Hogyan segíti a gépi tanulás az ügyfeleket a szolgáltatások és termékek vásárlásában?

/ / Megjelent a Mesterséges Intelligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevezetés, Mi a gépi tanulás

A gépi tanulás (ML), a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza, alaposan átalakította azt, ahogyan az ügyfelek interakcióba lépnek a szolgáltatásokkal, termékekkel, megoldásokkal és egyebekkel, és hogyan vásárolnak. Hatalmas adatmennyiség kihasználásával az ML algoritmusok felismerhetik a mintákat, előrejelzéseket készíthetnek, és személyre szabott élményt nyújtanak, amely nagymértékben növeli az ügyfelek elégedettségét és az üzleti hatékonyságot.

A gépi tanulás lényegében nagy adathalmazokon betanító algoritmusokat foglal magában, hogy felismerjék a mintákat, és új adatok alapján hozzanak döntéseket. Ez a képesség különösen előnyös a vásárlói interakciók és vásárlási magatartások területén. Íme néhány módszer, amellyel a gépi tanulás segíti az ügyfeleket ebben az összefüggésben:

1. Személyre szabott ajánlások:
A gépi tanulás egyik legszembetűnőbb alkalmazása az ügyfelek interakciójában a személyre szabott ajánlások generálása. Az e-kereskedelmi platformok, például az Amazon és a streaming szolgáltatások, mint a Netflix, ML algoritmusokat használnak a felhasználók korábbi viselkedésének és preferenciáinak elemzésére. Ezek az algoritmusok megjósolhatják, hogy a felhasználót valószínűleg mely termékek vagy tartalom érdeklik, így személyre szabott javaslatokat adnak. Például, ha egy vásárló gyakran vásárol sci-fi könyveket, az ajánlómotor a hasonló műfajokat részesíti előnyben, növelve a további vásárlások valószínűségét.

2. Továbbfejlesztett ügyfélszolgálat:
A gépi tanulás forradalmasította az ügyfélszolgálatot a chatbotok és a virtuális asszisztensek telepítésével. Ezek a mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök valós időben képesek kezelni az ügyfelek kérdéseinek széles körét, azonnali válaszokat és megoldásokat kínálva. Az ügyfelek korábbi interakcióinak elemzésével a chatbotok megjósolhatják a leggyakoribb problémákat, és releváns megoldásokat kínálhatnak, javítva a válaszidőt és az ügyfelek elégedettségét. Ezenkívül a fejlett természetes nyelvi feldolgozás (NLP) lehetővé teszi ezeknek a rendszereknek, hogy megértsék az összetett lekérdezéseket és válaszoljanak azokra, így hatékonyabbak a hagyományos szkriptes válaszoknál.

3. dinamikus árazás:
A gépi tanulási algoritmusok fontos szerepet játszanak a dinamikus árazási stratégiák megvalósításában. Az olyan tényezők elemzésével, mint a kereslet, a verseny, az ügyfelek viselkedése és a piaci feltételek, az ML modellek valós időben módosíthatják az árakat az értékesítés és a jövedelmezőség optimalizálása érdekében. Például az Uberhez hasonló telekocsi-szolgáltatások dinamikus árazást használnak a viteldíjak aktuális keresleti és kínálati viszonyaihoz igazításához. Ez biztosítja, hogy az árak versenyképesek maradjanak, miközben maximalizálja a bevételt és az ügyfelek elérhetőségét.

4. Csalás észlelése és megelőzése:
A gépi tanulás kritikus szerepet játszik az online tranzakciók során elkövetett csaló tevékenységek azonosításában és megelőzésében. A tranzakciós adatok mintáinak elemzésével az ML algoritmusok észlelhetik azokat az anomáliákat, amelyek csalárd viselkedésre utalhatnak. Például, ha egy ügyfél vásárlási mintája hirtelen jelentősen eltér a szokásos viselkedésétől, a rendszer megjelölheti a tranzakciót további felülvizsgálat céljából. Ez a proaktív megközelítés segít megvédeni az ügyfeleket a csalással szemben, és növeli az online platformokba vetett bizalmat.

