Yapay zeka destekli karar verme konusunda Absolutdata CEO'su ile Soru-Cevap

Etkili karar verme için veri ve analitiğin nasıl kullanılacağını anlamak, teknolojinin yaptığı gibi gelişmeyi gerektirir ve bu, California merkezli Absolutdata'da kaybolmaz. 17 yıl önce ölçeklenebilir, veriye dayalı etkiler yaratmak için yola çıkan Absolutdata, çözümlerinin bir parçası olarak yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımını benimsedi.

Absolutdata'nın CEO'su Anil Kaul ile müşterileri için en iyisini sağlamak için yapay zekayı nasıl kullandıkları hakkında daha fazla bilgi edinmek için görüştük.

ClickZ: Absolutdata fikri nereden çıktı?

Anil Kaul: 2001 yılındaki başlangıcından bu yana hedefimiz, öneriler aracılığıyla kuruluşlar için ölçeklenebilir etki yaratmak için her zaman veri ve analitiği kullanmak olmuştur. Eskiden daha çok veri ve analitiği, şirketlerin doğru kararları vermeleri için içgörüler sağlayacak bir hizmet olarak kullanmaya odaklanırdık.

Hâlâ bunu yapıyoruz, ancak şimdi karışıma yapay zeka ve makine öğrenimini ekledik. Satış ve pazarlama ekipleri için veriye dayalı öneriler ve çözümler sağlamak için yapay zekayı bir teknoloji platformuyla birleştiriyoruz.

Karar verme için bir GPS gibi düşünün. Bir GPS size nerede olduğunuzu, nereye gitmeniz gerektiğini ve oraya ulaşmak için hangi yolları izlemeniz gerektiğini söyleyebilir. Satış ve pazarlama ekipleri için yaptığımız tam olarak bu ve doğru önerilerde bulunmak bunun en kritik parçası.

CZ: Absolutdata'yı diğer veriye dayalı tavsiye yazılım çözümlerinden ayıran nedir?

AK: Bugün yapay zeka konusunda çok fazla heyecan var. İnsanlar ve şirketler kullansın ya da kullanmasın, bunun hakkında konuşuyorlar.

Bizi ayıran şey, aslında onu kullanıyor olmamız. Beş yıl önce, herkes bundan bahsetmeden önce bu yönde bir adım attık. Bir sorunumuz vardı ve çözüm olarak yapay zekayı gördük. Bizi farklı kılan, deneyimimiz ve uzmanlığımız ve aslında işletme sahiplerine gerçek sonuçlar veren sofistike bir AI çözümüne sahip olmamızdır.

Bir işletme için gerçekten etki yaratabilecek önerilerde bulunmanın beraberinde getirdiği büyük miktarda öğrenme var. Satış ekibinin her hafta tavsiyeye ihtiyaç duyduğu bazı şirketlerimiz var, bu yüzden sistemimiz onlar için haftalık planlar oluşturuyor.

Ne tür pazarlama kampanyaları yürütmeleri gerektiğini bilmesi gereken başka şirketlerimiz var. Örneğin, sık sık ücretli promosyonlar yapan bir müşterimiz olabilir. Bu müşteriye optimize edilmiş bir ücretli promosyon takvimi vermek için gerçek verileri kullanabilen gelişmiş AI modellerimiz var. Müşteri, promosyonları planlamak, uygun gördükleri şeyleri eklemek ve çıkarmak için bu takvimi bir temel olarak kullanabilir, ancak sağlam bir başlangıç ​​noktaları vardır.

Bir pazarlama ekibinin bu noktaya manuel olarak ulaşmasının genellikle haftalar alacağı durumlarda, platformumuzun tamamı 10 dakika sürer. Veriler orada, modeller orada ve cevap orada. Müşteriye tam çözümü sunarak onları bir bütün olarak daha verimli ve çevik hale getirebiliriz.

CZ: Bu, müşterinin tarafında tam olarak nasıl görünüyor?

