Il leader globale dell’analisi del feedback migliora il livello del proprio algoritmo di intelligenza artificiale proprietario con gli ultimi modelli di linguaggio di grandi dimensioni per fornire ai clienti le informazioni di feedback dei clienti più complete e trasparenti.
Thematic, un’esclusiva piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi del feedback dei clienti, annuncia l’integrazione dell’IA generativa, ampliando il proprio toolkit di analisi per incorporare modelli linguistici di grandi dimensioni che offrono approfondimenti più approfonditi e trasparenti.
Fondata nel 2017, Thematic utilizza il suo algoritmo di intelligenza artificiale proprietario per valutare l’analisi del feedback dei clienti raccolti attraverso fonti come sondaggi sulla soddisfazione dei clienti, recensioni, social media e registri dei contact center. Aggregando gli approfondimenti da queste fonti in un unico posto, i clienti possono percepire le esigenze dei propri clienti, senza la necessità di addestrare un modello linguistico o una codifica manuale, al fine di prendere decisioni informate basate su approfondimenti per migliorare i prodotti e le esperienze dei clienti.
Thematic nasce da un’idea dei co-fondatori Alyona Medelyan e Nathan Holmberg, entrambi esperti di informatica, big data e business. Medelyan, CEO di Thematic, ha conseguito un dottorato in elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e apprendimento automatico e i suoi articoli di ricerca sottoposti a revisione paritaria sono stati citati da oltre 3.000 accademici.
Holmberg, Chief Technical Officer di Thematic, è stato VP of Engineering presso Entopix e Chief Architect e Lead Developer presso Serato Inc. Ha una laurea in informatica e business internazionale e come sviluppatore e ingegnere del software si è concentrato su computer grafica, comunicazioni interprocesso e live- software di intrattenimento per le prestazioni, specializzato in considerazioni sulla concorrenza e sulle prestazioni in tempo reale.
L’idea di Thematic è nata dal lavoro di Medelyan nella consulenza PNL. Tre aziende l’hanno assunta per chiedere aiuto con lo stesso problema: capire cosa ha guidato le loro prestazioni NPS. Medelyan ha collaborato con le aziende per sviluppare un algoritmo NLP che sfruttasse il feedback non strutturato dei clienti dai sondaggi, analizzasse i dati testuali, identificasse i temi e li legasse alle metriche per spiegare cosa ha guidato le risposte.
Thematic ora incorpora l’IA generativa e la loro prima funzionalità che utilizza questa tecnologia, Theme Summarizer, può fornire una comprensione immediata di qualsiasi tema nei dati dei clienti di un cliente. I progressi nell’IA generativa che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consentono a Thematic di creare riepiloghi di facile lettura di ciascun tema.
“Thematic ha la capacità unica di distillare i temi comuni nascosti nell’oceano di testo che arriva attraverso le molte, molte strade in cui i clienti esprimono le loro opinioni su prodotti e servizi”, ha affermato Medelyan. “In poche parole, aiutiamo i nostri clienti a comprendere i propri utenti, a risparmiare tempo, a migliorare la fedeltà e la soddisfazione dei clienti ea prendere le giuste decisioni sui prodotti”.
La piattaforma tematica fornisce visualizzazioni e report che aiutano a definire le roadmap dei prodotti e mostrano chiaramente le tendenze nel feedback dei clienti. Gli approfondimenti e i team di prodotto utilizzano Thematic per comprendere il feedback su larga scala, lavorare in modo più efficiente e prendere le giuste decisioni sui prodotti.
“Ciò di cui i nostri clienti hanno bisogno non è solo un riepilogo, ma un’analisi attendibile che possano ricondurre al contesto”, ha affermato Medelyan. “Piuttosto che aggiungere semplicemente LLM, li abbiamo incorporati nella nostra piattaforma, offrendo comunque ai clienti la possibilità di tracciare l’analisi alla sua fonte e modificare i temi. Ciò garantisce che i clienti continuino a ottenere un’analisi affidabile e accurata. Solo 1000 volte più veloce e con leggibilità riassunti”.
Thematic ha sviluppato un sistema per sfruttare la sua intelligenza artificiale proprietaria per creare guardrail per LLM, per garantire un riepilogo completo, leggibile, accurato e fornire istantanee rapide di volume, sentiment e tendenze per il tema selezionato. Gli esempi pertinenti contribuiscono ulteriormente al contesto e agli scopi di segnalazione.
“I nostri clienti spesso chiedono: ‘Cosa significa questo tema?’ o “Cosa dice specificamente la gente?” durante la revisione del feedback dei clienti analizzati. Vogliono capire il cuore del feedback senza leggere tutti i commenti “, ha detto Medelyan. “Gli LLM hanno il potere di fornire queste informazioni, ma come sappiamo, possono anche generare risposte imprecise. E l’accuratezza delle informazioni è essenziale per il tuo business.”
Ciò aggiunge più capacità a una piattaforma che sta già fornendo risultati importanti per i clienti e incorpora un LLM basato sui dati analizzati da Thematic. “Ciò che lo rende sorprendente è che ha una capacità simile a quella umana di comprendere il linguaggio e sviluppare il ragionamento”, ha detto Medelyan. “Thematic consente ai tuoi team di prodotti, operazioni e approfondimenti di essere allineati sulle priorità e sui problemi da risolvere”.
Un nuovo studio sull’impatto economico totale di Forrester ha mostrato che Thematic ha ottenuto un ritorno sull’investimento del 543% aiutando le aziende a realizzare profitti incrementali.
Per saperne di più su ciò che Thematic può fare per la tua azienda, visita getthematic.com.
A proposito di tematico
Thematic è una potente piattaforma software di analisi del feedback che aiuta le aziende a dare un senso al feedback dei clienti su larga scala. La piattaforma analizza i dati di feedback non strutturati provenienti da un’ampia gamma di fonti, inclusi sondaggi, recensioni, registri di chat e ticket di supporto. Alimentato dall’intelligenza artificiale all’avanguardia, il modello di analisi trasforma questi dati in insight in modo che le aziende possano eliminare i punti deboli dei clienti e identificare le opportunità.
Fonte: tematica
