Sprinklrは世界のトップブランドから信頼されています。
Microsoft AzureがAI Studioを使用して生産性と顧客体験を改善
Sprinklr AI Studioのおかげで、お客様の問い合わせを1ヵ所に統合し、一元的に管理して応答できるようになりました。この製品のリスニングAIがトレンドやその他のエンゲージメント機会の特定にもたらす価値の大きさに感激しています。さらに、ダッシュボード機能を使用して実用的なインサイトを得ることで生産性が向上し、顧客体験の改善にもつながりました。
Microsoft Azureのカスタマーエクスペリエンスチーム
Sprinklr AI Studioのおかげで、お客様の問い合わせを1ヵ所に統合し、一元的に管理して応答できるようになりました。この製品のリスニングAIがトレンドやその他のエンゲージメント機会の特定にもたらす価値の大きさに感激しています。さらに、ダッシュボード機能を使用して実用的なインサイトを得ることで生産性が向上し、顧客体験の改善にもつながりました。
Microsoft Azureのカスタマーエクスペリエンスチーム
Sprinklr AI Studioのおかげで、お客様の問い合わせを1ヵ所に統合し、一元的に管理して応答できるようになりました。この製品のリスニングAIがトレンドやその他のエンゲージメント機会の特定にもたらす価値の大きさに感激しています。さらに、ダッシュボード機能を使用して実用的なインサイトを得ることで生産性が向上し、顧客体験の改善にもつながりました。
Microsoft Azureのカスタマーエクスペリエンスチーム
AIを活用した有意義なインサイトを80%以上の精度で提供
Sprinklrのカスタマイズ可能なテキスト分類モデルでメッセージをフィルタリングして分類することにより、リスニング、レポート、エンゲージメントの結果の多くが有意義なものとなり、重要なブランド、ビジネス、運用に関するインサイトを得ることができます。
時間を節約しながら業務効率を最大40%改善
SprinklrのカスタムAIモデルは、労力を要する手作業を代替し、時間を節約しながら大規模なメッセージ分析能力を拡大することで効率を高めます。これは平均38%の収益性向上につながる可能性があります。
直感的な操作性でAIを実際に活用可能に
Sprinklr AI Studioは、行き届いた使いやすい操作性を提供することで、特殊なテキスト分類モデルでもゼロから簡単に作成できるようになっています。デプロイする前に、モデルの精度指標を確認できるため、戦略的に計画し、反復しながら、結果を改善していくことができます。
カスタマイズされたAIモデルによってチームの生産性を最大40%向上させる方法とは？
さまざまなデジタルチャネルやソーシャルチャネルのメッセージタグを分類、管理する作業には費用がかかり、時間もとられます。特にAIがない環境では、その負担はさらに拡大します。解決の鍵となるのは、統合された顧客体験管理プラットフォームを基盤とする、高度なカスタマイズ可能AIモデルです。Sprinklrのカスタムテキスト分類モデルは、30以上のチャネルから、数百万件ものメンションを自動的に分類できるので、多様なユースケースに役立ちます。このモデルを使用することで、テキスト分析が洗練され、重要なものを優先できます。また、ミッションクリティカルな意思決定に役立つインサイトも取得できます。
Sprinklr AI Studioを使用して独自のAIモデルを作成できます。
貴社の目標についてSprinklrのAI専門家にご相談ください。例えば、以下のようなことが可能です。
エージェントのワークストリームから無関係なメッセージを削除するための基準を定義することにより、Sprinklr Serviceのリスニングメンションを効果的に分類できるようになります。これにより、カスタマーサービスチームは、人による対応が必要なケースに集中できます。
Sprinklr Insights、Sprinklr Service、Sprinklr Socialにいたるまで、プラットフォーム全体のダッシュボードが合理化され、精度が向上します。メッセージやコメントに関するインサイトが正確にカタログ化され、実際に活用できるようになります。
