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AI和機(jī)器學(xué)習(xí)如何改善用戶體驗(yàn)?

發(fā)布時(shí)間：2024-02-26 11:32:35 瀏覽量：184次

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）可以做些什么來(lái)改善客戶體驗(yàn)？自從網(wǎng)上購(gòu)物開(kāi)始以來(lái)，AI和ML已經(jīng)密切參與整個(gè)網(wǎng)上購(gòu)物流程。如果沒(méi)有獲得購(gòu)物建議，你可能無(wú)法享受到淘寶或任何其他購(gòu)物網(wǎng)站的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，這些建議通常是根據(jù)供應(yīng)商對(duì)你的特征的理解進(jìn)行個(gè)性化匹配，其中包括你的購(gòu)買(mǎi)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(gè)知道你和你的品味的銷售人員的數(shù)字版本，并且可以無(wú)誤地引導(dǎo)你使用你購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。

一切都始于優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)

為了實(shí)現(xiàn)這一愿景，我們需要從后端的一些繁重工作開(kāi)始。誰(shuí)是你的客戶？你真的知道他們是誰(shuí)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(lái)真的很難。如果一個(gè)客戶有多個(gè)帳戶，你能查出來(lái)嗎？如果客戶有單獨(dú)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(gè)組織使用了許多不同的名稱，你能發(fā)現(xiàn)它們其實(shí)就是個(gè)單一的組織嗎？客戶體驗(yàn)始于準(zhǔn)確了解客戶是誰(shuí)以及他們?nèi)绾侮P(guān)聯(lián)，擦除客戶列表以消除重復(fù)稱為實(shí)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(shí)間的發(fā)展，我們可以看到實(shí)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(shí)體解析軟件和服務(wù)的初創(chuàng)公司。

一旦你清楚了你的客戶是誰(shuí)，你就必須問(wèn)你對(duì)它們的了解程度到底有多少。全面了解客戶的活動(dòng)對(duì)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(lái)自傳感器、應(yīng)用程序和其他來(lái)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(wèn)題，所以當(dāng)你建立對(duì)客戶的理解時(shí)，請(qǐng)確保他們同意并且不會(huì)損害他們的隱私。

ML與任何其他類型的計(jì)算沒(méi)有根本的區(qū)別：“進(jìn)入垃圾，出來(lái)垃??圾”規(guī)則仍然適用。如果你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量很差，那你的結(jié)果將會(huì)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(huì)增加，并且可能出現(xiàn)錯(cuò)誤，例如轉(zhuǎn)錄錯(cuò)誤，印刷錯(cuò)誤等等。在過(guò)去，我們可以手動(dòng)糾正和修復(fù)數(shù)據(jù)，但手動(dòng)更正數(shù)據(jù)是一項(xiàng)容易出錯(cuò)且繁瑣的任務(wù)，而且占用大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家的時(shí)間。與實(shí)體解析一樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)修復(fù)已成為最近研究的熱點(diǎn)，并且開(kāi)始出現(xiàn)了一套用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)清理的新機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)和AI對(duì)客戶體驗(yàn)的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是個(gè)性化推薦系統(tǒng)。近年來(lái)，混合推薦系統(tǒng)——結(jié)合多種推薦策略的應(yīng)用變得更加普遍。許多混合推薦系統(tǒng)依賴于許多不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，并且深度學(xué)習(xí)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(xùn)練完后再部署，但高級(jí)推薦和個(gè)性化系統(tǒng)確是實(shí)時(shí)的。很多公司開(kāi)始使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在線學(xué)習(xí)和個(gè)性化算法，構(gòu)建推薦系統(tǒng)不斷訓(xùn)練模型對(duì)抗實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行許多不同的企業(yè)任務(wù)和工作流程，包括客戶交互。目前市面上有“經(jīng)驗(yàn)豐富”的聊天機(jī)器人，可以自動(dòng)化客戶服務(wù)的各個(gè)方面。到目前為止，聊天機(jī)器人還沒(méi)有達(dá)到人類的水平，但如果設(shè)計(jì)良好，簡(jiǎn)單的“常見(jiàn)問(wèn)題”機(jī)器人可以帶來(lái)良好的客戶轉(zhuǎn)化率。我們正處于自然語(yǔ)言處理和理解的早期階段，但在過(guò)去的一年時(shí)間里，我們已經(jīng)看到了許多突破。隨著我們構(gòu)建復(fù)雜語(yǔ)言模型能力的提高，我們可以看到聊天機(jī)器人多個(gè)階段的進(jìn)展：從提供通知到管理簡(jiǎn)單的問(wèn)答場(chǎng)景，再到理解上下文和參與簡(jiǎn)單的對(duì)話，最后是“了解”用戶需求的個(gè)人助理。隨著聊天機(jī)器人的改進(jìn)，我們希望它們可以成為客戶服務(wù)不可或缺的一部分。為了使聊天機(jī)器人達(dá)到這種性能水平，他們需要整合實(shí)時(shí)推薦和個(gè)性化，他們需要了解客戶以及人性。

欺詐檢測(cè)是另一項(xiàng)正在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。欺詐檢測(cè)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(fù)雜的在線犯罪技術(shù)。欺詐不再是人對(duì)人：它是自動(dòng)化的，就像機(jī)器人購(gòu)買(mǎi)演唱會(huì)所有門(mén)票一樣，因?yàn)樗麄兛梢栽俅纬鍪?。正如我們?cè)谧罱脑S多選舉中看到的那樣，犯罪分子很容易通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)充斥著自動(dòng)回復(fù)的機(jī)器人來(lái)滲透社交媒體。發(fā)現(xiàn)這些機(jī)器人并實(shí)時(shí)阻止它們真的很困難，只有機(jī)器學(xué)習(xí)才有可能，即使這樣，這也是一個(gè)難以解決的問(wèn)題。

語(yǔ)音技術(shù)和情感檢測(cè)的進(jìn)步將進(jìn)一步減少自動(dòng)化客戶交互中的摩擦。結(jié)合不同類型輸入（音頻、文本、視覺(jué)）的多模式模型將使得更容易適當(dāng)?shù)仨憫?yīng)客戶; 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(wèn)題的實(shí)時(shí)視頻。雖然人類和機(jī)器人之間的互動(dòng)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(lái)的客戶對(duì)機(jī)器人的熟悉程度將超過(guò)我們現(xiàn)在的水平。

但如果我們要讓客戶通過(guò)這個(gè)神秘山谷的另一邊，我們也必須尊重他們的價(jià)值。影響客戶的AI和ML應(yīng)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(jiǎn)單，但如果客戶最終感到受到虐待，技術(shù)將無(wú)法改善客戶體驗(yàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將為客戶體驗(yàn)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(lái)更自然的客戶體驗(yàn)。

本文由阿里云開(kāi)發(fā)者社區(qū)組織翻譯。

文章原標(biāo)題《
how-ai-and-machine-learning-are-improving-customer-experience》

作者：Ben LoricaMike

譯者：虎說(shuō)八道

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