Эпизод № 3: Как использовать ИИ для изучения ваших клиентов

Вторая часть трилогии «Слушай, учись, люби». В настоящее время более 4 миллиардов человек пользуются социальными сетями. И эти миллиарды людей представляют собой кладезь беспристрастных, нефильтрованных данных, из которых вы можете извлечь уроки… если у вас есть достаточно мощный ИИ, чтобы помочь. Сегодня мы поговорим о потенциале прослушивания с помощью ИИ.

Ресурсы подкастов

Искусственный интеллект для серии вебинаров Unified Front Office

Сила Sprinklr AI

Все выпуски подкаста

Перейти сейчас

СТЕНОК ПОДКАСТА

Ладно, пора зажечь сегодняшний подкаст. Добро пожаловать в опыт CXM. Я Grad Conn CXO в Sprinklr, и я здесь, чтобы поговорить об управлении качеством обслуживания клиентов. СХМ.

Итак, во вчерашнем подкасте мы говорили об идее о том, что существует система тесной связи с клиентами… ориентированный на клиента подход к цифровой трансформации. И мы называем это Слушай, Учись и Люби.

А вчера мы говорили о «Слушай». Послушай, как ты узнаешь, что говорят люди по всем современным каналам. А современные каналы — это все, что придумано в 21 веке. Это социальные платформы, такие как Twitter и Facebook. Это будут платформы для обмена сообщениями, такие как WhatsApp и WeChat. Это будут блоги, которых миллионы, и форумы, которых сотни тысяч, и обзорные сайты, которых тысячи. И вам нужно собрать всю эту информацию из всех этих мест, чтобы действительно понять, что там происходит. Что удивительно, сейчас более 4 миллиардов человек активно пользуются социальными сетями. И использование социальных сетей быстро увеличилось за последние несколько месяцев в 2020 году. Я не знаю, почему. Я не могу представить, что происходит.

Но так или иначе, что-то произошло, что заставило людей увеличить их использование на двузначные числа. И это означает, что большинство людей, которые находятся в сети, также доступны на этих платформах, и это их основной способ общения и взаимодействия. Если вы не на этих платформах, если вы не в этих местах, то вы не будете там, где ваши клиенты. И в результате вы не будете знать, что думают ваши клиенты, и они не смогут увидеть, что вы продаете. Так что это "Слушай" в двух словах.

Итак, давайте поговорим о «Учиться». Весь этот контент, поступающий на эти платформы, неструктурирован и не запрашивается. И это означает, что никто не просил об этом, и это здорово, потому что это означает, что это беспристрастно. Если я попрошу вас оставить отзыв обо мне, если я попрошу вас дать мне отзыв, я немедленно исказлю систему. Это то, что известно как принцип неопределенности Гейзенберга. Из квантовой механики следует, что акт измерения системы также является актом изменения системы. Если я вижу, как кто-то записывает что-то, что он записал сам по себе, потому что хотел, потому что разговаривал с друзьями или потому что у него было какое-то увлечение, я действительно могу этому доверять.

Таких разговоров миллионы. На самом деле таких разговоров ведутся миллиарды — хранилище данных в Sprinklr составляет 16 петабайт. Вы даже не представляете, сколько это данных. Обычный человек не может этого понять.

Сегодня я был на отличном групповом звонке. Сегодня в Sprinklr состоялось собрание нашего совета рекламных агентств, на котором представители многих крупнейших мировых агентств говорили о том, как они используют Sprinklr: для сотрудничества с клиентами, запуска рекламы и других интересных вещей на рынке. И один из людей сказал, что они видят много комментариев к рекламе. Сами объявления получают много комментариев. И им нужно отслеживать их, потому что эти комментарии не всегда дополняют рекламу. Иногда комментарии не продают то, что продает реклама, а иногда они говорят отличные вещи.

Но отслеживать все это и оставаться в курсе всего этого почти невозможно. Тысячи и тысячи комментариев к тысячам и тысячам объявлений. Это действительно трудно. Ну так что ты делаешь? И здесь Sprinklr невероятно силен. Потому что около шести лет назад Sprinklr осознал, что объем информации быстро переполняет менеджеров сообщества и людей. И единственный способ решить эту проблему — искусственный интеллект. И работа над ИИ, которая началась много лет назад, теперь является доминирующей частью того, чем мы занимаемся в области исследований и разработок. У нас есть тысячи людей, которые используют продукт каждый день и обучают его работе. У нас есть петабайты информации, которые являются частью набора данных, которые делают их более интеллектуальными. И у нас есть сложная группа докторов наук и академических институтов, с которыми мы работаем над алгоритмами. И есть алгоритмы, которые сейчас работают на 90 языках и в 40 различных категориях.

