Lang.ai

Lang.ai：非構造化データから実用的な洞察を引き出す

Lang.aiとは？

Lang.aiは、Snowflake内の非構造化データを実用的な洞察に変換するように設計されたAI搭載プラットフォームです。時間のかかるデータエンジニアリングのプロセスを自動化し、顧客とのやり取りとその収益への影響を明確かつ包括的に理解できるようにします。AIエージェントを活用することで、Lang.aiは企業がユーザーのニーズと購買行動を結びつけ、ビジネス価値を大きく向上させるのに役立ちます。

Lang.aiの仕組み

Lang.aiは、次の3つの主要なステップで動作します。

1. データ同期： Lang.aiは、数分以内にSnowflakeデータとシームレスに同期します。Lang.aiエージェントは、顧客維持率の向上など、特定の目標に基づいてSnowflakeテーブルから関連情報を取得します。
2. データ変換： エージェントは、Snowflakeデータを優先順位付けされた洞察に変換します。定義された目標に対する潜在的な影響によってソートされた洞察のテーブルを生成します。
3. 継続的な分析： Lang.aiは、会社の目標達成を支援するために、新しいデータを継続的に分析します。これにより、常に最新の実用的な情報を手元に置くことができます。

Lang.aiを選ぶ理由

Lang.aiは、従来型データ分析手法とは一線を画す、いくつかの重要なメリットを提供します。

• AI搭載データ分析： Lang.aiはAIを使用して複雑なデータを分析し、手動分析では見逃される可能性のある隠れた相関関係を特定します。
• コンテキスト化された洞察： このプラットフォームは、AIエージェントの目標と関連性のフィードバックに基づいて、実際のSnowflakeデータを使用して洞察を正確にコンテキスト化します。
• スケーラビリティ： Lang.aiは、LLMコンテキストウィンドウの制限に達することなく、大量のエンタープライズデータを処理できます。これはすべて、Snowflakeのセキュリティ境界内で実行されます。
• 使いやすさ： Lang.aiは、すばやくセットアップでき、理解しやすいAIエージェントと実用的な洞察を提供するため、簡単に使い始めることができ、結果をすぐに確認できます。

Lang.aiの主な機能

• AIエージェント： 顧客とのやり取りから実用的な優先順位を引き出し、維持と成長を促進するカスタマイズされたAIエージェント。
• 包括的なデータ収集： 断片化されたデータではなく、完全なビューを提供するために、すべての顧客タッチポイントから洞察を収集します。
• 洞察の優先順位付け： 変化する優先順位に適応し、常に最も関連性の高い情報を表示するようにします。
• リアルタイムコラボレーション： Slack経由で洞察をチームに直接配信し、顧客主導の優先順位について全員の足並みを揃えます。

Lang.aiのユースケース

• 維持： 顧客解約の背後にある理由を特定して対処します。
• 問い合わせ理由： 顧客がサポートチームに問い合わせる一般的な理由を理解します。
• コンバージョン： コンバージョン率を向上させるために、カスタマージャーニーを最適化します。
• NPS（ネットプロモータースコア）： 顧客フィードバックを分析して、NPSスコアを向上させます。
• クロスセリング： 既存の顧客に製品をクロスセリングする機会を特定します。

Lang.aiは誰のためのものですか？

Lang.aiは以下に最適です。

• データアナリスト： データエンジニアリングを自動化し、戦略的な分析に集中したい人。
• プロダクトマネージャー： 顧客の行動を理解し、製品の提供を改善する必要がある人。
• マーケティングチーム： マーケティングキャンペーンを最適化し、顧客獲得を改善したい人。
• カスタマーサクセスチーム： 顧客の問題に積極的に対処し、維持率を向上させる必要がある人。
• ビジネスリーダー： データに基づいた意思決定を行い、ビジネスの成長を促進したい人。

顧客の声

• Fintechのオートメーションマネージャー： 「この革新的なアプローチは、構造化データソースと非構造化データソースの両方を分析しようとしている企業にとって、ゲームチェンジャーです。業界の多くは人間のエージェントを模倣するチャットボットの作成に焦点を当てていますが、Langはそれを正しく行っています。」
• Healthtechのシニアオペレーションマネージャー： 「LangのAIエージェントは、チームのデータへのアプローチを変えました。毎週のレビューに統合して、新たなトレンドや問題を特定しています。単なる監視ツールではなく、注意を向けるべき場所を理解するのに役立つ貴重なリソースです。」

Lang.aiを始める方法

Lang.aiを始めるのは簡単です。

1. Snowflakeに接続： Lang.aiは、Snowflakeデータウェアハウスとシームレスに統合されます。
2. AIエージェントを作成： 特定のビジネス目標に基づいてAIエージェントをカスタマイズします。
3. 洞察を分析： AIエージェントによって生成された優先順位付けされた洞察を確認します。
4. 行動を起こす： 洞察を使用して、顧客維持率を向上させ、マーケティングキャンペーンを最適化し、ビジネスの成長を促進します。

Lang.ai：Snowflakeデータを実用的にし、ビジネス価値を促進する

Lang.aiは、非構造化情報を実用的な洞察に変換することで、組織がSnowflakeデータの可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。データエンジニアリングの自動化、洞察のコンテキスト化、および大量のデータの処理により、Lang.aiは企業がデータに基づいた意思決定を行い、目標を達成できるようにします。顧客維持率の向上、マーケティングキャンペーンの最適化、またはビジネスの成長の促進など、Lang.aiは成功を支援できます。