人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何解釋數(shù)據(jù)？

當(dāng)今的業(yè)務(wù)由數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的理解所支配。您如何理解數(shù)據(jù)以及如何將數(shù)據(jù)解釋為業(yè)務(wù)決策直接影響您的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和增長。為了更精確地理解數(shù)據(jù)，如今我們擁有人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)。毫無疑問，這些模仿人類推理的技術(shù)可以積極地改變企業(yè)及其戰(zhàn)略。

我們需要了解AI和ML技術(shù)在形成理解和解釋數(shù)據(jù)能力方面的影響。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化

任何企業(yè)都了解與客戶進行單獨溝通的重要性。是的，由于數(shù)字接口的獨特性質(zhì)打開了個人喜好和選擇的巨大范圍，因此您的業(yè)務(wù)溝通必須考慮到個人客戶的喜好。解決個人選擇以進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換的重要性日益提高，迫使許多公司將重點放在數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化措施上。

不僅大型企業(yè)，而且初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)都越來越了解訪問相關(guān)數(shù)據(jù)以滿足訪問者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用戶數(shù)據(jù)，并獲取相關(guān)的模式和見解，這些模式和見解可進一步用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策個性化。人工智能還可以幫助擴大針對每個用戶的個性化工作。

停止流失率。

在星巴克的案例中，可以找到有關(guān)AI如何在業(yè)務(wù)運營中實現(xiàn)個性化的優(yōu)秀示例。這家全球咖啡連鎖品牌根據(jù)個人喜好，口味和選擇的數(shù)據(jù)設(shè)計了40萬種不同類型的電子郵件。這種精心設(shè)計的個性化交流可以幫助品牌為商業(yè)品牌創(chuàng)建更具吸引力的交流和對話。品牌實際上是AI來解密與客戶偏好和選擇相對應(yīng)的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)收集和以數(shù)據(jù)為中心。

對于規(guī)模較小的企業(yè)和小型創(chuàng)業(yè)公司，例如基于AI的數(shù)據(jù)收集和以數(shù)據(jù)為中心的個性化設(shè)置，可能會有些昂貴。但是，小型企業(yè)可以采用類似的方法來創(chuàng)建持續(xù)時間很短的非常具體的面向數(shù)據(jù)的營銷活動，以促進業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和客戶參與。這種由AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)驅(qū)動型活動也可以幫助提升任何公司的品牌形象。

根據(jù)容易理解的數(shù)據(jù)生成銷售線索

對于B2B細分市場，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化高度取決于產(chǎn)生新的潛在客戶。B2B公司還需要高度依賴跟蹤聯(lián)系數(shù)據(jù)，并通過潛在顧客生成渠道有效地聯(lián)系他們。大多數(shù)營銷人員都同意基于B2B的企業(yè)在此過程中面臨的巨大挑戰(zhàn)。在這里，AI可以在通過智能自動化簡化線索生成過程中發(fā)揮重要作用。

人工智能（AI）驅(qū)動的潛在客戶生成和聯(lián)系跟蹤解決方案具有對客戶群以及重要趨勢和新興模式進行分析的能力。這些趨勢，模式，異常，特征和各種屬性可以為優(yōu)化網(wǎng)站和Web應(yīng)用程序提供重要的見解。借助基于AI的優(yōu)化見解，網(wǎng)站可以冒險使用更好的編程語言，工具，功能和UI元素來生成更多線索。

另一方面，基于AI的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析可以與大數(shù)據(jù)分析并駕齊驅(qū)。這種復(fù)雜且高度敏銳的數(shù)據(jù)利用方法可以輕松幫助發(fā)現(xiàn)企業(yè)的理想客戶。B2B品牌可以借助AI工具來分析用戶在網(wǎng)頁上的交互以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生最相關(guān)且可行的見解。

