Deli

Rešitev Invoca Signal AI prinaša strojno učenje za analizo telefonskih klicev, kar omogoča poglobljene vpoglede v vedenje potrošnikov.

Strojno učenje za analitiko telefonskih klicev - iPROM - Novice iz sveta

Izraza umetna inteligenca in strojno učenje je danes mogoče zaslediti vsepovsod. A pogosto je težko ločiti, kdaj gre za marketinško komunikacijo (t. i. marcomm) in kdaj za dejansko marketinško tehnologijo (t. i. martech). Podjetje Invoca je predstavilo rešitev Invoca Signal AI, ki prinaša strojno učenje za analizo klicev, kar omogoča poglobljene vpoglede v vedenje potrošnikov. Zagotavlja namreč prepoznavanje jezikovnih vzorcev, ki v primerjavi z zaznavanjem zgolj posameznih ključnih besed temeljijo na celotnem klicu.

Strojno učenje za analizo klicev v realnem času

V nasprotju z mnenjem številnih marketingarjev se danes z mobilnimi napravami opravi več klicev kot v preteklosti. Vsako leto je opravljenih približno 100 milijard klicev, kar marketingarjem prinaša potencialno dragocene podatke. Ti vključujejo podrobnosti o izkušnjah kupcev, lastnostih izdelka in učinkovitosti različnih marketinških kanalov. Lokacijski podatki so vse bolj pomembni za analizo obiskov v fizični trgovini, analitika klicev pa ponuja drugačno kategorijo nespletne atribucije.

Rešitev Signal AI, ki uporablja strojno učenje, analizira klice v realnem času in razširja možnosti preprostega odkrivanja ključnih besed, kar je bila praksa doslej. Orodja za analizo klicev so v preteklosti prepoznavala posamezne ključne besede v prepisih klicev, kot na primer naročilo, kreditna kartica ali cena, odvisno od ciljev marketingarjev. Zaključki o kakovosti klicev ali konverzij so tako izhajali iz prisotnosti (ali odsotnosti) teh ključnih besed ali besednih zvez.

Napredno prepoznavanje jezikovnih vzorcev

Nova metodologija Invoce uporablja obdelavo naravne govorice za analizo celotnega pogovora. Že vnaprej pripravljeni algoritmi, nastavljeni po področjih, imajo številne možnosti razvrščanja, ki jih je mogoče prilagoditi in prirediti. Ti napovedni klasifikatorji temeljijo na analizah milijonov preteklih klicev po področjih, kot so avtomobilska industrija, zavarovalništvo, finančne storitve, zdravstveno varstvo in drugo. Za razumevanje vsebine klicev uporablja rešitev napredno prepoznavanje jezikovnih vzorcev.

Tudi če gre za evolucijo in ne revolucijo, je podjetje prepričano, da so razvili naslednjo generacijo analitike klicev, ki bo marketingarjem ponudila boljši občutek za to, kateri klici so učinkoviti in zakaj. Poleg tega pa jim omogoča vpogled v to, kateri kanali zagotavljajo klice višje kakovosti, ter ponovno ciljanje na podlagi vsebine klica, v kolikor se klic ne zaključi z doseženim ciljem.

»Napoved, da bo leto 2016 postalo leto umetne inteligence se ni izšlo ravno po načrtih, zato pa smo lahko priča velikega števila inovacij s področja umetne inteligence in strojnega učenja prav v letošnjem letu. Eden izmed bolj prelomnih izumom je nedvomno umetna inteligenca, ki lahko razbere misli. Z vsemi novosti znotraj UI in strojnega učenja, bomo programerji in oglaševalski lahko še bolj natančno ciljali ciljno občinstvo in jim na podlagi tega, servirali personalizirane oglase,« dodaja Simon Struna, specialist za programatični ekosistem v podjetju iPROM.

Deli

Deli prispevek prek e-pošte

Prepišite znake
captcha

Arhiv