AK: İstemci, tarayıcılarına tam olarak uyan bir araca erişim elde eder. Giriş yapabilirler ve belirledikleri tercih ve gereksinimlere göre sistemin yaptığı önerileri görebilirler. Amacımız, doğru yerde ve doğru zamanda bir öneri sunmak ve müşterinin bu öneriyi gerçekleştirmesini kolaylaştırmaktır.

Bu ruhla, ister bir CRM platformu, ister ticari promosyon yönetim yazılım sistemi vb. olsun, müşterilerimizin halihazırda kullanmakta olduğu birçok araçla entegre oluyoruz. Bir düğme tıklamasıyla, araçlarla bir karar vermek ve bir öneriyi uygulamak gerçekleşir. tüm süreci sorunsuz ve verimli hale getirmek için zaten yerinde bulunuyorlar.

Müşteri tarafında, sürecin bir parçası, tavsiyeleri kabul etmeleri veya reddetmeleridir. Satın almak isteyebileceğiniz şeyler için önerilerde bulunan büyük bir e-ticaret sitesi düşünürseniz, bir tüketici önerilerin yalnızca %30'unu gerçekten satın alacakları bir şey olarak görebilir.

Bu senaryoda, %30 iyidir. Bir iş durumunda, çıta çok daha yüksektir. Müşterilerimiz, iş tavsiyelerinin %70'inin kötü olmasını göze alamaz. Mümkün olduğunca %100'e yaklaşma çabasıyla sistemin kendisinin öğrenmesini sağlıyoruz.

Örneğin, bir müşteri bir öneriyi reddederse, sistem bundan öğrenir. Bir dahaki sefere bir tavsiyede bulunduğunda, kabul edilenlerin başarısının yanında reddedilen tavsiyeleri de dikkate alır, ince ayar yapar ve kendi kendine geliştirir.

CZ: Absolutdata hakkında sizi gerçekten heyecanlandıran şey nedir?

AK: Müşterilerimizden aldığımız duygusal tepkiler benim için özellikle heyecan verici. Oldukça basit, çok kesin ve kuru olan analitik dünyasından geliyorum.

Müşterilere daha iyi karar vermeleri için bu tavsiyeleri sunarak heyecan uyandırabiliyoruz. Onlara işlerini geliştirmek için yapabilecekleri somut şeyler verebiliyoruz ve sonuç olarak onlardan duyduğumuz heyecan çok güzel bir deneyim. Aracımız, müşterilerimize, çoğu kişinin daha önce eksikliğini hissettiği, işletmeleri üzerinde bir sahiplenme duygusu verir.

Daha önce de söylediğim gibi, diğer şirketlerin şu anda sadece hayalini kurduğu teknolojileri uygulayacağımız için de çok heyecanlıyız. Gürültüyü ve hype'ı kesebildik ve aslında AI teknolojisini kullandık.

Günün sonunda, müşterilerimizin aracımızla çalışmaktan ne kadar keyif aldıklarını duymayı gerçekten çok seviyorum. Bu bana büyük bir memnuniyet getiriyor.

CZ: Hayal edebiliyorum!

AK: Kesinlikle. Yapay zeka ve makine öğrenimi ile müşterilerimize somut sonuçlar ve faydalar sağlayan yeni bir öneri sistemleri kategorisi oluşturuyoruz.

Bu heyecan verici parça ve satış görüşmelerimizde söyleyebildiğimiz şey bu. Aslında sistemimize işaret edebilir ve başarılı tavsiyelere işaret edebilir ve bunu uydurmadığımızı kanıtlayabiliriz. Müşteriden gelen ilk güvenin çoğu buradan gelir.

Kendi içlerinde bir kez uyguladıklarında, bunun kendileri için çalıştığını görebilirler ve bu bizim için çok güzel.

Absolutdata hakkında kısa bilgiler

• Çalışan sayısı: 400
• Kuruluş Yılı: 2001
• Merkez: Alameda, California
• Müşteriler şunları içerir: Adidas, Uber, Godiva, Sprint, Kellogg's, Levi's, Autodesk, Kia
• Martech Peyzaj Kategori: İşletme/Müşteri Zekası ve Veri Bilimi