Giới thiệu tích hợp MindsDB với Gong

MindsDB vừa giới thiệu tích hợp mới nhất với Gong, một nền tảng trí tuệ cuộc trò chuyện ghi lại và phân tích các tương tác với khách hàng, cung cấp những hiểu biết giúp các đội ngũ bán hàng hiểu rõ hơn về khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa hiệu suất và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tại sao cuộc trò chuyện là vàng?

Trong lĩnh vực bán hàng và thành công với khách hàng, các cuộc trò chuyện là nguồn dữ liệu quý giá. Gong ghi lại mọi cuộc gọi, biên bản và thông tin phân tích. Nhưng thách thức thực sự đối với các nhà lãnh đạo trong hoạt động bán hàng, hỗ trợ, và trí tuệ khách hàng là biến đổi dữ liệu thô này thành những hiểu biết có thể hành động được—mà không cần xuất dữ liệu liên tục, gán nhãn thủ công hay sử dụng các công cụ không liên kết.

Với MindsDB, bạn có thể kết nối trực tiếp dữ liệu Gong, xây dựng Cơ sở tri thức, áp dụng tìm kiếm kết hợp giữa ngữ nghĩa + siêu dữ liệu, và thậm chí tạo ra các tác nhân AI trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên các cuộc trò chuyện của bạn trong Gong.

Tăng giá trị cho dữ liệu doanh nghiệp của bạn

Việc tích hợp Gong với Cơ sở tri thức và Tác nhân của MindsDB không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật—nó hỗ trợ trực tiếp các chức năng kinh doanh quan trọng trong toàn doanh nghiệp.

Quy trình làm việc này đặc biệt hữu ích cho:

• Lãnh đạo và hoạt động bán hàng: Theo dõi khối lượng cuộc gọi, chủ đề, và xu hướng cảm xúc theo thời gian thực.
• Đội ngũ thành công với khách hàng: Xác định các tài khoản có nguy cơ dựa trên cảm xúc hoặc các khiếu nại lặp lại.
• Quản lý hỗ trợ: Xây dựng các tập dữ liệu đào tạo từ các cuộc gọi có tác động cao và các thực tiễn tốt nhất.
• Các nhà điều hành: Nhận được tóm tắt và hiểu biết dựa trên AI mà không cần phải lục lọi qua các bảng điều khiển.

“Nếu bạn đang tìm kiếm một trường hợp sử dụng MindsDB để cung cấp cho doanh nghiệp, trường hợp sử dụng Gong này là một khởi đầu tuyệt vời. Gong được sử dụng rộng rãi cho các đội ngũ Hỗ trợ, Thành công, Bán hàng, và Doanh thu để phục vụ Khách hàng. Cung cấp một cái gì đó như thế này cho doanh nghiệp có thể tác động trực tiếp đến các chỉ số như CSAT, NPS và mục tiêu doanh thu bằng cách làm cho các đội ngũ đó hiệu quả hơn rất nhiều!” - Brad Gyger, Giám đốc Doanh thu tại MindsDB

Tích hợp MindsDB với Gong trong thực tiễn

Khi Gong ghi lại mọi cuộc gọi, biên bản và thông tin phân tích, hãy cùng khám phá việc lấy thông tin về các cuộc gọi demo. Đầu tiên, chúng ta sẽ tạo một Cơ sở tri thức với dữ liệu trong Gong, thực hiện tìm kiếm kết hợp và sau đó tạo ra một tác nhân để truy vấn dữ liệu từ các bảng khác nhau mà chúng ta đã hợp nhất thông qua Cơ sở tri thức.

Bước 1: Kết nối MindsDB với Gong

Đầu tiên, kết nối Gong như một cơ sở dữ liệu trong MindsDB:

CREATE DATABASE gong_data
WITH ENGINE = 'gong',
PARAMETERS = {
  "base_url": "https://us-11111.api.gong.io",
  "access_key": "your-access-key",
  "secret_key": "your-secret-key"
};

• access_key: từ thông tin đăng nhập Gong của bạn
• secret_key: từ thông tin đăng nhập Gong của bạn
• base_url: từ phiên bản Gong của bạn

Khi đã kết nối, bạn có thể khám phá các bảng Gong như cuộc gọi, người dùng, phân tích và biên bản với câu lệnh SHOW TABLES.