5. Prediktív karbantartás és szerviz:
A karbantartást igénylő termékeket, például járműveket vagy ipari berendezéseket vásárló ügyfelek számára a gépi tanulás prediktív karbantartási megoldásokat kínálhat. Az érzékelőkből származó adatok és a korábbi karbantartási feljegyzések elemzésével az ML-modellek megjósolhatják, hogy egy komponens mikor fog meghibásodni, és megelőző karbantartást javasolhatnak. Ez nemcsak csökkenti az állásidőt, hanem meghosszabbítja a termék élettartamát, jelentős értéket biztosítva a vásárlónak.

6. Továbbfejlesztett keresés és felfedezés:
A gépi tanulás javítja az e-kereskedelmi webhelyek keresési funkcióit, megkönnyítve az ügyfelek számára, hogy megtalálják, amit keresnek. A keresési lekérdezések kontextusának és szándékának megértésével az ML algoritmusok pontosabb és relevánsabb keresési eredményeket biztosíthatnak. Például, ha egy ügyfél a „nyári ruhák” kifejezésre keres, a rendszer előnyben részesítheti a felkapott, magasan értékelt és szezonálisan megfelelő termékeket. Ez javítja az általános vásárlási élményt és növeli a vásárlás valószínűségét.

7. Ügyfélhangulatelemzés:
A gépi tanulási technikákat, különösen az NLP-vel kapcsolatosakat, a vásárlói vélemények és visszajelzések elemzésére használják. Nagy mennyiségű szöveges adat feldolgozásával az ML-modellek felmérhetik az ügyfelek véleményét, és azonosíthatják a gyakori témákat vagy problémákat. A vállalkozások felhasználhatják ezeket az információkat termékeik és szolgáltatásaik fejlesztésére, az ügyfelek aggályainak kezelésére és az általános elégedettség fokozására. Például, ha az ügyfelek jelentős része elégedetlenségét fejezi ki egy adott funkcióval kapcsolatban, a vállalat előnyben részesítheti a fejlesztéseket ezen a területen.

8. Célzott marketingkampányok:
A gépi tanulás lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy célzott marketingkampányokat hozzanak létre az ügyfelek adatainak elemzésével és a közönség szegmentálásával különféle attribútumok, például demográfiai adatok, vásárlási viselkedés és preferenciák alapján. Ez személyre szabottabb és hatékonyabb marketingstratégiákat tesz lehetővé. Például egy vállalat használhatja az ML-modelleket a nagy értékű ügyfelek azonosítására, és marketingüzeneteit egyedi igényeikre és érdeklődési körükre szabhatja, növelve ezzel az elköteleződés és a konverzió valószínűségét.

9. Inventory Management:
A hatékony készletkezelés fontos annak biztosításához, hogy az ügyfelek megvásárolhassák a kívánt termékeket anélkül, hogy készletezéssel vagy késéssel kell szembenézniük. A gépi tanulási algoritmusok a korábbi értékesítési adatok, a szezonális trendek és egyéb tényezők alapján megjósolhatják a különféle termékek iránti keresletet. Ez segít a vállalkozásoknak fenntartani az optimális készletszintet, csökkentve a túl- vagy alulkészletezés kockázatát. Például egy kiskereskedő ML modellekkel előre jelezheti a téli ruházat iránti keresletet, és ennek megfelelően módosíthatja készletét, így biztosítva, hogy a vásárlók hozzáférjenek a szezonban szükséges termékekhez.

10. Továbbfejlesztett felhasználói élmény:
A gépi tanulás jelentősen javíthatja az általános felhasználói élményt a digitális platformokon. A felhasználói viselkedés és preferenciák elemzésével az ML modellek személyre szabhatják a webhelyek és alkalmazások elrendezését, tartalmát és navigációját. Például egy e-kereskedelmi webhely az ML segítségével személyre szabhatja a kezdőlapot az egyes felhasználók számára, kiemelve az érdeklődési körüknek megfelelő termékeket és kategóriákat. Ez vonzóbb és élvezetesebb vásárlási élményt teremt, és arra ösztönzi az ügyfeleket, hogy több időt töltsenek a platformon és több vásárlást hajtsanak végre.

