AI har aldrig været mere tilgængeligt end nu, hvilket fører til forbedring af kundeoplevelser og effektiviseret produktoptimering.
AI og maskinlæring (ML) omfatter kode, men det betyder ikke, at ‘kodning’ er synonymt med ‘brug af AI’. Trods alt, hvem har sagt, at skæg medfører evnen til at hugge træer?
Ifølge Gartner, sætter 85% af softwarekøbere ligeså stor lid til onlineanmeldelser som personlige anbefalinger. Kundeanmeldelser kan hjælpe virksomheder med at forstå kundepreferencer, identificere smertepunkter og tilfredshedsniveauer. Al denne information er guld værd i et forbrugerdrevet marked.
Men behandling af sådanne oplysninger kan være som en nål i en høstak, hvis ikke man har de rette værktøjer. Træd ind på scenen: Amazon SageMaker Canvas.
Amazon SageMaker Canvas er et visuelt analyseværktøj designet til små- og mellemstore virksomheder. Dette brugervenlige værktøj eliminerer behovet for udviklere eller dataloger. Med klik-og-træk-funktionaliteten, kan virksomhedsanalytikere generere ML-prognoser uden at røre en linje kodning eller kræve ML-ekspertise. I denne artikel vil vi demonstrere, hvordan man bruger SageMaker Canvas til at ekstrahere indsigter fra produktaanmeldelser.
To af de modeller, der er til rådighed på SageMaker Canvas, er sentimentanalysen og den brugerdefinerede tekstanalyse. Sentimentanalysen er en ‘færdig-pakket’ NLP-model, der analyserer tekst for sentiment, hvorimod tekstanalysen tillader klassificering af tekst i to eller flere brugerdefinerede kategorier.
I det moderne marked, hvor kunderne er mere end bare ‘kongen’, kan sådanne data være uvurderlige. Information er trods alt altid ‘drivkraften for bedre resultater’.
Efter træning af model med dine dataset, kan du bruge prognosefunktionen til at identificere fremtidige tendenser. Det er som at have din egen krystalkugle, bortset fra at det er datadrevet og (meget mere) pålideligt.
Flere og flere virksomheder accepterer digitalisering, AI og ML, men mange står fast ved implementeringen. Med Amazon SageMaker Canvas, er det nu muligt at omdanne store mængder ustruktureret data til meningsfuld, anvendelig indsigt. Resultat? Bedre kundeoplevelse, øget kundeloyalitet og øget global konkurrenceevne.
Og det er kun begyndelsen. Fra efterspørgselsprognoser til svindelopdagelse, AI og ML kan revolutionere mange forretningsaspekter. Nogle vil måske sige, at vi er på vej mod en AI-drevet verden. Men hvis vi bruger den kraft og det ansvar korrekt, hvem ved hvad vi kan opnå?
Som det gamle ordsprog siger, “Verden tilhører dem, der innoverer”.
