AIをデータで訓練して、その結果得られる能力を活用すれば、コードを書く必要はなくなります。
多数の大手ブランドの人工知能（AI）と機械学習（ML）への依存度はすでに高水準に達しており、重要なインサイトを明確化してデータ主導の決断を促し、ルーティンプロセスを自動化しています。 SprinklrのAIスタジオを使うと、ユーザーはエンジニアやデータサイエンティストの力を借りずに独自のAIモデルを作成して精度を評価し、チームのニーズに応じてカスタマイズできます。
77%
の経営陣が、AIはカスタマーエクスペリエンスを大きく変える要因の1つだと回答しています。
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世界のトップブランドがSprinklrを支持
精度80%以上のAIを活用して有意義なインサイトを取得
Sprinklrのカスタマイズ可能なテキスト分類モデルは、メッセージのフィルタリングおよびカテゴリー化を支援します。これにより有意義なリスニング、レポーティング、エンゲージメントの結果をより多く収集できるようになり、ブランドやビジネス、オペレーションに関する重要なインサイトを取得できます。
時間を節約し、ビジネス効率を最大40%向上
SprinklrのカスタムAIモデルは、労働集約的な手作業をなくして時間を節約し、効率化しつつ、メッセージを大規模に分析できるようにします。これにより、収益性を平均38%高めることができます。
極めて直感的で実用的なAIエクスペリエンスを活用
Sprinklr AIスタジオは、非常に詳細なテキスト分類モデルをチームがゼロから作成できる、考え抜かれた使いやすいエクスペリエンスを提供します。また、展開前にモデルの精度指標を明らかにすることもできるため、戦略を練り、反復しながら、より効果的な結果へと導くことができます。
カスタマイズされたAIモデルは、どのようにしてチームの生産性を最大40%高めるのでしょうか。
さまざまなデジタルチャネルやソーシャルチャネルから送られてくるメッセージングタグを分類、管理する作業は、膨大なコストと時間がかかるうえ、人工知能なしにはほとんどの企業では事実上実行することができません。その問題を解決するのが、統合カスタマーエクスペリエンスマネジメントプラットフォーム（統合CXM）を活用した、簡単にカスタマイズできる高度なAIモデルです。
Sprinklrのカスタムテキスト分類モデルは、30種類以上のモダンチャネルから得た最大数百万件のメンションを自動的にカテゴリー化するようAIをトレーニングすることで、幅広いユースケースへの対応を可能にします。テキストアナリティクスの精緻化、フォーカスの優先順位付け、ミッションクリティカルな意思決定のためのインサイトの獲得および収集によって、優れた競争力を生み出します。
Sprinklr AIスタジオでAIモデルをコントロールしましょう。
お客様の目標やその実現方法について、SprinklrのAIのエキスパートにお気軽にご相談ください。
担当者のワークストリームから無関係なメッセージを自動的に削除する基準を定義することで、Sprinklr サービスのリスニングメンションをより効率的に分類します。これにより顧客サービスチームは、人間の介入が必要なケースに集中できます。
Sprinklr インサイトからSprinklr サービス、Sprinklr ソーシャルにいたるまで、プラットフォーム全体でダッシュボードの精度を高めて効率化することで、正確に分類され、実行可能なメッセージとメンションに関するインサイトを確実に入手できます。
レポーティング、エンゲージメント、オートメーションのユースケースについてカスタマイズした結果をSprinklrプラットフォーム全体で活用します。これによりカスタマーサービス担当者、ブランドアナリスト、プログラムマネージャー、リサーチ管理者はインサイトをフル活用できます。
効果的なAIモデルをわずか数時間で作成します。
無関係なメッセージの自動排除、より深いインサイト抽出のためのメンションのカテゴリー化、他のテキストのユースケース対応などを行うことで、より高度な分析ができます。
複数のデータソースと言語にモデルを柔軟に展開します。
AIスタジオの柔軟な展開オプションを使い、AIモデルに処理させたい言語とソースのみを簡単にターゲティングできます。
AIモデルを検証し、精度を向上します。
専用の検証および承認のワークフローにより、時間が経過するにつれて会話の内容が変わっても、モデルのパフォーマンスと精度を維持できます。
世界有数のテクノロジー企業が、カスタムAIモデルを活用して業務の手間を削減し、85%以上のAIモデルの精度を達成した方法をご紹介します。
無関係なデータをフィルタリングしてカテゴリー化を効率化
Sprinklr AIスタジオを導入する前はブランドそのものではなく、ブランド名が導き出される一般的な用語に最もフォーカスしていたため、課題キューには無関係なメッセージがあふれていました。この「ブランドの曖昧さを回避する」には、無関係なメッセージから大切なシグナルをフィルタリングするAIテキスト分類が必要でした。
労働集約的な手作業を削減
Sprinklr AIスタジオを使用することで、チームはキーワード、クエリ、テーマの管理をする必要がなくなりました。代わりにカスタムテキストを分類するAIモデルを作成することで無関係なメッセージは自動的にフィルタリングされ、手動による承認が不要となりました。
テンプレート化されたエグゼクティブレポートで重要な発見を共有
Sprinklr AIスタジオにより、ブランドのエンゲージメントチームは、AIモデルからのアウトプットをエグゼクティブレポートに簡単に活用できるようになりました。その結果、アクショナブルインサイトにアクセスして共有する時間と労力が最小限に抑えられました。
Sprinklrは2020年第4四半期にForrester Wave™ソーシャルリスニングプラットフォームのリーダーに選出
Forrester Researchは36の基準に基づきベンダー10社を審査しました。Sprinklrはデータ、設定、パフォーマンス、サポートサービス、収益の各基準で最高スコアを獲得しました。
「Sprinklrは大企業に最適」
「Sprinklrを利用するとソーシャルメディアの管理やメトリクスのトラッキングが簡単になります。当社は複数の州で複数のチャネルを管理していますが、オーディエンスや顧客の意見にはそれぞれ独自性があります」
- G2社のレビューから引用
統合CXMプラットフォームでデータサイロの問題を解消
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