11. Hangos és vizuális keresés:
A gépi tanulás fejlődése lehetővé tette a hangalapú és vizuális keresési képességek fejlesztését. A hangalapú keresés lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy természetes nyelvet használva lépjenek kapcsolatba digitális platformokkal, így a keresési folyamat intuitívabb és elérhetőbb. A vizuális keresés lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy képeket töltsenek fel, és hasonló termékeket találjanak, javítva ezzel a felfedezési folyamatot. Például az ügyfél lefényképezheti a neki tetsző ruhát, és vizuális keresést használva kereshet hasonló termékeket egy e-kereskedelmi webhelyen. Ezek a funkciók megkönnyítik az ügyfelek számára, hogy megtalálják, amit keresnek, és javítják az általános vásárlási élményt.

12. Ügyfélmegtartó és hűségprogramok:
A gépi tanulás segíthet a vállalkozásoknak hatékony ügyfélmegtartó és hűségprogramok tervezésében és megvalósításában. Az ügyfelek adatainak elemzésével az ML-modellek azonosíthatják azokat a mintákat és viselkedési formákat, amelyek az ügyfelek lojalitását vagy potenciális lemorzsolódását jelzik. A vállalkozások felhasználhatják ezeket az információkat személyre szabott megtartási stratégiák kidolgozására, például célzott promóciókra, személyre szabott ajánlatokra és hűségjutalmakra. Például egy vállalat használhatja az ML-t arra, hogy azonosítsa azokat az ügyfeleket, akiknél fennáll a lemorzsolódás veszélye, és különleges kedvezményeket vagy ösztönzőket kínálhat nekik, hogy maradásra ösztönözzék őket. Ez segít a vállalkozásoknak értékes ügyfelek megtartásában és hosszú távú kapcsolatok kiépítésében.

13. Termékfejlesztés és innováció:
A gépi tanulás értékes betekintést nyújthat a termékfejlesztéshez és az innovációhoz. A vásárlói visszajelzések, a használati szokások és a piaci trendek elemzésével az ML-modellek azonosíthatják az új termékek vagy a meglévők fejlesztésének lehetőségeit. A vállalkozások felhasználhatják ezeket az információkat olyan termékek fejlesztésére, amelyek jobban megfelelnek az ügyfelek igényeinek és preferenciáinak. Például egy technológiai vállalat használhatja az ML-t a szoftverrel kapcsolatos felhasználói visszajelzések elemzésére, és azonosíthatja az ügyfelek által leginkább kért funkciókat. Ez lehetővé teszi a vállalat számára, hogy előnyben részesítse a fejlesztési erőfeszítéseket, és olyan termékeket szállítson, amelyek nagyobb valószínűséggel lesznek sikeresek a piacon.

14. Ellátási lánc optimalizálása:
A gépi tanulás optimalizálhatja az ellátási lánc különböző aspektusait, biztosítva, hogy a termékeket hatékonyan és költséghatékonyan szállítsák az ügyfelekhez. A beszállítóktól, logisztikai szolgáltatóktól és kiskereskedőktől származó adatok elemzésével az ML-modellek azonosíthatják a szűk keresztmetszeteket, megjósolhatják a keresletet és optimalizálhatják az útvonalakat. Ez segít a vállalkozásoknak csökkenteni a költségeket, javítani a szállítási időket és növelni az ügyfelek elégedettségét. Például egy kiskereskedő használhatja az ML-t, hogy előre jelezze a különböző termékek iránti keresletet, és ennek megfelelően állítsa be az ellátási láncát, biztosítva, hogy a termékek akkor álljanak rendelkezésre, amikor a vásárlóknak szükségük van rájuk.

15. Customer Insights és Analytics:
A gépi tanulás mélyreható betekintést nyújt a vállalkozások számára az ügyfelek viselkedésébe és preferenciáiba. A különböző forrásokból származó adatok, például a tranzakciós rekordok, a közösségi média és a webhelyekkel való interakciók elemzésével az ML-modellek olyan mintákat és trendeket tárhatnak fel, amelyek megalapozzák az üzleti döntéseket. Ez segít a vállalkozásoknak abban, hogy jobban megértsék ügyfeleiket, és olyan stratégiákat dolgozzanak ki, amelyek összhangban vannak az igényeikkel és preferenciáikkal. Például egy kiskereskedő használhatja az ML-t a vásárlási minták elemzésére és a trendek azonosítására, például a fenntartható termékek iránti megnövekedett keresletre. Ezek az információk irányíthatják a termékfejlesztést, a marketinget és a készletkezelési erőfeszítéseket.

