Cara pembelajaran mesin merevolusikan pengalaman pelanggan
Pembelajaran mesin meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menambahkan lebih banyak kesederhanaan, kecekapan dan produktiviti.
Pengalaman pelanggan (CX) ialah satu bidang di mana pembelajaran mesin memberi kesan besar, kerana perniagaan berusaha untuk memanfaatkan teknologi ini untuk mewujudkan interaksi yang lebih diperibadikan, cekap dan berkesan dengan pelanggan . Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara pembelajaran mesin boleh mengubah pengalaman pelanggan dengan menerangkan cara perniagaan boleh menggunakan teknologi ini untuk memacu kejayaan.
- Memahami gelagat pelanggan melalui pembelajaran mesin
Dengan mengklasifikasikan sejumlah besar data pelanggan, pembelajaran mesin membolehkan perniagaan meramalkan gelagat pelanggan menggunakan kaedah terprogram , termasuk corak pembelian, kemungkinan churn, dsb.
Algoritma pembelajaran mesin boleh dilatih pada sejumlah besar data untuk mengenal pasti corak dan arah aliran dalam tingkah laku pelanggan. Maklumat ini kemudiannya boleh digunakan untuk mencipta pengalaman yang lebih diperibadikan untuk pelanggan, disesuaikan dengan keutamaan dan keperluan khusus mereka. Contohnya, Netflix menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis gelagat tontonan dan mengesyorkan kandungan berdasarkan sejarah tontonan pengguna.
- Meningkatkan interaksi pelanggan dengan chatbots dan pembantu maya
Ctbots dan pembantu maya menjadi semakin popular apabila perniagaan menggunakan lebih banyak cara untuk berinteraksi dengan pelanggan dengan cara yang cekap dan berkesan. Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk melatih bot ini untuk memberikan respons yang diperibadikan kepada pertanyaan pelanggan, dengan itu mengurangkan keperluan untuk campur tangan manusia. Contohnya, H&M menggunakan chatbots untuk membantu pelanggan mencari pakaian yang sepadan dengan pilihan mereka, dan Bank of America menggunakan pembantu maya kecerdasan buatan untuk membantu pelanggan dengan keperluan perbankan mereka.
- Buat keputusan termaklum dengan analitik ramalan
Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data pelanggan untuk meramalkan tingkah laku masa hadapan, membenarkan perniagaan kepada Bagaimana untuk melibatkan diri dengan pelanggan untuk membuat keputusan yang lebih bijak. Sebagai contoh, Amazon menggunakan pembelajaran mesin untuk meramalkan produk yang pelanggan mungkin beli berdasarkan gelagat pembelian mereka sebelum ini.
- Tingkatkan interaksi pelanggan dengan pengecaman imej dan pertuturan
Pembelajaran mesin bukan sahaja menganalisis suara pelanggan, tetapi juga interaksi dan proses dalaman ejen, dengan itu membolehkan pusat hubungan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, pusat hubungan boleh mengenal pasti corak dan arah aliran dalam tingkah laku pelanggan, meramalkan keperluan mereka dan memperibadikan interaksi untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mengecam imej dan pertuturan, membolehkan perniagaan berinteraksi dengan pelanggan dengan cara baharu dan inovatif. Contohnya, Sephora menggunakan teknologi pengecaman imej untuk membantu pelanggan mencari rupa yang sempurna, dan Domino's Pizza menggunakan pengecaman pertuturan untuk membolehkan pelanggan memesan piza menggunakan arahan suara.
- Buat pengalaman yang diperibadikan dan disesuaikan untuk pelanggan
Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mencipta pengalaman yang sangat diperibadikan untuk pelanggan, berdasarkan keutamaan khusus mereka dan Interaksi tersuai atas permintaan. Contohnya, Spotify menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat senarai main tersuai untuk setiap pengguna berdasarkan sejarah pendengaran dan pilihan mereka.
Kuasa pembelajaran mesin untuk memacu kejayaan pelanggan adalah nyata
Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, perniagaan boleh memperoleh cerapan berharga tentang tingkah laku pelanggan, meramalkan interaksi masa hadapan dan mencipta pengalaman peribadi yang meningkatkan kepuasan pelanggan dan memacu kejayaan perniagaan. Memandangkan teknologi ini terus berkembang, kami boleh menjangkakan untuk melihat lebih banyak kes penggunaan yang inovatif muncul, mengukuhkan lagi peranan pembelajaran mesin dalam memacu kejayaan pelanggan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara pembelajaran mesin merevolusikan pengalaman pelanggan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
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
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
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
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
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
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.
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
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
