Viable

ક્લાઉડ તરફના પરિવર્તનથી ડેટા સંગ્રહમાં ભારે વધારો થયો છે, પરંતુ તે ડેટાની અસંરચિત પ્રકૃતિને કારણે વ્યવસાયો માટે તેમાંથી મૂલ્યવાન સમજણો મેળવવી મુશ્કેલ બની રહી છે. 

પ્રતિસાદમાંથી અર્થપૂર્ણ સમજણો મેળવવી એ સમયખાઉ અને કંટાળાજનક પ્રક્રિયા છે, જે સામાન્ય રીતે માનવીય રિઝનિંગ માંગે છે. અને જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સનો સારાંશ આપવા માટે ઘણા સાધનો ઉપલબ્ધ છે, ત્યારે Viable⁠(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે) એવી પ્રથમ કંપનીઓમાંની એક તરીકે અલગ પડે છે જેણે GPT‑3 અને હવે GPT‑4ની શક્તિને અનલૉક કરી, જેથી સરળ સારાંશથી આગળ વધીને વિશાળ પાયે અસાધારણ ચોકસાઇ સાથે ઊંડાણપૂર્વકનું વિશ્લેષણ કરી શકાય.

સારાંશ અને વિશ્લેષણ અલગ ML કાર્યો છે, જેમના તાલીમ ડેટા અને મોડલ જુદા હોય છે: સારાંશ માહિતી સંક્ષિપ્ત કરે છે, જ્યારે વિશ્લેષણ વધુ સારી સમજ માટે સંદર્ભ ઉમેરે છે. વિશાળ ડેટાને ચોક્કસ અહેવાલોમાં ફેરવતાં સમયે, સારાંશ સાચી ગ્રાહક ભાવના સમજવા માટે જરૂરી સૂક્ષ્મતાઓ અવગણે છે અને ડેટાને વિકૃત પણ કરી શકે છે, જેના કારણે ખોટા વ્યવસાયિક નિર્ણયો થઈ શકે છે. ઑનલાઇન સમીક્ષાઓ અને સપોર્ટ ટિકિટ જેવા લખાણમાં ઘણી વાર અસ્પષ્ટતા, વ્યંગ્ય અને નકાર હોય છે, જેથી સાચી સમજ માટે વધારાના સંદર્ભની જરૂર પડે છે. 

Viableએ OpenAIના LLMsને ફાઇન-ટ્યુન કરીને⁠(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે) આ પડકારનો સામનો કર્યો છે, જેથી ગ્રાહક સપોર્ટ ઇન્ટરૅક્શનથી લઈને રેકોર્ડ થયેલ ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સ અને વચ્ચે આવતી બધી જ વસ્તુઓમાંથી ઝડપી અને ચોક્કસ સમજણો મળી શકે. Viable ગુણાત્મક ડેટાનું GPT‑4 વડે એવા પાયે વિશ્લેષણ કરે છે જે વર્તમાન તકનીકો અને પ્રદર્શનને વટાવે છે. Viableનું પ્લેટફોર્મ કંપનીઓને તેમની નેટ પ્રમોટર સ્કોર (NPS) સુધારવા, સપોર્ટ ટિકિટનું પ્રમાણ ઘટાડવા અને તેમના પ્રોડક્ટ રોડમેપને વધુ સારી રીતે માર્ગદર્શન આપવા માટે કાર્યક્ષમ સમજણો આપે છે, અને સાથે સાથે ઓપરેટિંગ ખર્ચમાં બચત પણ કરાવે છે.

Viableની સ્થાપના 2020માં શરૂઆતના હેતુ સાથે થઈ હતી કે વ્યવસાયોને પ્રોડક્ટ-માર્કેટ ફિટ મેળવવામાં મદદ મળે. તેમને જલ્દી સમજાયું કે સૌથી વધુ ડેટા-આધારિત સંસ્થાઓ પણ નિર્ણય લેવામાં તેમના ગુણાત્મક ડેટાનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરી શકતી નહોતી. 

