Esta publicación está coescrita con Mayur Patel, Nick Koenig y Karthik Jetti de GoDaddy.
ve papi empodera a los emprendedores cotidianos brindándoles toda la ayuda y herramientas para tener éxito en línea. Con 21 millones de clientes en todo el mundo, las soluciones globales de GoDaddy ayudan a conectar perfectamente la identidad y presencia de los emprendedores con el comercio, lo que conduce a un crecimiento rentable. En GoDaddy, estamos orgullosos de ser una empresa basada en datos. Nuestra búsqueda incesante de información valiosa a partir de los datos impulsa nuestras decisiones comerciales y trabaja para lograr la satisfacción del cliente.
En esta publicación, analizamos cómo el equipo de Atención y Servicios de GoDaddy, en estrecha colaboración con el equipo de AWS GenAI Labs, creó Lighthouse, una solución de IA generativa impulsada por amazon Bedrock. amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que hace que los modelos básicos (FM) de las principales empresas emergentes de IA y amazon estén disponibles a través de una API, por lo que puede elegir entre una amplia gama de FM para encontrar el modelo que mejor se adapte a su caso de uso. Con la experiencia sin servidor de amazon Bedrock, puede comenzar rápidamente, personalizar de forma privada los FM con sus propios datos e integrarlos e implementarlos en sus aplicaciones utilizando las herramientas de AWS sin tener que administrar la infraestructura. Con amazon Bedrock, Lighthouse de GoDaddy extrae información de las interacciones de atención al cliente mediante indicaciones diseñadas para identificar los principales impulsores de llamadas y reducir los puntos de fricción en las experiencias de productos y sitios web de los clientes, lo que lleva a una mejor experiencia del cliente.
El desafío empresarial de GoDaddy
Los datos siempre han sido una ventaja competitiva para GoDaddy, al igual que el equipo de Atención y Servicios. Nos damos cuenta del potencial de obtener información significativa a partir de estos datos e identificar los factores clave de las llamadas y los puntos débiles. Sin embargo, en el mundo anterior a la IA generativa, la tecnología para extraer conocimientos a partir de datos no estructurados era computacionalmente costosa y difícil de poner en práctica.
Descripción general de la solución
Esto cambió con GoDaddy Lighthouse, una solución generativa de análisis de interacciones impulsada por IA, que desbloquea la rica mina de conocimientos que se encuentran dentro de nuestros datos de transcripciones de atención al cliente. Alimentado por datos de interacciones de atención al cliente, permite escalar para un análisis profundo y procesable, lo que nos permite:
- Detectar y dimensionar los puntos de fricción de los clientes en las experiencias de nuestros productos y sitios web, lo que lleva a mejoras en la experiencia del cliente (CX) y la retención.
- Mejorar las operaciones de atención al cliente, incluido el control de calidad y la optimización de rutas, lo que lleva a mejoras en CX y gastos operativos (OpEx).
- Desaprobar nuestra dependencia de costosas soluciones de proveedores para análisis de voz
El siguiente diagrama ilustra el flujo de trabajo empresarial de alto nivel de Lighthouse.
GoDaddy Lighthouse es una solución de información impulsada por grandes modelos de lenguaje (LLM) que permite a los ingenieros de indicaciones de toda la empresa crear, administrar y evaluar indicaciones utilizando un portal donde pueden interactuar con un LLM de su elección. Al diseñar indicaciones que se ejecutan en un LLM, podemos obtener sistemáticamente conocimientos potentes y estandarizados a partir de datos basados en texto. Los expertos en la materia del producto utilizan la interfaz de usuario de la plataforma Lighthouse para probar e iterar indicaciones generativas de IA que producen información personalizada sobre una interacción de atención y servicios.
El siguiente diagrama muestra el proceso iterativo de creación y fortalecimiento de las indicaciones.
Una vez que las indicaciones se prueban y se confirma que funcionan según lo previsto, se implementan en producción, donde se escalan a través de miles de interacciones. Luego, los conocimientos producidos para cada interacción se agregan y visualizan en paneles y otras herramientas analíticas. Además, Lighthouse permite a los usuarios de GoDaddy crear indicaciones generativas de IA únicas para revelar información valiosa para un escenario de cliente muy específico.
