Viable07.07.2023 07:00

Переход в облако привел к резкому росту объемов сбора данных, однако компании сталкиваются со сложностями при извлечении ценной аналитики, во многом из-за неструктурированной природы этих данных.

Извлечение значимых выводов из отзывов — это трудоемкий и утомительный процесс, который обычно требует человеческого участия и рассуждений. И хотя существует множество инструментов для суммаризации больших наборов данных, Viable⁠ выделяется как одна из первых компаний, раскроивших потенциал GPT-3, а теперь и GPT-4, чтобы выйти за рамки простой суммаризации и проводить глубокий анализ с исключительной точностью в больших масштабах.

Настоящее понимание требует контекста

Суммаризация и анализ — это разные задачи машинного обучения, использующие различные обучающие данные и модели: суммаризация сжимает информацию, в то время как анализ добавляет контекст для лучшего понимания. При преобразовании огромных объемов данных в точные отчеты суммаризация упускает важнейшие нюансы, необходимые для улавливания истинного настроения клиентов, и может искажать данные, что приводит к ошибочным бизнес-решениям. Тексты вроде онлайн-отзывов и обращений в службу поддержки часто изобилуют двусмысленностью, сарказмом и отрицаниями, что требует дополнительного контекста для их подлинного понимания.

Viable решила эту задачу путем тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) от OpenAI⁠, что позволяет получать быструю и точную аналитику из самых разных источников — от взаимодействий со службой поддержки до записанных расшифровок. Платформа Viable предоставляет компаниям практические идеи для улучшения индекса потребительской лояльности (NPS), сокращения числа обращений в техподдержку и более эффективного формирования продуктовых дорожных карт, помогая при этом экономить на операционных расходах.

Анализировать данные вручную просто неэффективно

Компания Viable была основана в 2020 году с первоначальной целью помочь бизнесу достичь соответствия продукта рынку (product-market fit). Вскоре основатели поняли, что даже организации, активно опирающиеся на данные, не могут в полной мере использовать качественные (квалитативные) данные при принятии решений.

«Мы осознали огромную возможность использования искусственного интеллекта для того, чтобы помочь бизнесу разобраться в колоссальных объемах данных, генерируемых через отзывы клиентов», — говорит Дэн Эриксон (Dan Erickson), генеральный директор Viable. — «Использование передовых возможностей обработки естественного языка (NLP) в GPT-4 сыграло важнейшую роль в разработке нашей платформы, позволив нам предоставлять более точную и нюансированную аналитику за малую долю времени, которое потребовалось бы человеку для проведения аналогичного анализа».

«Мы хотим избавить клиентов от сложностей процесса анализа и помочь им принимать решения на основе данных, которые двигают их бизнес вперед».

Языковые модели OpenAI позволили Viable настроить анализ неструктурированных данных так, чтобы клиентам было проще и быстрее извлекать из них максимум пользы. Компания Viable тесно сотрудничает с OpenAI уже почти три года, разрабатывая модели ИИ, способные анализировать данные в масштабах, которые раньше казались невозможными.

Раскрытие полного потенциала неструктурированных данных

Платформа Viable позволяет клиентам без труда извлекать аналитические данные из неструктурированной информации на таких платформах, как Zendesk, Intercom, Gong и других, благодаря бесшовным интеграциям, непрерывной синхронизации и автоматизированному анализу. Всего за несколько кликов платформа классифицирует данные по темам и предоставляет еженедельный анализ, помогая клиентам понять контекст их данных, риски оттока (churn risk) и даже профили пользователей, оставляющих те или иные отзывы. Клиенты Viable также могут задавать искусственному интеллекту более сложные вопросы о своих данных и получать инсайты на основе релевантного набора данных.

Клиенты Viable смогли сэкономить почти 1000 часов в год⁠, сократить объем обращений в службу поддержки и снизить отток клиентов с момента внедрения этой аналитики. «Благодаря Viable мы смогли анализировать неструктурированные данные в масштабах, которые раньше были невозможны», — рассказывает Кали Бишоп (Kalie Bishop), вице-президент по работе с клиентами в компании Sticker Mule⁠. — «Раньше мы расходовали ценные ресурсы на ручной просмотр, тегирование и анализ качественных отзывов».

«Мы коренным образом изменили наш подход, используя мощную аналитику Viable для быстрого выявления зон роста и экономии сотен часов для наших менеджеров».

Viable стала незаменимым инструментом для компаний, которые стремятся принимать решения на основе данных, охватывая всю полноту информации, а не только легко измеряемые количественные ключевые показатели эффективности (KPI). Благодаря передовым возможностям GPT-4, Viable способна предоставлять точные, глубокие и применимые на практике инсайты, помогая своим клиентам опережать конкурентов.