Viableના CEO ડેન એરિક્સને કહ્યું, “અમને સમજાયું કે ગ્રાહક પ્રતિસાદ દ્વારા વ્યવસાયો જે વિશાળ પ્રમાણમાં ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે તેનો અર્થ સમજવામાં મદદ કરવા માટે AIનો ઉપયોગ કરવાની બહુ મોટી તક હતી.” “GPT‑4ની અદ્યતન NLP ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ અમારા પ્લેટફોર્મને વિકસાવવામાં નિર્ણાયક રહ્યો છે, જે અમને એ જ વિશ્લેષણ માનવ કરે એટલા સમયના નાના હિસ્સામાં વધુ ચોક્કસ અને સૂક્ષ્મ સમજણો પહોંચાડવાની મંજૂરી આપે છે.”

OpenAIના LLMsએ Viableને તેમના અસંરચિત ડેટાના વિશ્લેષણને ફાઇન-ટ્યુન કરવા સક્ષમ બનાવ્યું છે, જેથી ગ્રાહકો માટે તેમના ડેટામાંથી વધુ મેળવવું વધુ સરળ અને ઝડપી બને. અગાઉ અશક્ય ગણાતી સ્કેલ પર ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે એવા AI મોડલ વિકસાવવા Viable લગભગ ત્રણ વર્ષથી OpenAI સાથે નજીકથી કામ કરી રહ્યું છે.

Viableનું પ્લેટફોર્મ Zendesk, Intercom, Gong જેવી અને અન્ય ઘણી પ્લેટફોર્મ્સમાં તેમના સરળ ઇન્ટિગ્રેશન્સ, સતત સિંકિંગ અને સ્વચાલિત વિશ્લેષણ દ્વારા ગ્રાહકો માટે તેમના અસંરચિત ડેટામાંથી સમજણો મેળવવાનું સહેલું બનાવે છે. માત્ર થોડા ક્લિક્સમાં, પ્લેટફોર્મ ડેટાને થીમ્સમાં વર્ગીકૃત કરે છે અને ગ્રાહકોને તેમના ડેટા પાછળનો સંદર્ભ, churn risk અને એ ચોક્કસ પ્રતિસાદ આપતા વપરાશકર્તાઓના પ્રોફાઇલ્સ સમજવામાં મદદ કરવા માટે અઠવાડિયા-દર-અઠવાડિયું વિશ્લેષણ આપે છે. Viableના ગ્રાહકો તેમના ડેટા વિશે AIને વધુ જટિલ પ્રશ્નો પણ પૂછી શકે છે અને સંબંધિત ડેટા સેટના આધારે સમજણો મેળવી શકે છે.

Viableના ગ્રાહકોએ દર વર્ષે લગભગ 1,000 કલાક બચાવ્યા છે⁠(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે), સપોર્ટ ટિકિટનું પ્રમાણ ઘટાડ્યું છે અને તેમની સમજણો અમલમાં મૂક્યા પછી ગ્રાહક churn પણ ઘટાડ્યો છે. Sticker Mule ખાતે ગ્રાહક સપોર્ટના VP કેલી બિશપ કહે છે, “Viable સાથે, અમે અગાઉ અશક્ય હતું એવા પાયે અસંરચિત ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શક્યા છીએ.” “પહેલાં, અમે ગુણાત્મક પ્રતિસાદને મેન્યુઅલી સમીક્ષવામાં, ટૅગ કરવામાં અને વિશ્લેષણ કરવામાં મૂલ્યવાન સંસાધનો ખર્ચી નાખતા હતા.”

Viable એવા વ્યવસાયો માટે અનિવાર્ય સાધન બની ગયું છે, જે માત્ર સરળતાથી માપી શકાય એવા પરિમાણાત્મક KPI પર નહીં પરંતુ પોતાના સમગ્ર ડેટાના આધારે ડેટા-આધારિત નિર્ણયો લેવા માંગે છે. GPT‑4ની અદ્યતન ક્ષમતાઓ સાથે, Viable ચોક્કસ, સૂક્ષ્મ અને કાર્યક્ષમ સમજણો આપી શકે છે, જે તેના ગ્રાહકોને સ્પર્ધામાં આગળ રહેવામાં મદદ કરે છે.