16. Kiterjesztett valóság (AR) és virtuális valóság (VR) tapasztalatai:
A gépi tanulás kulcsszerepet játszik a kibővített valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) élményeinek fejlesztésében az ügyfelek számára. Ezek a technológiák magával ragadó és interaktív élményeket nyújtanak, amelyek fokozzák a vásárlási folyamatot. Az AR-alkalmazások például lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy vásárlás előtt elképzeljék, hogyan néznek ki a bútorok otthonukban, míg a VR virtuális bemutatótermeket hozhat létre, ahol az ügyfelek valósághű környezetben fedezhetik fel a termékeket. A gépi tanulási algoritmusok elemezhetik az ügyfelek ezen technológiákkal folytatott interakcióit, hogy személyre szabott ajánlásokat adhassanak, és javítsák az általános élményt.

17. Vásárlói utazás feltérképezése:
A gépi tanulás segíthet a vállalkozásoknak feltérképezni az ügyfelek útját, és azonosítani azokat a kulcsfontosságú érintkezési pontokat, amelyek befolyásolják a vásárlási döntéseket. A különféle interakciók adatainak elemzésével, mint például a webhelylátogatások, a közösségi média elköteleződései és a bolti látogatások, az ML-modellek átfogó képet alkothatnak a vásárlói útról. Ez segít a vállalkozásoknak megérteni, hogy az ügyfelek hogyan haladnak végig a vásárlási folyamat különböző szakaszain, és azonosítani tudják az élmény javításának lehetőségeit. Például egy kiskereskedő használhatja az ML-t az ügyfél útjának elemzésére, és azonosíthatja a fájdalmas pontokat, például a hosszú fizetési időt vagy a zavaró navigációt, és lépéseket tehet e problémák megoldására.

18. Valós idejű személyre szabás:
A gépi tanulás lehetővé teszi az ügyfélélmény valós idejű személyre szabását. Az adatok valós idejű elemzésével az ML-modellek az ügyfél aktuális környezete és viselkedése alapján módosíthatják a tartalmat, az ajánlásokat és az ajánlatokat. Ez dinamikusabb és vonzóbb élményt hoz létre, amely alkalmazkodik az ügyfél igényeihez és preferenciáihoz. Például egy e-kereskedelmi webhely az ML segítségével személyre szabhatja a kezdőlapot minden látogató számára, kiemelve azokat a termékeket, amelyek relevánsak az aktuális érdeklődési körük és böngészési előzményeik szempontjából. Ez növeli a konverzió valószínűségét és növeli az ügyfelek elégedettségét.

19. Hangulatvezérelt termékfejlesztés:
A gépi tanulás elemzi a vásárlói hangulatot, hogy tájékozódjon a termékfejlesztésről és az innovációról. Az értékelésekből, közösségi médiából és más forrásokból származó nagy mennyiségű szöveges adat feldolgozásával az ML-modellek azonosíthatják a termékekkel és szolgáltatásokkal kapcsolatos gyakori témákat és érzéseket. Ez segít a vállalkozásoknak megérteni, hogy az ügyfelek mit szeretnek és mit nem, és hogy adatközpontú döntéseket hozzanak kínálatuk fejlesztése érdekében. Például egy vállalat használhatja az ML-t a vásárlói vélemények elemzésére, és azonosíthatja azokat a funkciókat, amelyeket gyakran dicsérnek vagy kritizálnak. Ezek az információk irányíthatják a termékfejlesztési erőfeszítéseket, és biztosíthatják, hogy az új termékek összhangban legyenek az ügyfelek preferenciáival.

20. Viselkedéselemzés:
A gépi tanulás lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy fejlett viselkedéselemzést végezzenek, és betekintést nyerjenek abba, hogy az ügyfelek hogyan lépnek kapcsolatba termékeikkel és szolgáltatásaikkal. Az ügyfelek viselkedésére vonatkozó adatok, például a böngészési minták, az átkattintási arányok és a vásárlási előzmények elemzésével az ML-modellek azonosíthatják az üzleti stratégiákat megalapozó trendeket és mintákat. Például egy e-kereskedelmi webhely használhatja az ML-t az ügyfelek viselkedésének elemzésére és a vásárlási döntéseket befolyásoló tényezők azonosítására, mint például a termékismertetők, az árak és a promóciók. Ezek az információk iránymutatást nyújthatnak a marketing, az értékesítés és a termékfejlesztési erőfeszítések során.

