Zendesk velocizza il servizio clienti utilizzando il deep learning su AWS

Zendesk è una piattaforma di assistenza clienti progettata per le aziende che desiderano creare relazioni con i clienti più significative, personali e produttive. Con sede a San Francisco, in California, Zendesk aiuta le aziende a fornire un ottimo supporto per poi svilupparsi con il self-service e l'impegno proattivo.

Creazione di nuove applicazioni per i clienti di deep learning

Zendesk, un'azienda che fornisce piattaforme per l'assistenza ai clienti SaaS (Software as a Service), lavora incessantemente per creare soluzioni nuove e migliori per i suoi clienti. Zendesk aveva bisogno di rispondere a una tendenza in crescita: i clienti vogliono trovare le risposte alla loro domande da soli e in modo veloce, senza dover parlare con uno degli operatori del centro assistenza. “Volevamo dare ai clienti delle risposte più rilevanti e il più velocemente possibile, e volevamo promuovere un modello di assistenza self-service”, afferma Soon-Ee Cheah, analista dei dati presso Zendesk. Venditori online e altre grandi imprese utilizzano Zendesk per fornire un ottimo servizio clienti.

Zendesk ha risposto a questa sfida utilizzando l’apprendimento approfondito, una branca sempre più popolare dell’intelligenza artificiale (AI). I framework per l'apprendimento approfondito (deep-learning) utilizzano reti neurali modellate sul cervello umano per permettere ai computer di apprendere in modo indipendente basandosi sui dati che vengono forniti ed eseguire compiti con una supervisione minima.

Il progetto di apprendimento approfondito più recente di Zendesk è Answer Bot, un operatore virtuale per l'assistenza ai clienti che risponde automaticamente alle loro domande utilizzando i contenuti delle conoscenze di base all'interno della Guida di Zendesk. Ad esempio, se un cliente invia un'e-mail a un venditore di scarpe per chiedere assistenza per trovare la taglia giusta, Answer Bot invia al cliente articoli rilevanti circa le taglie disponibili. "Per Answer Bot, ci piaceva l'idea di un modello di apprendimento approfondito capace di permettere all'applicazione di ottimizzarsi in continuazione per dare ai clienti le migliori risposte possibili", afferma Cheah. Answer Bot è diventato uno strumento essenziale per molte aziende per fornire un'esperienza cliente che si concentri sui clienti stessi. Tra queste, vi è Dollar Shave Club. "Answer Bot è stato eccezionale per noi, perché ci ha permesso di offrire un modo semplice per i nostri membri di trovare le risposte di cui hanno bisogno", afferma Brian Crumpley, manager delle analisi dei servizi per i membri presso Dollar Shave Club. "Non si tratta di evitare che un membro ci contatti, ma piuttosto si tratta di fornirgli le informazioni che cerca e una risposta veloce. È vantaggioso per tutti".

Utilizzo di TensorFlow su AWS per ottenere risposte migliori

Zendesk si avvale di TensorFlow, una libraria software open source per il machine learning, per sviluppare le proprie applicazioni di apprendimento approfondito. Mentre Zendesk si preparava per creare Answer Bot, aveva bisogno di una tecnologia sottostante che fosse capace di sviluppo veloce e scalabilità semplice. “Addestrare gli algoritmi richiede moltissimo tempo e noi volevamo davvero accelerare il processo per ottenere una nuova soluzione per i nostri clienti in modo più veloce” afferma Cheah. “Sapevamo che TensorFlow ci sarebbe stato utile in tal senso”.

L’azienda eseguiva già la sua piattaforma primaria e la sua applicazione interna per il registro dei dati sul cloud di Amazon Web Services (AWS) e sapeva che AWS sarebbe stata la scelta giusta anche per l’apprendimento approfondito. Gli sviluppatori che utilizzano TensorFlow possono eseguire l’ambiente su AWS lanciando le istanze GPU di AWS. "Utilizzavamo già i servizi di AWS nella nostra azienda e il fatto che TensorFlow sia contenuto nelle istanze GPU di AWS era perfetto per i nostri bisogni", afferma Arwen Griffioen, un analista dei dati presso Zendesk.

