Jadual Kandungan
Cara Kepintaran Buatan Dapat Membantu
(1) Log masuk pelanggan
(2) Pengiraan tindakan terbaik seterusnya
(3) Penjualan silang dan penjualan tinggi produk/perkhidmatan
(4) Ramalan dan pencegahan churn
Industri yang Mendapat Manfaat daripada AI Peribadi
Memulakan Perjalanan AI
Menjadikan yang mustahil menjadi mungkin
Rumah Peranti teknologi AI Gunakan kecerdasan buatan untuk memperibadikan dan mengoptimumkan interaksi dengan pelanggan

Gunakan kecerdasan buatan untuk memperibadikan dan mengoptimumkan interaksi dengan pelanggan

Apr 20, 2023 am 11:13 AM
AI perkhidmatan pelanggan mod pengesanan

Kecerdasan Buatan (AI) sedang merevolusikan cara pemasar dan sektor perniagaan yang berhadapan dengan pelanggan terlibat dan berinteraksi dengan pelanggan. Malah, dalam dunia yang kompetitif hari ini, sains data membantu menulis semula dinamik perniagaan kerana ia boleh memperibadikan perjalanan pelanggan dengan ketepatan yang tidak mungkin dilakukan sebelum ini. Hari ini, masa depan setiap syarikat terikat dengan perjalanan pelanggan. Penyelidikan menunjukkan bahawa 88% daripada pemasar A.S. melaporkan peningkatan yang boleh diukur daripada pemperibadian, dan 44% daripada pengguna mengatakan mereka menjadi pelanggan berulang selepas syarikat memperibadikan pengalaman membeli-belah mereka. Lebih-lebih lagi, perniagaan melihat purata peningkatan jualan sebanyak 20% apabila menggunakan pengalaman AI yang diperibadikan.

Malah, pemperibadian pelanggan tidak terhad kepada menjual produk atau perkhidmatan kepada pelanggan. Ia mesti melampaui. Perkhidmatan pelanggan yang diperibadikan tinggi boleh membantu jenama melebihi jangkaan pelanggan, menghasilkan Skor Promoter Bersih (NPS) yang lebih tinggi. Ini akan membantu mengurangkan pergolakan pelanggan dan meningkatkan peluang jualan/jualan silang. Untuk memperibadikan menjadi berkesan, ia memerlukan usaha yang sistematik dan berterusan serta penglibatan semua ahli pasukan. Untuk berjaya, anda mesti melabur dalam data, teknologi dan orang.

Cara Kepintaran Buatan Dapat Membantu

AI yang diperibadikan boleh membantu perniagaan meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan jualan dan hasil serta meningkatkan usaha pemasaran mereka. Kami mengesyorkan empat inisiatif utama untuk anda menggunakan kecerdasan buatan dan sains data ke dalam pemperibadian:

(1) Log masuk pelanggan

Libatkan pelanggan pada peringkat awal dengan bantuan algoritma untuk kegunaan jangka panjang Dengan produk atau perkhidmatan anda, anda boleh meningkatkan kadar pengekalan, meningkatkan rujukan dan mengurangkan kadar pengabaian.

(2) Pengiraan tindakan terbaik seterusnya

Dengan menggunakan strategi membuat keputusan dinamik yang menggunakan semua data pelanggan untuk mencari tindakan seterusnya yang terbaik untuk (bakal) pelanggan, anda boleh meningkatkan pelanggan anda Kepuasan, membawa kepada kadar penukaran dan hasil yang lebih tinggi.

(3) Penjualan silang dan penjualan tinggi produk/perkhidmatan

Dengan mengesyorkan produk atau perkhidmatan yang sesuai dengan minat pengguna, anda boleh meningkatkan kemungkinan pengguna membeli, dengan itu meningkatkan hasil.

(4) Ramalan dan pencegahan churn

Berdasarkan pengiraan secara dinamik peratusan pelanggan yang keluar dalam selang masa yang telah ditetapkan dan menggunakan strategi pencegahan untuk mencegah churn, anda boleh memastikan hubungan rapat dengan pelanggan dan hasil Hubungan jangka panjang.

