Masjienleer (ML), 'n subset van kunsmatige intelligensie (KI), het die manier waarop kliënte interaksie met en dienste, produkte, oplossings en meer koop, ingrypend verander. Deur groot hoeveelhede data te benut, kan ML-algoritmes patrone onderskei, voorspellings maak en persoonlike ervarings verskaf wat kliëntetevredenheid en besigheidsdoeltreffendheid aansienlik verbeter.
In sy kern behels masjienleer opleiding van algoritmes op groot datastelle om patrone te herken en besluite te neem gebaseer op nuwe data. Hierdie vermoë is veral voordelig op die gebied van kliëntinteraksies en aankoopgedrag. Hier is verskeie maniere waarop masjienleer kliënte in hierdie konteks help:
1. Persoonlike aanbevelings:
Een van die mees sigbare toepassings van masjienleer in kliëntinteraksies is die generering van persoonlike aanbevelings. E-handelsplatforms soos Amazon en stromingsdienste soos Netflix gebruik ML-algoritmes om gebruikers se vorige gedrag en voorkeure te ontleed. Hierdie algoritmes kan voorspel in watter produkte of inhoud 'n gebruiker waarskynlik sal belangstel, en sodoende pasgemaakte voorstelle verskaf. Byvoorbeeld, as 'n kliënt gereeld wetenskapfiksie-boeke koop, sal die aanbevelingsenjin soortgelyke genres prioritiseer, wat die waarskynlikheid van bykomende aankope verhoog.
2. Verbeterde kliëntediens:
Masjienleer het 'n rewolusie in kliëntediens gemaak deur die ontplooiing van kletsbotte en virtuele assistente. Hierdie KI-gedrewe instrumente kan 'n wye reeks klantnavrae intyds hanteer, wat onmiddellike antwoorde en oplossings bied. Deur historiese kliëntinteraksies te ontleed, kan kletsbotte die mees algemene probleme voorspel en relevante oplossings bied, wat reaksietye en klanttevredenheid verbeter. Verder laat gevorderde natuurlike taalverwerking (NLP) hierdie stelsels toe om komplekse navrae te verstaan en daarop te reageer, wat hulle meer effektief maak as tradisionele geskrewe antwoorde.
3. Dinamiese prysbepaling:
Masjienleeralgoritmes is instrumenteel in die implementering van dinamiese prysstrategieë. Deur faktore soos vraag, mededinging, klantgedrag en marktoestande te ontleed, kan ML-modelle pryse intyds aanpas om verkope en winsgewendheid te optimaliseer. Byvoorbeeld, saamrydienste soos Uber gebruik dinamiese pryse om tariewe aan te pas op grond van huidige vraag- en aanbodtoestande. Dit verseker dat pryse mededingend bly terwyl inkomste en beskikbaarheid vir kliënte maksimeer word.
4. Bedrogopsporing en -voorkoming:
Masjienleer speel 'n kritieke rol in die identifisering en voorkoming van bedrieglike aktiwiteite in aanlyntransaksies. Deur patrone in transaksiedata te ontleed, kan ML-algoritmes anomalieë opspoor wat bedrieglike gedrag kan aandui. Byvoorbeeld, as 'n kliënt se aankooppatroon skielik aansienlik van hul gewone gedrag afwyk, kan die stelsel die transaksie vlag vir verdere hersiening. Hierdie proaktiewe benadering help om kliënte teen bedrog te beskerm en verhoog vertroue in aanlyn platforms.
5. Voorspellende instandhouding en diens:
Vir kliënte wat produkte koop wat onderhoud benodig, soos voertuie of industriële toerusting, kan masjienleer voorspellende onderhoudsoplossings bied. Deur data van sensors en historiese instandhoudingsrekords te ontleed, kan ML-modelle voorspel wanneer 'n komponent waarskynlik sal misluk en voorkomende instandhouding aanbeveel. Dit verminder nie net stilstand nie, maar verleng ook die lewensduur van die produk, wat aansienlike waarde aan die kliënt bied.
6. Verbeterde soektog en ontdekking:
Masjienleer verbeter die soekfunksie op e-handelwebwerwe, wat dit makliker maak vir kliënte om te vind waarna hulle soek. Deur die konteks en bedoeling agter soeknavrae te verstaan, kan ML-algoritmes meer akkurate en relevante soekresultate lewer. Byvoorbeeld, as 'n klant na "somerrokke" soek, kan die stelsel produkte prioritiseer wat trending, hoog aangeslaan en seisoenaal toepaslik is. Dit verbeter die algehele inkopie-ervaring en verhoog die waarskynlikheid van 'n aankoop.
