AI 기반 챗봇: 대화를 전환으로 전환
자연어 처리를 사용하여 채팅, 문자 또는 음성을 통해 상호 작용하는 AI 챗봇은 고객 쿼리를 이해하고 관련 정보를 제공하며 과거 구매 내역 및 선호도를 기반으로 권장 사항을 제시하도록 교육받을 수 있습니다.
AI 챗봇이 소매업에서 수익과 효율성을 높이는 방법
오늘날의 디지털 세계에서 기업은 집중하는 것보다 경쟁업체를 면밀히 관찰하거나 보유한 모든 것을 고객 기반에 투자하는 것이 더 많은 이점을 얻을 수 있습니까? 경쟁에 집중하고 고객에게 집중하세요. 소매업체가 오늘날의 디지털 세계를 탐색하고 경쟁 중심 대 고객 중심 난제의 장단점을 따져볼 때 이 말은 사실입니다. ROI를 개선하고 효율성을 향상하며 고객 요구 사항을 충족하려면 대답은 간단합니다. 모든 것의 중심에 고객을 두는 것입니다.
정확하게는 AI 챗봇 기술을 활용하여 고객 참여를 강화하고 수익을 창출하는 방법입니다. 이제 우리는 선호도, 구매, 이력을 전달하고 개인화된 추천과 고유한 습관을 이해하는 시대에 있으므로 단순히 시장 요구를 따라가는 것 이상의 일을 해야 합니다. 소매업체 경영진의 80%가 2027년까지 비즈니스가 AI 기반 지능형 자동화를 채택할 것으로 예상하고 있으며, 이는 실제로 미래를 위한 비즈니스 위치를 정하게 될 것입니다.
봇이 필요한 이유
자연어 처리를 사용하여 채팅, 텍스트 또는 음성을 통해 상호 작용하는 AI 챗봇은 고객 쿼리를 이해하고 관련 정보를 제공하며 과거 구매 내역 및 선호도를 기반으로 권장 사항을 제시하도록 교육받을 수 있습니다.
AI 챗봇은 기업 전체에서 고객 지원을 간소화하여 고객 문의에 더 빠르게 응답하고 문제를 해결할 수 있으므로 직원과 고객 모두에게 이익이 됩니다. 실제로 직원의 61%는 인공지능이 업무 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 믿고 있습니다.
Chatbot은 고객과의 대화를 개인화할 수도 있습니다. 고객의 구매 이력과 선호도를 파악함으로써 고객의 특정 요구에 맞는 제품이나 서비스를 추천할 수 있습니다. 고객이 자신과 관련된 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 높기 때문에 매출과 수익이 증가할 수 있습니다.
그렇다면 기업이 AI 챗봇을 사용하여 수익을 창출하고 효율성을 높일 수 있는 방법은 무엇일까요?
구매 전 대화
챗봇은 고객에게 특정 채널을 사용하도록 강요하는 대신 구매하기 전에 선택한 채널을 통해 고객과 연결됩니다. 영업시간 중에 웹사이트를 방문하거나 실시간 상담원에게 연락해 보세요. 소셜 미디어에서 광고를 본 고객은 소프트웨어를 통해 대화를 시작할 수 있으며 웹사이트를 방문하지 않고도 전체 대화를 봇으로 전송할 수 있습니다.
봇은 가격, 가용성에 대한 질문에 답할 수 있으며 고객의 검색 기록을 기반으로 권장 사항을 제공할 수도 있습니다. 더 중요한 것은 고객의 관심 사항에 대한 적절한 정보를 제공하고 백엔드 제품 카탈로그에 연결하여 제품을 추천하고 제품을 구매할 수 있다는 것입니다. 고객에게 원클릭 구매 링크를 보내 판매를 완료하세요.
번역에서 누락된 부분이 있으면 챗봇이 메시지를 쉽게 다시 작성하여 고객과 보다 효과적으로 소통할 수 있습니다. 봇은 24시간 내내 작동할 수 있기 때문에 이 모든 것이 구매 프로세스를 더 쉽고, 더 개인적이며, 더 쉽게 접근할 수 있게 만들어 매출을 늘릴 수 있습니다.
구매 대화
다시 한번 구매 과정에서 챗봇은 고객에게 제품이나 서비스에 대한 정보를 제공하고, 질문에 답하고, 맞춤형 추천을 제공할 수 있지만, 여기서는 단순히 고객을 판매 준비만 하는 것이 아니라 오히려 , 중요한 순간에 사이트에서 실제로 결정을 내릴 수 있도록 도와주세요.
다양한 제품 옵션으로 인해 혼란스러워하고 구매 또는 결제 페이지에 너무 오랫동안 머무르는 고객에게 봇이 실시간으로 참여하여 고객이 구매를 완료하도록 안심시킬 수 있습니다. 마찬가지로, 고객이 장바구니를 버리면 고객이 결제 페이지를 떠날 때 봇이 고객에게 핑을 보내 지원을 제공할 수 있습니다.
구매 후 대화
구매가 완료된 후 기업은 챗봇을 타사 앱과 통합하여 배송 및 배달 정보를 업데이트하여 이메일과 채팅 대기열이 "내 주문은 어디에 있습니까?"라는 질문으로 가득 차지 않도록 선택할 수 있습니다. 기업은 내장된 통합 기능을 활용하여 대리인 없이도 환불 및 환매를 처리할 수도 있습니다.
상담원 설명을 자동 완성하고 고객 대화의 핵심 사항을 요약하여 문제를 더 빠르게 해결합니다. 고객이 구매에 만족하도록 하기 위한 일반적인 후속 조치 외에도 AI 챗봇은 프로모션 및 권장 사항이 포함된 타겟 캠페인을 전송하여 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 이는 고객 충성도를 높이고 반복적인 비즈니스를 촉진하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 챗봇은 기업이 고객 상호 작용을 향상하고 수익을 늘리며 효율성을 향상시킬 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 기업은 AI의 힘을 활용하여 구매 전 문의부터 구매 후 후속 조치까지 구매 프로세스의 모든 단계에서 고객과 개인화된 대화를 나눌 수 있습니다.
인공지능 기술이 계속 발전함에 따라 챗봇은 경쟁이 치열한 고객 중심 분야에서 앞서 나가기를 희망하는 소매업체에게 훨씬 더 귀중한 자산이 될 것입니다.
위 내용은 AI 기반 챗봇: 대화를 전환으로 전환의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
