Odcinek 84: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do klasyfikowania danych i uzyskiwania wglądu

Wczoraj dowiedzieliśmy się, jak odkryć miliardy rozmów odbywających się teraz w nowoczesnych kanałach. Ale co wtedy? Jak możesz przesiewać te miliardy rozmów, aby znaleźć przysłowiowe igły w stogu siana? Uwaga, spoiler: Nie możesz. Ale AI może. I potrafi to robić zadziwiająco dobrze. Dzisiejszy odcinek skupia się na klasyfikowaniu danych, dzięki czemu możesz wykorzystać zdobytą wiedzę, aby uzyskać przydatne analizy.

Wszystkie odcinki podcastów

Idz już

TRANSKRYPCJA PODCASTÓW

Dobra, dobra, dobra. Oto jesteśmy w CXM Experience. Jestem Grad Conn CXO, dyrektor ds. doświadczeń w firmie Sprinklr. A dzisiaj kontynuujemy naszą serię dotyczącą odkrywania, klasyfikowania i angażowania.

Krótkie podsumowanie tego, co tu robimy. Jesteśmy zmotywowani, zainspirowani, myślę, że zainspirowanie to chyba najlepsze słowo. Może podekscytowany tym, co dzieje się w dzisiejszym marketingu, około jeden do jednego. Rozmawiałem trochę o Marcu Pritchardzie i jego zaangażowaniu w masowe spotkania jeden na jednego w Procter & Gamble, a także opowiedziałem o ewolucji komunikacji marketingowej od tego, co kiedyś było czystą twarzą w twarz, do komunikacja masowa w XX wieku, do tego, co mamy obecnie w XXI wieku, czyli marketingu konwersacyjnego, który jest jednocześnie indywidualny i masowy.

Rozmawiałem dzisiaj z klientem i rozmawiali o komunikacji dwukierunkowej. Kolejny świetny sposób na ujęcie tego. Mieli świetne zdanie. To było tak dobrze powiedziane. I pomyślałem, że osoba, która to powiedziała, była genialna, jak to ujęła. Powiedziała, że ​​nie zapominaj, że kiedy myślisz poza biznesem, myślisz poza aplikacjami, myślisz poza telefonem i wszystkimi innymi mechanizmami komunikacji, pamiętaj, że rozmawiasz z człowiekiem. Na drugim końcu stołu siedzi człowiek. I to połączenie człowieka z człowiekiem jest tym, co naprawdę się liczy.

I to jest dla mnie najbardziej ekscytujące w tym, dokąd zmierzamy w XXI wieku. Mamy całą masę nowych rodzajów komunikacji, które umożliwiają komunikację tam i z powrotem, która nie była wcześniej możliwa między marką a klientem. Tak wspaniałe czasy.

Mówimy trochę o tym, co jest potrzebne, aby masowa platforma marketingowa typu „jeden do jednego” działała. A teraz mamy trzy etapy, czyli odkrywanie, czyli potrzebujesz wielokanałowego dostępu do wszystkich kanałów cyfrowych. Klasyfikuj, czyli musisz być w stanie wziąć te wszystkie miliardy rozmów i jakoś je sklasyfikować, posortować i nadać im sens. A potem musisz się zaangażować. Kiedy słyszysz, że ktoś cierpi, musisz rozwiązać problem. Jeśli ktoś jest szczęśliwy, trzeba go wzmocnić. Ktoś, kto ma pytanie, musi na nie odpowiedzieć. Jeden na jednego.

Myślę, że marketing konwersacyjny to dobre słowo. Ponieważ wiele z nich jest tym, co zwykle robisz w rozmowie. Kiedy ktoś do ciebie mówi, musisz słuchać. Jeśli nie słuchasz, nie będziesz zbyt skuteczny w rozmowie. Musisz zrozumieć, co mówią, aby naprawdę dobrze to zrozumieć. A potem, jeśli kiedykolwiek poproszą lub jeśli jest coś, co musisz zrobić, aby im pomóc, musisz być w stanie na to odpowiedzieć.

