Lang.ai

Lang.ai: 从非结构化数据中获取可执行的洞察

什么是 Lang.ai？

Lang.ai 是一个 AI 驱动的平台，旨在将 Snowflake 中的非结构化数据转化为可执行的洞察。它能自动执行耗时的数据工程流程，从而清晰全面地了解客户互动及其对收入的影响。通过利用 AI 代理，Lang.ai 帮助企业将用户需求与购买行为联系起来，从而驱动显著的商业价值。

Lang.ai 如何工作？

Lang.ai 通过三个关键步骤工作：

1. 数据同步： Lang.ai 在几分钟内与您的 Snowflake 数据无缝同步。Lang.ai 代理根据您的具体目标（例如提高客户留存率）从 Snowflake 表中捕获相关信息。
2. 数据转换： 该代理将 Snowflake 数据转换为优先排序的洞察。它生成一个洞察表，按其对您已定义目标的潜在影响进行排序。
3. 持续分析： Lang.ai 持续分析新数据，以帮助您实现公司目标。这确保您始终掌握最新的、可执行的信息。

为什么选择 Lang.ai？

Lang.ai 提供了几个关键优势，使其从传统数据分析方法中脱颖而出：

• AI 驱动的数据分析： Lang.ai 使用 AI 分析复杂数据并识别人工分析可能遗漏的隐藏关联。
• 情境化洞察： 该平台根据 AI 代理的目标和相关性反馈，使用真实的 Snowflake 数据准确地情境化洞察。
• 可扩展性： Lang.ai 可以处理大量的企业数据，而不会达到 LLM 上下文窗口限制，所有这些都在 Snowflake 的安全范围内。
• 易于使用： Lang.ai 提供快速设置、易于理解的 AI 代理和可执行的洞察，使其易于上手并看到结果。

Lang.ai 的主要特点

• AI 代理： 定制的 AI 代理，可从客户互动中提取可执行的优先级，从而驱动留存和增长。
• 全面的数据收集： 从所有客户接触点收集洞察，以提供完整的视图，而不是碎片化的数据。
• 洞察优先级排序： 适应不断变化的优先级，确保您始终看到最相关的信息。
• 实时协作： 通过 Slack 直接向您的团队传递洞察，使每个人都围绕客户驱动的优先级保持一致。

Lang.ai 的用例

• 留存： 识别并解决客户流失背后的原因。
• 联系原因： 了解客户联系您的支持团队的常见原因。
• 转化： 优化客户旅程以提高转化率。
• NPS（净推荐值）： 分析客户反馈以提高 NPS 分数。
• 交叉销售： 识别向现有客户交叉销售产品的机会。

Lang.ai 适合谁？

Lang.ai 非常适合：

• 数据分析师： 希望自动化数据工程并专注于战略分析的人员。
• 产品经理： 需要了解客户行为并改进产品提供的人员。
• 营销团队： 希望优化营销活动并提高客户获取量的人员。
• 客户成功团队： 需要主动解决客户问题并提高留存率的人员。
• 企业领导者： 希望做出数据驱动的决策并推动业务增长的人员。

客户评价

• 金融科技公司自动化经理： “这种创新方法对于希望分析结构化和非结构化数据来源的公司来说，是一个游戏规则改变者。虽然该行业的许多公司都专注于创建模仿人工客服的聊天机器人，但 Lang 做对了。”
• 健康科技公司高级运营经理： “Lang 的 AI 代理改变了我们团队的数据处理方式。我们将其整合到我们的每周审查中，以识别新兴趋势和问题。它不仅仅是另一个监控工具，而是一种宝贵的资源，可以帮助我们了解应该关注的重点。”

如何开始使用 Lang.ai

开始使用 Lang.ai 非常简单：

1. 连接到 Snowflake： Lang.ai 与您的 Snowflake 数据仓库无缝集成。
2. 创建 AI 代理： 根据您的具体业务目标定制 AI 代理。
3. 分析洞察： 审查 AI 代理生成的优先排序的洞察。
4. 采取行动： 使用这些洞察来提高客户留存率、优化营销活动并推动业务增长。

Lang.ai：使 Snowflake 数据可操作并推动业务价值

Lang.ai 通过将非结构化信息转化为可执行的洞察，帮助组织释放其 Snowflake 数据的全部潜力。通过自动化数据工程、情境化洞察和处理大量数据，Lang.ai 使企业能够做出数据驱动的决策并实现其目标。无论您是希望提高客户留存率、优化营销活动还是推动业务增长，Lang.ai 都可以帮助您取得成功。