Tekoälyn käytännön sovellukset
Asiakaspalautteiden analysointi
Asiakaspalaute on yksi yrityksen arvokkaimmista tietolähteistä. Se tarjoaa yrityksille mahdollisuuden ymmärtää asiakkaan tarpeita, toiveita ja huolenaiheita syvällisesti, sekä reagoida välittömästi uusiin asiakkaan kokemiin haasteisiin tuotteiden tai tarjottavien palvelujen osalta. Kuitenkin vielä alle vuosi sitten tekstimuotoisen asiakaspalautteen käsittely ja analysointi oli erittäin haasteellista monista eri syistä.
Manuaalisen analyysin haasteet
Ajankäyttö. Manuaalinen analyysi on erittäin aikaa vievää. Asiakaspalautteen läpikäyminen, sen kategorisointi ja trendien tunnistaminen vaatii valtavasti työtunteja. Mitä enemmän palautetta tulee, sitä enemmän resursseja sen käsittelyyn kuluu. Tämän johdosta systemaattinen analyysi jää usein kokonaan tai osittain tekemättä.
Inhimilliset virheet ja näkemyserot. Ihmisen tekemä analyysi on altis virheille. Kaksi eri henkilöä saattavat luokitella saman palautteen eri tavoin tai missata tärkeitä yksityiskohtia. Tämän seurauksen jatkoanalyysi ei välttämättä kuitenkaan paljasta kriittisiä, pinnan alla kyteviä ja asiakkaita rasittavia ilmiöitä, joihin tarttuminen olisi kuitenkin kriittistä yrityksen toiminnan kannalta.
Kustannukset. Ajan ja resurssien kuluminen tarkoittaa myös suuria taloudellisia kustannuksia. Yritysten on palkattava tiimejä käsittelemään ja analysoimaan palautteita, mikä voi olla kallista erityisesti suurille yrityksille, jotka saavat tuhansia palautteita kuukausittain.
Tekoälyn mullistava vaikutus
Tekoälyn kehitys on avannut ovet uudenlaiselle asiakaspalautteen analysoinnille
Reaaliaikainen analyysi. Tekoäly voi käsitellä ja analysoida suuria tietomääriä reaaliajassa, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden reagoida palautteisiin nopeasti.
Tarkka kategorisointi. Tekoäly voi oppia ja sopeutua. Se voi tunnistaa ja luokitella palautteita eri kategorioihin automaattisesti, jopa paremmin kuin ihminen.
Trendien tunnistaminen. Tekoälyn algoritmit voivat tunnistaa toistuvia kaavoja ja trendejä palautteista, auttaen yrityksiä ymmärtämään mikä toimii ja mikä ei.
Palautteisiin automaattisesti vastaaminen. Viimeisimmät generatiiviset tekoälymallit mahdollistavat myös välittömän asiakaspalautteisiin vastaamisen, lisäten merkittävästi reaktionopeutta ja sitä kautta asiakastyytyväisyyttä, sekä samalla alentaen merkittävästi resurssikustannuksia.
Tekninen toteutus
Azuren modernilla data-alustalla yllä olevan tyyppisen ratkaisun toteuttaminen käy leikiten. Asiakaspalautteet viedään lähdejärjestelmästä esimerkiksi Azuten SQL-tietokantaan. Tämän jälkeen hyödynnetään Azure Funktiota, johon Pythonilla toteutetann logiikka, joka käy läpi tietokannassa olevat uudet asiakaspalautteet, ajaa ne Azure OpenAI Servicessä käyttöön otetun kielimallin rajapintaan ja tallentaa kielimallin vastauksen takaisin tietokantaan kyseisen asiakaspalautteen yhteyteen.
Keskeistä onnistumisessa on uusi tieteenala nimeltä Prompt Engineering, jossa kielimallille muotoillaan tekstimuotoinen informaatiopaketti, joka sisältää sekä ohjeistuksen siitä mitä kielimallin pitää tehdä, että itse prosessoitavan informaation kuten tässä esimerkissä asiakaspalautteen.
Yhteenveto
Lopulta, ei-rakenteellisen datan, kuten asiakaspalautteiden, automaattinen analyysi tekoälyn avulla ei vain säästä aikaa ja rahaa, vaan se myös mahdollistaa syvällisemmän ymmärryksen asiakkaista ja markkinoista. Tekoäly ei ole vain työkalu; se on kumppani, joka auttaa yrityksiä olemaan menestyksekkäämpiä ja asiakaslähtöisempiä kuin koskaan ennen.
Miten lähteä liikkeelle tekoälyn hyödyntämisen kanssa?
Haluako nähdä yllä olevan analytiikan ja tekoälyn käytännössä? Kiinnostaa teknisen toteutuksen yksityiskohdat?
Me olemme tehneet vuosia töitä asiakkaidemme Microsoftin Azuren palveluiden parissa, tiedämme erilaiset tarpeet analytiikalle ja tietolähteiden kirjon. Ota yhteyttä alla olevalla lomakkeella tai suoraan allekirjoittajaan ja keskustellaan yhdessä siitä, miten tekoäly saadaan viemään teidän liiketoimintanne seuraavalle tasolle.