Więc to jest konfiguracja. Teraz to, co zrobiliśmy w ostatnim programie, to spędziliśmy trochę czasu na odkryciu i trochę wwierciliśmy się w to. Dzisiaj zagłębię się trochę w klasyfikację. To będzie dyskusja na temat sztucznej inteligencji.

Przez chwilę trochę na AI. AI tak naprawdę składa się z trzech rzeczy. Istnieją algorytmy, które służą zasadniczo do tworzenia sieci neuronowej. A te są właściwie znormalizowane. A w samych algorytmach nie ma zbyt dużego zróżnicowania. Robimy się w tym całkiem dobrzy. Oto algorytm.

Druga rzecz to zestaw treningowy. A więc dane, na których będziesz trenować algorytm. To bardzo ważne. Wrócimy do tego za sekundę. A trzeci kawałek to sam trening. Informacje zwrotne. Kiedy sztuczna inteligencja wydaje zalecenie, jeśli to zalecenie jest wyłączone, musi istnieć mechanizm, który mówi, że to nie jest w porządku. I tak może się dostosować. Myślałem, że to czerwony, ale naprawdę niebieski. Następnym razem nie zrobię takiej prognozy, bo wiedziałem, że się myliłem. I stanę się dokładniejszy, gdy będziemy podążać ścieżką.

Rozmawialiśmy trochę o odkrywaniu, a jedną z rzeczy, o których rozmawialiśmy, było 400 milionów różnych źródeł danych, które są dostępne. I oczywiście mówię o tym z punktu widzenia firmy Sprinklr, ponieważ to wiem i taki jest kontekst. Masz ten gigantyczny stóg siana złożony z platform społecznościowych, wszystkich rzeczy publicznych, prawda? Fora, takie rzeczy jak Reddit, witryny z recenzjami, witryny z wiadomościami, blogi, wszystkie dostępne programy. TV, druk, cały druk, który tam jest. Radio, wszystkie te rzeczy są ułożone w stogu siana.

Sztuczka polega na tym, że muszę znaleźć igły w tym stogu siana. A to dość złożone zadanie. Właściwie mówimy o ponad 16 petabajtach informacji. I dosłownie miliardy rozmów. Jak powiedziałby Carl Sagan, „miliardy i miliardy” rozmów. I tak, to, co zrobiliśmy w Sprinklr, aby rozwiązać ten problem, i jesteśmy ogólnie uważani za prawdopodobnie jedną z najbardziej wyrafinowanych platform AI na świecie, i łeb w łeb pokona każdą platformę, która stanie nam na drodze. Mamy osiem warstw sztucznej inteligencji, obejmujących ponad 100 języków, w tym niektóre bardziej złożone języki, takie jak japoński i chiński, które są nieco trudniejsze. Dziennie jest 10 miliardów prognoz, z 80% dokładnością pochodzącą ze Sprinklr. 10 miliardów dziennie. Obecnie mamy nieco ponad 1200 modeli AI w 60 różnych branżach. Więc to jest sens tego, co się tam dzieje.

A potem kierujemy to do bazy danych. I baza danych, żeby dać ci poczucie zakresu, w porządku. A Sprinklr jest oczywiście daleko. To znaczy, jesteśmy wiodącą na świecie platformą CXM. A my jesteśmy czołowym światowym dystrybutorem tego typu rzeczy. I zbieramy więcej informacji niż ktokolwiek inny na świecie. Więc te liczby to duże liczby. Ale to dlatego, że są to liczby Sprinklr. Tak więc w bazie danych CXM jest miliard rekordów przyjmowanych dziennie. Codziennie wykonujemy 15 miliardów uruchomień automatyzacji. Raportujemy w czasie rzeczywistym 600 miliardów rekordów. A alerty w czasie rzeczywistym dotyczą ponad miliarda różnych szeregów czasowych. Tylko po to, aby dać ci poczucie zakresu tego.

