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El proveedor de experiencia del cliente se beneficia de la IA en la previsión

El proveedor de software de experiencia del cliente Gainsight había tenido problemas para descubrir anomalías en sus datos utilizando software de código abierto. Entonces, hace aproximadamente dos años, Gainsight recurrió a otro proveedor de software para su monitoreo comercial e inteligencia artificial en las necesidades de pronóstico.

Gainsight ha estado usando Anodot, una startup de 2014 con sede en Redwood City, California, durante los últimos dos años. La relación con Anodot comenzó debido a un tipo de necesidad de DevOps, dijo Mickey Alon, fundador y CTO de Gainsight.

IA en la previsión

Gainsight, que vende varios productos de experiencia del cliente, incluidas plataformas para análisis de éxito del cliente, había estado utilizando herramientas de análisis de registros que brindan elementos básicos, y no particularmente precisos, de aprendizaje automático y detección de anomalías, dijo Alon. Esas herramientas tienen el potencial de funcionar bien, pero las empresas sin científicos de datos dedicados a la detección de anomalías, como Gainsight, a menudo tienen dificultades para que funcionen al máximo de su capacidad, dijo.

«Con Anodot, fue casi plug and play», dijo Alon.

«Es muy fácil entender lo que está pasando», continuó. La plataforma Anodot muestra gráficamente el uso normal en comparación con lo que está sucediendo en tiempo real, sin la necesidad de un equipo de ciencia de datos dedicado.

Anodot permite a Gainsight monitorear mejor los datos de uso de sus clientes, una de las métricas clave de la compañía. Gainsight puede monitorear mejor los datos de uso de sus clientes para, por ejemplo, comprender si hay un aumento en el uso debido a un pico de Black Friday, por ejemplo, o debido a una oportunidad de aumentar las ventas.

Podemos ofrecer una mejor experiencia empresarial.

Mickey AlonCTO y fundador, Gainsight

«Podemos ofrecer una mejor experiencia comercial. Podemos ver si algo está cambiando y notar eso muy cerca de cuándo está sucediendo y luego comprender el impacto de eso en el cliente», dijo Alon.

Anomalías superficiales

Por lo general, Anodot sirve como reemplazo de un sistema que no usa inteligencia artificial para pronosticar, como un sistema de panel de control de código abierto que no informa automáticamente las anomalías, dijo Ira Cohen, científico jefe de datos de Anodot.

En el aprendizaje automático, «siempre hay un error», siempre falsos positivos y negativos, dijo Cohen. Anodot, aunque utiliza análisis y aprendizaje automático en sí, está destinado a minimizar esos errores.

«Nadie te dice que así son las anomalías», dijo Cohen. Por lo tanto, Anodot tiene una base de datos llena de anomalías que los usuarios han etiquetado desde el principio, y los nuevos usuarios pueden continuar construyendo esa base de datos cargando nuevas etiquetas y datos. Mediante el aprendizaje no supervisado, Anodot puede identificar anomalías, así como patrones que conducen a anomalías.

Desde una perspectiva de ingeniería, Anodot le ahorra a Gainsight mucho tiempo, dijo Alon. Por ejemplo, en el pasado, Gainsight podría haber presionado para una versión de software y ponerla en producción, luego una fuga de memoria repentina podría haber comprometido la versión y retrasar el proyecto. Con Anodot, Gainsight recibe un aviso previo de una posible fuga, lo que permite a los equipos de ingenieros repararla antes de que se convierta en un problema y ralentice la producción.

«Recibimos señales muy rápido antes de que sea demasiado tarde», dijo Alon. Anodot «nos hace más proactivos», continuó.

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