admin 发表于 2017-12-30 20:39

自动洞察:人工智能和机器学习如何改善客户服务

人工智能或人工智能使计算机系统自动识别和执行某些以前需要人为干预的工作。如果您曾经在计算机上的照片应用程序中加载了一个新的图像,并立即识别出每个人的脸部,那么您就已经看到了AI显示器的强大功能。

另一方面,机器学习使事情更进一步,并允许计算机系统从根本上学习和提高经验 - 而不一定要编程。使用与上面相同的示例,假设您将图片加载到照片应用中,并标记自己和其他重要照片的照片。


当你在几个星期之后加载另一张以你们两个人为特色的照片进入应用程序的时候,它将不会识别你并显示你的名字 - 没有你手动做任何事情。它将继续在未来上传的其他照片中识别您。这是显示机器学习的力量。


所以,如果计算机可以执行曾经需要人工交互的任务(如同AI),并且在这方面得到更有效的执行,那么他们执行这些任务的时间就越长(就像机器学习一样,你可能会看到这种技术的更广泛的影响商业用途。


AI +机器学习=自动洞察
在企业环境中,像人工智能和机器学习这样的概念通常是小型的,但是更为公认的商业分析概念的重要组成部分。为了获得成功,一个品牌需要尽可能多地了解它所服务的人。好消息是,这些客户一直在创造大量的数据。实际上,在过去两年中创造的数据比迄今积累的所有数据都多。


不幸的是,这也是一个坏消息,因为从这个信息山中拉扯任何有意义的东西,至少可以说是一场艰苦的战斗。然而,这正是人工智能和机器学习的起点。


商业分析系统使用AI来处理大量的数据,学习如何将“有价值的见解”从“无价值”中分离出来。感谢机器学习,您提供的数据越多,获得的数据越好。这对品牌,最终用户和所有人都有益。


真实世界对数字体验的影响
加拿大航空公司从这些技术中受益匪浅的一个例子是加拿大航空公司。加拿大航空目前是本国最大的国内和国际航空公司,定期为六大洲200多个国际机场提供服务。


在每年使用加拿大航空的4500万客户中,绝大多数在线预订。考虑到这一点,提供最终客户体验对航空公司来说非常重要。


最近,加拿大航空公司希望了解更多关于其移动应用程序用户的信息,以确定改善客户体验的新机会 这就是为什么该公司与技术供应商Glassbox达成合作伙伴关系,公司首席执行官Yaron Morgenstern在接受采访时告诉我。加拿大航空公司需要更多地了解使用其移动应用程序的客户 - 包括他们喜欢什么用途以及他们正在使用哪些设备。Glassbox的数字行为和数字体验绩效分析解决方案是用来收集这些信息的工具。


加拿大航空还希望保证所有的客户都可以在一个简单易用的网页上访问他们需要的任何信息,而不管使用什么设备。Glassbox能够遵循AI和机器学习算法,通过这些工具,Glassbox可以解锁不只是人们如何与加拿大航空应用交互的信息宝库,而是为什么。


具体来说,Morganstern告诉我,加拿大航空知道哪些类型的设备是首选的,以及某些设备的用户如何与应用程序交互,以及他们遇到的问题。


航空公司进一步了解了客户趋势和模式,帮助他们发现大胆提升业绩的机会 - 所有这一切都得益于数字分析的基础。加拿大航空则着手将这些见解扩展到其网站。


通过记录,重播和运行先进的分析与机器学习相结合,该航空公司的目标是巩固两个渠道的见解,改善在线体验和增加收入。


底线:
就在五年前,涉及所有这些数据将是一场噩梦。数十人会花费无数的时间来研究它,试图找出模式并发现新的改进机会。然而,由于像机器学习这样的先进理念,这些见解在很短的时间内就能显现出来。


加拿大航空公司只是从AI,机器学习和其他“自动洞见”带来的好处中受益的公司之一。Glassbox,Domo等公司不仅加强了我们现有的业务分析平台:在很多方面,它们都创造了一个全新的平台。


由于这些技术为数字客户渠道带来的好处,洞察力不仅仅比以往更容易发现 - 它们实际上是瞬间的。他们可以为你的生意做些什么?

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