Profundicemos en cómo la arquitectura y las funciones de Lighthouse ayudan a los usuarios a generar conocimientos. El siguiente diagrama ilustra la arquitectura Lighthouse en AWS.
La interfaz de usuario de Lighthouse funciona con datos generados a partir de llamadas de amazon Bedrock LLM en miles de transcripciones, utilizando una biblioteca de indicaciones del catálogo de indicaciones interno de GoDaddy. La interfaz de usuario facilita la selección del modelo LLM según la elección del usuario, lo que hace que la solución sea independiente de un modelo. Estas llamadas de LLM se procesan secuencialmente mediante amazon EMR y amazon EMR Serverless. La perfecta integración de los datos de backend en la interfaz de usuario se ve facilitada por las funciones de amazon API Gateway y amazon Lambdas, mientras que la UI/UX es compatible con AWS Fargate y Elastic Load Balancing para mantener una alta disponibilidad. Para el almacenamiento y la recuperación de datos, Lighthouse emplea una combinación de amazon DynamoDB, amazon Simple Storage Service (amazon S3) y amazon Athena. El análisis y la representación de datos visuales se logran a través de paneles creados en Tableau y amazon QuickSight.
Evaluación inmediata
Lighthouse ofrece una propuesta única al permitir a los usuarios evaluar sus indicaciones generativas únicas de IA utilizando un LLM de su elección. Esta característica permite a los usuarios escribir un nuevo mensaje único específicamente con fines de evaluación. Lighthouse procesa este nuevo mensaje utilizando la transcripción real y la respuesta de una convocatoria de LLM anterior.
Esta capacidad es particularmente valiosa para los usuarios que buscan refinar sus indicaciones a través de múltiples iteraciones. Al ajustar y evaluar iterativamente sus indicaciones, los usuarios pueden mejorar y solidificar progresivamente la eficacia de sus consultas. Este proceso de refinamiento iterativo garantiza que los usuarios puedan lograr resultados de la más alta calidad adaptados a sus necesidades específicas.
La flexibilidad y precisión que ofrece esta característica hacen de Lighthouse una herramienta indispensable para cualquiera que intente optimizar sus interacciones con los LLM, fomentando la mejora continua y la innovación en la ingeniería rápida.
La siguiente captura de pantalla ilustra cómo Lighthouse permite a los usuarios validar la precisión de la respuesta del modelo con un mensaje de evaluación.
Una vez que se evalúa la calidad de un mensaje y el usuario está satisfecho con los resultados, el mensaje se puede promocionar al catálogo de mensajes.
Resumen de respuesta
Después de que el usuario envía su mensaje, Lighthouse procesa este mensaje con cada transcripción disponible, generando una serie de respuestas. Luego, el usuario puede ver las respuestas generadas para esa consulta en una página dedicada. Esta página sirve como un recurso valioso que permite a los usuarios revisar las respuestas en detalle e incluso descargarlas en una hoja de Excel para un análisis más detallado.
Sin embargo, el gran volumen de respuestas a veces puede hacer que esta tarea sea abrumadora. Para solucionar esto, Lighthouse ofrece una función que permite a los usuarios pasar estas respuestas a través de un nuevo mensaje de resumen. Esta funcionalidad permite a los usuarios obtener resúmenes concisos de una sola línea de las respuestas, lo que simplifica significativamente el proceso de revisión y mejora la eficiencia.
La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo del mensaje con el que Lighthouse permite a los usuarios metaanalizar todas las respuestas en una sola, lo que reduce el tiempo necesario para revisar cada respuesta individualmente.
Con esta herramienta de resumen, los usuarios pueden sintetizar rápidamente grandes conjuntos de datos en conocimientos fácilmente digeribles, optimizando su flujo de trabajo y haciendo de Lighthouse una herramienta indispensable para el análisis de datos y la toma de decisiones.
Perspectivas
Lighthouse genera conocimientos valiosos, proporcionando una comprensión más profunda de las áreas clave de enfoque, oportunidades de mejora y direcciones estratégicas. Con estos conocimientos, GoDaddy puede tomar decisiones estratégicas informadas que mejoren la eficiencia operativa e impulsen el crecimiento de los ingresos.
La siguiente captura de pantalla es un ejemplo del panel basado en información generada por Lighthouse, que muestra la distribución de categorías en cada información.
