Come funziona un Knowledge Graph aziendale

Come funziona un Knowledge Graph aziendale
iGenius
14 maggio 2020
-
4
minuti da leggere

Usare un consulente AI è semplice: si inseriscono i dati aziendali e si chiedono approfondimenti. Ma sotto il cofano c'è qualcosa di più complesso.

L'obiettivo di un consulente AI è fornire la risposta migliore a ogni domanda. Risposte personalizzate in base all'utente e alla sua attività, arricchite da più fonti di dati per fornire un quadro completo. Questo richiede qualcosa di più della semplice presentazione di informazioni che corrispondono perfettamente ai termini di ricerca dell'utente.

Ci vuole un Business Knowledge Graph.

Modo per collegare le informazioni

Un modo rapido per capire come potrebbe funzionare un Knowledge Graph è quello di guardare a Google. Supponiamo di cercare qualcosa di semplice come "iGenius". Non vedrete solo un link al nostro sito web, ma vedrete quello che chiamano un Knowledge Graph Panel sulla destra con diverse informazioni, come la sede del nostro ufficio, le recensioni, la descrizione dell'azienda o altro ancora.

Questo è il risultato di un Knowledge Graph, un sistema che collega pezzi di informazione e aiuta a capire le relazioni tra di essi.
Un Business Knowledge Graph crea connessioni significative tra le fonti di dati.

Prendiamo questo concetto e lo applichiamo alle aziende. Il Business Knowledge Graph del nostro AI Advisor organizza i dati grezzi di un'azienda e, grazie agli algoritmi di Machine Learning, crea collegamenti significativi tra più fonti di dati in base al contesto. Ciò contribuisce a rendere ogni risposta accurata, pertinente e personalizzata.

Come funziona

Vediamo come potrebbe essere impostato il reparto vendite di un rivenditore di moda. Ci sono due fasi:

Passo 1: gettare le fondamenta

Si inizia gettando le fondamenta, la base su cui un Business Knowledge Graph cresce e si modella nel tempo. Si tratta di tre elementi.

1. Il quadro aziendale

Quali database dovete collegare? Quali approfondimenti dovete estrarre dal vostro ecosistema di dati esistente? In questo caso, potrebbe trattarsi di dati CRM, dati di customer care, dati ERP o dati di mercato generali. Le informazioni necessarie per iniziare.

2. Definizione del profilo utente

Chi utilizzerà l'Advisor? Quali sono i loro ruoli e compiti? Cosa devono vedere? Nel caso di un rivenditore di moda, potrebbe trattarsi del responsabile delle vendite, dell'area manager e di un agente di vendita.

3. Le specifiche della vostra attività

Qual è il vostro settore o area di business? Quali sono il gergo e le parole chiave che il consulente AI dovrebbe comprendere? In questo caso, potrebbe trattarsi di "gamme di abbigliamento", "SKU", "offerte promozionali", "programmi di fidelizzazione" ecc.

Fase 2: coltivarlo utilizzando il prodotto

Una volta poste le basi, il Business Knowledge Graph è pronto. Se i dati sono le informazioni, il Business Knowledge Graph è il cervello che li assorbe, li elabora e ne trae un senso, imparando e diventando sempre più sofisticato nel tempo.

Così, man mano che si pongono domande come "Quali sono i negozi con le migliori performance?", si scelgono gli argomenti che il consulente suggerisce di esplorare e si interagisce con le notifiche push, il Business Knowledge Graph cresce.

Impara cosa vi piace vedere, cosa non vi piace vedere e individua gli approfondimenti più rilevanti, rendendo tutto più adatto a voi e alla vostra attività.

Vedere un consulente AI in azione

Il Business Knowledge Graph è solo uno degli elementi che fanno funzionare crystal, il nostro consulente AI per la data intelligence.

Mettendo tutti i vostri KPI in un'unica interfaccia conversazionale, crystal vi guida attraverso i vostri dati, vi notifica le modifiche importanti e consente a qualsiasi membro del team di prendere decisioni basate sui dati dal proprio telefono.


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