Impak penggunaan AI diperibadikan boleh diukur dengan:

  • Meningkatkan hasil keseluruhan dan hasil bagi setiap pelanggan - sehingga 25%.
  • Kadar penukaran produk dan perkhidmatan yang lebih tinggi - sehingga 20%.
  • ROI pemasaran yang lebih tinggi - 2x hingga 3x.
  • Kepuasan pelanggan yang lebih tinggi – peningkatan yang ketara.
  • Kadar churn yang lebih rendah - sehingga 30%.
  • Tingkatkan pengalaman pelanggan dan pengalaman jenama.

* Sila ambil perhatian bahawa penanda aras dan nombor yang disebut dalam artikel adalah berdasarkan penyelidikan dalaman dan projek pelanggan DAINStudios.

Industri yang Mendapat Manfaat daripada AI Peribadi

Walaupun AI diperibadikan boleh memanfaatkan pelbagai industri, termasuk e-dagang, pembuatan barangan pengguna dan perindustrian, runcit, kewangan, penjagaan kesihatan dan banyak lagi, Tetapi khusus aplikasi akan berbeza-beza berdasarkan keperluan dan matlamat perniagaan individu.

Sebagai contoh, pengeluar dan peruncit boleh berinteraksi secara langsung dengan pengguna dan menggunakan AI untuk memahami keperluan pelanggan dan mengesyorkan produk berdasarkan sejarah penyemakan imbas dan pembelian mereka, sekali gus meningkatkan nilai bakul keseluruhan.

Dalam industri penjagaan kesihatan, AI yang diperibadikan boleh digunakan untuk menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan, seperti menyediakan maklumat atau bantuan yang disesuaikan dengan keperluan pelanggan. Dalam industri kewangan, AI yang diperibadikan boleh digunakan untuk memberikan nasihat dan cadangan kewangan yang diperibadikan, contohnya dengan menganalisis sejarah kewangan pelanggan dan memberikan cadangan tentang pilihan pelaburan atau simpanan.

Memulakan Perjalanan AI

Memulakan Perjalanan AI Peribadi bermakna menyediakan perniagaan untuk dipacu data. Walaupun semua langkah berikut adalah penting, tiada satu pun daripada mereka berfungsi tanpa data.

Mendapatkan data untuk membina model pembelajaran mesin bermakna menyatukan data dan mengaktifkannya. Pemusatan data akan membantu membawa semua data ke satu lokasi dengan cara yang berkualiti tinggi, seperti CDP. Mengaktifkan data bermakna mengambil tindakan ke atas output model pembelajaran mesin untuk mendapatkan nilai sebenar yang ketara untuk pelanggan dan perniagaan. Terdapat juga aktiviti yang perlu diberi tumpuan oleh perniagaan:

? Tentukan matlamat khusus yang ingin dicapai oleh syarikat dengan AI yang diperibadikan. Ini boleh termasuk matlamat seperti meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan jualan dan hasil, atau meningkatkan usaha pemasaran.

? Kumpul dan aktifkan data pelanggan syarikat anda. Ini mungkin termasuk data tentang pilihan, tingkah laku dan minat mereka. Data ini boleh digunakan untuk melatih kecerdasan buatan yang diperibadikan dan memberikan pengalaman yang diperibadikan kepada pelanggan individu.

Pilih dan laksanakan platform AI diperibadikan yang sesuai dengan keperluan dan matlamat syarikat anda. Platform atau alat khusus akan bergantung pada keperluan dan matlamat syarikat, dan menyepadukan AI yang diperibadikan dengan sistem dan proses sedia ada syarikat, seperti sistem pengurusan perhubungan pelanggan (CRM) atau alat automasi pemasaran, akan menjadi kunci kejayaan.

? Pantau dan nilai prestasi AI diperibadikan untuk memastikan ia mencapai matlamat dan objektif yang dimaksudkan. Ini mungkin melibatkan penjejakan metrik utama seperti kepuasan pelanggan atau hasil jualan dan membuat pelarasan mengikut keperluan untuk meningkatkan prestasi AI diperibadikan.

Menjadikan yang mustahil menjadi mungkin

Secara keseluruhannya, manfaat sebenar menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam pemasaran, jualan dan perkhidmatan pelanggan menjadikan perkara yang mustahil menjadi mungkin. Kira hasil optimum dengan lebih pantas dalam persekitaran yang kompleks, mengesan corak dan mengoptimumkan tingkah laku zarah yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia. AI diperibadikan ialah pengubah permainan dan keperluan kompetitif untuk mana-mana perniagaan hari ini.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan kecerdasan buatan untuk memperibadikan dan mengoptimumkan interaksi dengan pelanggan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles