Episodio n.º 3: Cómo utilizar la IA para conocer a sus clientes

Parte 2 de nuestra trilogía Escucha, Aprende, Ama. Ahora hay más de 4 mil millones de personas que usan las redes sociales. Y esos miles de millones de personas representan una mina de oro de datos imparciales y sin filtrar de los que puede aprender... si tiene una IA lo suficientemente poderosa para ayudar. Hoy hablamos sobre el potencial de la escucha habilitada por IA.

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TRANSCRIPCIÓN DEL PODCAST

Muy bien, es hora de rockear el podcast de hoy. Bienvenido a la experiencia CXM. Soy Grad Conn CXO en Sprinklr y estoy aquí para hablar sobre la gestión de la experiencia del cliente. CXM.

Entonces, en el podcast de ayer, hablamos sobre esta idea de que existe un sistema para estar altamente conectado con los clientes... un enfoque centrado en el cliente para la transformación digital. Y a eso lo llamamos Escuchar, Aprender y Amar.

Y ayer hablamos de “Escucha”. Escuche, ¿cómo se entera de lo que dice la gente en todos los canales modernos? Y los canales modernos son todo lo que se ha inventado en el siglo XXI. Esas son plataformas sociales como Twitter y Facebook. Esas serán plataformas de mensajería como WhatsApp y WeChat. Van a ser cosas como blogs, de los cuales hay millones, y foros, de los cuales hay cientos de miles, y sitios de revisión, de los cuales hay miles. Y necesita obtener toda esa información de todos esos lugares para comprender realmente lo que está sucediendo allí. Lo sorprendente es que hay más de 4 mil millones de personas que ahora usan activamente las redes sociales. Y el uso de las redes sociales aumentó rápidamente en los últimos meses de 2020. No sé por qué. No puedo imaginar lo que está pasando.

Pero de todos modos, algo sucedió que hizo que las personas aumentaran su uso en dos dígitos. Y lo que eso significa es que la mayoría de las personas que están en línea también son accesibles a través de estas plataformas, y es su forma principal de comunicarse e interactuar. Si no está en esas plataformas, si no está en esos lugares, entonces no estará donde están sus clientes. Y el resultado será: no sabrá lo que piensan sus clientes y no podrán ver lo que está vendiendo. Así que eso es "Escuchar" en pocas palabras.

Así que hablemos de "Aprender". Todo este contenido que llega a través de estas plataformas no está estructurado y no es solicitado. Y lo que eso significa es que nadie lo ha pedido, lo cual es genial, porque eso significa que es imparcial. Si les pido que me revisen, si les pido que me den su opinión, sesgo inmediatamente el sistema. Es algo conocido como el principio de incertidumbre de Heisenberg. Viene de la mecánica cuántica, que el acto de medir un sistema es también un acto de alterar el sistema. Si veo a alguien escribir algo, que escribió por su cuenta, porque quería, porque estaba hablando con amigos o porque tenía alguna pasión, es algo en lo que realmente puedo confiar.

Hay millones de estas conversaciones en curso. De hecho, hay miles de millones de estas conversaciones en curso: el almacenamiento de datos en Sprinklr es de 16 petabytes. Ni siquiera puedes imaginar cuántos datos son. El humano promedio realmente no puede procesar eso.

Estaba en una gran llamada de grupo hoy. Tuvimos nuestra reunión del consejo de agencias de publicidad hoy en Sprinklr con representantes de muchas de las agencias más grandes y mejores del mundo que hablaron sobre cómo están usando Sprinklr: para colaborar con los clientes, ejecutar publicidad y hacer otras cosas interesantes en el mercado. Y una de las personas dijo que está viendo muchos comentarios en los anuncios. Los anuncios en sí reciben muchos comentarios. Y necesitan rastrearlos porque esos comentarios no siempre son complementarios al anuncio. A veces, los comentarios no venderán lo que vende el anuncio y, a veces, dicen cosas geniales.

Pero hacer un seguimiento de todo, y estar al tanto de todo, es casi abrumador. Hay miles y miles de comentarios en miles y miles de anuncios. Es muy difícil. ¿Entonces, Qué haces? Y aquí es donde Sprinklr es increíblemente poderoso. Porque Sprinklr se dio cuenta hace unos seis años de que el volumen de información abrumaba rápidamente a los administradores de la comunidad y a los seres humanos. Y la única forma de solucionarlo sería con inteligencia artificial. Y el trabajo de IA que comenzó hace muchos años es ahora una parte dominante de lo que hacemos en I+D. Tenemos miles de personas que usan el producto todos los días y lo entrenan. Tenemos petabytes de información que forman parte del conjunto de datos que los hace más inteligentes. Y tenemos un grupo sofisticado de doctores e instituciones académicas con las que trabajamos en algoritmos. Y ahora hay algoritmos que se encuentran en 90 idiomas y 40 categorías diferentes.