21. Hangasszisztensek és intelligens eszközök:
A gépi tanulás lehetővé teszi a hangasszisztenseket és az intelligens eszközöket, amelyek javítják az ügyfelek élményét. A hangos asszisztensek, mint például a Google Assistant, az Amazon Alexa és az Apple Siri, ML algoritmusokat használnak az ügyfelek kérdéseinek megértésére és megválaszolására, így kényelmes és kihangosított módot biztosítanak a digitális platformokkal való interakcióhoz. Az intelligens eszközök, például az intelligens hangszórók és az otthoni automatizálási rendszerek az ML segítségével tanulnak a felhasználói viselkedésből, és személyre szabott élményt nyújtanak. Például egy intelligens hangszóró használhatja az ML-t a felhasználó zenei preferenciáinak megismerésére és személyre szabott lejátszási listák létrehozására. Ezek a technológiák megkönnyítik az ügyfelek számára az információkhoz és szolgáltatásokhoz való hozzáférést, növelve a kényelmet és az elégedettséget.

22. Ügyfél élettartam-értékének (CLV) előrejelzése:
A gépi tanulás előrejelezheti az ügyfél élettartam-értékét (CLV), segítve a vállalkozásokat a nagy értékű ügyfelek azonosításában és az erőforrások hatékony elosztásában. Az ügyfelek viselkedésére, a vásárlási előzményekre és a demográfiai adatokra vonatkozó adatok elemzésével az ML-modellek megbecsülhetik az ügyfél jövőbeli értékét a vállalkozás számára. Ezek az információk irányíthatják a marketing- és megtartási stratégiákat, biztosítva, hogy a vállalkozások azokra az ügyfelekre összpontosítsák erőfeszítéseiket, akik valószínűleg a legtöbb értéket termelik. Például egy kiskereskedő használhatja az ML-t a magas CLV-vel rendelkező ügyfelek azonosítására, és személyre szabott promóciókat és jutalmakat kínálhat nekik, hogy ösztönözze az ismételt vásárlásokat.

23. Social Media Monitoring and Engagement:
A gépi tanulás elemzi a közösségi média adatait az ügyfelek hangulatának és elkötelezettségének nyomon követése érdekében. A közösségimédia-bejegyzések, megjegyzések és interakciók nagy mennyiségének feldolgozásával az ML-modellek azonosíthatják a márkára ható trendeket, érzelmeket és befolyásolókat. Ez segít a vállalkozásoknak megérteni, hogyan érzékelik az ügyfelek termékeiket és szolgáltatásaikat, és hatékonyabban tudnak velük kapcsolatba lépni. Például egy vállalat használhatja az ML-t a közösségi média adatainak elemzésére, és azonosíthatja azokat a kulcsfontosságú befolyásolókat, akik a márkájukról szóló beszélgetéseket vezetik. Ez az információ irányíthatja az influencer marketinget és a közösségi média elkötelezettségét.

24. Tartalom testreszabása:
A gépi tanulás lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy minden egyes ügyfél számára személyre szabják a tartalmat, így vonzóbb és relevánsabb élményt nyújtanak. Az ügyfelek preferenciáira, viselkedésére és interakcióira vonatkozó adatok elemzésével az ML modellek olyan tartalmat ajánlhatnak, amely megfelel az ügyfél érdeklődésének. Például egy hírwebhely az ML segítségével személyre szabhatja a kezdőlapot minden látogató számára, kiemelve az érdeklődési körüknek és az olvasási előzményeiknek megfelelő cikkeket. Ez növeli az elkötelezettséget, és arra ösztönzi az ügyfeleket, hogy több időt töltsenek a platformon.

25. Ügyfél lemorzsolódás előrejelzése:
A gépi tanulás előrejelezheti az ügyfelek lemorzsolódását, segítve a vállalkozásokat azon ügyfelek azonosításában, akiknél fennáll a kilépés veszélye, és proaktív intézkedéseket hoznak a megtartásuk érdekében. Az ügyfelek viselkedésére, interakcióira és visszajelzéseire vonatkozó adatok elemzésével az ML-modellek azonosíthatják azokat a mintákat, amelyek potenciális lemorzsolódásra utalnak. Ezek az információk útmutatást nyújthatnak a megőrzési stratégiákhoz, például a személyre szabott ajánlatokhoz, célzott promóciókhoz és a jobb ügyfélszolgálathoz. Például egy előfizetéses szolgáltatás használhatja az ML-t, hogy azonosítsa azokat az ügyfeleket, akik valószínűleg lemondják előfizetésüket, és különleges ösztönzőket kínálhatnak számukra a bennmaradásra.

