エピソード＃84：AIを使用してデータを分類し、洞察を促進する方法

公開: 2021-02-24

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昨日、私たちは現代のチャネルで現在起こっている何十億もの会話を発見する方法を学びました。しかし、それでは何ですか？何十億もの会話をふるいにかけて、干し草の山の中のことわざの針を見つけるにはどうすればよいでしょうか。ネタバレ注意：できません。しかし、AIはできます。そしてそれは驚くほどうまくそれを行うことができます。今日のエピソードは、データを分類して、学習した内容を使用して実用的な洞察を促進できるようにすることです。

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大丈夫、大丈夫、大丈夫。これがCXMエクスペリエンスです。 SprinklrのチーフエクスペリエンスオフィサーであるGradConnCXOです。そして今日、私たちは発見、分類、関与に関するシリーズを続けています。

ここで行っていることの簡単な要約。私たちはやる気があり、刺激を受けています。刺激を受けたのはおそらく最高の言葉だと思います。たぶん、今日のマーケティングで起こっている種類のことによって、1対1で興奮しています。マーク・プリチャードと、プロクター・アンド・ギャンブルでの1対1のマスへの取り組みについて少し話し、マーケティングコミュニケーションの進化について、かつては純粋な対面の1対1から20世紀のマスコミュニケーション、21世紀の現在のコミュニケーション、つまり1対1で同時にマスとなる会話型マーケティングです。

私は今日顧客と話していました、そして彼らは双方向のコミュニケーションについて話しました。それを置くもう一つの素晴らしい方法。彼らは素晴らしいフレーズを持っていました。それはとてもよく置かれました。そして、これを言った人は彼女の言い方が素晴らしかったと思いました。彼女が言ったことは、あなたがビジネスを過ぎて考えるとき、そしてあなたがアプリケーションを超えて考えるとき、そしてあなたが電話や他のすべてのコミュニケーションのメカニズムを超えて考えるとき、あなたが人間と話していることを忘れないでください。テーブルの反対側に人間が座っています。そして、その人間同士のつながりが本当に重要です。

そして、これは私にとって、21世紀の私たちの行く先についてとてもエキサイティングなことです。これまでブランドとお客様の間では不可能だった、新しいタイプのコミュニケーションがたくさんあります。とても素晴らしい時代。

大規模な1対1のマーケティングプラットフォームを機能させるために必要なことについて少し話します。現在、3つの段階があります。それは、すべてのデジタルチャネルへのオムニチャネルアクセスが必要なdiscoverです。分類します。これは、これらの数十億の会話すべてを処理し、何らかの方法で分類して並べ替え、意味を理解できるようにする必要があります。そして、あなたは従事する必要があります。誰かが苦しんでいるのを聞いたら、解決する必要があります。誰かが幸せなら、あなたはそれを増幅する必要があります。質問がある人は、それに答える必要があります。一対一。

会話型マーケティングは良い言葉だと思います。これの多くはあなたが通常会話で行うことだからです。誰かがあなたと話しているとき、あなたは耳を傾ける必要があります。あなたが聞いていない場合、あなたは会話であまり効果的ではないでしょう。あなたはそれを本当に正しく理解するために彼らが言っていることを整理する必要があります。そして、彼らが要求した場合、または彼らを助けるためにあなたがしなければならないことがある場合、あなたはそれに応答できる必要があります。

これがセットアップです。前回のショーで行ったことは、発見に少し時間を費やし、その1つを少し掘り下げたことです。今日は、分類について少し詳しく説明します。それで、これはAIについての議論になるでしょう。

AIについて少し説明します。 AIは実際には3つのもので構成されています。基本的にニューラルネットワークを作成するために使用されるアルゴリズムがあります。そして、それらは実際には合理的に標準化されています。そして、アルゴリズムだけで可能な差別化はあまりありません。これらはかなり上手になっています。だからアルゴリズムがあります。

2つ目はトレーニングセットです。したがって、アルゴリズムをトレーニングするデータ。それは非常に重要です。すぐに戻ってきます。そして3番目の部分は実際のトレーニングそのものです。フィードバック。 AIが推奨を行うとき、その推奨がオフの場合、それを言うメカニズムが必要です、それは完全には正しくありません。そしてそれは調整することができます。赤だと思いましたが、本当に青でした。次回は、自分が間違っていることを知っていたので、その予測はしません。そして、私たちが道を進むにつれて、私はより正確になります。

