發(fā)布時間:2024-02-26 11:32:35 瀏覽量:186次
人工智能(AI)和機器學習(ML)可以做些什么來改善客戶體驗?自從網上購物開始以來,AI和ML已經密切參與整個網上購物流程。如果沒有獲得購物建議,你可能無法享受到淘寶或任何其他購物網站的優(yōu)質服務,這些建議通常是根據供應商對你的特征的理解進行個性化匹配,其中包括你的購買歷史記錄,瀏覽歷史記錄以及更多內容。淘寶和其他在線企業(yè)都希望發(fā)明一個知道你和你的品味的銷售人員的數字版本,并且可以無誤地引導你使用你購買的產品。
為了實現這一愿景,我們需要從后端的一些繁重工作開始。誰是你的客戶?你真的知道他們是誰嗎?所有客戶都留下了數據路徑,但該數據路徑是一系列碎片,將這些碎片相互關聯起來真的很難。如果一個客戶有多個帳戶,你能查出來嗎?如果客戶有單獨的帳戶用于商業(yè)和其他用途,你可以關聯它們嗎?如果一個組織使用了許多不同的名稱,你能發(fā)現它們其實就是個單一的組織嗎?客戶體驗始于準確了解客戶是誰以及他們如何關聯,擦除客戶列表以消除重復稱為實體解析,它曾經是一些擁有大量數據的公司才能涉足的領域。隨著時間的發(fā)展,我們可以看到實體解析的解決方案正在民主化:已經出現了大量提供適合中小型組織的實體解析軟件和服務的初創(chuàng)公司。
一旦你清楚了你的客戶是誰,你就必須問你對它們的了解程度到底有多少。全面了解客戶的活動對于了解客戶的需求至關重要,例如它們有什么數據,以及如何使用它?ML和AI現在被被廣泛用作數據收集的工具:處理來自傳感器、應用程序和其他來源的數據流。收集客戶數據可能具有侵入性,并且在道德上存在問題,所以當你建立對客戶的理解時,請確保他們同意并且不會損害他們的隱私。
ML與任何其他類型的計算沒有根本的區(qū)別:“進入垃圾,出來垃??圾”規(guī)則仍然適用。如果你的訓練數據質量很差,那你的結果將會很差。隨著數據源數量的增加,潛在數據字段和變量的數量也會增加,并且可能出現錯誤,例如轉錄錯誤,印刷錯誤等等。在過去,我們可以手動糾正和修復數據,但手動更正數據是一項容易出錯且繁瑣的任務,而且占用大多數數據科學家的時間。與實體解析一樣,數據質量和數據修復已成為最近研究的熱點,并且開始出現了一套用于自動化數據清理的新機器學習工具。
機器學習和AI對客戶體驗的一個常見應用是個性化推薦系統。近年來,混合推薦系統——結合多種推薦策略的應用變得更加普遍。許多混合推薦系統依賴于許多不同來源的數據,并且深度學習模型通常是這種系統的一部分。雖然現有的大量模型大多數訓練完后再部署,但高級推薦和個性化系統確是實時的。很多公司開始使用強化學習,在線學習和個性化算法,構建推薦系統不斷訓練模型對抗實時數據。
機器學習和人工智能可以自動執(zhí)行許多不同的企業(yè)任務和工作流程,包括客戶交互。目前市面上有“經驗豐富”的聊天機器人,可以自動化客戶服務的各個方面。到目前為止,聊天機器人還沒有達到人類的水平,但如果設計良好,簡單的“常見問題”機器人可以帶來良好的客戶轉化率。我們正處于自然語言處理和理解的早期階段,但在過去的一年時間里,我們已經看到了許多突破。隨著我們構建復雜語言模型能力的提高,我們可以看到聊天機器人多個階段的進展:從提供通知到管理簡單的問答場景,再到理解上下文和參與簡單的對話,最后是“了解”用戶需求的個人助理。隨著聊天機器人的改進,我們希望它們可以成為客戶服務不可或缺的一部分。為了使聊天機器人達到這種性能水平,他們需要整合實時推薦和個性化,他們需要了解客戶以及人性。
欺詐檢測是另一項正在應用機器學習的技術。欺詐檢測涉及好人和壞人之間的持續(xù)較量,欺詐專家正在發(fā)明更復雜的在線犯罪技術。欺詐不再是人對人:它是自動化的,就像機器人購買演唱會所有門票一樣,因為他們可以再次出售。正如我們在最近的許多選舉中看到的那樣,犯罪分子很容易通過創(chuàng)建一個充斥著自動回復的機器人來滲透社交媒體。發(fā)現這些機器人并實時阻止它們真的很困難,只有機器學習才有可能,即使這樣,這也是一個難以解決的問題。
語音技術和情感檢測的進步將進一步減少自動化客戶交互中的摩擦。結合不同類型輸入(音頻、文本、視覺)的多模式模型將使得更容易適當地響應客戶; 客戶可能能夠向你展示他們想要的內容,或者發(fā)送他們所面臨問題的實時視頻。雖然人類和機器人之間的互動經常將用戶置于令人毛骨悚然的“神秘山谷”中,但可以肯定的是,未來的客戶對機器人的熟悉程度將超過我們現在的水平。
但如果我們要讓客戶通過這個神秘山谷的另一邊,我們也必須尊重他們的價值。影響客戶的AI和ML應用必須尊重隱私,他們必須是安全的,他們必須公平和公正。這些挑戰(zhàn)都不簡單,但如果客戶最終感到受到虐待,技術將無法改善客戶體驗。
機器學習和人工智能將為客戶體驗做些什么?它已經做了很多。但它還有更多可以做的事情,而且必須要做的是建立未來更自然的客戶體驗。
本文由阿里云開發(fā)者社區(qū)組織翻譯。
文章原標題《
how-ai-and-machine-learning-are-improving-customer-experience》
作者:Ben LoricaMike
譯者:虎說八道
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