Szuper, sziasztok.

Majd mindjárt be is mutatkozok. Egy

kicsit wise kontextba fogok product

oldalról mutatni egy pár trükkö. A jó

vagy vagy lehet, hogy rossz színben azt,

hogy a társaság 665%-a engineer. Én ha

jól emlékszem egy soródot nem fogok

mutatni

meg majd erre ki is térek, hogy hogy

miért. Aztán majd meglátjuk, hogy így is

hasznos-e.

Tehát ja, egy csomó szót nem tudok

magyarul, bocsánat, nem nagyon

beszéljünk ezekről magyarul, de majd

igyekszem meg segítsetek, hogyha úgy

van. De hogy nagy adats fogunk elemezni

egy kredál nevű túnak a segítségével. Ö

ami ide esetben segít nekünk eldönteni,

hogy majd a következő negyed években mit

építsünk a VI ügyfeleknek.

Hát törek Bence vagyok, ugye product

csapatokat vezetek itt a Viz-nál.

Korábban regionális expanzióért

felejtettem, tehát egy

pár regionál is pénzbe hoztuk el a vagy

pénzembbe hoztuk el a VI-nak a

kortermékeit ide a középkető európai

régióba. Aztán most már inkább ilyen

globális KYC meg EML programokon

dolgozom, de ez most kevésbé releváns.

Tehát alatteket szeretnénk ma

transzformálni

actionable Insightokká, és akkor ehhez

egy-két AI toolt fogunk használni.

Ugye kicsit még a túl előtt ugye

mondtam, hogy hogy nem lesz egy sorts

tehát én úgy vagyok product manager

wis-nál, hogy nekem nincsen technikai

hátterem, nem is nagyon, sőt szerintem

egyáltalán nem írok kódot, amikor

próbálkozom, akkor általában ilyen

billentyűzettörés közelébe érek a szintx

szerveroknál. kicsit segít ezen a az AI,

de most a az AI-val vitatkozom, tehát

hogy nekem még nem oldotta meg a

problémát, de még így is sikerül néha

csinálnom egy-két egy-két

hasznos döntést, meg egy-két olyan fit,

amit az ügyfeleink a visszajelzések

alapján néha örülnek néha kevésbé.

Úgyhogy erre a Kedál nevű túlra fog túl

fogunk dolgozni.

Ez nekünk most már egy jó ideje a belső

kapcsolódásunk a különböző ellen

modellekhez. ö ad egy belső UI-t, tudunk

dolgozni ö ügyfeladatokkal, meg belső

adatokkal, ugye ezekből nem tanítják a

modelljeiket. Ö és ami kimondottan azt

is nekünk, ez összes belső túlra, tehát

confluencere, slackre, Google Drive-ba

tudunk direkt becsatlakozni,

kicsit segíti a workflow, és egyszerűbb

pláne nontechnical embereknek a a

belsőatokkal dolgozni. Tehát ugye ennek

egy-két előnye, hogy ugye egyszerűen

vagy párhuzamosan tudunk több elemmel is

kapcsolódni és dolgozni. Ugye a

biztonságos és privát. Van egy most már

a chat GPT-nél jóval primitívebb

interface, amin keresztül tudunk

dolgozni. Ugye nekem napi szinten

releváns, meg a legtöbb productosak

nálunk Google Drive-hoz, Slackhez,

Confluenhez, belső Wikikhez hozzáfér.

És egyébként erről kevésbé fog beszélni,

de tudok custom kópilotokat csinálni.

Megint csak a UI segítségével egy

soródot nem kell írnom, ami viszonylag

hasznos. És akkor a mai a mai feladat,

hogy

hát a tervem az volt össze, hogy

közösség jelenleg elemezzünk 100000

sornyi ügyfélvisszajelzést

és akkor gondolkoztam azon, hogy hogy mi

lesz ebbe a kihívás. Hát elsősorban az,

hogy ugye ismeritek ezeket a formokat,

adsz egy pontszámot, hogy mennyire

szereted, vagy nem szereted a terméket,

és akkor kommentbe kommentbe kapjuk meg

általában ugye a a az az igazán izgalmas

visszajelzéseket, hogy hogy mit mi az,

amit nagyon jól csinálunk, de azért

jellemzően ilyenkor az jön vissza, hogy

mi az, amit lehetne máshogy csinálni.

