에피소드 #3: AI를 사용하여 고객에 대해 알아보는 방법

듣고, 배우고, 사랑하기 3부작의 2부. 현재 40억 명이 넘는 사람들이 소셜 미디어를 사용하고 있습니다. 그리고 그 수십억 명의 사람들은 당신이 도움을 줄 만큼 강력한 AI가 있다면 배울 수 있는 편향되지 않고 필터링되지 않은 데이터의 금광을 나타냅니다. 오늘 우리는 AI 기반 듣기의 잠재력에 대해 이야기합니다.

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자, 오늘의 팟캐스트를 즐겨보세요. CXM 경험에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sprinklr의 Grad Conn CXO이며 고객 경험 관리에 대해 이야기하기 위해 왔습니다. CXM.

그래서 어제 팟캐스트에서 우리는 고객과 긴밀하게 연결되는 시스템이 있다는 아이디어에 대해 이야기했습니다. 디지털 혁신에 대한 고객 중심 접근 방식입니다. 그리고 우리는 그것을 듣고, 배우고, 사랑합니다.

그리고 어제 우리는 "듣기"에 대해 이야기했습니다. 들어보십시오. 모든 현대 채널에서 사람들이 말하는 내용을 어떻게 알 수 있습니까? 그리고 현대적인 채널은 21세기에 발명된 모든 것입니다. 트위터나 페이스북 같은 소셜 플랫폼이 그렇습니다. WhatsApp 및 WeChat과 같은 메시징 플랫폼이 될 것입니다. 수백만 개의 블로그, 수십만 개의 포럼, 수천 개의 리뷰 사이트와 같은 것들이 될 것입니다. 그리고 그곳에서 무슨 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해하려면 그 모든 곳에서 모든 정보를 가져와야 합니다. 놀라운 것은 현재 40억 명이 넘는 사람들이 소셜 미디어를 적극적으로 사용하고 있다는 것입니다. 그리고 2020년의 지난 몇 달 동안 소셜 미디어의 사용이 급격히 증가했습니다. 이유를 모르겠습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 상상할 수 없습니다.

그러나 어쨌든 사람들이 사용량을 두 자릿수로 늘리는 일이 발생했습니다. 이것이 의미하는 바는 온라인에 있는 대부분의 사람들이 이러한 플랫폼에서도 접근할 수 있으며, 이것이 의사 소통 및 상호 작용의 주요 방법이라는 것입니다. 당신이 그 플랫폼에 있지 않다면, 그런 장소에 있지 않다면, 당신은 당신의 고객이 있는 곳에 있지 않을 것입니다. 그리고 그 결과는 다음과 같습니다. 고객이 무엇을 생각하는지 알 수 없으며 고객은 귀하가 판매하는 제품을 볼 수 없습니다. 간단히 말해서 "듣기"입니다.

그럼 '배우다'에 대해 알아보겠습니다. 이러한 플랫폼에서 제공되는 모든 콘텐츠는 구조화되지 않았으며 요청하지 않았습니다. 그리고 그것이 의미하는 바는 아무도 그것을 요구하지 않았다는 것입니다. 그것은 그것이 편견이 없다는 것을 의미하기 때문에 좋습니다. 리뷰를 요청하면 피드백을 요청하면 즉시 시스템을 편향시킵니다. 하이젠베르크의 불확정성 원리로 알려진 것입니다. 시스템을 측정하는 행위가 시스템을 변경하는 행위이기도 하다는 것은 양자 역학에서 비롯된 것입니다. 누군가가 글을 쓰는 것을 보면, 그들이 원해서, 친구들과 이야기를 해서, 또는 어떤 열정이 있어서 썼기 때문에 정말 믿을 수 있는 것입니다.

수백만 건의 대화가 진행 중입니다. 실제로 수십억 개의 대화가 진행 중입니다. Sprinklr의 데이터 저장소는 16페타바이트입니다. 그것이 얼마나 많은 데이터인지 상상조차 할 수 없습니다. 보통 사람은 실제로 그것을 처리할 수 없습니다.

