Odcinek 3: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do poznania swoich klientów
Opublikowany: 2020-11-13Udostępnij ten artykuł
Część 2 naszej trylogii Słuchaj, ucz się, kochaj. Obecnie ponad 4 miliardy ludzi korzysta z mediów społecznościowych. A te miliardy ludzi stanowią kopalnię bezstronnych, niefiltrowanych danych, z których możesz się uczyć… jeśli masz wystarczająco potężną sztuczną inteligencję, aby pomóc. Dziś mówimy o potencjale słuchania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Zasoby podcastów
Sztuczna inteligencja w serii webinariów Unified Front Office
Moc Sprinkler AI
Wszystkie odcinki podcastów
TRANSKRYPCJA PODCASTÓW
W porządku, nadszedł czas, aby rozbujać dzisiejszy podcast. Witamy w doświadczeniu CXM. Jestem Grad Conn CXO w Sprinklr i chcę porozmawiać o zarządzaniu doświadczeniami klientów. CXM.
Dlatego we wczorajszym podcaście mówiliśmy o tym, że istnieje system zapewniający silną łączność z klientami… podejście zorientowane na klienta do cyfrowej transformacji. Nazywamy to Słuchaj, Ucz się i Kochaj.
A wczoraj rozmawialiśmy o „Słuchaj”. Słuchaj istoty, jak możesz dowiedzieć się, co ludzie mówią we wszystkich nowoczesnych kanałach. A nowoczesne kanały to wszystko, co wynaleziono w XXI wieku. Są to więc platformy społecznościowe, takie jak Twitter i Facebook. Będą to platformy do przesyłania wiadomości, takie jak WhatsApp i WeChat. Będą to blogi, których są miliony, fora, których są setki tysięcy, i witryny z recenzjami, których są tysiące. Musisz zebrać wszystkie te informacje ze wszystkich tych miejsc, aby naprawdę zrozumieć, co się tam dzieje. Zdumiewające jest to, że obecnie ponad 4 miliardy ludzi aktywnie korzysta z mediów społecznościowych. A korzystanie z mediów społecznościowych gwałtownie wzrosło w ciągu ostatnich kilku miesięcy w 2020 roku. Nie wiem dlaczego. Nie wyobrażam sobie, co się dzieje.
Ale tak czy inaczej stało się coś, co spowodowało, że ludzie zwiększyli swoje użycie o dwucyfrowe. Oznacza to, że większość osób korzystających z Internetu jest również osiągalna za pośrednictwem tych platform i jest to ich główny sposób komunikowania się i interakcji. Jeśli nie jesteś na tych platformach, jeśli nie jesteś w tych miejscach, to nie będziesz tam, gdzie są Twoi klienci. Rezultat będzie taki: nie będziesz wiedział, co myślą Twoi klienci, a oni nie będą mogli zobaczyć, co sprzedajesz. Tak w skrócie brzmi „Słuchaj”.
Porozmawiajmy więc o „ucz się”. Wszystkie te treści pojawiające się na tych platformach są nieustrukturyzowane i niezamawiane. A to oznacza, że nikt o to nie prosił, co jest świetne, ponieważ oznacza to, że jest bezstronny. Jeśli poprosiłem Cię o sprawdzenie mnie, jeśli poprosiłem Cię o opinię, natychmiast uprzedzam system. Jest to coś znanego jako zasada nieoznaczoności Heisenberga. Wywodzi się z mechaniki kwantowej, że czynność pomiaru systemu jest również aktem jego zmiany. Jeśli patrzę, jak ktoś zapisuje coś, co sam napisał, bo chciał, bo rozmawiał ze znajomymi, albo miał jakąś pasję, to jest to coś, czemu naprawdę mogę zaufać.
Trwają miliony takich rozmów. W rzeczywistości trwają miliardy takich rozmów — magazyn danych w Sprinklr ma 16 petabajtów. Nie możesz sobie nawet wyobrazić, ile to danych. Przeciętny człowiek tak naprawdę nie może tego przetworzyć.
Byłem dzisiaj na świetnej rozmowie grupowej. W dniu dzisiejszym w Sprinklr odbyło się nasze spotkanie rady agencji reklamowych z przedstawicielami wielu największych i najlepszych agencji na świecie, którzy rozmawiali o tym, jak wykorzystują Sprinklr: do współpracy z klientami, prowadzenia reklam i robienia innych interesujących rzeczy na rynku. A jedna z osób powiedziała, że widzi dużo komentarzy pod reklamami. Same reklamy są bardzo komentowane. I muszą je śledzić, ponieważ te komentarze nie zawsze są komplementarne do reklamy. Czasami komentarze nie sprzedają, co sprzedaje reklama, a czasami mówią rzeczy, które są świetne.
Ale śledzenie tego wszystkiego i kontrolowanie tego wszystkiego jest prawie przytłaczające. W tysiącach reklam są tysiące komentarzy. To naprawdę trudne. Więc co robisz? I tutaj Sprinklr jest niesamowicie potężny. Ponieważ firma Sprinklr zdała sobie sprawę około sześciu lat temu, że ilość informacji szybko przytłacza menedżerów społeczności i ludzi. A jedynym sposobem na rozwiązanie tego byłaby sztuczna inteligencja. A praca nad sztuczną inteligencją, która rozpoczęła się wiele lat temu, jest obecnie dominującą częścią tego, co robimy w dziedzinie badań i rozwoju. Mamy tysiące osób, które codziennie korzystają z produktu i go szkolą. Mamy petabajty informacji, które są częścią zestawu danych, które czynią je bardziej inteligentnymi. Mamy też wyrafinowaną grupę doktorów i instytucji akademickich, z którymi pracujemy nad algorytmami. Istnieją algorytmy, które działają obecnie w 90 językach i 40 różnych kategoriach.