7. Kliëntsentimentanalise:
Masjienleertegnieke, veral dié wat met NLP verband hou, word gebruik om klantresensies en -terugvoer te ontleed. Deur groot volumes teksdata te verwerk, kan ML-modelle klantsentiment meet en algemene temas of kwessies identifiseer. Besighede kan hierdie inligting gebruik om hul produkte en dienste te verbeter, kliënte se kommer aan te spreek en algehele tevredenheid te verbeter. Byvoorbeeld, as 'n aansienlike aantal kliënte ontevredenheid met 'n spesifieke kenmerk uitspreek, kan die maatskappy verbeterings op daardie gebied prioritiseer.
8. Geteikende bemarkingsveldtogte:
Masjienleer stel besighede in staat om hoogs geteikende bemarkingsveldtogte te skep deur klantdata te ontleed en gehore te segmenteer op grond van verskeie eienskappe soos demografie, aankoopgedrag en voorkeure. Dit maak voorsiening vir meer persoonlike en effektiewe bemarkingstrategieë. Byvoorbeeld, 'n maatskappy kan ML-modelle gebruik om hoëwaarde-kliënte te identifiseer en bemarkingsboodskappe aan te pas by hul spesifieke behoeftes en belangstellings, wat die waarskynlikheid van betrokkenheid en omskakeling verhoog.
9. Voorraadbestuur:
Doeltreffende voorraadbestuur is belangrik om te verseker dat kliënte die produkte kan koop wat hulle wil hê sonder om voorraadopnames of vertragings in die gesig te staar. Masjienleeralgoritmes kan die vraag na verskeie produkte voorspel op grond van historiese verkoopsdata, seisoenale neigings en ander faktore. Dit help besighede om optimale voorraadvlakke te handhaaf, wat die risiko van oor- of ondervoorraad verminder. ’n Kleinhandelaar kan byvoorbeeld ML-modelle gebruik om die vraag na winterklere te voorspel en hul voorraad daarvolgens aan te pas, om te verseker dat kliënte toegang het tot die produkte wat hulle gedurende die seisoen benodig.
10. Verbeterde gebruikerservaring:
Masjienleer kan die algehele gebruikerservaring op digitale platforms aansienlik verbeter. Deur gebruikersgedrag en -voorkeure te ontleed, kan ML-modelle die uitleg, inhoud en navigasie van webwerwe en toepassings verpersoonlik. Byvoorbeeld, 'n e-handelswebwerf kan ML gebruik om die tuisblad vir elke gebruiker aan te pas, deur produkte en kategorieë uit te lig wat relevant is vir hul belangstellings. Dit skep 'n meer innemende en aangename inkopie-ervaring, wat kliënte aanmoedig om meer tyd op die platform te spandeer en meer aankope te doen.
11. Stem en Visuele Soek:
Vooruitgang in masjienleer het die ontwikkeling van stem- en visuele soekvermoëns moontlik gemaak. Stemsoektog stel kliënte in staat om met digitale platforms te kommunikeer deur natuurlike taal te gebruik, wat die soekproses meer intuïtief en toeganklik maak. Visuele soektog stel klante in staat om beelde op te laai en soortgelyke produkte te vind, wat die ontdekkingsproses verbeter. Byvoorbeeld, 'n klant kan 'n foto neem van 'n rok waarvan hulle hou en visuele soektog gebruik om soortgelyke items op 'n e-handelswerf te vind. Hierdie kenmerke maak dit makliker vir kliënte om te vind waarna hulle soek en verbeter die algehele inkopie-ervaring.
12. Kliëntebehoud en lojaliteitsprogramme:
Masjienleer kan besighede help om effektiewe kliëntebehoud- en lojaliteitsprogramme te ontwerp en te implementeer. Deur klantdata te analiseer, kan ML-modelle patrone en gedrag identifiseer wat klantlojaliteit of potensiële verlies aandui. Besighede kan hierdie inligting gebruik om gepersonaliseerde behoudstrategieë te ontwikkel, soos geteikende promosies, gepersonaliseerde aanbiedinge en lojaliteitbelonings. 'n Maatskappy kan byvoorbeeld ML gebruik om kliënte te identifiseer wat die risiko loop om uit te skakel en hulle spesiale afslag of aansporings te bied om hulle aan te moedig om te bly. Dit help besighede om waardevolle kliënte te behou en langtermynverhoudings te bou.
