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AI和機器學習如何改善用戶體驗?

發(fā)布時間：2024-02-26 11:32:35 瀏覽量：184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(wǎng)上購物開始以來，AI和ML已經(jīng)密切參與整個網(wǎng)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(wǎng)站的優(yōu)質(zhì)服務，這些建議通常是根據(jù)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(nèi)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(shù)字版本，并且可以無誤地引導你使用你購買的產(chǎn)品。

一切都始于優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)

為了實現(xiàn)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(shù)據(jù)路徑，但該數(shù)據(jù)路徑是一系列碎片，將這些碎片相互關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)它們嗎？如果一個組織使用了許多不同的名稱，你能發(fā)現(xiàn)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?nèi)绾侮P(guān)聯(lián)，擦除客戶列表以消除重復稱為實體解析，它曾經(jīng)是一些擁有大量數(shù)據(jù)的公司才能涉足的領(lǐng)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(jīng)出現(xiàn)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(guān)重要，例如它們有什么數(shù)據(jù)，以及如何使用它？ML和AI現(xiàn)在被被廣泛用作數(shù)據(jù)收集的工具：處理來自傳感器、應用程序和其他來源的數(shù)據(jù)流。收集客戶數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)質(zhì)量很差，那你的結(jié)果將會很差。隨著數(shù)據(jù)源數(shù)量的增加，潛在數(shù)據(jù)字段和變量的數(shù)量也會增加，并且可能出現(xiàn)錯誤，例如轉(zhuǎn)錄錯誤，印刷錯誤等等。在過去，我們可以手動糾正和修復數(shù)據(jù)，但手動更正數(shù)據(jù)是一項容易出錯且繁瑣的任務，而且占用大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家的時間。與實體解析一樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)修復已成為最近研究的熱點，并且開始出現(xiàn)了一套用于自動化數(shù)據(jù)清理的新機器學習工具。

應用

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(tǒng)。近年來，混合推薦系統(tǒng)——結(jié)合多種推薦策略的應用變得更加普遍。許多混合推薦系統(tǒng)依賴于許多不同來源的數(shù)據(jù)，并且深度學習模型通常是這種系統(tǒng)的一部分。雖然現(xiàn)有的大量模型大多數(shù)訓練完后再部署，但高級推薦和個性化系統(tǒng)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(gòu)建推薦系統(tǒng)不斷訓練模型對抗實時數(shù)據(jù)。

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(jīng)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(shè)計良好，簡單的“常見問題”機器人可以帶來良好的客戶轉(zhuǎn)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(jīng)看到了許多突破。隨著我們構(gòu)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(shù)。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(shù)。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(xiàn)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(shù)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(jié)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?shù)仨憫蛻? 客戶可能能夠向你展示他們想要的內(nèi)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(jīng)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(xiàn)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(shù)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(jīng)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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