Sok ilyen productos meetupon fölmerül a

kérdés, hogy hogy oké, és akkor pénz meg

vá, és akkor mikor fogunk hitelezni, meg

miért nem hitelezünk? A rövid válasz, és

a végén is látni fogjátok, hogy azért

nem hitelezünk többek között, mert

nagyon ritka az, hogy az ügyfedek az

ilyen kommentekben azt írják vissza

nekünk, hogy légy szíves fogjátok a

pénzemet, amit nálatok tartunk, ezt

adjátok oda más ügyfeleknek, hogy

vegyenek belőle autót meg órát, meg

házakat. Tehát, hogy ilyen visszajelzés

kevés jön. Ezért mondjuk a WE nem is

hitelezik többek között, de írnak csomó

minden mást, amit érdemes lenne

megépítenünk, vagy vagy jobban

csinálunk.

És akkor ezzel szeretnénk dolgozni. Ugye

mi ez a ez az ads? Ez a net promoter

score, ugye nullától 10-ig kapunk egy

visszajelzést, hogy mennyire szívesen

ajánlanád a VI-t. És amért nekünk ez

nagyon jó, hogy ugye van nagyon sok

sornyi freitex visszajelzésünk ugye a

kommentekből, amiket lehet olvasgatni,

aztán lehet különbözőképpen

szegmentálni,

összefoglalni, szintetizálni, és ami

nekünk legfontosabb product szempontból,

hogy ezekből valamilyen patterneket vagy

vagy anomáliákat vegyünk észre, és akkor

ez legyen hatással arra, hogy a

következő időszakban mit építünk, vagy

mit mire szeretnénk fókuszálni a a belső

csapatainkkal. Ugye maga az adatsor mé

meg is mutatom, de hogy ugye van egy net

promoter classunk, tehát hogy te

promótálod, vagy alapvetően detractor,

vagy kevésbé javaslod a a vi másoknak

ugye van egy ügyféltípus

lakossági vagy vagy üzleti ügyfél, ugye

van egy timeest kevésbé releváns. És

akkor ami nekünk igazán izgalmas, az NPS

Command, ami egy freitex format, és

akkor abba kapunk hidegetmeleget a világ

összes nyelvén jellemzően.

Úgyhogy azt számoltam, hogy ugye vagyunk

kábé 1000-100-on online, tehát hogyha

elosztjuk és mindenki elvisz 100

kommentet és ney akkor lottak vagyunk,

akkor most megosztanám egy

spreadsheetbe, akkor szerintem így

arrhangom másfél óra lenne, hogy ezen

végigmenjünk, hogyha ezt én önállóan

csinálom, vagy mondjuk egy-két product

specialist segítségével, akkor ezt

hetekig olvassuk ezeket a és tényleg az

intróban volt is erről szó, hogy hogy

régen ez egy ilyen fix program volt

mondjuk a a havi programomban, hogy

egy-két napra kiütöttem, hogy akkor no

meeting, és akkor olvasgattuk az NPS

kommenteket, hogy hogy mit kéne

csinálni. Értelemszerűen tudod

szegmentálni saját régiódra, saját

termékedre, de a napvégén valakinek el

kellett olvasni és szintetizálni

kellett, hogy hogy mi az, amit kérnek

tőlünk. Most ehelyett, hogy ezt így

kiosztuk, ugye arra gondoltam, hogy

akkor mindjárt áttérünk majd a túlokra,

fogunk egy adatsort. A demo kedy most ez

végül nem 100zres sor lett, hanem hanem

egy 5000-es adatsorral fogunk dolgozni

egy periódusra,

mielőtt bárki fölbátorom és megépítheti

a VI competitorját, ez szintetikus adat.

Tehát maga a struktúra ugyanaz, de de

nem a valódi customer feedbacket fogjuk

most itt előttetek elemezni.

