Lang.ai

Lang.ai 是一个功能强大的人工智能平台，专为企业设计，旨在释放其非结构化数据中隐藏的价值。通过与 Snowflake 直接集成，Lang.ai 自动化了复杂且耗时的数据工程流程，将原始的客户互动、调查回复、支持工单和其他基于文本的数据转化为清晰、可行的故事。该平台的核心使命是使非结构化数据变得可用，使企业能够深入了解客户需求，并将其与推动收入的指标联系起来。

如何使用 Lang.ai

使用 Lang.ai 是一个简化的三步流程，旨在提高效率和易用性，即使对于非技术用户也是如此：

1. 连接到 Snowflake： 设置过程快速无缝。Lang.ai 作为 Snowflake 原生应用程序运行，让您可以在几分钟内同步您的数据仓库。这确保所有数据处理都在您安全的 Snowflake 环境中进行。
2. 为您的目标部署 AI 代理： 创建和配置针对特定业务目标的自定义 AI 代理，例如提高客户留存率、增加转化率或分析 NPS 反馈。您定义目标，代理会智能地从您的 Snowflake 表中捕获相关信息。
3. 接收可行的洞察： AI 代理处理数据，并根据其对您目标的影响生成一个优先排序的洞察表。这些洞察不仅仅是摘要；它们与真实数据相结合，揭示了数字背后的“为什么”。平台会持续分析新数据，并且洞察可以通过 Slack 直接发送给您的团队，以保持所有人信息同步。

Lang.ai 的核心功能

• Snowflake 原生集成： 在您的 Snowflake 安全边界内运行，确保数据隐私和治理，同时支持处理海量数据。
• 目标导向的 AI 代理： 可定制的代理，可自动分析数据以发现与特定业务目标（如留存、转化或交叉销售）相关的洞察。
• 非结构化与结构化数据关联： 独特地将定性的非结构化数据（如客户评论）与定量的结构化数据（如购买行为、用户 ID）联系起来，提供完整的视图。
• 情境化洞察生成： 先进的 AI 管道不仅对数据进行分类，还能理解上下文，提供由实际数据点支持的深入、相关的洞察。
• 大规模数据处理： 专为处理企业级数据量而构建，不受典型 LLM 上下文窗口限制的约束。
• 实时协作： 将关键洞察直接传送到像 Slack 这样的团队沟通渠道，促进整个组织的透明度和快速行动。

Lang.ai 的使用案例

Lang.ai 用途广泛，可应用于各种业务功能以创造价值：

• 客户留存： 通过分析流失客户的反馈，找出客户流失的根本原因。例如，发现 5% 的高级用户因缺乏定制选项而流失。
• 转化优化： 了解潜在客户为何放弃注册等流程。例如，识别出 45% 的流失用户是出于对数据安全的担忧。
• NPS 和 CSAT 分析： 超越分数本身，了解其驱动因素。精确定位 17% 的批评者提到了高昂的费用，而 25% 的推荐者则是由特定的应用程序功能驱动的。
• 联系原因分析： 自动分类和量化收到的支持查询，以发现趋势，例如假日促销后关于产品退货的咨询增加了 25%。
• 交叉销售和向上销售： 通过分析客户互动发现机会。例如，发现 32% 的基础计划用户询问高级分析功能，这表明存在强烈的向上销售机会。

Lang.ai 的优势特点

Lang.ai 通过转变数据分析方式提供了显著的竞争优势：

• 可行的情报： 它超越了简单的数据可视化，提供直接影响业务目标的、优先排序的、可行的建议。
• 企业级安全： 作为 Snowflake 原生应用程序，它确保您的敏感数据永远不会离开您的安全环境。
• 效率与自动化： 它自动化了数据工程师和分析师的工作，使团队能够专注于战略和执行，而不是数据整理。
• 全面的客户视图： 通过整合来自所有客户接触点的洞察，它提供了对客户旅程的统一理解，消除了数据孤岛。
• 业务协同： 通过共享的实时洞察，使从产品到支持的整个团队在以客户为驱动的优先事项上保持一致。

定价和计划

Lang.ai 的定价信息未在其网站上公开列出。这对于专注于企业的 SaaS 平台来说是典型的，这些平台提供根据大型组织的特定需求和数据量量身定制的解决方案。要获取定价详情，建议潜在客户联系 Lang.ai 销售团队，安排演示并根据其需求获得定制报价。