Chattermill是一个通过分析来自无数数字渠道的客户反馈数据来帮助公司获得洞察力的平台，已在 B 轮融资中筹集了 2600 万美元。
Uber 和 Amazon 等公司于 2015 年在伦敦成立，使用 Chattermill 统一其所有客户数据，与社交网络、客户反馈和支持工具、在线评论网站等相结合，以建立“单一的客户真实来源”，作为公司说的。
不过，对数据进行网格化只是 Chattermill 承诺的一部分。鉴于客户反馈和对话的典型非结构化性质，Chattermill 开发了自己的深度学习模型，用于从聚合数据中提取有意义的见解。这可能意味着确定改善整体客户体验的方法，在问题滚雪球之前发现相对较小的问题，并跟踪专门为改善客户体验而设计的新举措的效果。
Chattermill 联合创始人兼首席执行官 Mikhail Dubov 向 TechCrunch 解释说：“通过学习复制专家分析这些数据的方式来训练模型。” “随着时间的推移，通过重用来自我们已经分析过的数百万个数据点以及架构改进的知识，模型变得更加智能。”
Chattermill 在行动。图片来源： Chattermill
Chattermill 可以与其他各种体验管理平台进行比较，例如公开交易的 Qualtrics和Thoma Bravo 拥有的 Medallia ，以及较年轻的风险投资支持的初创公司 ，例如 Wonderflow 。尽管有明显的相似之处，但 Dubov 认为它在竞争中拥有的一张关键王牌在于通过其机器学习智能“提取的见解的质量”。
“在大多数公司使用关键字或关键短语方法的情况下，Chattermill 会查看数据中有意义的概念，”他说。 “这提供了客户可以信赖的强大类别。”
Chattermill 上一次通过其800 万美元的 A 轮融资筹集外部资金大约三年前，另外还有 2600 万美元在银行，该公司表示它计划加倍扩大其在欧洲和美国的扩张
“企业明白他们需要改善客户体验才能取胜，但 [他们] 需要帮助才能准确找到他们需要做的工作以及如何对数千种不同的计划进行优先排序，”Dubov 说。
Chattermill 的 B 轮融资由 Beringea 领投，Runa Capital、DN Capital、Ventech、Btov、SVB 和 Blossom Street Ventures 跟投。
Chattermill 使用 AI 从客户体验数据中提取见解，筹集了 2600 万美元Paul Sawers最初发表于TechCrunch