Mit fogunk még csinálni? Ugye van egy

ilyen AI Powered soronként jellemzés,

mert ezt mindjárt bemutatom, hogy hogy

mire használjuk ezt. Csak promptokkal

dolgozunk, ezeket megírtam a hétvégén

nem fogom most őket lefuttatni, mer

igen, akkor biztosan most törne el az

egész és meghalna a demó. De nagyjából

látni fogjatok, hogy mit kérek tőle a a

promptokban. És akkor utána pedig

átmegyünk Gemini és egy kicsit

vizualizáljuk az autót, hogy mégis

lássuk, hogy ebből az elemzésből milyen

insightokat tudunk kapni.

Értelemszerűen csütörtökkön nekiálltam

összerakni a demót, kidőt az összes túl

el van törve és akkor péntek délután

mire visszatértem, akkor jelezztem a

körnek, hogy szuper lenne valaki

hétvégén tud segíteni. És a vicc az

egészben tényleg az, hogy maga az

elemzés részét azt a vasárnapi

reggelénél két hónapos gyerek mellett

számítógép az asztalon nagyjából 35 perc

alatt sikerült összerakni ugyanezt a a

worksfot, amivel régebben hát szerintem

napokat töltöttünk el. Maga ez a kenc

vagy 10 slajd, ez szerintem több időnbe

került, aminek most itt a végére élek,

mint mint maga az elemzés. Úgyhogy

túlok,

hogy néz ki a kredban

vagyok. Igen. Tehát gyakorlatban

ugye hát talán még a korábbi GPT

interface-re emlékeztet, tudok itt ugye

választani a különböző modellek között.

Agenteket tudok létrehozni, majd egy

másik demóra nagyon érdekes lesz azt

trix agentünk. Különböző chatek nem

nyitom meg, mert ott most valódi

chateink vannak. És akkor ami nekünk

izgalmas ma, ugye, bocs, tehát hogy itt

indítok egy új chatet, és bár mint a

mint a a consumer GPT tudok beszélgetni,

vagy átváltok éppen egy cloudra, vagy

amit szeretnék, hozzá tudok adni ugye

adatokat, ide importálhatok be

föltöltött adat belső Vikiről ki tudom

szedni Slack csatornákból tudok behúzni

adatokat, fálokat töltök fel, új erekből

szinkel.

Tehát ennyivel talán több, mint mondjuk

a egy másfél évvel ezelőtti GPT felület.

És akkor ami nekünk izgalmas, az a

Balkan Elesis Tool. Ezt a

kredálos csapat mi belső csapatunkkal

együtt csinálta.

És akkor itt látjátok is, hogy már

csináltunk egy crafty demót, de mármikor

nekiárhatnék csinálni egy új egy új

analiz. Most ajatt, hogy végigmennék

rajta, mert eltűrik. Mutatom, hogy mit

csináltunk itt a demó kedvéért. Tehát

ugye elneveztem, hogy legyen crafty

demo. Logikusan ad egy basic

description, senkit nem érdekel. Amire

eleváns, elkezdhetem hozni a data

sourceokat. Én most itt azt csináltam,

hogy ezt a szintetikus adatsort

föltöltöttem egy Google Drive-ba,

ahol láthatjátok, ugye promoter scoreok

vannak, customer type.

Most ez a szintetikus adat ez mind

nagy-britanniai customerek 225-ös évből.

És akkor itt vannak sorban a kommentek.

Ez valószínűleg visszanak pozitív, de

mondjuk a nyelvet nem értem.

Valószínűleg talán egy első ránézésre

török.

Ö, és akkor ezt az adatort

ugye szépen behúzza nekem egy ebbe az

esetben egy Google Sheetből, de itt

töltöttem volna föl CSV-t vagy

Markfight, vagy ami éppen szimpatikus.

És akkor elkezdi nekem ugye itt kiadja

az első sort.

Ugye innen megint, hogyha nyitok egyet

rá, akkor visszamegyünk a főadatsorba,

ami izgalmasabb, és akkor innentől

kezdődik a releván része, hogy el tudok

kezdeni oszlopokat hozzáadni. És akkor

elnevezem az oszlopot, és minden egyes

oszlop, amit szeretném, hogy hozzáadjon,

elkezdem promptolni.