Es importante tenerlo por categoría porque las cosas no significan lo mismo en diferentes categorías. Uno de nuestros clientes, por ejemplo, es la Clínica Mayo. Y para Mayo Clinic la palabra “enfermo” tiene un significado muy específico, muy importante. Otro de nuestros clientes es Red Bull, y para Red Bull “enfermo” es un contexto muy diferente. Por lo tanto, debe poder saber que "enfermo" es genial para Red Bull y malo para Mayo Clinic.

Otro de nuestros grandes clientes es Microsoft. Y Microsoft tiene algunas marcas realmente desafiantes: Surface Word, Windows Estas son cosas realmente difíciles de separar. Y así poder usar la inteligencia artificial para entender las palabras que están junto a eso, para que puedas entender cuando alguien dice Word en un contexto de Microsoft, que en realidad está hablando de Word, el programa, y ​​no solo de "palabras".

La IA se ha convertido en la forma en que aprendes. Y en realidad tenemos siete capas y filtros de IA diferentes a través de los cuales procesamos todo. Tenemos una excelente serie de seminarios web sobre IA organizados por usted, y tiene ingenieros de todo Sprinklr hablando sobre cómo han implementado diferentes funciones con IA. Es una serie de seis partes, y los enlaces están en las notas del programa. Así que échale un vistazo y te animo a que lo veas, aprenderás mucho sobre IA y aprendizaje automático. Y también aprenderá mucho sobre Sprinklr y cómo lo estamos haciendo.

AI hace todo tipo de cosas además de solo escuchar. Uno de mis favoritos es el presupuesto inteligente. Entonces, lo que hará es observar la forma en que se gasta el dinero, y luego optimizarlo sobre la marcha y asignarlo correctamente al canal de publicidad correcto en función de lo que sucede desde el punto de vista de la reacción. Todo eso es realmente difícil de hacer para los humanos en tiempo real. Y permite a las personas optimizar las campañas de manera convincente.

¿Qué más puedes hacer y aprender? Bueno, otra cosa que es fascinante es que puedes tener una idea bastante buena de lo que se trata tu marca. Quiero decir, hay dos formas de pensar en la marca. La marca es lo que quiero que sea: nuestra marca es lo que decimos que son nuestros valores, nuestra marca es lo que hemos escrito o grabado en piedra o puesto en las cubiertas. La otra forma de pensar sobre la marca, tal vez la forma en que pienso sobre la marca, es que la marca es lo que otras personas dicen sobre ti. Porque no importa lo que haya escrito, si otras personas no lo dicen, no es su marca. Tu marca es lo que otros dicen de ti.

Y lo mejor de "Escuchar" es que ahora podemos averiguar lo que todo el mundo dice sobre usted, su director ejecutivo, su marca, su gente o su producto, etc. Una cosa en la que confío mucho en Sprinklr son los atributos de marca basados ​​en IA. Puedo ver cómo se ve el sentimiento, puedo ver cuáles son los atributos centrales de mi marca, puedo compararlos con otros productos en mis categorías u otras áreas, puedo ver nubes de palabras de lo que la gente dice al respecto, puedo ver todo tipo de diferentes formas de entender la marca y entender lo que está pasando. Y luego tomar acción. Por ejemplo, uno de los sentimientos centrales de nuestra marca es la innovación. Así que no es tan sorprendente. Pero puedo hacer clic en "innovación" y profundizar y entender quién dijo eso y cómo lo dijo y en qué contexto aparece. Y si quiero, aunque son muchos, puedo bajar a mensajes individuales. Así que todos los mensajes individuales siguen ahí. Pero luego se acumulan con AI, y AI organiza dinámicamente los comentarios en categorías y atributos.

La otra cosa en la que confío mucho es que puedo ver qué publicaciones y anuncios responden las personas: hacer clic, compartir, etc. Por lo general, el contenido que obtiene las mejores reacciones no es la mayoría del contenido que enviamos. . Entonces, por ejemplo, enviaremos contenido que tenga "esperanza" como un atributo central. Pero la gente hace clic en el contenido sobre "feminismo", que fue un tema muy importante hace un par de semanas. Entonces, el "feminismo" era una parte importante de lo que la gente estaba haciendo clic. Entonces, lo que podemos hacer es decir, hey, la gente hace clic en este tipo de contenido, deberíamos enrutarlo más, y la gente no hace clic en estos otros que estamos haciendo mucho, así que hagamos menos. .

Así que eso es "Aprender". Vamos a volver a "Love" mañana, y el amor es una cosa muy esplendorosa, así que podremos hablar de eso en detalle. Probablemente haré algunas sesiones al respecto pero, por ahora, esto es Grad Conn y la experiencia CXM, y los veré mañana.