如果你收到的每一封營銷和銷售郵件，在它到達你的收件箱的那一刻就會自動按重要性排列優先級呢?或者你的下一個關於客戶行為的調查或研究已經預先裝載了最有價值的見解，所以你不需要閱讀每一個回應或數據點?
這就是MonkeyLearn（@monkeylearn)，一個人工智能平台。MonkeyLearn自動化營銷和銷售工作流程和分析數據使用的力量
人工智能技術包括機器學習、深度學習和自然語言處理(NLP)。
其結果是一個由人工智能驅動的營銷和銷售工作流，節省了時間和金錢，使專業人員能夠執行更高價值的任務。我們采訪了MonkeyLearn首席執行官勞爾•加雷塔。@raulgarreta)以了解更多。
用一句話或一句話描述MonkeyLearn?
我們幫助公司自動處理文本數據以自動化業務工作流，獲得業務洞察力或在其產品中實現自然語言處理(NLP)功能。
MonkeyLearn如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?
MonkeyLearn使用機器學習允許用戶建立定製的文本分析模型。我們用一個漂亮的圖形用戶界麵、API和第三方平台集成抽象了機器學習和NLP的複雜性。通過這種方式，我們允許沒有機器學習背景的開發人員，甚至非技術用戶(例如營銷人員和銷售團隊)在很短的時間內創建有效的文本分析解決方案。
你認為目前人工智能的局限性是什麼?
我認為，由於深度學習在計算機視覺和語言處理等領域取得的新進展，人工智能正處於一個拐點。但仍有一些人工智能方麵的問題需要我們進行更多的研究才能解決。聊天機器人就是一個例子。我認為圍繞這個領域有很多炒作，為了有效解決這個問題，需要進行大量的研究。我們不認為現在的方法應該是完全自動化人類與機器的交互，而是通過機器增強或增強人類的能力。
你認為人工智能在市場營銷和銷售方麵的未來潛力如何?
最初，我們創建MonkeyLearn的願景是為開發者賦權。但是我們也看到了來自市場營銷和銷售團隊的極大興趣，他們希望使用NLP技術來自動化和改進他們的工作流程。我們相信，通過讓非技術用戶能夠使用NLP，我們可以在這些領域產生巨大的影響。當技術被民主化並被廣泛使用時，你就會看到指數級的增長和改進。我們在自動化手工、不可擴展和耗時的營銷和銷售工作流程中看到了很多潛力。
是什麼讓MonkeyLearn不同於競爭對手或傳統解決方案?
MonkeyLearn不同於其他供應商，因為它允許用戶利用機器學習技術建立定製的文本分析模型。例如，用戶可以自定義文本分類器的類別，或者使用他們自己的數據在幾分鍾內訓練一個機器學習模型。
在一天結束的時候，這意味著比傳統解決方案更精確的結果。我們還通過創建與營銷、銷售、客戶服務和數據分析工具的集成來進一步推進民主化，以允許非技術用戶輕鬆地將NLP和機器學習技術融入到他們的工作流程中，而不需要編碼。
就公司規模和行業而言，你的原型客戶是誰?
我們最初專注於英語市場和營收至少為100萬美元的公司。原因在於，通常在這些市場中，你會發現有意願和資源投資新技術的早期采用者。伟德bv885但MonkeyLearn被設計成一個全球工具，並提供對西班牙語、法語、葡萄牙語等其他語言的支持。就行業而言，我們的頂級客戶來自軟件服務行業、商業智能和社交媒體。
對於市場營銷人員和銷售人員來說，MonkeyLearn的主要用例是什麼?
主要目標是自動化人工工作流程，並使營銷人員和銷售專業人員以更少的投入做更多的事情。營銷和銷售過程中的許多步驟都可以通過機器實現自動化，特別是使用NLP技術。
兩個主要用例可以分為兩組:工作流自動化和數據分析。讓我給你舉個例子。
在工作流自動化的情況下，我們的客戶會自動分析來自出站銷售活動的電子郵件響應。通常處理回複意味著銷售代表要閱讀每一封郵件的回複需要大量的手工工作，這需要大量的時間、精力和精力，而這些精力本可以投入到其他戰略任務中去。
MonkeyLearn可以自動完成這個過程。MonkeyLearn首先對每個回複進行分析，然後將其分類為“感興趣”、“不感興趣”、“不是合適的人”、“聯係人正在度假”、“已經在使用該產品”或任何特定的類別。這意味著可以為銷售代表節省閱讀和處理回複的時間。MonkeyLearn可以在幾秒鍾內解決這個問題。這樣，銷售代表就可以立即知道如何區分優先級，哪些回答應該被回答，哪些應該轉移給另一個團隊成員，甚至可以自動回答哪些回答。
在數據分析的情況下，我們的客戶必須處理大量的文本數據，以獲得對其業務的見解。例如，執行調查的營銷團隊可能會收到開放式反饋。為了從這些數據中獲得洞見，您必須手動讀取每一個回複，但當您連續收到數千個回複時，問題就不會擴大。在這些情況下，MonkeyLearn可以通過實時處理回應，獲得對回應中表達的情緒和方麵的結構化洞察。例如:你可以看到人們是否在抱怨你產品或服務的某個特性。這隻是兩個例子，但是還有很多其他的例子，因為大多數業務數據都是文本格式的。
對人工智能在營銷中的應用還有什麼想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?
我們絕對相信，將人工智能應用於營銷和銷售領域存在巨大的機會。對我們來說，關鍵是通過以下方式使技術易於使用:
- 為沒有技術專長的市場營銷人員和銷售專業人員提供易於使用的界麵。
- 整合營銷人員和銷售團隊每天使用的工具，如crm和營銷自動化工具。
想象一下，如果營銷人員和銷售團隊的每一個新的增長黑客想法(涉及到NLP或機器學習)都能在幾分鍾內得到驗證。這就是你能產生巨大影響的時候。通過像MonkeyLearn這樣的工具，我們想讓銷售和營銷團隊能夠在幾分鍾內構建NLP和機器學習驅動的增長hack。通過允許他們使用簡單的UI選擇或創建自定義文本分析，並與他們已經使用的工具集成。