Ugye itt az elendés, ugye a demo

kedvéért csináltam egy pálat magam. És

ebbe belenézünk, akkor az elsőre azt

mondtam, hogy adjon nekem actionable

takewayeket. És akkor itt elmondtam

neki, fúj, egy nagyon kis betű, de ugye

elmondtam neki, hogy te nagyon

segítőkész product managed vagy. NPS

commenteket fogunk elemezni egy FTES

cégnek. Megtalálod ezt az NPS comment

oszlopot.

annak a tartalát ugye customerök írták

bármilyen nyelven. És ami igazán

izgalmas, én azt mondtam neki, hogy

ezekből a kommentekből, hogyha bármi

actionből takeet, ami nekünk mint

product szempontból hasznos találsz,

akkor azt rövidítsd le, és ebbe az új

oszlopba írd be nekem.

És akkor utána itt adok neki egy ránt,

ezt lefuttatja a teljes sor, hogy

először ad egy első öt sorra egy demót.

Látom, hogy jól működik, ha nem, akkor

visszamegyek, frontolom tovább. És akkor

csináltam még egy pár oszlopot a az

elemzés kerbére. A következőben azt

mondtam neki, hogy kategóriák. Most itt

már azt mondtam neki, nem vagyok túl

konzekvens, hogy nem egy segítőkész

product menedzser vagy, hanem egy, hanem

egy AI modell. Valószínűleg ő is rájött.

És ami fontosabb, azt mondtam neki, hogy

ugyanúgy ezt az NPS command osopot

elemzed, és kezd el nekem kategorizálni,

hogy milyen típusú visszajelzést

kaptunk. És akkor nagyjából mi érdekes

nekünk product szempontból, ugye account

és verification problémák, transfereidel

vannak problémák, customer servicel nem

vagy túl boldog. kimondott a nap vagy

website problémáid vannak. Ugye Wis-nál

nagyon visszatérő,

mi a költség, mik a váltási járfolyamok,

kártyával vannak problémáid, a pozitív

feedbeknek azt légyszíves külön, mert

kisimogatja a lelkünket.

Nagyon releváns, hogyha beszélnek a az

ügyfeleink versenytársakról,

akkor az külön emelt ki, és akkor majd

ebbe mélyebbre vegyünk, hogy mit lehet

csinálni. Illetve hogyha van bármilyen

általános vagy akkor az legyön egy külön

kategória.

És akkor nagyon fontos, hogy ne adjon

nekem többet, hanem ezekből egyet

aggasszon rá, és azt az egyet tegye be

ebbe az oszlopba.

Akkor már van két új oszlopunk, és akkor

még hármat, négyet csináltam. Adtam neki

egy általános szentimentet.

Maga a visszajelzés az nagyon negatív,

neutrális vagy nagyon pozitív. Adjál

vissza nekem egy számot egy-től 10-ig.

Aztán kevésbé releváns, ami izgalmas,

feature request. Tehát ha megnézted az

NPS kommenteket, ebben kimondottan

featureket kérnek tőlünk az ügyfelek,

ami nekünk nincsen, akkor ezeket add ki

nekem, és mondd meg, hogy hogy milyen

featuret kért az adott az adott

visszajelzés.

Ugye akkor volt egy sorunk ugye

competitor mensőre, tehát hogy bármi

versenytársat említenek-e. Ha igen,

akkor pontosan kit.

És az utolsóban írtam egy ilyet neki,

hogy customer paint. Tehát az egész

sentimentből, amilyen visszajelzést

kaptunk, mennyi fájdalmat okoztunk, vagy

mennyi fájdalmon ment át a mi

felhasználunk, amikor a termékkel volt.

És akkor azt mondtam neki, hogy aki

nagyon happy, az kategoriz joyba. low

pain, medium pain, high pain, vagy ami

nagyon negatívat legyen egy full

experience.