나는 오늘 굉장한 그룹 통화를 하고 있었다. 우리는 오늘 Sprinklr에서 광고 대행사 평의회 회의를 가졌습니다. 세계에서 가장 크고 위대한 대행사의 대표자들이 모두 Sprinklr을 사용하는 방법에 대해 이야기했습니다. 그리고 그 중 한 명은 광고에 대한 댓글을 많이 보고 있다고 말했습니다. 광고 자체가 많은 코멘트를 받습니다. 그리고 이러한 댓글이 항상 광고를 보완하는 것은 아니기 때문에 이를 추적해야 합니다. 때로는 댓글, 광고가 판매하는 것, 그리고 때로는 훌륭한 말을 하기도 합니다.

그러나 모든 것을 추적하고 모든 것을 파악하는 것은 거의 압도적입니다. 수천 개의 광고에 수천 개의 댓글이 있습니다. 정말 어렵다. 그래서, 당신은 무엇을합니까? 그리고 이것이 Springlr이 믿을 수 없을 정도로 강력한 곳입니다. Sprinklr는 정보의 양이 커뮤니티 관리자와 인간을 빠르게 압도한다는 사실을 약 6년 전에 깨달았기 때문입니다. 그리고 그것을 해결할 수 있는 유일한 방법은 인공 지능입니다. 그리고 수년 전에 시작된 AI 작업은 이제 우리가 R&D에서 하는 일의 지배적인 부분이 되었습니다. 우리는 매일 제품을 사용하고 교육하는 수천 명의 사람들이 있습니다. 데이터 세트의 일부인 페타바이트급 정보를 통해 더 지능적으로 만들 수 있습니다. 그리고 우리는 알고리즘을 연구하는 정교한 박사 그룹과 학술 기관을 보유하고 있습니다. 그리고 현재 90개 언어와 40개 범주에 걸쳐 있는 알고리즘이 있습니다.

다른 범주에서 동일한 의미를 갖지 않기 때문에 범주별로 구분하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 우리 고객 중 하나는 Mayo Clinic입니다. 그리고 Mayo Clinic에서 "병"이라는 단어는 매우 구체적인 의미, 중요한 의미를 갖습니다. 또 다른 고객은 Red Bull이며 Red Bull에게 "병"은 매우 다른 맥락입니다. 따라서 "아프다"는 것이 Red Bull에게는 시원하고 Mayo Clinic에는 나쁘다는 것을 알 수 있어야 합니다.

또 다른 대규모 고객은 Microsoft입니다. 그리고 Microsoft에는 매우 까다로운 브랜드 이름이 있습니다. Surface Word, Windows 이것들은 구분하기가 정말 까다롭습니다. 그리고 인공 지능을 사용하여 그 옆에 있는 단어를 이해할 수 있어 누군가가 Microsoft 컨텍스트에서 Word를 말할 때 단순히 "단어"가 아니라 Word 프로그램에 대해 말하는 것임을 이해할 수 있습니다.

AI는 학습 방식이 되었습니다. 그리고 실제로 우리는 모든 것을 처리하는 7개의 서로 다른 AI 레이어와 필터를 가지고 있습니다. 귀하가 주최한 훌륭한 AI 웨비나 시리즈가 있으며 Sprinklr 전역의 엔지니어들이 AI로 다양한 기능을 구현한 방법에 대해 이야기했습니다. 6부작 시리즈이며 링크는 쇼 노트에 있습니다. 그러니 한 번 보시고 AI와 머신 러닝에 대해 많은 것을 배우게 될 것입니다. 그리고 Sprinklr와 우리가 하는 방법에 대해서도 많이 배우게 될 것입니다.

