인공 지능을 사용하여 고객과의 상호 작용을 개인화하고 최적화합니다.
인공 지능(AI)은 마케팅 담당자와 고객 대면 비즈니스 영역이 고객과 소통하고 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 실제로 오늘날과 같이 경쟁이 치열한 세상에서 데이터 과학은 이전에는 불가능했던 정밀하게 고객 여정을 개인화할 수 있으므로 비즈니스 역학을 다시 작성하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 모든 기업의 미래는 고객 여정에 달려 있습니다. 연구에 따르면 미국 마케팅 담당자의 88%가 개인화를 통해 측정 가능한 개선을 보고했으며, 소비자의 44%는 회사가 쇼핑 경험을 개인화한 후 단골 고객이 되었다고 말합니다. 게다가 기업은 개인화된 AI 경험을 사용할 때 매출이 평균 20% 증가합니다.
사실 고객 개인화는 고객에게 제품이나 서비스를 판매하는 데만 국한되지 않습니다. 초월해야 합니다. 고도로 개인화된 고객 서비스는 브랜드가 고객의 기대치를 뛰어넘는 데 도움이 되어 더 높은 NPS(순추천고객지수)를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 고객 이탈을 줄이고 판매/교차 판매 기회를 늘릴 수 있습니다. 개인화가 효과적이기 위해서는 체계적이고 지속적인 노력과 팀원 모두의 참여가 필요합니다. 성공하려면 데이터, 기술, 인력에 투자해야 합니다.
인공 지능이 도움이 되는 방법
개인화된 AI는 기업이 고객 경험을 개선하고 매출과 수익을 늘리며 마케팅 활동을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능과 데이터 과학을 개인화에 적용하려면 네 가지 주요 이니셔티브를 권장합니다.
(1) 고객 로그인
알고리즘의 도움으로 고객이 초기 단계에서 오랫동안 제품이나 서비스를 사용하도록 할 수 있습니다. . 유지율을 높이고 추천을 늘리며 포기율을 줄입니다.
(2)Next Best Action Calculation
모든 고객 데이터를 사용하여 (잠재) 고객을 위한 최선의 다음 조치를 찾는 동적 의사 결정 전략을 사용하면 고객 만족도를 높이고 전환율과 수익을 높일 수 있습니다. .
(3) 제품/서비스의 교차판매 및 상향판매
사용자의 관심에 맞는 제품이나 서비스를 추천함으로써 사용자의 구매 가능성을 높여 수익을 높일 수 있습니다.
(4) 이탈 예측 및 예방
미리 정의된 시간 간격을 초과하여 이탈하는 고객의 비율을 동적으로 계산하고 이탈을 방지하기 위한 예방 전략을 배포함으로써 고객 및 수익과의 장기적인 관계를 보장할 수 있습니다.
개인화된 AI 배포의 영향은 다음으로 측정할 수 있습니다.
- 전체 수익 및 고객당 수익 개선 - 최대 25%.
- 더 높은 제품 및 서비스 전환율 - 최대 20%.
- 더 높은 마케팅 ROI - 2~3배.
- 더 높은 고객 만족도 - 상당한 개선.
- 낮은 이탈률 - 최대 30%.
- 고객 경험과 브랜드 경험을 향상하세요.
*기사에 언급된 벤치마크 및 수치는 다인스튜디오 내부 조사 및 클라이언트 프로젝트를 바탕으로 작성되었음을 알려드립니다.
맞춤형 AI의 혜택을 받는 산업
맞춤형 AI는 전자상거래, 소비재 및 산업용품 제조, 소매, 금융, 의료 등 광범위한 산업에 혜택을 줄 수 있지만 특정 애플리케이션은 산업의 요구 사항을 기반으로 합니다. 개인의 사업은 필요와 목표에 따라 다릅니다.
예를 들어, 제조업체와 소매업체는 소비자와 직접 상호 작용하고 AI를 사용하여 고객 요구 사항을 이해하고 탐색 및 구매 내역을 기반으로 제품을 추천함으로써 전반적인 장바구니 가치를 높일 수 있습니다.
헬스케어 산업에서는 개인화된 AI를 사용하여 고객 요구에 맞는 정보나 지원을 제공하는 등 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 금융 산업에서는 개인화된 AI를 사용하여 고객의 금융 이력을 분석하고 투자 또는 저축 옵션에 대한 추천을 제공하는 등 개인화된 금융 조언 및 추천을 제공할 수 있습니다.
인공 지능 여정을 시작하세요
맞춤형 인공 지능 여정을 시작한다는 것은 데이터 기반 비즈니스를 준비하는 것을 의미합니다. 다음 단계는 모두 중요하지만 데이터 없이는 작동하지 않습니다.
머신러닝 모델을 구축하기 위해 데이터를 얻는다는 것은 데이터를 하나로 모으고 활성화하는 것을 의미합니다. 데이터를 중앙 집중화하면 CDP와 같은 고품질 방식으로 모든 데이터를 한 위치로 가져오는 데 도움이 됩니다. 데이터를 활성화한다는 것은 고객과 비즈니스를 위한 실질적이고 실질적인 가치를 얻기 위해 기계 학습 모델의 결과에 대한 조치를 취하는 것을 의미합니다. 기업이 집중해야 할 활동도 있습니다:
?개인화된 AI를 통해 회사가 달성하고자 하는 구체적인 목표를 결정합니다. 여기에는 고객 경험 개선, 매출 및 수익 증대, 마케팅 활동 개선과 같은 목표가 포함될 수 있습니다.
? 기업 고객의 데이터를 수집하고 활성화하세요. 여기에는 선호도, 행동 및 관심사에 대한 데이터가 포함될 수 있습니다. 이 데이터는 개인화된 인공지능을 훈련하고 개별 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
회사의 요구 사항과 목표에 맞는 맞춤형 AI 플랫폼을 선택하고 구현하세요. 구체적인 플랫폼이나 도구는 회사의 요구 사항과 목표에 따라 달라지며, 맞춤형 AI를 고객 관계 관리(CRM) 시스템이나 마케팅 자동화 도구 등 회사의 기존 시스템 및 프로세스와 통합하는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다.
?개인화된 AI의 성능을 모니터링하고 평가하여 예상 목표와 목적을 달성하는지 확인하세요. 여기에는 고객 만족도나 판매 수익과 같은 주요 지표를 추적하고 개인화된 AI의 성능을 향상시키기 위해 필요에 따라 조정하는 작업이 포함될 수 있습니다.
불가능한 것을 가능하게 하세요
전반적으로 마케팅, 영업, 고객 서비스에 인공지능과 머신러닝을 활용함으로써 얻을 수 있는 실질적인 이점은 불가능을 가능하게 한다는 것입니다. 복잡한 환경에서 최적의 결과를 더 빠르게 계산하고, 패턴을 감지하고, 사람의 눈에 보이지 않는 입자 동작을 최적화합니다. 개인화된 AI는 오늘날 모든 비즈니스에 있어 판도를 바꾸고 경쟁력을 갖추는 데 필요한 요소입니다.
위 내용은 인공 지능을 사용하여 고객과의 상호 작용을 개인화하고 최적화합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

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.

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

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

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
