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Innovazione

AI e deep learning no-code (o low-code) grazie a Medallia

L’ applicativo rappresenta un ulteriore passo in avanti nel rendere la scienza dei dati e la personalizzazione dei modelli maggiormente accessibili per le organizzazioni di ogni dimensione

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Medallia, Inc., leader globale nelle soluzioni di gestione dell’esperienza dei clienti e dei dipendenti, ha annunciato di aver lanciato Medallia Athena Studio, una nuova soluzione che consente alle organizzazioni di creare modelli personalizzati low-code o no-code di AI e di analisi dei dati non strutturati.

Il numero dei feedback ‘aperti’ lasciati dai clienti è in costante crescita, come e-mail, commenti su chat, recensioni sui social media, messaggi audio o video: l’applicativo messo a punto da Medallia consente alle aziende di estrarre velocemente informazioni e insight da questi dati destrutturati e poterli sfruttare per migliorare l’experience del cliente. Uno strumento dal grande potenziale perché mette a disposizione una ricchezza di informazioni che – seppure complessa e disordinata – è decisamente maggiore rispetto alle classiche risposte chiuse.

“Da oltre dieci anni le soluzioni di Text Analytics di Medallia hanno permesso ai brand di tutto il mondo l’analisi di dati non strutturati e a milioni di dipendenti di utilizzare queste preziose fonti d’informazione per prendere decisioni più incentrate sui clienti e sui dipendenti”, ha affermato Sarika Khanna, Medallia EVP e Chief Product Officer. “Il lancio di Medallia Athena Studio rappresenta un ulteriore passo in avanti per rendere la scienza dei dati e la personalizzazione dei modelli più accessibile alle organizzazioni di ogni dimensione. Grazie ad Athena Studio le imprese potranno costruire, addestrare e personalizzare in poche ore -o al massimo in quale giorno- modelli di intelligenza artificiale e machine learning per l’analisi di feedback aperti e conversazionali”.

Capacità di Athena Studio

Athena Studio estende le collaudate e comprovate capacità di AI e machine learning di Medallia per consentire alle organizzazioni di:

  • Iniziare l’analisi dei testi senza assumere specialisti ed evitando una lunga implementazione utilizzando modelli predefiniti per l’analisi di NPS e CSAT, ticket di supporto, revisioni, sondaggi e altro;
  • Creare e addestrare rapidamente nuovi modelli senza l’utilizzo di codici (o solo con una minima scrittura) adatti alle esigenze specifiche dell’azienda
  • Identificare modelli e tendenze in qualsiasi documento di testo aperto, aiutando i team di customer experience ad analizzare rapidamente i feedback non strutturati
  • Automatizzare i processi aziendali con integrazioni predefinite nei sistemi aziendali per l’instradamento e la priorità dei ticket di servizio, strumenti di marketing e produttività
  •  Integrare i dati di centinaia di applicazioni/fonti e analizzarli in ogni touchpoint per creare una visione olistica del percorso del cliente
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