AI는 단순히 듣기만 하는 것 외에도 모든 종류의 일을 합니다. 제가 가장 좋아하는 것 중 하나는 스마트 예산 편성입니다. 따라서 실제로 할 일은 돈이 사용되는 방식을 살펴본 다음 즉시 최적화하고 반응의 관점에서 일어나는 일에 따라 올바른 광고 채널에 올바르게 할당하는 것입니다. 인간이 실시간으로 하기에는 정말 어려운 일입니다. 또한 사람들이 매력적인 방식으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

또 무엇을 할 수 있고 배울 수 있습니까? 또 다른 흥미로운 점은 브랜드가 무엇인지에 대해 꽤 좋은 아이디어를 얻을 수 있다는 것입니다. 브랜드에 대해 생각하는 두 가지 방법이 있습니다. 브랜드는 내가 원하는 것입니다. 우리의 브랜드는 우리가 우리의 가치라고 말하는 것이며, 우리의 브랜드는 우리가 기록하거나 돌에 새기거나 데크에 넣어두는 것입니다. 브랜드에 대해 생각하는 다른 방식, 아마도 내가 브랜드에 대해 생각하는 방식은 다른 사람들이 당신에 대해 말하는 브랜드일 것입니다. 당신이 무엇을 내려놓아도 다른 사람들이 말하지 않는다면 그것은 당신의 브랜드가 아니기 때문입니다. 당신의 브랜드는 다른 사람들이 당신에 대해 말하는 것입니다.

그리고 "Listen"의 좋은 점은 이제 모든 사람들이 귀하, 귀하의 CEO, 귀하의 브랜드, 직원 또는 제품 등에 대해 말하는 내용을 알 수 있다는 것입니다. 내가 Sprinklr에서 크게 의존하는 한 가지는 AI 기반 브랜드 속성입니다. 감정이 어떤지 볼 수 있고, 내 브랜드의 핵심 속성이 무엇인지 볼 수 있고, 내 카테고리 또는 다른 영역의 다른 제품과 벤치마킹할 수 있고, 사람들이 그것에 대해 말하는 단어 구름을 볼 수 있고, 모든 종류를 볼 수 있습니다. 브랜드를 이해하고 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 다양한 방법. 그런 다음 조치를 취하십시오. 예를 들어, 우리의 핵심 브랜드 감정 중 하나는 혁신입니다. 그렇게 놀라운 일은 아닙니다. 그러나 "혁신"을 클릭하면 누가 그 말을 했는지, 어떻게 말했는지, 어떤 맥락에서 나타나는지 자세히 알아볼 수 있습니다. 그리고 내가 원하는 경우 메시지가 많이 있지만 개별 메시지로 이동할 수 있습니다. 따라서 모든 개별 메시지가 여전히 존재합니다. 그러나 그런 다음 AI와 함께 롤업되고 AI는 댓글을 범주와 속성으로 동적으로 구성합니다.

내가 크게 의존하는 또 다른 사항은 클릭, 공유 등 사람들이 어떤 게시물과 어떤 광고에 응답하는지 볼 수 있다는 것입니다. 일반적으로 가장 큰 반응을 얻고 있는 콘텐츠는 우리가 보내는 콘텐츠의 대부분이 아닙니다. . 그래서 예를 들어 "희망"을 핵심 속성으로 하는 콘텐츠를 발송합니다. 하지만 사람들은 몇 주 전만 해도 정말 큰 화제였던 '페미니즘'에 대한 콘텐츠를 클릭하고 있습니다. 따라서 "페미니즘"은 사람들이 클릭하는 것의 중요한 부분이었습니다. 그래서 우리가 할 수 있는 것은 사람들이 이 유형의 콘텐츠를 클릭하고 있고 더 라우팅해야 하며 사람들이 우리가 많이 하는 다른 콘텐츠를 클릭하지 않도록 하는 것입니다. .

그것이 "배우다"입니다. 우리는 내일 "사랑"으로 다시 돌아올 것입니다. 그리고 사랑 은 많은 찬란한 것입니다. 그래서 우리는 그것에 대해 길게 이야기할 수 있을 것입니다. 나는 아마 그것에 대해 몇 가지 세션을 할 것이지만, 지금은 이것이 Grad Conn과 CXM Experience이고 내일 뵙겠습니다.