AskNicely 利用生成式人工智能发现 3 倍的客户洞察

AskNicely 激励员工创造出色的客户体验，从而帮助以人为本的企业发展壮大。该平台捕获实时客户反馈并生成分数，以便衡量客户情绪和确定目标改进领域。

由于企业希望获得更深入的洞察，尤其是从自由文本调查响应中获得洞察，因此 AskNicely 发现了增强自家产品的机会。AskNicely 首席产品官 Paul Shingles 表示：“我们的调查引起了人们极大的兴趣，尤其是自由文本评论，这些评论促使各个组织开展了非常有价值的内部讨论。我们希望提供工具，帮助各个组织了解客户评论背后的真实含义，为我们的用户创造更多价值。” AskNicely 将生成式人工智能视为一款可以解锁这些洞察的强大工具，以使企业能够更好地了解和响应客户的需求。

长期以来，AskNicely 一直利用 AWS 在云端托管他们的应用程序环境，并使用多种服务，例如用于无服务器计算的 AWS Lambda 和用于数据库管理的 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）等等。“我们为 AWS 投入了大量的资金，并发现了在 AWS 上使用生成式人工智能服务来进一步扩展业务的机会，”AskNicely 首席工程师 Aaron Cooper 说道。

为了增强客户洞察，AskNicely 使用 Amazon Bedrock 开发了生成式人工智能客户体验应用程序 NiceAI，这是一项通过单个 API 访问基础模型的托管式服务。这一旅程始于一场黑客马拉松比赛，在这场比赛中，AskNicely 的开发人员与 AWS 专家开展了合作。在短短的两个月内，AskNicely 迅速从概念验证（PoC）转到生产阶段，并提供了三种由生成式人工智能驱动的产品功能。“随着人工智能的突飞猛进，我们利用黑客马拉松比赛来探索现代的人工智能工具和模型。AWS 提供了宝贵的支持，并在 Amazon Bedrock 上帮助我们的团队提高技能，”Shingles 回忆道。

NiceAI 旨在实时、动态地收集客户反馈，从而提供更丰富、更具可操作性的洞察。该应用程序根据每个客户的属性和之前的互动来生成自定义的调查问题，并且包含多种功能，例如可强调关键趋势的自动反馈摘要。它还可以审核反馈，以便将负面语言转化成建设性的洞察，从而打造更加积极的用户体验。“由生成式人工智能提供支持的 NiceAI 问题为我们的客户提供了详细的客户反馈，让他们能够从多个角度来探索数据，”Shingles 表示。为了确保遵守全球数据隐私标准（包括对于数据本地化的 GDPR 要求），NiceAI 在多个 AWS 区域开展了业务。“由于客户遍布全球，我们必须在区域中安全地托管他们的数据，”Cooper 补充道。

NiceAI 的推出改变了 AskNicely 客户收集和分析反馈的方式，与传统方法相比，每项调查中的客户反馈响应数量增加到三倍。利用 Amazon Bedrock 和生成式人工智能，各个组织可以发现有关客户问题的确切细节，例如识别健身房中的清洁问题或者解决特定的服务挑战。Shingles 解释道：“借助由 Amazon Bedrock 提供支持的动态调查，我们的客户可以更多地了解这些问题，从而提供更快速、更有效的响应。”

这项创新已经得到广泛采用，46% 的符合条件的客户在发布后的第一个月内就使用了人工智能洞察功能。在此期间内，客户执行了人工智能驱动的独特分析，并强调客户需要使用一些工具，在位置、地区或客户细分等维度中探索数据。Shingles 指出，“客户渴望进入下一层，再下一层”，并利用这些洞察做出明智的决策和实施有针对性的改进。

运营流程也变得更加高效。NiceAI 现在可以对意见进行即时汇总和细分，可帮助各个企业更有效地解决问题并防止问题再次发生。人工智能审核功能会将情绪化的评论优化成建设性、可操作的洞察，从而进一步支持这种做法。“借助人工智能审核，我们可以采纳重要但有时欠缺建设性的意见，然后将它们转化成有意义并且有助于采取必要行动的内容，”Shingles 说道。

当回顾 NiceAI 取得的成功时，他总结道：“我们已经发现，这一组功能的参与度和采用率都达到了前所未有的水平。很明显，客户不仅为人工智能驱动的工具做好了准备，还非常渴望使用这些工具来改变他们处理客户反馈和改善运营的方式。”