A través de Lighthouse, analizamos la distribución de las causas fundamentales y las intenciones en la gran cantidad de llamadas diarias manejadas por los agentes de GoDaddy. Este análisis identificó las causas más frecuentes de escaladas y los factores con mayor probabilidad de provocar la insatisfacción del cliente.
Valor e impacto empresarial
Hasta la fecha (al momento de escribir este artículo), Lighthouse ha generado 15 nuevos conocimientos. En particular, el equipo utilizó información de Lighthouse para cuantificar el impacto y el costo de la fricción dentro del proceso actual, lo que les permitió priorizar las mejoras necesarias en múltiples departamentos. Este enfoque estratégico condujo a un proceso de restablecimiento de contraseña simplificado, reduciendo los contactos de soporte relacionados con el proceso de restablecimiento de contraseña y acortando los tiempos de resolución, lo que en última instancia proporcionó importantes ahorros de costos.
Otras ideas que conducen a mejoras en el negocio de GoDaddy incluyen:
- El descubrimiento de flujos de enrutamiento de llamadas no es óptimo para obtener ganancias por interacción
- Comprender la causa fundamental de las interacciones de contacto repetido
Conclusión
Lighthouse de GoDaddy, impulsado por amazon Bedrock, representa un salto transformador en el uso de IA generativa para desbloquear el valor oculto en los datos no estructurados de interacción con el cliente. Al ampliar el análisis profundo y generar información procesable, Lighthouse permite a GoDaddy mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones e impulsar el crecimiento empresarial. Como testimonio de su éxito, Lighthouse ya ha implementado mejoras financieras y operativas, solidificando la posición de GoDaddy como líder de la industria basado en datos.
Acerca de los autores
Mayur Patel es director de desarrollo de software en el equipo de datos y análisis (DnA) de GoDaddy y se especializa en ingeniería de datos y soluciones basadas en inteligencia artificial. Con casi 20 años de experiencia en ingeniería, arquitectura y liderazgo, ha diseñado e implementado soluciones innovadoras para mejorar los procesos comerciales, reducir costos y aumentar los ingresos. Su trabajo ha permitido a las empresas alcanzar su máximo potencial a través de los datos. Apasionado por aprovechar los datos y la IA, su objetivo es crear soluciones que deleiten a los clientes, mejoren la eficiencia operativa y optimicen los costos. Fuera de su vida profesional, le gusta leer, hacer senderismo, realizar proyectos de bricolaje y explorar nuevas tecnologías.
Nick Koenig Es director sénior de análisis de datos y ha trabajado en GoDaddy creando soluciones de datos durante los últimos 10 años. Su primer trabajo en GoDaddy incluyó escuchar llamadas y encontrar tendencias, por lo que está particularmente orgulloso de participar en la creación de una solución de inteligencia artificial para esto una década después.
Embarcadero de Karthik es ingeniero de datos sénior en la organización de datos y análisis de GoDaddy. Con más de 12 años de experiencia en ingeniería y arquitectura en tecnologías de datos, IA y plataformas en la nube, ha producido datos para respaldar análisis avanzados e iniciativas de IA. Su trabajo impulsa la estrategia y la innovación, centrándose en la generación de ingresos y la mejora de la eficiencia.
Ranjit Rajan es arquitecto principal de soluciones de laboratorio GenAI en AWS. Ranjit trabaja con clientes de AWS para ayudarlos a diseñar y crear aplicaciones de análisis y datos en la nube.
Satveer Khurpa es arquitecto senior de soluciones en el equipo de GenAI Labs en amazon Web Services. En este puesto, utiliza su experiencia en arquitecturas basadas en la nube para desarrollar soluciones innovadoras de IA generativa para clientes de diversas industrias. El profundo conocimiento de Satveer de las tecnologías de IA generativa le permite diseñar aplicaciones escalables, seguras y responsables que desbloquean nuevas oportunidades comerciales e impulsan valor tangible.
Richa Gupta es arquitecto de soluciones en amazon Web Services y se especializa en diseños de IA generativa y IA/ML. Ayuda a los clientes a implementar soluciones escalables basadas en la nube para utilizar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial e impulsar el crecimiento empresarial. También ha presentado casos de uso de IA generativa en las cumbres de AWS. Antes de unirse a AWS, trabajó como ingeniera de software y arquitecta de soluciones, creando soluciones para grandes operadores de telecomunicaciones.