Fajne w tym jest to, że kiedy masz działający system taki jak ten, a zbudowanie tego zajęło sześć lub siedem lat, bardzo skoncentrowany wysiłek. Znaczący procent naszego budżetu na badania i rozwój oraz bardzo znacząca część tego, co robimy na co dzień. Kiedy zbudujesz coś takiego, co możesz z tym zrobić. Jedną z rzeczy, które robimy, co jest świetne, jest możliwość wglądu w lokalizację. Tak więc, jeśli prowadzisz restaurację typu fast food i chcesz wiedzieć, które z Twoich lokalizacji mają dobre wyniki, możemy właściwie wyodrębnić sentyment, pozytywny i negatywny, do różnych lokalizacji. Świetnie sprawdza się w bankach, świetnie sprawdza się w hotelach. A ludzie wyrażają swoje uczucia, więc wiesz, co się dzieje.

Możesz także uzyskać wgląd w media. Właściwie zastępujemy niektóre z bardziej tradycyjnych narzędzi do przesyłania wiadomości z PR, takich jak Cision. Te starsze narzędzia są zastępowane przez firmę Sprinklr przez niektóre z największych firm. Ponieważ mamy dostęp do większej ilości informacji i szerzej niż oni. I daje ci wgląd w to, co dzieje się w twoich mediach, twoich zarobionych mediach. Pozwala zobaczyć problemy, zanim staną się problemem. Więc jest zarządzanie kryzysowe. Jest cała masa spraw związanych z zarządzaniem, używaniem znaku, tego typu rzeczy.

Informacje o produktach, to bardzo ekscytujący obszar. Pracujemy z wieloma grupami produktów w firmach technologicznych, firmach produkujących sprzęt, firmach zajmujących się pakowaniem towarów. Osoby, które silnie koncentrują się na produkcie, używają Sprinklr, aby dowiedzieć się, jakie rzeczy należy zbudować dalej i jakie rzeczy ludzie mówią o produktach, które już mają. Robi ogromną różnicę.

Spostrzeżenia dotyczące konkurencji, to dość oczywiste. Ale co robi konkurencja? Widzimy, że to się rozwija i porównujemy z konkurencją, rozumiemy, jak pracują i co robią dobrze. To robi dużą różnicę. Dostępne są statystyki odbiorców. Z kim rozmawiam? Na czym im zależy? Co oni robią? Dokąd oni poszli? Jakich słów używają, aby mnie opisać? Jakich emotikonów używają, aby mnie opisać? Są wizualne spostrzeżenia. Spostrzeżenia wizualne są naprawdę fajne. Rzeczywiście możemy zobaczyć rzeczy. Widzę wiele tego przykładów w firmie Microsoft, gdzie widzielibyśmy logo, ale nie zobaczylibyśmy słów w poście. I będziemy w stanie na to zareagować i odpowiedzieć. Robimy to dla wielu różnych klientów. Niektórzy na przykład użyjemy naszej wizualnej sztucznej inteligencji, aby zasadniczo numery seryjne OCR na, powiedzmy, obudowie komputera i być w stanie przekazać numer seryjny komputera do rąk pracownika obsługi klienta bez konieczności samodzielnego robienia tego przez klienta. A te liczby są małe, prawda? Więc byłoby o wiele lepiej, gdybyśmy mogli zrobić to za nich.

Widzimy, kiedy ludzie próbują ominąć system tekstowy i robią ręcznie rysowane ulotki i publikują je, aby organizować imprezy i tym podobne. Widzimy, że to rozpoznaje, a następnie jesteśmy w stanie zaalarmować. Z tym też odnieśliśmy wiele naprawdę wspaniałych sukcesów. Informacje branżowe. Wiele zespołów korzysta z nas, aby ustalić, co dzieje się w branży, a następnie publikować to jako zwykły kanał i przekształcać to, co robimy, w ostateczne źródło tego, co dzieje się w branży.

I wreszcie, moim ulubionym jest spostrzeżenie sentymentu. A sentyment polega na tym, jaki jest sentyment, który ktoś ma do ciebie? Jak się czują, co myślą o Twoich reklamach, na co reagują? Wszystkie te elementy emocjonalne są naprawdę potężne. W ramach sentymentu możemy teraz również wykryć zamiar. A intencja to naprawdę ważna rzecz do wykrycia w komentarzach. Więc wiesz, jak poprawnie kogoś skierować. Niezależnie od tego, czy zamierzasz wysłać ich do obsługi klienta, do zarządzania społecznością, czy cokolwiek to jest, intencja ich wiadomości jest naprawdę ważna. I jest w tym wiele niuansów i subtelności, że sztuczna inteligencja jest naprawdę dobra w oddzielaniu.