Важно иметь его по категориям, потому что вещи не означают то же самое в разных категориях. Например, одним из наших клиентов является клиника Майо. А для клиники Мэйо слово «больной» имеет очень специфическое, важное значение. Еще один из наших клиентов — Red Bull, и для Red Bull «больной» — это совсем другой контекст. И поэтому нужно уметь знать, что «больной» — это круто для Red Bull и плохо для Mayo Clinic.

Еще одним из наших крупных клиентов является Microsoft. И у Microsoft есть несколько действительно сложных торговых марок: Surface Word, Windows. Это действительно сложные вещи для разделения. И, таким образом, возможность использовать искусственный интеллект для понимания слов, которые соседствуют с этим, чтобы вы могли понять, когда кто-то говорит Word в контексте Microsoft, что они на самом деле говорят о программе Word, а не просто «словах».

ИИ стал способом обучения. На самом деле у нас есть семь различных слоев и фильтров ИИ, через которые мы все обрабатываем. У нас есть отличная серия вебинаров по искусственному интеллекту, организованная вашим покорным слугой, и инженеры со всего Sprinklr рассказывают о том, как они реализовали различные функции с помощью искусственного интеллекта. Это серия из шести частей, а ссылки есть в примечаниях к шоу. Так что взгляните, и я призываю вас посмотреть его, вы узнаете много нового об искусственном интеллекте и машинном обучении. Вы также узнаете много нового о Sprinklr и о том, как мы это делаем.

Помимо того, что он просто слушает, ИИ делает все, что угодно. Одним из моих любимых является разумное бюджетирование. То, что он будет делать, это на самом деле смотреть на то, как тратятся деньги, а затем оптимизировать их на лету и правильно распределять их по нужному рекламному каналу, исходя из того, что происходит с точки зрения реакции. Все это очень сложно сделать людям в режиме реального времени. И это позволяет людям оптимизировать кампании убедительным образом.

Что еще вы можете сделать и узнать? Ну, еще одна захватывающая вещь: вы можете получить довольно хорошее представление о том, что представляет собой ваш бренд. Я имею в виду, что есть два способа думать о бренде. Бренд — это то, чем я хочу его видеть — наш бренд — это то, что мы называем нашими ценностями, наш бренд — это то, что мы записали, выгравировали на камне или положили на палубу. Другой способ думать о бренде, может быть, как я думаю о бренде, это то, что другие люди говорят о вас. Потому что независимо от того, что вы написали, если другие люди этого не говорят, это не ваш бренд. Ваш бренд — это то, что другие говорят о вас.

И самое замечательное в «Слушайте» то, что теперь мы можем узнать, что все говорят о вас, или о вашем генеральном директоре, или о вашем бренде, или о ваших людях, или о вашем продукте и т. д. Одна вещь, на которую я сильно полагаюсь в Sprinklr. — это атрибуты бренда на основе ИИ. Я могу видеть, как выглядит настроение, я могу видеть, каковы основные атрибуты моего бренда, я могу сравнить с другими продуктами в моих категориях или других областях, я могу видеть облака слов, которые люди говорят о нем, я могу смотреть на все виды различных способов понимания бренда и понимания того, что происходит. А затем примите меры. Например, одним из основных направлений нашего бренда являются инновации. Так что не так уж и удивительно. Но я могу нажать на «инновацию», углубиться и понять, кто это сказал, как они это сказали и в каком контексте это появилось. А если захочу, хоть их и много, могу перейти к отдельным сообщениям. Таким образом, все отдельные сообщения все еще там. Но затем они объединяются с помощью ИИ, и ИИ динамически распределяет комментарии по категориям и атрибутам.

Еще одна вещь, на которую я сильно полагаюсь, это то, что я могу видеть, на какие посты и на какую рекламу люди реагируют — кликают, делятся и т. д. Как правило, контент, который вызывает наибольшую реакцию, — это не основная часть контента, который мы рассылаем. . Так, например, мы будем рассылать контент, основным атрибутом которого является «надежда». Но люди нажимают на контент о «феминизме», который был действительно большой темой пару недель назад. Так что «феминизм» был важной частью того, на что люди нажимали. Итак, что мы можем сделать, так это сказать: эй, люди нажимают на этот тип контента, мы должны направлять его больше, и люди не нажимают на эти другие, которые мы делаем много, поэтому давайте делать их меньше. .

Итак, «Учитесь». Завтра мы вернемся к «Любви» — а любовь — штука великолепная, — так что мы сможем долго говорить об этом. Возможно, я проведу несколько сеансов, но пока это Grad Conn и CXM Experience, и увидимся завтра.