Ha nincs ilyen, akkor írd be egyszer egy

can determine. És akkor így lényegében

hozzáadtam, mi ez? Hat osztopot ehhez a

ez a testdét. Ez 5000 soros adatsor

volt. És akkor ez fut. Most ezt nem

futtatom le, mert azért hétvégén elment

és 45 perc. hogyha az egész 100000-es

sorra futtatam, akkor valószínűleg azért

ez lehet, hogy érdemes inkább éjszaka,

de addig mondjuk gyakorlati uskész, mert

a gyereket etettem, feleségem fürdött,

telefonáltam közben nagyival, tehát hogy

hogy viszonylag produktív időszak volt

és nem ment el vele sok idő. És akkor mi

történik? A végén ugye visszaad nekem,

hogyha az egész lefutott, egy új

adatsort, ugyanúgy néz ki. Szépen itt

vannak benne az új oszlopok, actionable

takeway kategóriák, és akkor ki van

töltve úgy, ahogy kértem. Egy párba

beleolvasok, hogy nem hallucinált, de

nagyjából stimmel.

És akkor ugye nem kódolok meg meg SQLr

se vagyok túl jó.

De hogy azért valamit kéne ezzel az

adattal kezdeni, mert egyébként megint

csak olvasom még az 5000 sort. És akkor

állt sima házon belüli jem, és akkor

elkezdtem promtolni.

Nem olvasom fel az egészet. Elsőre

elhaslalt egyébként. Kértem tőle, hogy

becsatoltam ugye ezt a CSV-t ugye az

Xend designokkal és akkor adjál nekem

interaktív insightokat

különböző promóter classokról. Bd szét a

különböző customer type-okra.

Highlighted, hogy mik azok a top

featureök, amire szükség van.

Elemez ki a customer painpointokat,

használd az összes adatot, és a végén

külön még kijelte neki, hogy használd az

összes adatot, ne hallucináljál,

ne találjál ki olyan korrelációkat, ami

nincsen benne az adatban,

és csak olyan adatot használni benne van

ebbe a fába.

Azt vártam tőle, hogy ebből majd csinál

nekem egy teljes dashboardot, amit én

szépen elküldök a leadershipnek, vagy a

csapatnak, és akkor megvagyunk. azért

azt nem, de egész jó interaktív

insite-okat a tehát, hogy itt szépen el

tudom kezdeni nézegetni, hogy akkor

talán ebben mi a TKV, tehát hogy érdemi

különbség nincsen aközött ugye, hogy a a

personleteketnél a lakossági vagy az

üzleti ügyfeleknél a promóterek, vagy

egyébként ugyanúgy a a neutrálisok vagy

a detractoroktól milyen score kapunk.

Tehát, hogy nincs egy ilyen clear

signál, hogy akkor erre érdemes rámenni.

Akkor utána elkezdte nekem szétbontani

ezek a különböző szegmensek, tehát amik

egy business detrtor szemben mondjuk egy

bus promóterrel milyen típusú

problémákról besz és akkor itt látjuk,

hogy a detrectoroknál elsősorban és

megint szintetikus adat ne építsed erre

competitort

de ugye elsősorban akiknek akik nem

szívesen állnak minket tovább azok itt

ilyen account and verificationkal

szenvednek, tehát valószínűleg nem

sikerült létrehozni a profit, vagy

nagyon sok mindent kértünk tőle és nem

tetszett neki. Értelemszerűen ugye itt a

promótereknél már elsősorban ugye

pozitív feedbacket kapunk. Ha akarok

akkor ebbe ugye mélyebbre tudok

promptni, hogy oké, de mondjuk mi az a

pozitív feedback, mi az, amit kiemelnél

és akkor nekem az, hogy productosként a

neutrális lenne az izgalmas, mert

belőlük tudok kisebb effortal promótert

csinálni és akkor az ők itt beszélnek

arról, hogy ugye az appal és vagy a

website-tal voltak problémáik,

kapunk tőlük pozitív feedbacket, és

valószínűleg azt érdemes akkor

megnéznem, hogy hogy mi az, ami tetszik

nekik, és ennek erre miért nem ajánlanak

minket. Vannak kimondottan itt a meglévő

transzvereikkel való problémáik. Tehát

ebből már el tudom kezdeni nézegetni,

hogy hogy melyik irányba érdemes

tovább mennünk.