レポート作成、エンゲージメント、自動化のユースケースに合わせて結果をカスタマイズし、Sprinklrプラットフォーム全体で利用できます。これにより、カスタマーサービスのエージェントや、ブランドアナリスト、プログラムマネージャー、リサーチ管理者がインサイトを最大限に活用できるようになります。
パワフルなAIモデルをわずか数時間で作成できます。
無関係なメッセージを自動的に除外し、メンションを分類して深いインサイトを引き出し、他のテキストユースケースにも対処するなど、高度な分析が可能となります。既存のAIモデルの再作成は不要です。Sprinklr AI Studioを使用すれば、既存のモデルを簡単にSprinklrに移行できます。
柔軟なモデル展開で複数のデータソースと言語に対応
ビジネスに最も重要なソースと言語にAIモデルを適用します。レポート作成、エンゲージメント、自動化のユースケースにAIの分類能力を活用し、得られたインサイトを全社で共有できます。
AIモデルを検証して精度を改善
専用の検証および承認ワークフローにより、時間の経過とともに会話が変化しても、モデルのパフォーマンスと精度を維持できます。堅牢なレポート機能を使用して、作成するモデルの動作を理解し、提案された変更の展開または拒否を決定します。
世界をリードするテクノロジ企業がカスタムAIモデルを活用して業務を削減し、85%を超えるAIモデル精度を達成しました。
不要なデータを除外して分類を効率化
Sprinklr AI Studio以前は、問題のキューに無関係なメッセージが多数含まれていました。特にブランド自体ではなく、ブランド名の元となる一般用語に焦点が当てられることが多かったのです。このような「ブランドの曖昧性を排除する」ためには、意味のあるシグナルをノイズと区別するAIテキスト分類が必要でした。
手間のかかる手作業の軽減
Sprinklr AI Studioを使用するチームはキーワード、クエリ、テーマのメンテナンスを停止し、代わりにカスタムテキスト分類AIモデルを作成します。無関係なメッセージが自動的に除外されるので、手動承認は不要になります。
エグゼクティブレポートをテンプレート化して、重要な出力結果を共有
このブランドのエンゲージメントチームは、Sprinklr AI Studioを使用することで、AIモデルの出力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。最小限の時間と労力で実用的なインサイトにアクセスし、共有できます。
Sprinklrが2020年第4四半期のForrester Wave™：Social Listening Platformsでリーダーの評価を獲得
Forrester Researchは、36の基準に基づき、ベンダー10社を評価しました。Sprinklrはデータ、セットアップ、パフォーマンス、サポートサービス、収益の基準で最高得点を獲得しています。
大企業に適したSprinklrの特長
Sprinklrは、ソーシャルメディアの管理や指標追跡を容易にします。当社は、複数の州にまたがる複数のチャネルを管理しています。しかも、それらのチャネルはそれぞれ視聴者も発言も異なります。
Sprinklrが2020年第4四半期のForrester Wave™：Social Listening Platformsでリーダーの評価を獲得
Forrester Researchは、36の基準に基づき、ベンダー10社を評価しました。Sprinklrはデータ、セットアップ、パフォーマンス、サポートサービス、収益の基準で最高得点を獲得しています。
大企業に適したSprinklrの特長
Sprinklrは、ソーシャルメディアの管理や指標追跡を容易にします。当社は、複数の州にまたがる複数のチャネルを管理しています。しかも、それらのチャネルはそれぞれ視聴者も発言も異なります。
Sprinklrが2020年第4四半期のForrester Wave™：Social Listening Platformsでリーダーの評価を獲得
Forrester Researchは、36の基準に基づき、ベンダー10社を評価しました。Sprinklrはデータ、セットアップ、パフォーマンス、サポートサービス、収益の基準で最高得点を獲得しています。
大企業に適したSprinklrの特長
Sprinklrは、ソーシャルメディアの管理や指標追跡を容易にします。当社は、複数の州にまたがる複数のチャネルを管理しています。しかも、それらのチャネルはそれぞれ視聴者も発言も異なります。