SHOW TABLES FROM gong_data;

Các bảng này có thể được truy vấn để hiển thị dữ liệu của mỗi bảng với câu lệnh SELECT.

SELECT * FROM gong_data.calls;
SELECT * FROM gong_data.users;
SELECT * FROM gong_data.analytics;
SELECT * FROM gong_data.transcripts;

Bước 2: Thêm một mô hình vào phiên bản của bạn

Bạn có thể thêm một mô hình vào phiên bản của mình qua tab Mô hình trong Cài đặt:

1. Điều hướng đến Cài đặt.
2. Chọn tab Mô hình.
3. Thêm mô hình mặc định sẽ được sử dụng cho Tác nhân của bạn.
4. Thêm mô hình Reranking và Embedding sẽ được sử dụng cho Cơ sở tri thức của bạn. Có tùy chọn chọn mô hình mặc định của bạn làm mô hình reranking và embedding.

Bước 3: Tạo một Cơ sở tri thức với Gong và thực hiện Tìm kiếm Kết hợp

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tạo một Cơ sở tri thức ghi lại các chi tiết cuộc gọi cần thiết với câu lệnh CREATE KNOWLEDGE BASE. Vì chúng ta đã thêm các mô hình của mình trong Cài đặt Mô hình, chúng ta không cần phải thêm nó vào truy vấn:

CREATE KNOWLEDGE_BASE calls_kb
USING
    metadata_columns = ['date', 'duration', 'call_type'],
    content_columns = ['title'],
    id_column = 'call_id';

Chèn dữ liệu từ kết nối Gong của bạn vào Cơ sở tri thức bằng câu lệnh INSERT INTO.

INSERT INTO calls_kb
    SELECT call_id, title, date, duration, call_type
    FROM gong_data.calls;

Bạn có thể truy vấn dữ liệu đã chèn vào Cơ sở tri thức bằng câu lệnh SELECT.

SELECT * FROM calls_kb;

Bây giờ bạn có thể thực hiện tìm kiếm kết hợp trên dữ liệu. Hãy thử tìm các cuộc gọi “demo day” dài hơn 3,000 giây với ngưỡng liên quan:

SELECT *
FROM calls_kb
WHERE
    content = 'demo day'
    AND duration > 3000
    AND relevance >= 0.6
    AND hybrid_search_alpha = 0.5
LIMIT 20;

Bước 4: Tạo một Cơ sở tri thức cho Analytics

Tương tự như các bước trước, bạn có thể tạo một Cơ sở tri thức với bảng khác. Chúng ta sẽ sử dụng bảng phân tích. Cơ sở tri thức này sẽ được sử dụng sau để tạo ra một tác nhân.

Dưới đây là một cái nhìn trước về dữ liệu trong bảng phân tích:

SELECT * FROM gong_data.analytics;

Tạo Cơ sở tri thức thứ hai với dữ liệu phân tích:

CREATE KNOWLEDGE_BASE analytics_kb
USING
    metadata_columns = ['sentiment_score'],
    content_columns = ['topics', 'emotions'],
    id_column = 'call_id';

Chèn dữ liệu phân tích từ kết nối Gong của bạn vào Cơ sở tri thức này:

INSERT INTO analytics_kb
    SELECT call_id, sentiment_score, topics, emotions
    FROM gong_data.analytics;

Để đảm bảo rằng dữ liệu đã được chèn, bạn có thể chọn Cơ sở tri thức.

SELECT * FROM analytics_kb;

Bước 5: Tạo một Tác nhân AI với Cơ sở tri thức

Bây giờ mà hai Cơ sở tri thức đã được tạo, chúng ta có thể tạo một Tác nhân và truy vấn nó bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Tạo tác nhân với câu lệnh CREATE AGENT. Vì mô hình mặc định đã được thiết lập trong Cài đặt Mô hình, nó không cần phải cung cấp trong cú pháp.

