Estás leyendo la publicación: LogRocket lanza ‘Galileo’, una solución basada en aprendizaje automático para resaltar automáticamente los problemas más importantes para mejorar la experiencia digital
Lanzamientos de LogRocket galileo, una solución basada en el aprendizaje automático para sacar a la luz automáticamente los problemas más importantes para mejorar la experiencia digital. Galileo utiliza algoritmos de aprendizaje automático que se han entrenado en miles de millones de sesiones de usuarios reales con casi un billón de interacciones y cientos de miles de problemas clasificados manualmente a partir de años de datos del mundo real para ayudarlo a encontrar la señal en el ruido. Proporciona el contexto que necesita para abordar rápidamente los problemas más apremiantes, así como la información que necesita sobre la experiencia digital. Después de integrarse en su aplicación, Galileo realiza un seguimiento de cientos de interacciones del usuario por sesión y lo alerta sobre problemas simples que han demostrado tener efectos adversos en áreas críticas. Además, evalúa el impacto comercial potencial de cada problema, por ejemplo, si afectaría al 10 % o al 0,01 % de los usuarios o si resultaría en la deserción de usuarios.
Ejemplos de casos de uso
- Con la ayuda de LogRocket Galileo, Copa Airlines pudo identificar y resolver costosos problemas con su sistema de reservas en línea que impedían que los clientes hicieran reservas.
- Cox Automotive utiliza LogRocket Galileo para asegurarse de que se centra en los problemas y las mejoras que mejorarán al máximo la experiencia del usuario.
Los sistemas se vuelven más ruidosos a medida que se agregan más datos todos los días. Los ingenieros reciben con frecuencia cientos de falsas alarmas positivas, tienen que identificar manualmente los problemas que las producen y se esfuerzan por determinar si un problema realmente tiene un impacto grande y generalizado en el usuario. Los equipos de productos pueden ver una disminución en su tasa de conversión, una disminución en la activación o una disminución en sus puntajes NPS, pero es posible que no haya una conexión obvia con la causa. Debido a todo esto, los problemas críticos se pierden durante días o incluso semanas, lo que resulta en millones de dólares en pérdida de ingresos o usuarios insatisfechos.
Al resaltar las mayores posibilidades de mejorar los resultados comerciales, Galileo elimina este ruido y ayuda a todo el equipo de software a garantizar experiencias digitales excepcionales.
Echa un vistazo a https://aitoolsclub.com para encontrar 100 de Cool AI Tools
Artículo anteriorInvestigadores de Meta AI presentan EditEval: un punto de referencia basado en instrucciones para mejoras de textoSiguiente artículoLa investigación más reciente sobre visión artificial propone un marco de optimización llamado ‘SAMURAI’ para la estimación conjunta de cámara, forma, BRDF e iluminación