És akkor kaptunk tőle még elkezdte nekem

szövegbe is elemezni, erre utána

visszapromptó neki ez jó, de nem érek rá

ennyit olvasni, tehát hogy mindent

interaktívon szerettem volna. Azért

szépen elkezdik kielemezni, hogy hogy

mik a mik a fő actionable tkv. Tehát azt

mondja, hogy a detractor szegmenteknek

szegmensnek elsősorban, hogy a

transferével vannak problémái, tehát

vagy megakadt, vagy nem tudtuk fizetni,

vagy túlassú volt.

Illetve jellemzően ez most aktívan az én

doménem, hogy az account létrehozásá meg

a verification processzel voltak voltak

észrevételei, illetve visszatérő

szegmens nálunk mindig, hogy még így is

túl drága, meg még így se elég jók a a

az exchangeitek.

Mentünk még egy kicsit tovább. Itt

nagyon sokat elemzett nekem.

És akkor elkezdtünk beszélgetni ugye a

kompetitorokról.

És akkor itt külön kiemeli nekünk ugye

izgalmas, hogy akkor a Revolutátot elég

sokan nemlegetik és akkor el tudom

kezdeni bontogatni, hogy oké, az aki a

kompetitor ellen kitér a a Revolutra,

ott ugye a business distrektoroknál vagy

a vagy a personal promóereknél ugye

milyen fő problémák vannak, miket emelt

ki.

Itt azt mondja, hogy valószínűleg a

szintetikus adatban nálunk nem lehetett

ugye bizniszként amerikai dollárra

balansít. Revolutnál igen. És akkor

leírja ugye az ügyfél, hogy hát ez nekem

nem jó, nekem így nem lesz dollár

accountom. A wiznel csináljátok meg, és

akkor nem megyek a kompetitorhoz.

Vagy ugye mondjuk itt a passzív

lakossági ügyfeleknél azt mondja, hogy

jellemzően problémákba futnak ugye a

transfer setupba és akkor szépen

visszamegyünk a csapattal és megnézzük,

hogy milyen magok vannak, vagy min

hasaltak el.

vagy ugye szintén verification.

És akkor nagyjából szerintem mostanra

értitek, hogy hogy mi a processz, és

hogy tudunk ebből insightokat kiszedni.

Itt még a végén kértem tőle egy overall

viiew-t, hogy azért megnyugodjak, hogy

nem olyan rossz a termék. És akkor

látjuk, hogy azért a az összes

feedbacknek a 60x%-a az pozitív és és

promóterek és szívesen ajánlják, amit

ugye láttunk is, mert az új ügyfeleknél

nagyjából a 60-61%-a a mai napig

személyes ajánlásból érkezik. Csak itt

el tudom kezdeni visszabontani, hogy

hogy hány level milyen típusú, vagy hogy

osztik meg, és milyen típusú

problémákba futunk bele.

Utána

idáig szerintem jó, és ezt tök jól lehet

használni egy belső meetingen, vagy akár

még egy ilyen negyedéves tervezésre is

föl tudok készülni. Azért azon már

elhasaltanék, hogy most mi nagyon

belenyúlnánk a belső túlokba, hogy akkor

kértem tőle, hogy akkor in brand VI

logóval, Vice Designnal csinálj nekem

egy decket. És akkor mondjuk amit az

éves vagy negyed éves klubbjáról

leprezentálok

és készülök rá három-négy órát, azt rakd

össze nekem. Ezt még így nem tudja

megugrani.

De az egész összefoglalva, amivel anno

napokat töltöttünk el, és nagyon bád

arra, hogy én mit olvastam utoljára,

vagy az én személyes experienceem

alapján milyen problémákat ragadok ki a

sok zajból, nagyjából tényleg egy ilyen

vasárnapi családi reggeli készítés adat

össze tudja nekem rakni.

Nézzek közben a Gergőre, hogy

kihagytam-e valami fontosat,

de szerintem alapvetően ezt akartuk

mutatni. Úgyhogy köszi a figyelmet, és

akkor még egy öt percet vissza is

nyertem a agendából. Köszönöm. Ка