Lang.ai

Lang.ai: 비정형 데이터에서 실행 가능한 인사이트 확보

Lang.ai란 무엇인가요?

Lang.ai는 Snowflake 내의 비정형 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하도록 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 시간이 많이 소요되는 데이터 엔지니어링 프로세스를 자동화하여 고객 상호 작용과 수익에 미치는 영향에 대한 명확하고 포괄적인 이해를 제공합니다. Lang.ai는 AI 에이전트를 활용하여 기업이 사용자 요구 사항과 구매 행동을 연결하여 상당한 비즈니스 가치를 창출하도록 돕습니다.

Lang.ai는 어떻게 작동하나요?

Lang.ai는 세 가지 주요 단계로 작동합니다.

1. 데이터 동기화: Lang.ai는 몇 분 안에 Snowflake 데이터와 원활하게 동기화됩니다. Lang.ai 에이전트는 고객 유지율 향상과 같은 특정 목표에 따라 Snowflake 테이블에서 관련 정보를 캡처합니다.
2. 데이터 변환: 에이전트는 Snowflake 데이터를 우선 순위가 지정된 인사이트로 변환합니다. 정의된 목표에 대한 잠재적 영향에 따라 정렬된 인사이트 테이블을 생성합니다.
3. 지속적인 분석: Lang.ai는 회사 목표 달성을 돕기 위해 새로운 데이터를 지속적으로 분석합니다. 이를 통해 항상 최신의 실행 가능한 정보를 손쉽게 사용할 수 있습니다.

Lang.ai를 선택해야 하는 이유

Lang.ai는 기존 데이터 분석 방법과 차별화되는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• AI 기반 데이터 분석: Lang.ai는 AI를 사용하여 복잡한 데이터를 분석하고 수동 분석에서 놓칠 수 있는 숨겨진 상관 관계를 식별합니다.
• 상황에 맞는 인사이트: 이 플랫폼은 AI 에이전트의 목표와 관련성 피드백을 기반으로 실제 Snowflake 데이터를 사용하여 인사이트를 정확하게 상황에 맞게 조정합니다.
• 확장성: Lang.ai는 Snowflake의 보안 경계 내에서 LLM 컨텍스트 창 제한에 도달하지 않고도 대량의 엔터프라이즈 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 사용 용이성: Lang.ai는 빠른 설정, 이해하기 쉬운 AI 에이전트, 실행 가능한 인사이트를 제공하여 쉽게 시작하고 결과를 확인할 수 있습니다.

Lang.ai의 주요 기능

• AI 에이전트: 고객 상호 작용에서 실행 가능한 우선 순위를 도출하여 유지 및 성장을 촉진하는 맞춤형 AI 에이전트입니다.
• 포괄적인 데이터 수집: 단편화된 데이터가 아닌 완전한 뷰를 제공하기 위해 모든 고객 접점에서 인사이트를 수집합니다.
• 인사이트 우선 순위 지정: 변화하는 우선 순위에 적응하여 항상 가장 관련성 높은 정보를 볼 수 있도록 합니다.
• 실시간 협업: Slack을 통해 팀에 직접 인사이트를 제공하여 모든 사람이 고객 중심 우선 순위에 맞춰 조정되도록 합니다.

Lang.ai의 사용 사례

• 유지: 고객 이탈의 원인을 파악하고 해결합니다.
• 문의 사유: 고객이 지원팀에 문의하는 일반적인 사유를 파악합니다.
• 전환: 전환율을 높이기 위해 고객 여정을 최적화합니다.
• NPS(Net Promoter Score): 고객 피드백을 분석하여 NPS 점수를 높입니다.
• 교차 판매: 기존 고객에게 제품을 교차 판매할 기회를 식별합니다.

Lang.ai는 누구를 위한 것인가요?

Lang.ai는 다음과 같은 사람들에게 이상적입니다.

• 데이터 분석가: 데이터 엔지니어링을 자동화하고 전략적 분석에 집중하고자 하는 사람입니다.
• 제품 관리자: 고객 행동을 이해하고 제품 제공을 개선해야 하는 사람입니다.
• 마케팅 팀: 마케팅 캠페인을 최적화하고 고객 확보를 개선하고자 하는 사람입니다.
• 고객 성공 팀: 고객 문제를 사전에 해결하고 유지율을 높여야 하는 사람입니다.
• 비즈니스 리더: 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 성장을 촉진하고자 하는 사람입니다.

고객 평가

• Fintech의 자동화 관리자: "이 혁신적인 접근 방식은 구조화된 데이터 소스와 비정형 데이터 소스를 모두 분석하려는 회사에게 게임 체인저입니다. 업계의 많은 부분이 인간 에이전트를 모방하는 챗봇을 만드는 데 집중하고 있지만 Lang은 올바르게 수행합니다."
• Healthtech의 선임 운영 관리자: "Lang의 AI 에이전트는 팀의 데이터 접근 방식을 변화시켰습니다. 새로운 추세와 문제를 식별하기 위해 매주 검토에 통합합니다. 단순한 모니터링 도구가 아니라 주의를 집중해야 할 곳을 이해하는 데 도움이 되는 귀중한 리소스입니다."

Lang.ai 시작 방법

Lang.ai를 시작하는 것은 쉽습니다.

1. Snowflake에 연결: Lang.ai는 Snowflake 데이터 웨어하우스와 원활하게 통합됩니다.
2. AI 에이전트 만들기: 특정 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트를 맞춤 설정합니다.
3. 인사이트 분석: AI 에이전트에서 생성된 우선 순위가 지정된 인사이트를 검토합니다.
4. 조치 수행: 인사이트를 사용하여 고객 유지율을 높이고 마케팅 캠페인을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진합니다.

Lang.ai: Snowflake 데이터를 실행 가능하게 만들고 비즈니스 가치 창출

Lang.ai는 비정형 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 조직이 Snowflake 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕습니다. 데이터 엔지니어링 자동화, 인사이트 상황에 맞게 조정, 대량 데이터 처리를 통해 Lang.ai는 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 고객 유지율을 높이거나 마케팅 캠페인을 최적화하거나 비즈니스 성장을 촉진하려는 경우 Lang.ai는 성공을 도울 수 있습니다.