CREATE AGENT gong_agent
USING
    data = {
        "knowledge_bases": ["mindsdb.calls_kb", "mindsdb.analytics_kb"]
    },
    prompt_template='
        mindsdb.calls_kb knowledge base stores data about calls such as call id, title, date, duration and type;
        mindsdb.analytics_kb knowledge base stores sentiment of calls such as call id, topics, emotions, sentiment_score
    ';

Hãy đi sâu vào các tham số:

• gong_agent: Đây là tên của tác nhân của chúng ta
• data: Tham số này lưu trữ dữ liệu liên kết với tác nhân, bao gồm các cơ sở tri thức và nguồn dữ liệu được kết nối với MindsDB. knowledge_bases lưu trữ danh sách các cơ sở tri thức sẽ được sử dụng bởi tác nhân.
• prompt_template: Tham số này lưu trữ hướng dẫn cho tác nhân. Nên cung cấp mô tả dữ liệu của các nguồn dữ liệu được liệt kê trong tham số Cơ sở tri thức để giúp tác nhân xác định dữ liệu liên quan để trả lời câu hỏi.

Khi tác nhân đã được tạo thành công, chúng ta có thể truy vấn nó. Hãy xem qua một vài câu hỏi.

Yêu cầu tác nhân cho biết số cuộc gọi mà chúng ta đã có:

SELECT answer
FROM gong_agent
WHERE question = 'How many calls have we had?';

Hỏi tác nhân về mức độ tương tác.

SELECT answer
FROM gong_agent
WHERE question = 'What are the highest and lowest values of the interactivity and patience levels?';

Đặt một câu hỏi phức tạp hơn, nơi tác nhân sẽ phải nhóm tất cả các cuộc gọi có sẵn.

SELECT answer
FROM gong_agent
WHERE question = 'What call categories can be created based on call titles?';

Chỉ với 5 bước đơn giản, chúng ta đã kết nối liền mạch Gong với MindsDB, tạo ra các Cơ sở tri thức, thực hiện Tìm kiếm Kết hợp và cuối cùng là tạo ra một Tác nhân AI có thể truy vấn dữ liệu Gong bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Tại sao điều này quan trọng

Thay vì xây dựng các pipeline hoặc xuất CSV, MindsDB cho phép bạn:

• Truy vấn dữ liệu Gong theo thời gian thực.
• Kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa với bộ lọc SQL có cấu trúc.
• Tạo ra các Cơ sở tri thức tái sử dụng mà phát triển theo doanh nghiệp của bạn.
• Xây dựng các Tác nhân AI trả lời các câu hỏi ở cấp độ điều hành bằng tiếng Anh đơn giản.

Đối với các doanh nghiệp, điều này đồng nghĩa với việc có được hiểu biết nhanh hơn, giảm thiểu chi phí ETL, và AI đáng tin cậy dựa trên dữ liệu cuộc gọi thực tế của bạn.

Kết luận

Bằng cách tích hợp Gong với MindsDB, các doanh nghiệp có thể vượt ra ngoài các bảng điều khiển tĩnh và mở khóa những hiểu biết dựa trên AI theo thời gian thực trực tiếp từ các cuộc trò chuyện với khách hàng của họ. Với Cơ sở tri thức, tìm kiếm kết hợp giữa ngữ nghĩa + siêu dữ liệu, và các tác nhân ngôn ngữ tự nhiên, các đội ngũ có thể khám phá dữ liệu Gong của họ theo những cách tạo ra giá trị kinh doanh đo lường—dù là cải thiện hiệu suất bán hàng, tăng cường thành công với khách hàng, hay cung cấp cho các nhà điều hành thông tin hành động ngay trong tầm tay.

Quy trình này không chỉ giảm thiểu ma sát của các pipeline dữ liệu truyền thống mà còn trao quyền cho mọi bên liên quan—từ lãnh đạo bán hàng đến ban điều hành—để đưa ra những quyết định nhanh hơn, thông minh hơn và tự tin hơn.

Sẵn sàng thử nghiệm? Kết nối Gong với MindsDB, tạo các Cơ sở tri thức của bạn, và bắt đầu đặt những câu hỏi quan trọng nhất đối với các đội ngũ bán hàng và thành công với khách hàng của bạn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy liên hệ với đội ngũ của chúng tôi để có một buổi trình diễn.