Lang.ai

Lang.ai：利用 AI 释放非结构化数据的力量

什么是 Lang.ai？

Lang.ai 是一个 AI 驱动的平台，可帮助企业从 Snowflake 中的非结构化数据中提取可操作的见解。它可自动执行耗时的数据工程流程，从而提供对客户互动、产品性能和收入驱动因素的清晰易懂的描述。

Lang.ai 是如何工作的？

Lang.ai 利用直接连接到您的 Snowflake 数据仓库的 AI 代理。这些代理会根据您的特定目标（例如提高客户保留率）来分析表。然后，该平台会将此数据转换为按优先级排序的见解，突出显示影响您目标的最重要因素。

主要特点和优势：

• Snowflake 集成： 在几分钟内与 Snowflake 数据无缝同步。
• AI 驱动的见解： 将原始数据转换为按优先级排序的可操作见解。
• 关注业务价值： 通过不断分析新数据来帮助实现公司目标。
• 可定制的 AI 代理： 为特定目标（如保留、转化或 NPS）定制 AI 代理。
• 企业级安全性： 在 Snowflake 的安全范围内处理大量数据。
• 易于设置： 通过易于理解的 AI 代理和可操作的见解，实现快速简便的设置。
• 全面视图： 从所有客户接触点收集见解，以获得完整的画面。
• 实时协作： 通过 Slack 将见解传递给您的团队，以实现实时对齐。

为什么 Lang.ai 很重要？

在当今这个数据驱动的世界中，企业正在从各种来源收集大量的非结构化数据，例如客户反馈、支持票据和产品评论。Lang.ai 通过提供可操作的见解来帮助企业理解这些数据。这可以带来更好的决策、改善的客户体验和增加的收入。

Lang.ai 适用于哪些人？

Lang.ai 非常适合：

• 数据科学家： 简化数据分析并加速见解生成。
• 产品经理： 了解客户行为并识别产品改进机会。
• 营销团队： 根据客户反馈和情绪优化营销活动。
• 客户成功团队： 主动解决客户问题并提高客户满意度。
• 业务分析师： 发现数据中隐藏的趋势和模式，为战略决策提供信息。

如何使用 Lang.ai？

1. 将 Lang.ai 连接到您的 Snowflake 数据仓库。
2. 定义您的业务目标，例如提高客户保留率或提高转化率。
3. 选择或自定义与您的目标一致的 AI 代理。
4. Lang.ai 将自动分析您的数据并生成优先排序的见解。
5. 与您的团队分享这些见解并采取行动以改善您的业务成果。

用例：

• 保留： 识别导致客户流失的因素，并制定提高保留率的策略。
• 转化： 了解为什么用户放弃注册流程，并解决数据安全问题。
• NPS： 识别客户不满意的驱动因素，并采取措施提高客户忠诚度。
• 交叉销售： 根据客户的需求和偏好，发现交叉销售产品的机会。

Lang.ai 有何不同？

Lang.ai 从其他数据分析工具中脱颖而出，因为它专门为 Snowflake 中的企业数据分析而设计。它可以：

• 将非结构化的复杂数据与推动收入的指标联系起来。
• 根据 AI 代理目标，使用真实的 Snowflake 数据对见解进行情境化。
• 处理大量数据，而不会达到 LLM 上下文窗口限制。

客户评价：

• “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。”
• “Lang 的 AI 代理改变了我们团队的数据处理方式。我们将其集成到我们的每周评论中，以识别新兴趋势和问题。”

Lang.ai 正在帮助各种规模的企业释放非结构化数据的力量并做出更好的决策。