発見について少し話しましたが、話し合ったことの1つは、そこにある4億の異なるデータソースでした。そして、私は明らかにこれをSprinklrの観点から話します。なぜなら、それが私が知っていることであり、それが文脈だからです。あなたはソーシャルプラットフォームから構成されたこの巨大な干し草の山を持っています、すべての公共のものですよね？フォーラム、Redditのようなもの、レビューサイト、ニュースサイト、ブログ、そこにあるすべての放送。テレビ、印刷物、そこにあるすべての印刷物。ラジオ、すべてのものが干し草の山に積み上げられています。

さて、秘訣は、その干し草の山から針を見つける必要があるということです。そして、それはかなり複雑な作業です。実際には、16ペタバイトを超える情報について話しています。そして文字通り何十億もの会話。カール・セーガンが言うように、そこには「何十億もの」会話があります。したがって、この問題を解決するためにSprinklrで行ったことは、おそらく世界で最も洗練されたAIプラットフォームのひとつであると一般に考えられており、私たちがやってくるプラットフォームを真っ向から打ち負かすことになります。 AIは8層あり、100以上の言語がカバーされています。これには、日本語や中国語など、少し注意が必要な複雑な言語も含まれます。 1日あたり100億の予測があり、Sprinklrから80％の精度が得られます。 1日100億。そして現在、60の異なる業界にまたがる1,200を少し超えるAIモデルがあります。それがそこで何が起こっているのかという感覚です。

次に、これをデータベースにルーティングします。そして、データベースは、ここでスコープの感覚を与えるためだけに、わかりました。そして、Sprinklrは明らかにそこにあります。つまり、私たちは世界をリードするCXMプラットフォームです。そして、私たちはこの種のものすべての世界をリードするディストリビューターです。そして、私たちは地球上の誰よりも多くの情報を取り入れています。したがって、これらの数値は大きな数値です。しかし、それはそれらがSprinklr番号だからです。したがって、CXMデータベースには、1日あたり10億件のレコードが取り込まれています。 1日あたり150億回の自動化を実行しています。 6,000億件のレコードをリアルタイムで報告しています。また、10億を超えるさまざまな時系列にリアルタイムでアラートが送信されます。これの範囲の感覚をあなたに与えるためだけに。

さて、これのすごいところは、このようなシステムを実行した後です。これは、構築に6〜7年かかり、非常に集中的な取り組みです。私たちの研究開発予算のかなりの割合であり、私たちが毎日行うことの非常に重要な部分です。このようなものを作成したら、それを使って何ができるでしょうか。そして、私たちが行っていることの1つは、ロケーションインサイトを実行できることです。したがって、ファーストフードレストランで、どの場所がうまく機能しているかを知りたい場合は、実際に、ポジティブとネガティブの感情をさまざまな場所に分離できます。それは銀行にとってもホテルにとっても素晴らしいことです。そして人々は彼らの感情を表現するので、あなたは何が起こっているのかを知っています。

メディアの洞察を得ることができます。私たちは実際に、Cisionのような従来のPRで獲得したメッセージツールのいくつかを置き換えています。これらの古いツールは、あらゆる場所で、いくつかの大手企業によってSprinklrに置き換えられています。なぜなら、私たちはより多くの情報に、そして彼らができるよりも広くアクセスするからです。そして、それはあなたのメディア、あなたの獲得したメディアで何が起こっているかについての洞察をあなたに与えます。問題が発生する前に問題を確認できます。したがって、危機管理があります。ガバナンス、マークの使用、そのようなものの周りにはたくさんのものがあります。

製品の洞察、これは非常にエキサイティングな分野です。私たちは、テクノロジー企業、ハードウェア企業、パッケージ製品企業の多くの製品グループと協力しています。製品に重点を置いている人は、Sprinklrを使用して、次に構築する必要があるものや、すでに持っている製品について人々がどのようなことを言っているかを知ることができます。大きな違いがあります。

競争力のある洞察、それはかなり明白です。しかし、競争は何をしているのでしょうか？そして、それがロールアップされ、競合他社に対してベンチマークを行い、それらがどのように機能し、何がうまく機能しているかを理解しています。それは大きな違いになります。オーディエンスインサイトがあります。誰と話しているの？彼らは何を気にしますか？彼らは何をしますか？彼らはどこに行きますか？彼らは私を説明するためにどのような言葉を使用していますか？彼らは私を説明するためにどの絵文字を使用していますか？視覚的な洞察があります。視覚的な洞察は本当にクールです。私たちは実際に物事を見ることができます。マイクロソフトではこの例をたくさん見ます。ロゴは表示されますが、投稿には単語は表示されません。そして、私たちはそれに反応し、それに反応することができるでしょう。これは、さまざまなクライアントに対して行います。たとえば、ビジュアルAIを使用して、基本的にコンピューターのシリアル番号をOCRし、顧客が自分で行うことなく、コンピューターのシリアル番号をカスタマーケア担当者の手に渡せるようにします。そして、それらの数は小さいですよね？ですから、彼らのためにそれを行うことができれば、はるかに良いのです。

