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人工智能和机器学习技术如何解释数据?

发布人: 凯时官网 来源: 凯时官网登录 发布时间: 2021-01-12 19:30

  当今的业务由数据和数据驱动的理解所支配。您如何理解数据以及如何将数据解释为业务决策直接影响您的业务转换和增长。为了更精确地理解数据,如今我们拥有人工智能(

  任何企业都了解与客户进行单独沟通的重要性。是的,由于数字接口的独特性质打开了个人喜好和选择的巨大范围,因此您的业务沟通必须考虑到个人客户的喜好。解决个人选择以进行业务转换的重要性日益提高,许多公司将重点放在数据驱动的个性化措施上。

  不仅大型企业,而且初创企业和小型企业都越来越了解访问相关数据以满足访问者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用户数据,并获取相关的模式和见解,这些模式和见解可进一步用于数据驱动的决策个性化。人工智能还可以帮助扩大针对每个用户的个性化工作。

  在星巴克的案例中,可以找到有关AI如何在业务运营中实现个性化的优秀示例。这家全球咖啡连锁品牌根据个人喜好,口味和选择的数据设计了40万种不同类型的电子邮件。这种精心设计的个性化交流可以帮助品牌为商业品牌创建更具吸引力的交流和对话。品牌实际上是AI来解密与客户偏好和选择相对应的数据量。

  对于规模较小的企业和小型创业公司,例如基于AI的数据收集和以数据为中心的个性化设置,可能会有些昂贵。但是,小型企业可以采用类似的方法来创建持续时间很短的非常具体的面向数据的营销活动,以促进业务转换和客户参与。这种由AI驱动的数据驱动型活动也可以帮助提升任何公司的品牌形象。

  根据容易理解的数据生成销售线B细分市场,业务高度取决于产生新的潜在客户。B2B公司还需要高度依赖联系数据,并通过潜在顾客生成渠道有效地联系他们。大多数营销人员都同意基于B2B的企业在此过程中面临的巨大挑战。在这里,AI可以在通过智能自动化简化线索生成过程中发挥重要作用。

  人工智能(AI)驱动的潜在客户生成和联系解决方案具有对客户群以及重要趋势和新兴模式进行分析的能力。这些趋势,模式,异常,特征和各种属性可以为优化网站和Web应用程序提供重要的见解。借助基于AI的优化见解,网站可以冒险使用更好的编程语言,工具,功能和UI元素来生成更多线索。

  分析并驾齐驱。这种复杂且高度敏锐的数据利用方法可以轻松帮助发现企业的理想客户。B2B品牌可以借助AI工具来分析用户在网页上的交互以及相应的数据,以产生最相关且可行的见解。分析活动。

  为了使业务更轻松,现在在整个频谱的大多数领先分析解决方案中都发现了用于此类分析活动的AI和机器学习技术。简单的GoogleAnaly

  cs(分析)还可以提供高度结果导向和精确驱动的报告。这样的技术可以很容易地了解流量减少的动机和业务转换后果的读数背后的缺陷和漏洞。出色的分析工具。

  还有一些很棒的工具,例如Finteza,它使用AI技术连续检查网站流量,除了检查其他关键问题和违规行为。这些工具还可以通过检测到不良流量来自动指出Web应用程序中的漏洞,从而提高您的数据安全性。

  僵尸程序的黑客或恶意程序。基于AI的销售线索生成解决方案还可以减少这些安全漏洞。优化用户体验(UX)

  AI以数据驱动的方式优化了个性化的范围,这被描述为AI在处理数据时的主要用处。但是,AI在优化Web设计和改善用户体验(UX)方面也非常有效。

  AI通过分析用户行为和交互数据以及用户反馈来实现这一优化和改进。机器学习程序尤其可以在从用户行为中学习并相应地调整各种交互元素方面发挥非常有效的作用。在后台运行的AI和ML程序基本上会收集大量与实际用户行为相对应的数据,以便可以将有关缺点和改进需求的实时反馈传达给业务所有者。基于ML的程序还可以对UX属性进行即时调整,以提与度。

  效率方面的巨大作用。在A/B测试过程中,AI和机器学习可以提供有关用户需求和偏好的最重要见解,从而针对UI和UX采取进一步的增强措施。AI对A/B测试产生影响的最重要方面是,它没有模糊评估或猜测的余地。现在,随着网站cookie提供有关用户行为的清晰见解,引导A/B测试的数据驱动见解变得更加可能。基于这些见解,登录页面可以根据用户的兴趣和喜好缩小表单字段。

  与Web应用程序直接交互相对应的生物识别数据可以帮助开发人员和营销人员获得许多可行的见解。市场上现在有许多高级在线服务可以帮助理解和解密网站数据。

  生物识别数据与AI和机器学习技术相结合,为改善用户体验开辟了新的可能性。在这些用于数据解释的可用服务中,大多数都结合了人工智能和机器学习的帮助。这些复杂的解决方案可以轻松用户的眼睛运动。

  此外,其中一些服务还可以面部表情,以评估不同上下文中的用户响应。这些服务可以提取最有机的用户数据,并生成最有价值的见解,可用于UX设计和网站性能优化。

  从趋势来看,从今年开始,基于AI和ML的数据分析以及以业务为中心的数据优化将占据主导地位。由于采用了这两种技术,所有设计,开发和优化决策的猜测工作最少。

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