Yabble

ビジネス戦略に役立つ重要な顧客インサイトをユーザーに提供するYabbleは、OpenAIのGPT‑3を使用することで、より質の高い結果をより迅速に提供できるようになりました。

どれほど賢明なビジネス上の決定も、新製品の立ち上げや既存サービスの向上、または製品に対する顧客からの評価などに関する、実行可能な洞察を基にして行われます。しかし、ビジネスリーダーらは、ビジネス戦略に必要なインサイトを得るために、膨大な量の顧客フィードバックを選別して分析することの難しさをよく理解しています。

Yabbleは2017年、企業が顧客からのフィードバックフォームやアンケートを通じて共有された多数の顧客データポイントを簡単に分析することができるほか、明確でデータに基づく洞察を得られるプラットフォームを構築しました。2021年には、ユーザーが多数の質問をすることでデータに対する理解を深められるツールYabble Queryが追加され、AIを活用したアルゴリズムを活用してユーザーにとって最も重要な質問に関連する洞察を提供しています。それにより、ユーザーはデータ分析に費やす時間を削減し、ビジネスの推進により多くの時間を割くことが可能になります。そして今年、Yabble Countを発表。これは、何千ものコメントや非構造化データセットを分析し、感情によって分類し、テーマやサブテーマ別にデータ整理を行うことで、顧客の共感を得ている重要なトピックやフィードバックを理解するためのAIツールです。

Yabbleはいくつかの大手ブランドに対し、顧客理解を深める支援を行い成功を収めていた一方、顧客データから実行可能な洞察を開発するのに必要な手作業に行き詰まりを感じていました。OpenAIと協働するまでは、データセットの置換に数日、場合によっては数週間を費やしていたのです。

「ユーザーは、最終的には山のようなデータやフィードバックフォームが簡単に理解できて、情報が消化しやすい形で表示されることに喜んでいました。しかし、クライアントによってはデータセットの分析に数週間かかるケースもありました。」とYabbleの製品責任者である Ben Roe氏は説明しています。「既存サービスを拡大するためには人工知能に大変な業務を代わってもらい、自分たちの時間と創造的エネルギーを他に費せるようにする必要があるとわかっていました。その要求に完璧に応えてくれたのがOpenAIだったのです。」

OpenAIのGPT‑3の自然言語理解能力を利用することで、Yabbleは複雑な非構造化データを関連するテーマとサブテーマに迅速に変換できるようになりました。通常Yabbleチームがコーディングや洞察の開発に数日かかるデータセットが、GPT‑3の導入により、数分で意味のあるテーマに変換されるようになりました。GPT‑3はまた、Yabble Queryがユーザーからのより複雑な質問を理解して処理し、関連するデータセットに確実に基づいた、より適切な洞察を回答することも可能にしました。

「顧客ベースの成長に伴い、ユーザーがデータに関してどのような質問を持ち、何を理解したいかは自然とより複雑になっていきました。Yabble QueryはGPT‑3を使うことで、より複雑かつ微妙な差異がある質問にも対応できるようになっただけでなく、より関連性が高く洞察に富んだ回答を提供できるようになりました。Queryは、顧客にとって単なる役立つツールから、ビジネス戦略にとって欠かせないものへと進化しました。」