A więc, żeby dać ci szybkie wyczucie przepływu tych wszystkich rzeczy i wszystkich różnych rzeczy, które przez nie przechodzą. I naprawdę musisz mieć jeden z najbardziej zaawansowanych systemów AI, aby to zrobić. Myślę, że tam, gdzie widzę, jak ludzie zawodzą w nowoczesnym zarządzaniu kanałami, próbują zarządzać tym ręcznie z ludźmi. Zakres i ilość wiadomości jest tak duża. Mam na myśli, że to mogło zadziałać 10 lat temu. Ale ilość wiadomości jest teraz tak duża, że ​​jeśli masz menedżerów społeczności i ręczną interwencję, być może dojdziesz do 1% — może 1% wiadomości przychodzących do ciebie. Pewnie nawet nie tak wysoko. Po prostu nie możesz sobie z tym poradzić w inny sposób, musisz wysunąć sztuczną inteligencję na pierwszy plan. I musisz mieć klasyfikację, routing i wszystkie inne rzeczy, które robi sztuczna inteligencja, aby działała dobrze.

Ponownie, myślenie o masowym systemie jeden do jednego, być może jednym z powodów, dla których ludzie czasami trochę się temu sprzeciwiają, jest to, że jest to koncepcyjne, jeśli weźmiesz sposób myślenia świata transmisji i zastosujesz go do indywidualnego -jeden świat, to nie ma sensu. Ponieważ w dzisiejszym świecie transmisji istnieje bardzo mały zespół ludzi, głównie ręcznie produkujących materiały marketingowe. A potem myślisz, jak ci ludzie odpowiedzą na milion przychodzących wiadomości? Cóż, nie są, w żaden sposób nie mogą. I wtedy ludzie się poddają lub wyrzucają ręce w powietrze.

Dlatego każdy masowy system jeden-do-jednego musi mieć nie tylko odkrycie, które wnosi to wszystko, ale także etap klasyfikacji, który musi być głęboko wyrafinowanym systemem sztucznej inteligencji, aby umożliwić ludziom zrozumienie tego, co jest dzieje się i być w stanie odpowiedzieć. Teraz nadal będziesz musiał zaangażować do firmy więcej osób. Ale chodzi o to, że jeśli prawidłowo rozmieszczasz rzeczy, masz poprawnie sklasyfikowane rzeczy, a także masz inteligentne odpowiedzi, możesz szerzej wprowadzić dane wejściowe, opinie i komentarze klientów do Firma. Możesz mieć bardziej dwukierunkowy wzorzec komunikacji z klientem. Ponieważ to miało sens. To nie tak, że zamieniasz wszystkich w firmie w menedżera społeczności.

To jest klasyfikacja. Więc jutro porozmawiamy o zaangażowaniu. To oczywiście naprawdę fajna część tego. Myślę, że zaangażowanie jest tym, co sprawia, że ​​CXM, CXM. To „M” w CXM. I jest grupa ludzi, którzy mówią, że są firmami CXM, ale tak nie jest. Są po prostu naprawdę może CX. I są w wielu przypadkach tylko CF — opinie klientów. Porozmawiamy trochę o tym. Porozmawiamy o tym, dlaczego „M” w CXM jest tak ważne, gdy myślisz o platformie i definiowaniu kategorii.

Więc to była dzisiaj bardzo poważna rozmowa. Ale to było zabawne. Podobało mi się to. Mam nadzieję, że Tobie też się podobało. Wiele użycia słowa „miliardy”. I użyłem również „petabajtów”. Tak więc dzisiaj jest wiele dużych liczb. I miejmy nadzieję, że tobie też się podobało. I do zobaczenia jutro na zaręczynach. Dla doświadczenia CXM. Jestem Grad Conn i porozmawiam z tobą następnym razem.