Wie maschinelles Lernen das Kundenerlebnis revolutioniert
Maschinelles Lernen verbessert das Kundenerlebnis durch mehr Einfachheit, Effizienz und Produktivität.
Customer Experience (CX) ist ein Bereich, in dem maschinelles Lernen große Auswirkungen hat, da Unternehmen versuchen, diese Technologie zu nutzen, um personalisiertere, effizientere und effektivere Interaktionen mit Kunden zu schaffen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie maschinelles Lernen das Kundenerlebnis verändern kann, indem wir erklären, wie Unternehmen diese Technologie nutzen können, um ihren Erfolg voranzutreiben.
- Kundenverhalten durch maschinelles Lernen verstehen
Durch die Klassifizierung großer Mengen an Kundendaten ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen, programmatische Methoden zur Vorhersage des Kundenverhaltens zu verwenden, einschließlich Kaufmuster, Abwanderungswahrscheinlichkeit und mehr.
Maschinelle Lernalgorithmen können auf großen Datenmengen trainiert werden, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu erkennen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um den Kunden ein personalisierteres Erlebnis zu bieten, das auf ihre spezifischen Vorlieben und Bedürfnisse zugeschnitten ist. Netflix verwendet beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen, um das Sehverhalten zu analysieren und Inhalte basierend auf dem Sehverlauf eines Benutzers zu empfehlen.
- Verbesserung der Kundeninteraktionen mit Chatbots und virtuellen Assistenten
Chatbots und virtuelle Assistenten erfreuen sich immer größerer Beliebtheit als Möglichkeit für Unternehmen, effizienter und effektiver mit ihren Kunden zu interagieren. Mit maschinellen Lernalgorithmen können diese Bots trainiert werden, personalisierte Antworten auf Kundenanfragen zu geben und so den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu reduzieren. H&M nutzt beispielsweise Chatbots, um Kunden dabei zu helfen, Kleidung zu finden, die ihren Vorlieben entspricht, und Bank of America nutzt virtuelle Assistenten mit künstlicher Intelligenz, um Kunden bei ihren Bankbedürfnissen zu unterstützen.
- Treffen Sie fundierte Entscheidungen mit Predictive Analytics
Maschinelle Lernalgorithmen können verwendet werden, um große Mengen an Kundendaten zu analysieren, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen, sodass Unternehmen fundiertere Entscheidungen darüber treffen können, wie sie mit Kunden interagieren. Beispielsweise nutzt Amazon maschinelles Lernen, um anhand seines bisherigen Kaufverhaltens vorherzusagen, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird.
- Kundeninteraktionen durch Bild- und Spracherkennung verbessern
Maschinelles Lernen analysiert nicht nur die Stimme des Kunden, sondern auch die Interaktionen von Agenten und internen Prozessen, sodass Contact Center das Kundenerlebnis verbessern können. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Contact Center Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen, ihre Bedürfnisse vorhersagen und Interaktionen personalisieren, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern.
Maschinelle Lernalgorithmen können zur Erkennung von Bildern und Sprache verwendet werden, sodass Unternehmen auf neue und innovative Weise mit Kunden interagieren können. Sephora nutzt beispielsweise Bilderkennungstechnologie, um Kunden dabei zu helfen, den perfekten Look zu finden, und Domino's Pizza nutzt Spracherkennung, um Kunden die Pizzabestellung per Sprachbefehl zu ermöglichen.
- Erstellen Sie personalisierte, maßgeschneiderte Erlebnisse für Kunden
Maschinelle Lernalgorithmen können verwendet werden, um hochgradig personalisierte Erlebnisse für Kunden zu schaffen und die Interaktionen an ihre spezifischen Vorlieben und Bedürfnisse anzupassen. Spotify verwendet beispielsweise maschinelles Lernen, um für jeden Benutzer benutzerdefinierte Wiedergabelisten basierend auf seinem Hörverlauf und seinen Vorlieben zu erstellen.
Die Macht des maschinellen Lernens zur Förderung des Kundenerfolgs ist real.
Durch die Nutzung von Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, zukünftige Interaktionen vorhersagen und personalisierte Erlebnisse schaffen, die die Kundenzufriedenheit steigern und den Geschäftserfolg vorantreiben. Da sich diese Technologie weiterentwickelt, können wir damit rechnen, dass immer mehr innovative Anwendungsfälle entstehen, die die Rolle des maschinellen Lernens bei der Förderung des Kundenerfolgs weiter festigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie maschinelles Lernen das Kundenerlebnis revolutioniert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