Zendesk utilizza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per archiviare i file di inizializzazione per i modelli di addestramento. L'azienda inoltre sfrutta le istanze P2 di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) per ottenere capacità di calcolo in parallelo basate su GPU. "Le istanze P2 di Amazon EC2 sono molto potenti, e il loro utilizzo ci ha davvero permesso di velocizzare le nostre capacità di ricerca", afferma Cheah. Zendesk utilizza anche il motore di database relazionale Amazon Aurora per catturare i cambiamenti apportati agli articoli all'interno del loro centro di informazioni, i quali vengono rinviati al modello di addestramento di Answer Bot in tempo reale. "Abbiamo utilizzato gli algoritmi di apprendimento approfondito per abbinare le domande dei clienti agli articoli", afferma Cheah.

L'azienda è anche entusiasta di Amazon Sagemaker, un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di creare, addestrare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning su vasta scala.

"Siamo eccitati per il recente annuncio di Amazon SageMaker", afferma David Bernstein, direttore della tecnologia strategica presso Zendesk. "Amazon SageMaker ridurrà i nostri costi e velocizzerà l'utilizzo del machine learning. Con Amazon SageMaker, Il servizio ci consentirà di passare dalla distribuzione TensorFlow gestita internamente a un servizio completamente gestito. Amazon SageMaker permetterà di accedere ad altri framework di apprendimento approfondito più popolari, il tutto consentendoci di gestire l'infrastruttura per scrivere il codice, addestrare e distribuire i nostri modelli".

Velocizzare lo sviluppo attraverso una creazione più rapida di modelli di apprendimento approfondito

Zendesk utilizza AWS per acquisire in modo semplice grandi set di dati utilizzati per velocizzare gli algoritmi di apprendimento approfondito. Come risultato, Zendesk ha creato Answer Bot in un tempo significativamente inferiore rispetto a quanto sarebbe stato possibile utilizzando soluzioni locali. “Il nostro stack per la creazione di modelli predittivi era già sul cloud AWS, cosa che ci ha permesso di sviluppare Answer Bot su AWS persino in minor tempo”, afferma Wai Chee Yau, un ingegnere dei dati presso Zendesk. “Invece di acquistare e installare i nostri hardware, abbiamo utilizzato la flessibilità di AWS per aggiungere velocemente le GPU e CPU di cui avevamo bisogno”.

I data scientist di Zendesk possono migliorare la velocità della ricerca affidandosi ad AWS. “AWS ci permette di provare molte idee in una volta sola, e ciò ci consente di effettuare le nostre ricerche molto più velocemente”, afferma Griffioen. “Possiamo velocizzare le istanze di Amazon EC2 in modo molto veloce quando necessario ed eseguire diverse permutazioni dei nostri modelli su tali istanze senza dover aspettare. Non saremmo stati capaci di sviluppare Answer Bot senza tali capacità”.

L’azienda è ora capace di superare le aspettative dei suoi utenti per nuove e innovative soluzioni per l’assistenza dei clienti. “AWS ci permette di sviluppare e fornire capacità per i nostri clienti di cui non disponevamo in precedenza”, afferma Cheah. “Con Answer Bot, per esempio, i nostri clienti possono fornire in modo automatico risposte più mirate e accurate alle domande dei propri utenti. Poiché Answer Bot può rispondere direttamente ai clienti con risposte in pochi secondi, può anche risolvere i ticket dell’assistenza prima che raggiungano gli operatori. Questo può davvero trasformare l’esperienza dell’assistenza clienti”.

Zendesk può ora scalare il suo ambiente di sviluppo di apprendimento approfondito on demand per rispondere ai requisiti degli sviluppatori per maggiori risorse di calcolo o storage. “Possiamo scalare i nostri modelli di apprendimento approfondito in modo molto efficiente utilizzando il potere di calcolo basato su GPU di AWS e ciò ci avvantaggerà mentre accresciamo le nostre applicazioni per rispondere meglio ai nostri clienti”, afferma Cheah. “AWS è una piattaforma potente per la creazione di modelli di apprendimento approfondito che noi utilizziamo per condurre la maggior parte della nostra ricerca”, aggiunge Griffioen. “La flessibilità e il potere offerti da AWS hanno aiutato Zendesk a porsi all’avanguardia della tecnologia dell’apprendimento approfondito nel settore dell’assistenza ai clienti. Non solo stiamo creando un approccio differente: stiamo inventando nuovi approcci algoritmici grazie ad AWS".