{{spacer-78}}

ความท้าทาย

เมื่อตลาดมีผลิตภัณฑ์ AI จำนวนมาก SeatGeek จึงมุ่งมั่นที่จะมีส่วนร่วมอย่างมีความสำคัญในโครงการที่ได้รับการจัดลำดับความสำคัญทั่วทั้งบริษัท หนึ่งในความสามารถที่มีการร้องขอสูงสุดจากแผนกต่าง ๆ คือการค้นหาทรัพยากร ซึ่งกระตุ้นแนวทางเชิงกลยุทธ์ในการทดลองอย่างรวดเร็วและส่งมอบผลลัพธ์ในระดับแผนกตามแผนก การประเมินผู้ขายในด้านสถาปัตยกรรมถือเป็นปัจจัยพื้นฐานต่อความเร็ว เมื่อประเมินผู้ขาย SeatGeek พบว่า Guru มีความสามารถที่พวกเขากำลังมองหาสำหรับการค้นหาทรัพยากร และ SeatGeek ใช้คุณสมบัติ AI ของ Guru เพียง ⅓ เท่านั้น หลังจากพูดคุยกับผู้ขายรายอื่น ๆ พวกเขาเริ่มตระหนักว่าการเพิ่มผู้ขายใหม่เพื่อแก้ปัญหานั้นจะส่งผลให้มีฟีเจอร์ที่ทับซ้อนกันและต้นทุนที่เพิ่มขึ้นจากสิ่งที่พวกเขามีกับ Guru อยู่แล้ว

ทางออก

ทีม SeatGeek ได้มุ่งหวังที่จะเพิ่มมูลค่าของ Guru อย่างรวดเร็วแต่มีสติ โดยการเปิดตัว คำตอบ ของ Guru สำหรับทีมสนับสนุนลูกค้าเพื่อให้ตัวแทนของพวกเขาสามารถค้นหาและค้นพบคำตอบที่สร้างขึ้นทั่วเนื้อหาของ Guru ตลอดจนเนื้อหาที่อยู่ในแอปพลิเคชันที่สำคัญอื่น ๆ เช่น Airtable หรือ Slack

แนวทาง

ทีมงานได้ใช้แนวทางแบบเป็นระยะในการดำเนินการฟีเจอร์การค้นหา AI ของ Guru โดยมุ่งเน้นที่กรณีการใช้หนึ่งกรณีที่ต้องการแก้ไข—คำถามมากมายในช่อง Slack เกี่ยวกับข้อมูลเหตุการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วซึ่งไม่สามารถค้นหาได้ง่ายใน Airtable หลังจากเชื่อมต่อ Airtable เป็นแหล่งความรู้กับ Guru ทีมงานก็สามารถเริ่มการทดสอบได้ พวกเขารวบรวมกลุ่มคนจำนวนสี่คนเพื่อทำการทดสอบนำร่องของผู้ใช้ 15 คนซึ่งพวกเขาได้ทดสอบความสามารถของคำตอบในการตอบคำถามที่มีลำดับความสำคัญสูงที่สุด ผ่าน ศูนย์ฝึกอบรม AI ของ Guru พวกเขาสามารถสังเกตเห็นช่องโหว่ในความรู้ของพวกเขา ปรับปรุงเนื้อหา และฝึกฝน AI ของ Guru ในการตอบคำถามให้อย่างมีความแม่นยำมากขึ้น

ผลลัพธ์

ด้วยผู้ใช้หลายร้อยคนที่มีส่วนร่วมกับคำตอบของ Guru ทีมสนับสนุนลูกค้าอยู่ในเส้นทางที่จะลดความพยายามในการอบรมสำหรับฟังก์ชันที่เอาท์ซอร์ส และจะขยายการใช้งานคำตอบไปยังทีมอื่น ๆ และเริ่มสำรวจ Assist ในไม่ช้า