Ważne jest, aby mieć to według kategorii, ponieważ rzeczy nie oznaczają tego samego w różnych kategoriach. Jednym z naszych klientów jest na przykład Klinika Mayo. A dla Mayo Clinic słowo „chory” ma bardzo specyficzne znaczenie, bardzo ważne. Kolejnym naszym klientem jest Red Bull, a dla Red Bulla „chory” to zupełnie inny kontekst. Musisz więc wiedzieć, że „chore” jest fajne dla Red Bulla i złe dla Mayo Clinic.
Kolejnym z naszych dużych klientów jest Microsoft. A Microsoft ma kilka naprawdę trudnych marek: Surface Word, Windows To naprawdę trudne rzeczy do oddzielenia. A więc możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do zrozumienia słów, które się z nią sąsiadują, dzięki czemu można zrozumieć, kiedy ktoś mówi Worda w kontekście Microsoftu, że w rzeczywistości mówi o programie Word, a nie tylko o „słowach”.
Sztuczna inteligencja stała się sposobem, w jaki się uczysz. W rzeczywistości mamy siedem różnych warstw sztucznej inteligencji i filtrów, przez które wszystko przetwarzamy. Mamy świetną serię webinariów poświęconych sztucznej inteligencji, które naprawdę prowadzisz, a inżynierowie z całej firmy Sprinklr opowiadają o tym, jak zaimplementowali różne funkcje za pomocą sztucznej inteligencji. To sześcioczęściowa seria, a linki znajdują się w notatkach z serialu. Zajrzyj więc i zachęcam do obejrzenia, dowiesz się dużo o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Dowiesz się również wiele o Sprinklr io tym, jak to robimy.
Sztuczna inteligencja robi różne rzeczy oprócz zwykłego słuchania. Jednym z moich ulubionych jest inteligentne budżetowanie. Więc to, co zrobi, to właściwie przyjrzeć się sposobom wydawania pieniędzy, a następnie zoptymalizować je na bieżąco i odpowiednio przydzielić do odpowiedniego kanału reklamowego w oparciu o to, co dzieje się z punktu widzenia reakcji. Wszystko to jest naprawdę trudne dla ludzi w czasie rzeczywistym. I pozwala ludziom optymalizować kampanie w atrakcyjny sposób.
Co jeszcze możesz robić i czego się nauczyć? Cóż, kolejną fascynującą rzeczą jest to, że możesz uzyskać całkiem dobre pojęcie o tym, o co chodzi w Twojej marce. To znaczy, są dwa sposoby myślenia o marce. Marka jest tym, czym chcę — naszą marką jest to, o czym mówimy, że są naszymi wartościami, nasza marka jest tym, co zapisaliśmy lub wytrawiliśmy w kamieniu lub umieściliśmy w talii. Innym sposobem myślenia o marce, być może sposobem, w jaki ja myślę o marce, jest to, co mówią o Tobie inni. Bo bez względu na to, co zapisałeś, jeśli inni tego nie mówią, to nie jest Twoja marka. Twoja marka jest tym, co mówią o Tobie inni.
Wspaniałą rzeczą w „Słuchaj” jest to, że możemy teraz dowiedzieć się, co wszyscy mówią o tobie, o twoim dyrektorze generalnym, o twojej marce, o twoich ludziach, o twoim produkcie itp. Jedna rzecz, na której bardzo polegam w Sprinklr to atrybuty marki oparte na sztucznej inteligencji. Widzę, jak wygląda sentyment, widzę, jakie są główne atrybuty mojej marki, umiem porównać inne produkty w moich kategoriach lub innych obszarach, widzę chmurę słów tego, co ludzie o niej mówią, umiem patrzeć na różne różnych sposobów rozumienia marki i rozumienia tego, co się dzieje. A potem podejmij działanie. Na przykład jednym z naszych podstawowych sentymentów dotyczących marki jest innowacyjność. Więc nie jest to zaskakujące. Ale mogę kliknąć „innowacje” i zagłębić się w to, aby zrozumieć, kto to powiedział, jak to powiedział i w jakim kontekście się to pojawia. A jeśli chcę, chociaż jest ich dużo, mogę przejść do pojedynczych wiadomości. Więc wszystkie indywidualne wiadomości nadal tam są. Ale potem są one połączone z AI, a AI dynamicznie organizuje komentarze w kategorie i atrybuty.
Inną rzeczą, na której mocno polegam, jest to, że widzę, na które posty i na które reklamy reagują ludzie — klikanie, udostępnianie itp. Zazwyczaj treści, które cieszą się największym zainteresowaniem, nie stanowią większości treści, które wysyłamy . Na przykład wyślemy treść, w której „nadzieja” jest głównym atrybutem. Ale ludzie klikają treści o „feminizmie”, który kilka tygodni temu był naprawdę dużym tematem. Tak więc „feminizm” był ważną częścią tego, na co ludzie klikali. Możemy więc powiedzieć, hej, ludzie klikają tego typu treści, powinniśmy je częściej kierować, a ludzie nie klikają tych innych, których robimy dużo, więc róbmy ich mniej .
Więc to jest „Ucz się”. Wrócimy jutro do „Miłości” — a miłość jest czymś wspaniałym — więc będziemy mogli o tym długo porozmawiać. Prawdopodobnie zrobię kilka sesji na ten temat, ale na razie to Grad Conn i CXM Experience i do zobaczenia jutro.