人々がテキストベースのシステムを迂回して手描きのチラシを作成し、パーティーなどを運営するためにそれらを投稿しようとしている時期を確認できます。それがそれを認識し、アラートを出すことができるのを見ることができます。私たちはそれでも多くの本当に大きな成功を収めてきました。業界の洞察。多くのチームが私たちを使用して業界で起こっていることを整理し、それを通常のフィードとして公開し、私たちが行っていることを業界で起こっていることの決定的な情報源に変えます。

そして最後に、私のお気に入りは感情の洞察です。そして、感情は、誰かがあなたについて持っている感情は何ですか？彼らはあなたの広告についてどのように感じていますか、彼らは何に反応していますか？これらの感情的な要素はすべて、本当に、本当に強力です。感情の一部として、意図を検出することもできます。そして、意図はコメントで検出するための本当に重要なことです。だから、あなたは誰かを正しくルーティングする方法を知っています。あなたが彼らをカスタマーケアに送るつもりであろうと、コミュニティ管理に送るつもりであろうと、それが何であろうと、彼らのメッセージの意図は本当に重要です。そして、そこには多くのニュアンスと微妙さがあり、AIは分離するのが本当に得意です。

ですから、これらすべてのものの流れと、それを通過するさまざまなものすべてを簡単に理解できるようにするためです。そして、あなたは本当にそれを行うために可能な最も先進的なAIシステムの1つを持っている必要があります。現代のチャネル管理で失敗しているのは、人間が手作業で管理しようとしているところだと思います。メッセージングの範囲と量は非常に多いです。つまり、それは10年前に機能した可能性があります。しかし、メッセージングの量が非常に多いため、コミュニティマネージャーがいて、手動で介入すると、メッセージの1％、つまり1％に到達する可能性があります。おそらくそれほど高くはありません。他の方法でそれを管理することはできません。AIを前面に押し出す必要があります。そして、それをうまく機能させるためには、分類とルーティング、およびAIが行う他のすべての種類のことを行う必要があります。

繰り返しになりますが、大規模な1対1のシステムについて考えると、おそらく人々がそれを少し嫌う理由の1つは、概念的には、放送の世界の考え方を取り入れて、それを1対1に適用する場合です。 -1つの世界、それは意味がありません。非常に小さなチームが存在するため、今日の放送業界では主に手動でマーケティング資料を作成しています。そして、あなたは、それらの人々が何百万もの着信メッセージにどのように応答するのだろうと思いますか？まあ、彼らはそうではありません、彼らができる方法はありません。そして、人々はあきらめるか、手を空中に投げます。

そのため、大規模な1対1のシステムでは、これらすべてを取り込むだけでなく、分類段階を設定する必要があります。これは、高度に洗練されたAIシステムである必要があり、人々が何を理解できるようにする必要があります。起こって、応答することができます。今でも、会社にもっと多くの人を参加させる必要があります。しかし、重要なのは、物事を正しくルーティングしていて、物事を正しく分類していて、スマートな応答も整っている場合、実際には、顧客の意見やフィードバック、コメントをもっと広く取り入れることができるということです。会社。あなたは顧客とのより双方向のコミュニケーションパターンを持つことができます。それは理にかなっているからです。会社の全員をコミュニティマネージャーに変えているわけではありません。

それは分類です。ですから、明日はエンゲージについて話します。それは明らかにそれの本当にクールな部分です。そして、エンゲージメントが実際にCXM、CXMを作るものだと思います。それはCXMの「M」です。そして、CXM企業だと言っている人はたくさんいますが、そうではありません。彼らは本当に多分CXです。そして、多くの場合、CF —顧客からのフィードバックです。それについて少しお話します。そして、プラットフォームとカテゴリの定義について考えるときに、CXMの「M」が非常に重要である理由について説明します。

それで、それは今日非常に深刻な話でした。でもそれは楽しかったです。私はそれを楽しんだ。楽しんでいただけたでしょうか。「数十億」という言葉がたくさん使われています。また、「ペタバイト」も使用しました。ですから、今日はたくさんの大きな数字があります。そしてうまくいけば、あなたもそれを楽しんだ。そして、明日、エンゲージでお会いしましょう。 CXMエクスペリエンスの場合。私はGradConnです。次回お話しします。