使用 MongoDB 构建 AI：利用实时客户数据优化产品生命周期

在《使用 MongoDB 构建 AI》系列博文中，我们看到越来越多的企业正在利用 AI 技术优化产品研发和用户支持流程。例如，我们介绍了以下案例：

• Ventecon 的 AI 助手帮助产品经理生成和优化新产品规范

• Cognigy 的对话式 AI
  帮助企业使用任意语言，通过各种渠道为客户提供实时个性化服务

• Kovai 的 AI 助手帮助用户快速从产品文档和知识库中找到所需信息

本文将继续盘点另外三家在产品生命周期各环节推陈出新的 AI 创新企业。首先是 Zelta，借助实时客户洞察和情感分析，帮助产品团队确定需求优先级。其次是 Crewmate，专注于加强产品与活跃用户社区的互动。最后是 Ada，通过基于 AI 的自动化技术，帮助 Meta 和 Verizon 等科技巨头大幅提升了客户服务水平。

Zelta.AI：洞悉客户之声，优化产品路线

当今数字经济背景下，源源不断的客户反馈通过各种线上线下渠道涌入企业。产品经理要从海量反馈中梳理提炼关键诉求和优先事项，进而制定出企业上下一致认可的产品计划，似乎是个不可能完成的任务。这正是 Zelta.ai 成立的初衷。

Zelta 直接从 Gong、Zoom、Fireflies、Zendesk、Jira、Intercom 等平台获取通话记录、工单等最有价值的定性客户反馈数据，通过生成式 AI 加以分析，深入洞察并传达客户痛点所在。