のメッセージに取り掛かることができます。したがって、すべての個別のメッセージはまだそこにあります。しかし、その後、それらはAIに組み込まれ、AIはコメントをカテゴリと属性に動的に編成します。

私が大きく依存しているもう1つの点は、クリック、共有など、ユーザーがどの投稿やどの広告に反応しているかを確認できることです。通常、最大の反応を得ているコンテンツは、送信するコンテンツの大部分ではありません。。そのため、たとえば、「希望」をコア属性とするコンテンツを送信します。しかし、人々は「フェミニズム」についてのコンテンツをクリックしています。それは数週間前に本当に大きなトピックでした。したがって、「フェミニズム」は人々がクリックしていたものの重要な部分でした。そして、私たちにできることは、「ねえ、人々はこのタイプのコンテンツをクリックしているので、もっとルーティングする必要があり、私たちが頻繁に行っている他のコンテンツをクリックしていないので、それらのコンテンツを減らしましょう」と言うことです。。

それが「学ぶ」です。明日は「愛」に戻ります—そして愛は多くの素晴らしいものです—それで私たちはそれについて詳しく話すことができるでしょう。おそらくいくつかのセッションを行いますが、今のところ、これはGradConnとCXMExperienceであり、明日お会いしましょう。