Lang.ai

Lang.ai: Desbloquea información práctica a partir de datos no estructurados

¿Qué es Lang.ai?

Lang.ai es una plataforma impulsada por AI diseñada para transformar datos no estructurados dentro de Snowflake en información práctica. Automatiza el proceso de ingeniería de datos, que consume mucho tiempo, proporcionando una comprensión clara y completa de las interacciones con los clientes y su impacto en los ingresos. Al aprovechar los agentes de AI, Lang.ai ayuda a las empresas a conectar las necesidades de los usuarios con el comportamiento de compra, impulsando un valor comercial significativo.

¿Cómo funciona Lang.ai?

Lang.ai funciona en tres pasos clave:

1. Sincronización de datos: Lang.ai se sincroniza perfectamente con sus datos de Snowflake en cuestión de minutos. El agente de Lang.ai captura información relevante de las tablas de Snowflake en función de sus objetivos específicos, como mejorar la retención de clientes.
2. Transformación de datos: El agente transforma los datos de Snowflake en información priorizada. Genera una tabla de información, ordenada por su impacto potencial en sus objetivos definidos.
3. Análisis continuo: Lang.ai analiza continuamente nuevos datos para ayudarlo a alcanzar los objetivos de su empresa. Esto garantiza que siempre tenga información actualizada y práctica a su alcance.

¿Por qué elegir Lang.ai?

Lang.ai ofrece varios beneficios clave que lo diferencian de los métodos tradicionales de análisis de datos:

• Análisis de datos impulsado por AI: Lang.ai utiliza AI para analizar datos complejos e identificar correlaciones ocultas que podrían pasarse por alto en el análisis manual.
• Información contextualizada: La plataforma contextualiza con precisión la información con datos reales de Snowflake, según el objetivo del agente de AI y la retroalimentación de relevancia.
• Escalabilidad: Lang.ai puede procesar grandes volúmenes de datos empresariales sin alcanzar los límites de la ventana de contexto de LLM, todo dentro del perímetro de seguridad de Snowflake.
• Fácil de usar: Lang.ai ofrece una configuración rápida, agentes de AI comprensibles e información práctica, lo que facilita comenzar y ver resultados.

Características clave de Lang.ai

• Agentes de AI: Agentes de AI personalizados que derivan prioridades prácticas de las interacciones con los clientes, impulsando la retención y el crecimiento.
• Recopilación integral de datos: Recopila información de todos los puntos de contacto con el cliente para proporcionar una visión completa, en lugar de datos fragmentados.
• Priorización de la información: Se adapta a las prioridades cambiantes, asegurando que siempre vea la información más relevante.
• Colaboración en tiempo real: Entrega información directamente a su equipo a través de Slack, manteniendo a todos alineados en las prioridades impulsadas por el cliente.

Casos de uso de Lang.ai

• Retención: Identifique y aborde las razones detrás de la pérdida de clientes.
• Motivos de contacto: Comprenda las razones comunes por las que los clientes se comunican con su equipo de soporte.
• Conversión: Optimice el recorrido del cliente para mejorar las tasas de conversión.
• NPS (Net Promoter Score): Analice los comentarios de los clientes para mejorar los puntajes de NPS.
• Venta cruzada: Identifique oportunidades para realizar ventas cruzadas de productos a los clientes existentes.

¿Para quién es Lang.ai?

Lang.ai es ideal para:

• Analistas de datos: Que desean automatizar la ingeniería de datos y centrarse en el análisis estratégico.
• Gerentes de producto: Que necesitan comprender el comportamiento del cliente y mejorar las ofertas de productos.
• Equipos de marketing: Que desean optimizar las campañas de marketing y mejorar la adquisición de clientes.
• Equipos de éxito del cliente: Que necesitan abordar de manera proactiva los problemas de los clientes y mejorar la retención.
• Líderes empresariales: Que desean tomar decisiones basadas en datos e impulsar el crecimiento empresarial.

Testimonios de clientes

• Automation Manager @ Fintech: "Este enfoque innovador es un cambio de juego para las empresas que buscan analizar fuentes de datos tanto estructuradas como no estructuradas. Si bien gran parte de la industria se centra en la creación de chatbots que imitan a los agentes humanos, Lang lo hace bien".
• Senior Operations Manager @ Healthtech: "El agente de AI de Lang ha transformado el enfoque de nuestro equipo hacia los datos. Lo integramos en nuestras revisiones semanales para identificar tendencias y problemas emergentes. No es solo otra herramienta de monitoreo, sino un recurso valioso que nos ayuda a comprender dónde enfocar nuestra atención".

Cómo empezar con Lang.ai

Comenzar con Lang.ai es fácil:

1. Conéctese a Snowflake: Lang.ai se integra perfectamente con su almacén de datos de Snowflake.
2. Cree agentes de AI: Personalice los agentes de AI en función de sus objetivos comerciales específicos.
3. Analice la información: Revise la información priorizada generada por los agentes de AI.
4. Actúe: Utilice la información para mejorar la retención de clientes, optimizar las campañas de marketing e impulsar el crecimiento empresarial.

Lang.ai: Hacer que los datos de Snowflake sean prácticos e impulsar el valor empresarial

Lang.ai ayuda a las organizaciones a desbloquear todo el potencial de sus datos de Snowflake al transformar la información no estructurada en información práctica. Al automatizar la ingeniería de datos, contextualizar la información y procesar grandes volúmenes de datos, Lang.ai permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos y alcanzar sus objetivos. Ya sea que esté buscando mejorar la retención de clientes, optimizar las campañas de marketing o impulsar el crecimiento empresarial, Lang.ai puede ayudarlo a lograr el éxito.