分析活動。

為了使業(yè)務(wù)更輕松，現(xiàn)在在整個頻譜的大多數(shù)領(lǐng)先分析解決方案中都發(fā)現(xiàn)了用于此類分析活動的AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。簡單的Google Analytics（分析）還可以提供高度結(jié)果導(dǎo)向和精確驅(qū)動的報告。這樣的技術(shù)可以很容易地了解流量減少的動機和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換后果的讀數(shù)背后的缺陷和漏洞。

出色的分析工具。

還有一些很棒的工具，例如Finteza，它使用AI技術(shù)連續(xù)檢查網(wǎng)站流量，除了檢查其他關(guān)鍵問題和違規(guī)行為。這些工具還可以通過檢測到不良流量來自動指出Web應(yīng)用程序中的漏洞，從而提高您的數(shù)據(jù)安全性。

不良的網(wǎng)絡(luò)流量通常會導(dǎo)致DDoS攻擊，對網(wǎng)站Cookie的操縱，以及冒充計算機僵尸程序的黑客或惡意程序。基于AI的銷售線索生成解決方案還可以減少這些安全漏洞。

優(yōu)化用戶體驗（UX）

AI以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式優(yōu)化了個性化的范圍，這被描述為AI在處理數(shù)據(jù)時的主要用處。但是，AI在優(yōu)化Web設(shè)計和改善用戶體驗（UX）方面也非常有效。

用戶行為

AI通過分析用戶行為和交互數(shù)據(jù)以及用戶反饋來實現(xiàn)這一優(yōu)化和改進。機器學(xué)習(xí)程序尤其可以在從用戶行為中學(xué)習(xí)并相應(yīng)地調(diào)整各種交互元素方面發(fā)揮非常有效的作用。在后臺運行的AI和ML程序基本上會收集大量與實際用戶行為相對應(yīng)的數(shù)據(jù)，以便可以將有關(guān)缺點和改進需求的實時反饋傳達給業(yè)務(wù)所有者?；贛L的程序還可以對UX屬性進行即時調(diào)整，以提高參與度。

在這方面需要說明的另一重要事項是AI在提高A / B測試效率方面的巨大作用。在A / B測試過程中，AI和機器學(xué)習(xí)可以提供有關(guān)用戶需求和偏好的最重要見解，從而針對UI和UX采取進一步的增強措施。AI對A / B測試產(chǎn)生影響的最重要方面是，它沒有模糊評估或猜測的余地?，F(xiàn)在，隨著網(wǎng)站cookie提供有關(guān)用戶行為的清晰見解，引導(dǎo)A / B測試的數(shù)據(jù)驅(qū)動見解變得更加可能。

基于這些見解，登錄頁面可以根據(jù)用戶的興趣和喜好縮小表單字段。

生物特征數(shù)據(jù)推送以增強功能

與Web應(yīng)用程序直接交互相對應(yīng)的生物識別數(shù)據(jù)可以幫助開發(fā)人員和營銷人員獲得許多可行的見解。市場上現(xiàn)在有許多高級在線服務(wù)可以幫助理解和解密網(wǎng)站數(shù)據(jù)。

生物識別數(shù)據(jù)與AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，為改善用戶體驗開辟了新的可能性。在這些用于數(shù)據(jù)解釋的可用服務(wù)中，大多數(shù)都結(jié)合了人工智能和機器學(xué)習(xí)的幫助。這些復(fù)雜的解決方案可以輕松跟蹤用戶的眼睛運動。

此外，其中一些服務(wù)還可以跟蹤面部表情，以評估不同上下文中的用戶響應(yīng)。這些服務(wù)可以提取最有機的用戶數(shù)據(jù)，并生成最有價值的見解，可用于UX設(shè)計和網(wǎng)站性能優(yōu)化。

結(jié)論

從趨勢來看，從今年開始，基于AI和ML的數(shù)據(jù)分析以及以業(yè)務(wù)為中心的數(shù)據(jù)優(yōu)化將占據(jù)主導(dǎo)地位。由于采用了這兩種技術(shù)，所有設(shè)計，開發(fā)和優(yōu)化決策的猜測工作最少。
責(zé)編AJX