Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix удается так правильно выбирать фильмы? Каждый раз, когда вы заходите на Netflix, вам показывают разные комбинации фильмов и телешоу. И если подумать, то, что они вам предлагают, обычно хорошо соответствует вашим вкусам.
Точно так же подумайте о своих посещениях Amazon. Каждый раз, когда вы возвращаетесь на сайт, они предлагают товары, которые, по их мнению, вы хотели бы купить. В большинстве случаев их прогнозы соответствуют вашим вкусам, и если позволяет бюджет, я уверен, что вы рассматривали возможность покупки того, что они предлагают.
Netflix и Amazon — лишь две из многих компаний, которые используют машинное обучение, искусственный интеллект и интеллектуальное программное обеспечение для автоматизации, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.
Что такое машинное обучение?
Ведущие компании теперь используют машинное обучение, чтобы предоставлять персонализированные услуги в массовом масштабе.
Машинное обучение использует искусственный интеллект, чтобы позволить компьютерам учиться независимо от прямого программирования. В «старые» времена компьютеры могли чему-то научиться только в том случае, если им это явно было сказано в программе, например, ЦВЕТ = КРАСНЫЙ. Теперь компьютеры могут искать данные и выявлять закономерности. Они изменяют свои действия на основе этих шаблонов.
На упрощенном уровне алгоритм Netflix может заметить, что вы просмотрели первые три эпизода «Ривердэйла». Из этого он узнает, что вы, вероятно, заинтересованы в Ривердейле, и вы были бы признательны за возможность просмотра четвертого эпизода шоу.
Конечно, алгоритм Netflix гораздо более продвинутый. Он имеет доступ к записям каждого пользователя. Он может определять закономерности. Он распознает, когда ваши вкусы похожи на вкусы других людей. Они продемонстрировали свое одобрение определенных шоу, поэтому алгоритм Netflix, скорее всего, предложит вам эти шоу. В то же время он может заметить, что типичные поклонники того или иного шоу не любят жанр, поэтому избегает показывать вам какие-либо программы этого жанра.
Машинное обучение дает предприятиям возможность обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тенденции и закономерности. Это дает им возможность оптимизировать системы и предоставлять персонализированное обслуживание своим клиентам.
Предприятия могут получать данные из самых разных источников. Они даже начинают использовать программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы персонализировать маркетинг для отдельных лиц. Их интеллектуальное программное обеспечение для автоматизации учится на эмоциональных реакциях потребителей и соответствующим образом адаптирует свои будущие маркетинговые сообщения.
Использование машинного обучения и интеллектуальной автоматизации для персонализации обслуживания клиентов
Предприятия обнаруживают, что они могут улучшить обслуживание клиентов и, в свою очередь, качество обслуживания клиентов, комбинируя исторические данные о клиентах, сложные алгоритмы, обработку естественного языка и даже анализ эмоций, чтобы лучше предсказывать желания клиентов.
Колл-центры начинают использовать программное обеспечение для прогнозной аналитики, чтобы уменьшить потребность в повторении и улучшить качество обслуживания клиентов. Это программное обеспечение постоянно адаптируется и предоставляет агентам актуальную актуальную информацию для улучшения качества звонков и улучшения результатов для клиентов.
Сорок четыре процента потребителей в США говорят, что предпочитают взаимодействовать с чат-ботами, чем с людьми. Если организация использует достаточно интеллектуальные алгоритмы, это может привести к более глубокому и приятному опыту для потребителя.
Ритейлеры используют машинное обучение, чтобы быстро адаптироваться к событиям
Ритейлеры могут использовать машинное обучение, чтобы ускорить реакцию на внешние события.
Walmart — это компания, которая экспериментировала с машинным обучением. У них широкий ассортимент товаров, и может быть сложно обеспечить наличие нужного ассортимента товаров в каждом из их магазинов в любой момент. Огромный масштаб операций Walmart затрудняет адаптацию к их среде.
Walmart теперь использует модели искусственного интеллекта, чтобы лучше прогнозировать оптимальное сочетание запасов для любого конкретного магазина в данный день. Они стремятся быть в авангарде персонализации розничной торговли.
Например, они передают информацию о погоде в свои системы, чтобы они могли адаптировать складские запасы, чтобы лучше отражать покупательский спрос. Они знают, что магазин в районе, где прогнозируется ураган, будет иметь повышенный спрос на такие вещи, как вода в бутылках, мешки с песком и пылесосы для влажной и сухой уборки. Walmart знает, что нужно срочно доставлять эти товары из своих распределительных центров в этот магазин. Чем больше погодных явлений, тем больше система узнает о потребностях клиентов.
WorkFusion может помочь вам использовать машинное обучение и персонализацию для оптимизации эффективности вашего бизнеса
WorkFusion может помочь компаниям автоматизировать анализ данных человека с помощью алгоритмов машинного обучения. Это может помочь предприятиям объединить человеческий интеллект с машинным обучением для создания более оптимального и персонализированного опыта. WorkFusion может радикально улучшить качество данных, скорость и рентабельность инвестиций. И все заинтересованные стороны будут приветствовать более глубокое понимание, которое он предоставляет.
