Lang.ai möchte Organisationen dabei helfen, mit KI Mehrwert aus Kundengesprächen zu ziehen

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Es ist keine leichte Aufgabe, Gespräche – von Kundensupportanfragen bis hin zu Benutzerfeedback – in greifbaren Geschäftswert umzuwandeln. Es ist auch ein idealer Anwendungsfall für KI-basierte Automatisierung.

Einer der Anbieter, die Organisationen dabei unterstützen, KI einzusetzen, um aus Kundengesprächen einen Mehrwert zu ziehen, befindet sich in San Francisco Lang, das heute bekannt gab, dass es in einer Finanzierungsrunde der Serie A 10,5 Millionen US-Dollar aufgebracht hat. Langs Plattform lässt sich in Helpdesk integrieren, Kundenbeziehungsmanagement und benutzerorientierte Operationen für Feedback und Anfragen. Das System verwendet eine unüberwachtes Lernmodell sich an den sich ständig ändernden Informationsfluss anzupassen, indem Daten kategorisiert und dann bei der Bestimmung unterstützt werden, was mit den Daten geschehen soll, um die Benutzererfahrung und die Geschäftsergebnisse zu verbessern.

„Das Volumen der Gespräche, mit denen sich Geschäftsteams befassen müssen, hat zugenommen, insbesondere Dinge wie der Kundensupport, der während der Pandemie akzentuiert wurde“, sagte Jorge Peñalva, CEO von Lang, gegenüber VentureBeat. „Sicher, es gibt viele KI-Technologien, aber im Allgemeinen wurden sie von Ingenieuren für Ingenieure entwickelt – sie sind also sehr komplex. Wir glauben, dass es für Geschäftsanwender einen besseren Weg geben sollte, KI zu nutzen.“

Lang ist sicherlich nicht allein in seiner Ecke des Marktes. Zendesk, zum Beispiel, hat seine KI-Fähigkeiten in den letzten Jahren ausgebaut, um seine Kundenservice-Plattform zu unterstützen. Ein Kernelement seiner Fähigkeiten stammt aus dem Jahr 2021 des Unternehmens Erwerb von Cleverly.ai.

Auch der CRM-Gigant Salesforce ist mit seinen im KI-Bereich sehr aktiv Einstein-Plattform. Anbieter von Contact-Center-Technologie Genesys baut seine KI-Fähigkeiten mit seiner Google-Partnerschaft aktiv weiter aus.

Ein kürzlich Prüfbericht von Fortune Business Insights schätzte die Größe des globalen Marktes für Customer Experience Management auf 11,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022. Der Bericht prognostiziert, dass der Markt in den nächsten sieben Jahren mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,2 % wachsen und bis 2029 35,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird .

Wie Lang KI nutzt, um aus Gesprächen Nutzen zu ziehen

Peñalva ist sich des Marktpotenzials und der Konkurrenz sehr bewusst. Durch die Verwendung eines unüberwachten KI-Modells bietet Lang aus seiner Sicht einen differenzierten Ansatz.

Ein gängiger Ansatz zur Aktivierung von KI ist die Verwendung eines überwachten Modells, das anhand eines bestimmten Datensatzes trainiert. Die Herausforderung beim überwachten Modell besteht darin, dass die KI häufig mit statischen Daten trainiert wird. Peñalva stellte fest, dass sich Daten schnell ändern und dass Unternehmen nicht gut genug sind, um wirklich auf Benutzer reagieren zu können. Aus diesem Grund hat sein Unternehmen ein speziell entwickeltes Modell für unbeaufsichtigtes Lernen entwickelt, das ständig Daten untersucht, die sich ständig ändern.

Ein Einblick in die Customer Conversation Management-Plattform von Lang.ai.
Ein Einblick in die Customer Conversation Management-Plattform von Lang.ai.
Bildnachweis: Lang.ai

Wie es funktioniert: Lang verbindet sich mit den Kundendaten und das unüberwachte Modell analysiert die Daten und wandelt sie in einfache „Konzepte“ um – was laut Peñalva ein Geschäftsbegriff für einen Artikel oder Vorgang ist, den ein Unternehmen verfolgen muss. Ein Begriff kann beispielsweise ein Liefertermin, ein Produkt oder eine Bonität sein. Das KI-Modell extrahiert automatisch die Schlüsselkonzepte in einer Konversation, sodass sie in Kategorien gruppiert werden können, die für ein bestimmtes Unternehmen sinnvoll sind.

Die Schnittstelle zu den Kategorien wird Benutzern in einem No-Code-Modell bereitgestellt, sodass eine Organisation Dinge nach Bedarf gruppieren kann. Die No-Code-Schnittstelle hilft auch bei der Bereitstellung einer Form von erklärbare KIsodass Benutzer leicht sehen können, wie das unüberwachte Modell Konzepte extrahiert hat und in welche Kategorien die Konzepte eingeordnet werden.

Skalierungsoperationen

Die Verwendung von KI zur Ableitung von Geschäftswert aus Gesprächen kann Organisationen auch dabei helfen, den Betrieb zu skalieren.

Ein Beispiel ist ein Lang-Kunde Rampe, das Online-Tracking-Dienste für Ausgaben bereitstellt. Laut Peñalva bestand die Herausforderung für Ramp darin, dass es schnell operativ skalieren wollte. Mit Lang war Ramp in der Lage, Kundenanfragen schneller in Kategorien einzuordnen und dann automatisierte Workflows bereitzustellen, um die Lösung zu beschleunigen. Beispielsweise kann Ramp sicherstellen, dass eine Anfrage zu einem Kreditproblem an einen Agenten weitergeleitet wird, der schnell auf diese Art von Anfrage reagieren kann.

Ramp verwendet Lang auch, um Kundenfeedback zu verstehen. Während Ramp neue Produkte entwickelt, werden Rückmeldungen und Anfragen von Lang analysiert, um besser zu verstehen, wie das neue Produkt aufgenommen wird und welche Änderungen vorgenommen werden müssen, um die Benutzererfahrung zu optimieren.

„Wir operationalisieren ihre Support-Daten wirklich für die Automatisierung und auch für interne Erkenntnisse, die andere Teams nutzen können“, sagte er.

Mit der neuen Finanzierung der Serie A möchte Peñalva Organisationen weiterhin dabei unterstützen, einfacher geschäftlichen Nutzen aus Daten zu ziehen und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.

„Wir glauben, dass viele Unternehmen heutzutage darüber nachdenken werden, wie sie effizienter werden“, sagte er. „Es gibt viele Ineffizienzen, wenn man an die sich wiederholenden Aufgaben denkt, die die Menschen in ihrer täglichen Arbeit erledigen, wenn sie sich wirklich auf höherrangige Aufgaben konzentrieren sollten“, sagte Peñalva.

Die neue Finanzierungsrunde wurde von Nava Ventures geleitet und umfasste die Beteiligung von Oceans Ventures, Forum und Flexport Fund.

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