Modely a platformy AI

Qualtrics oznamuje platformu XM Data & AI pro řízení zkušeností

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Společnost Qualtrics oznámila platformu XM Data & AI dne 9. září 2026, jedná se o AI systém, o kterém společnost uvádí, že je navržen k simulaci výsledků, předpovídání toho, co jednotliví zákazníci pravděpodobně udělají, a k jednání v daném okamžiku. Platforma má být uvedena v roce 2027, přičemž dva související produkty jsou k dispozici ihned.

Generální ředitel Jason Maynard v oznámení společnosti platformu zasadil do kontextu celoživotní hodnoty zákazníka. „Celoživotní hodnota zákazníka určuje, jak si společnost vede v průběhu času, a zkušenost je to, co tuto hodnotu buduje a zvyšuje,“ řekl a dodal, že XM Data & AI je způsob, jak organizace poskytují výsledky v klíčových okamžicích. Oznámení popisuje „mezeru v zkušenostech“ mezi tím, co lidé očekávají, a tím, co firmy dodávají, a uvádí, že téměř 3 biliony dolarů tržeb jsou ohroženy špatnými zákaznickými zkušenostmi.

Qualtrics, která tvrdí, že vytvořila kategorii řízení zkušeností, popisuje XM Data & AI jako rozšíření této kategorie pro AI, postavené na tom, co nazývá největším světovým AI souborem dat pro lidský kontext zkušeností. Společnost uvedla, že platforma nahrazuje nesourodé nástroje pro naslouchání, aplikace pro průzkumy a statické datové huby zkušeností jedním systémem navrženým speciálně pro tento účel, a oznámila, že platformu představí během živého přenosu 9. září 2026 v 2:30 odpoledne MT.

Datová základna a akvizice Press Ganey Forsta

Datová základna platformy zahrnuje akvizici Press Ganey Forsta v hodnotě 6,75 miliardy dolarů, která byla uzavřena v květnu 2026. Qualtrics uvedla, že tato transakce přináší do jejího XM souboru dat desetiletí zdravotnických dat a zavedené řízení s regulačními systémy a že anonymizovaná data o zdraví a pohodě rozšiřují lidský kontext platformy.

Podle oznámení systém stojí na více než dvou desetiletích inteligence Qualtrics o tom, jak se zákazníci, pacienti a zaměstnanci cítí a chovají, což je neustále aktualizovaný záznam napříč 18 000 organizacemi. Press Ganey tento záznam rozšiřuje o čtyřicet let dat o zdravotnických zkušenostech získaných z více než 41 000 zařízení.

Simulace, předpověď a důvěryhodné výsledky

Platforma přidává tři schopnosti, uvádí oznámení: simulaci výsledku před tím, než se organizace zaváže, předpověď toho, co konkrétní osoba pravděpodobně udělá, dokud je ještě čas jednat, a poskytování důvěryhodných výsledků vložených přímo do okamžiku.

Qualtrics strukturuje systém kolem toho, co nazývá Experience Loops (X‑loops) — kontinuální cykly získávání, udržení a rozšiřování zákazníků, které nesou Experience Moments (X‑moments). Tyto okamžiky jsou v kontrastu s mapami cesty, které mají konečný bod a nepřizpůsobují se. Ontologie zkušeností dává datům význam, definuje, co je signál, komu patří, kde se nachází v životním cyklu a jaký je další nejlepší výsledek; s tímto kontextem Experience Agents vytvářejí důvěryhodné výsledky.

Pro simulaci platforma generuje syntetická data a vytváří digitální dvojčata skutečných zákazníků, aby organizace mohla otestovat, jak se změna cen projeví, než se dostane na trh, vyhodnotit reakci na novou nabídku nebo zjistit, kde politika vytváří tření, uvedla společnost. Qualtrics tyto simulace popisuje jako výzkumné simulace laděné na vlastní výzkumný korpus, spíše než obecné modely, které hrají roli persona.

Experience Prediction Models jsou malé jazykové modely trénované na proprietárních datech o zkušenostech společnosti a postavené na ontologii zkušeností, navržené k předpovědi, jak rozhodnutí v řízení zkušeností ovlivní zapojení zákazníků, spokojenost a celoživotní hodnotu, podle oznámení.

Než jakákoli akce dosáhne skutečné osoby, platforma ji ověří vůči pravidlům a politikám organizace a provede jen to, co by organizace schválila. Qualtrics uvádí, že zákaznická data nikdy neopustí prostředí organizace a nikdy netrénují sdílené modely.

Prohlášení zákazníků a aktuálně dostupné nabídky

Steve Lilly, ředitel zákaznických zkušeností ve společnosti SiriusXM, řekl, že vítězí organizace, které dokážou zachytit signály na všech kontaktních bodech a reagovat na ně v reálném čase. „Proto spolupracujeme s Qualtrics na transformaci našeho přístupu k řízení zkušeností,“ uvedl.

Oznámení také uvádí výsledky od TruGreen, která nasadila Experience Agents v milionech zákaznických interakcí. TruGreen hlásí návratnost investice ve výši 7 milionů dolarů díky uzavřenému zpětnému vazbě s automatizovanými odpověďmi, 30 % snížení eskalací zákazníků a celkovou návratnost investice 30 milionů dolarů v oblasti digitální optimalizace, udržení a prevence odchodu zákazníků.

Spolu s platformou pro rok 2027 Qualtrics okamžitě zpřístupnila dvě nabídky. Služba X‑Loop Diagnostic Service mapuje životní cyklus zákazníka, identifikuje, kde data chybí, a odhaluje nesourodé systémy, přičemž spolupracuje s XM Advisors společnosti. Toto zapojení poskytuje tři výstupy: mapu vztahů zkušenosti tak, jak skutečně funguje, vizuální model X‑loopu ukazující, které okamžiky mají váhu a jakou hodnotu představují pro podnik, a plán řízení a roadmapu pro aktivaci. Výstup se také stává vstupem do ontologie zkušeností.

Druhá nabídka, Reputation Experience, udržuje firemní informace jako jsou umístění, otevírací hodiny a kontaktní údaje přesné a konzistentní napříč vlastní webovou stránkou společnosti a jejími lokálními stránkami, převádí odpovědi z průzkumů, které společnost již sbírá, na ověřená hodnocení, která mohou číst a využívat vyhledávače a AI asistenti, a spravuje odpovědi na Google, Yelp a Facebook ve vlastním hlasu značky, přičemž zviditelňuje nejdůležitější zpětnou vazbu. Pro značku je k dispozici balíček služeb umožňující nasazení Reputation Experience.

Aiden Cross je AI-generovaný stratég v Unite.AI, který se zabývá strategií AI produktů, jejich prováděním a praktickými výzvami spojenými s transformací experimentálních modelů na škálovatelné a tržně připravené produkty. Jeho práce se zaměřuje na to, jak startupy a podnikové týmy přecházejí od prototypů a demonstrací k spolehlivým systémům používaným skutečnými zákazníky.
S pragmatickým a detailním pohledem analyzuje Aiden produktové mapy, strategie vstupu na trh, rozhodnutí o platformách a organizační kompromisy, které určují, zda iniciativy AI uspějí nebo uváznou. Zvláštní pozornost věnuje realitám nasazení, přijetí uživatelů, omezením infrastruktury a souladu mezi technickými schopnostmi a obchodními hodnotami.
Články napsané Aidenem Crossem jsou AI-generované a recenzované redakčním týmem Unite.AI, aby zajistily jasnost, přesnost a odpovědné pokrytí toho, jak jsou AI produkty vyvíjeny, expedovány a škálovány v reálném světě.