26. Értékesítési előrejelzés:
A gépi tanulás javíthatja az értékesítési előrejelzéseket az értékesítési múltbeli adatok, a piaci trendek és egyéb tényezők elemzésével. Az ML-modellek pontosabban tudják megjósolni a jövőbeli eladásokat, segítve a vállalkozásokat készleteik, marketingjük és értékesítési stratégiáik hatékonyabb megtervezésében. Például egy kiskereskedő használhatja az ML-t arra, hogy előre jelezze az eladásokat a különböző termékkategóriákra, és ennek megfelelően állítsa be készletszintjét, biztosítva, hogy a vevői igények kielégítésére megfelelő termékek legyenek raktáron.

27. Ügyfélszegmentáció:
A gépi tanulás lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy hatékonyabban szegmentálják ügyfélbázisukat, célzott marketing- és értékesítési stratégiákat alakítva ki. Az ügyfelek viselkedésére, demográfiai jellemzőire és preferenciáira vonatkozó adatok elemzésével az ML-modellek azonosíthatják a hasonló jellemzőkkel rendelkező, különböző ügyfélszegmenseket. Ez segít a vállalkozásoknak marketingüzeneteiket és ajánlataikat az egyes szegmensekre szabni, növelve az elköteleződés és a konverzió valószínűségét. Például egy kiskereskedő az ML segítségével szegmentálhatja ügyfélbázisát különböző csoportokba, például gyakori vásárlókra, alkalmi vásárlókra és első vásárlókra, és személyre szabott marketingkampányokat hozhat létre minden csoport számára.

28. Termékjavaslatok:
A gépi tanulás az ügyfelek viselkedésére, preferenciáira és interakcióira vonatkozó adatok elemzésével javíthatja a termékajánlatokat. Az ML modellek azonosíthatják azokat a termékeket, amelyek valószínűleg érdekelhetik az egyes ügyfeleket, és személyre szabott ajánlásokat nyújthatnak. Például egy e-kereskedelmi webhely használhatja az ML-t, hogy termékeket ajánljon az ügyfél böngészési előzményei, vásárlási előzményei és hasonló ügyfélprofilja alapján. Ez növeli a további vásárlások valószínűségét és javítja az általános vásárlási élményt.

29. Ügyfél-visszajelzés elemzése:
A gépi tanulás elemzi az ügyfelek visszajelzéseit, hogy azonosítsa a gyakori témákat, érzéseket és fejlesztendő területeket. Az értékelésekből, felmérésekből és közösségi médiából származó nagy mennyiségű szöveges adat feldolgozásával az ML-modellek értékes betekintést nyújthatnak az ügyfelek véleményébe és tapasztalataiba. Ez segít a vállalkozásoknak megérteni, hogy az ügyfelek mit szeretnek és mit nem, és adatvezérelt döntéseket hozhatnak termékeik és szolgáltatásaik fejlesztése érdekében. Például egy vállalat használhatja az ML-t az ügyfelek visszajelzéseinek elemzésére, és azonosíthatja az ismétlődő problémákat, például a termékhibákat vagy a rossz ügyfélszolgálatot, és lépéseket tehet e problémák megoldására.

30. Ügyfélút optimalizálása:
A gépi tanulás az ügyfelek interakcióira és viselkedésére vonatkozó adatok elemzésével optimalizálhatja az ügyfelek útját. Az ML-modellek azonosíthatják a kulcsfontosságú érintkezési pontokat és a fájdalmas pontokat az ügyfélút során, segítve a vállalkozásokat az általános élmény javításában. Például egy e-kereskedelmi webhely az ML segítségével elemezheti a vásárlói utat, és azonosíthatja a vásárlási döntéseket befolyásoló tényezőket, például a webhelyen való navigációt, a termékinformációkat és a fizetési folyamatot. Ezek az információk segíthetnek a webhely és az ügyfélélmény javításában, növelve a konverzió és az elégedettség valószínűségét.

További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben

További kérdések és válaszok:

Címkék: , , , , , ,