第 3 集：如何使用 AI 了解您的客户

已发表: 2020-11-13

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我们的倾听、学习、爱三部曲的第 2 部分。现在有超过 40 亿人使用社交媒体。如果你有足够强大的人工智能来提供帮助，那么这数十亿人就代表着一座无偏见、未经过滤的数据金矿，你可以从中学习。今天我们讨论人工智能听力的潜力。

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好的，是时候播放今天的播客了。欢迎来到 CXM 体验。我是 Sprinklr 的 Grad Conn CXO，我在这里谈论客户体验管理。 CXM。

所以在昨天的播客中，我们谈到了这个想法，即有一个与客户高度连接的系统……一种以客户为中心的数字化转型方法。我们称之为倾听、学习和爱。

昨天，我们谈到了“听”。听着，你如何找出人们在所有现代渠道中所说的话。现代频道是 21 世纪发明的一切。因此，这些是 Twitter 和 Facebook 等社交平台。这些将成为 WhatsApp 和微信等消息传递平台。它将是诸如博客（其中有数百万）和论坛（其中有数十万）和评论网站（其中有数千）之类的东西。你需要从所有这些地方提取所有信息，才能真正了解那里发生了什么。令人惊奇的是，现在有超过 40 亿人在积极使用社交媒体。在 2020 年的最后几个月里，社交媒体的使用量迅速增加。我不知道为什么。我无法想象发生了什么。

但无论如何，发生了一些事情，导致人们的使用量增加了两位数。这意味着大多数在线用户也可以通过这些平台联系到，这是他们交流和互动的主要方式。如果你不在那些平台上，如果你不在那些地方，那么你就不会成为你的客户所在的地方。结果将是：你不知道你的客户在想什么，他们也看不到你在卖什么。简而言之，这就是“听”。

所以让我们谈谈“学习”。这些平台上的所有这些内容都是非结构化的，并且是未经请求的。这意味着没有人要求它，这很好，因为这意味着它是公正的。如果我要求你审查我，如果我要求你给我反馈，我会立即对系统产生偏见。这就是众所周知的海森堡不确定性原理。它来自量子力学，测量系统的行为也是改变系统的行为。如果我看到有人写下一些东西，他们自己写下来，因为他们想写，因为他们正在和朋友交谈，或者因为他们有一些激情，那是我可以真正信任的东西。

有数以百万计的此类对话正在进行。事实上，有数十亿次这样的对话正在进行——Sprinklr 中的数据存储为 16 PB。你甚至无法想象有多少数据。普通人无法真正处理它。

我今天参加了一个很棒的群组通话。我们今天在 Sprinklr 召开了广告代理委员会会议，来自世界上许多最大和最伟大的代理机构的代表都在讨论他们如何使用 Sprinklr：与客户合作、投放广告以及在市场上做其他有趣的事情。其中一位人士表示，他们看到很多关于广告的评论。广告本身得到了很多评论。他们需要跟踪这些评论，因为这些评论并不总是对广告的补充。有时评论会卖不出去，广告卖的是什么，有时他们会说一些很棒的话。

但是要跟踪这一切，并保持在这一切之上，几乎是压倒性的。成千上万条广告中有成千上万条评论。这真的很难。所以你会怎么做？这就是 Sprinklr 非常强大的地方。因为 Sprinklr 大约在六年前意识到，信息量正在迅速压倒社区管理者和人类。而解决这个问题的唯一方法就是使用人工智能。多年前开始的人工智能工作现在已成为我们研发工作的主要部分。我们有成千上万的人每天都在使用该产品并对其进行培训。我们拥有数 PB 的信息，这些信息是使它们更加智能的数据集的一部分。我们有一群成熟的博士和与我们合作研究算法的学术机构。现在有涵盖 90 种语言和 40 个不同类别的算法。

按类别分类很重要，因为在不同类别中事物的含义并不相同。例如，我们的客户之一是梅奥诊所。对于梅奥诊所来说，“生病”这个词有一个非常具体的含义，一个重要的含义。我们的另一个客户是红牛，对于红牛来说，“生病”是一个非常不同的背景。所以你需要知道“生病”对红牛来说很酷，对梅奥诊所不利。

我们的另一个大客户是微软。微软有一些非常具有挑战性的品牌名称：Surface Word、Windows 这些都是很难区分的东西。因此，能够使用人工智能来理解与之相邻的单词，这样您就可以理解当有人在 Microsoft 环境中说 Word 时，他们实际上是在谈论 Word 程序，而不仅仅是“单词”。

人工智能已经成为你学习的方式。我们实际上有七个不同的 AI 层和过滤器，我们通过这些层和过滤器来处理所有事情。我们有一个真正由您主持的很棒的 AI 网络研讨会系列，来自 Sprinklr 的工程师们谈论他们如何使用 AI 实现不同的功能。这是一个由六部分组成的系列，链接在节目说明中。所以看一看，我鼓励你看，你会学到很多关于人工智能和机器学习的知识。您还将了解很多关于 Sprinklr 以及我们如何做到这一点的知识。

除了聆听之外，人工智能还会做各种事情。我最喜欢的一个是智能预算。所以它要做的实际上是查看资金的使用方式，然后动态优化它，并根据反应的角度将其正确分配到正确的广告渠道。这一切对人类来说真的很难实时完成。它允许人们以引人注目的方式优化活动。

你还能做什么和学习什么？另一件令人着迷的事情是你可以很好地了解你的品牌是什么。我的意思是，有两种思考品牌的方式。品牌就是我想要的——我们的品牌就是我们所说的我们的价值观，我们的品牌就是我们写下来、刻在石头上或放在甲板上的东西。另一种看待品牌的方式，也许是我看待品牌的方式，品牌就是别人对你的评价。因为不管你放下了什么，如果别人不说，那不是你的品牌。你的品牌就是别人对你的评价。

关于“倾听”的好处是，我们现在可以了解每个人对您、您的 CEO、您的品牌、您的员工或您的产品等的评价。我在 Sprinklr 中非常依赖的一件事是基于AI的品牌属性。我可以看到情绪是什么样子，我可以看到我的品牌的核心属性是什么，我可以对我的类别或其他领域的其他产品进行基准测试，我可以看到人们对它的评价的词云，我可以查看各种了解品牌和了解正在发生的事情的不同方式。然后采取行动。例如，我们的核心品牌情感之一是创新。所以并不奇怪。但我可以点击“创新”并深入了解并了解是谁说的，他们是如何说的，以及它出现在什么背景下。如果我愿意，虽然它们有很多，但我可以处理个别消息。所以所有单独的消息仍然存在。但随后它们与 AI 结合在一起，AI 将评论动态组织成类别和属性。

我非常依赖的另一件事是，我可以看到人们正在响应哪些帖子和哪些广告——点击、分享等。通常，获得最大反应的内容并不是我们发送的大部分内容. 因此，例如，我们将发送以“希望”为核心属性的内容。但人们正在点击有关“女权主义”的内容，几周前这是一个非常大的话题。所以“女权主义”是人们点击的重要部分。所以我们能做的就是说，嘿，人们点击这种类型的内容，我们应该更多地路由它，人们不会点击我们经常做的其他内容，所以让我们少做一些.

这就是“学习”。明天我们将回到“爱”——而爱是一件非常美好的事情——所以我们将能够详细地谈论它。我可能会就它做几次会议，但现在，这是 Grad Conn 和 CXM 体验，明天见。