13. Produkontwikkeling en Innovasie:
Masjienleer kan waardevolle insigte verskaf wat produkontwikkeling en innovasie aandryf. Deur klantterugvoer, gebruikspatrone en markneigings te ontleed, kan ML-modelle geleenthede vir nuwe produkte of verbeterings aan bestaandes identifiseer. Besighede kan hierdie inligting gebruik om produkte te ontwikkel wat beter aan kliënte se behoeftes en voorkeure voldoen. Byvoorbeeld, 'n tegnologiemaatskappy kan ML gebruik om gebruikersterugvoer oor hul sagteware te ontleed en kenmerke te identifiseer wat die meeste deur klante versoek word. Dit stel die maatskappy in staat om ontwikkelingspogings te prioritiseer en produkte te lewer wat meer geneig is om in die mark te slaag.
14. Voorsieningskettingoptimalisering:
Masjienleer kan verskeie aspekte van die voorsieningsketting optimaliseer, om te verseker dat produkte doeltreffend en koste-effektief aan kliënte gelewer word. Deur data van verskaffers, logistieke verskaffers en kleinhandelaars te ontleed, kan ML-modelle knelpunte identifiseer, vraag voorspel en roetes optimaliseer. Dit help besighede om koste te verminder, afleweringstye te verbeter en kliëntetevredenheid te verbeter. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar kan ML gebruik om vraag na verskillende produkte te voorspel en hul voorsieningsketting dienooreenkomstig aan te pas, om te verseker dat produkte beskikbaar is wanneer kliënte dit nodig het.
15. Kliënte-insigte en -analise:
Masjienleer verskaf aan besighede diepgaande insigte in klante se gedrag en voorkeure. Deur data uit verskeie bronne, soos transaksierekords, sosiale media en webwerf-interaksies, te ontleed, kan ML-modelle patrone en neigings ontbloot wat sakebesluite inlig. Dit help besighede om hul kliënte beter te verstaan en strategieë te ontwikkel wat ooreenstem met hul behoeftes en voorkeure. 'n Kleinhandelaar kan byvoorbeeld ML gebruik om aankooppatrone te ontleed en neigings te identifiseer, soos 'n groter vraag na volhoubare produkte. Hierdie inligting kan produkontwikkeling, bemarking en voorraadbestuurspogings lei.
16. Verhoogde werklikheid (AR) en virtuele realiteit (VR) ervarings:
Masjienleer speel 'n sleutelrol in die ontwikkeling van verhoogde realiteit (AR) en virtuele realiteit (VR) ervarings vir kliënte. Hierdie tegnologieë bied meeslepende en interaktiewe ervarings wat die inkopieproses verbeter. Byvoorbeeld, AR-toepassings kan kliënte toelaat om te visualiseer hoe meubels in hul huis sal lyk voordat hulle 'n aankoop doen, terwyl VR virtuele vertoonlokale kan skep waar kliënte produkte in 'n realistiese omgewing kan verken. Masjienleeralgoritmes kan klantinteraksies met hierdie tegnologieë ontleed om persoonlike aanbevelings te verskaf en die algehele ervaring te verbeter.
17. Kliëntereiskartering:
Masjienleer kan besighede help om die klantreis te karteer en sleutelaanraakpunte te identifiseer wat aankoopbesluite beïnvloed. Deur data van verskeie interaksies te ontleed, soos webwerfbesoeke, sosiale media-betrokkenheid en in-winkelbesoeke, kan ML-modelle 'n omvattende oorsig van die klantreis skep. Dit help besighede om te verstaan hoe kliënte deur verskillende stadiums van die koopproses beweeg en geleenthede te identifiseer om die ervaring te verbeter. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar kan ML gebruik om die klantreis te ontleed en pynpunte te identifiseer, soos lang betaaltye of verwarrende navigasie, en stappe doen om hierdie kwessies aan te spreek.
18. Real-Time Personalization:
Masjienleer maak intydse verpersoonliking van die kliëntervaring moontlik. Deur data intyds te analiseer, kan ML-modelle inhoud, aanbevelings en aanbiedings aanpas op grond van die kliënt se huidige konteks en gedrag. Dit skep 'n meer dinamiese en innemende ervaring wat aanpas by die kliënt se behoeftes en voorkeure. Byvoorbeeld, 'n e-handelswerf kan ML gebruik om die tuisblad vir elke besoeker te verpersoonlik, deur produkte uit te lig wat relevant is vir hul huidige belangstellings en blaaigeskiedenis. Dit verhoog die waarskynlikheid van omskakeling en verhoog kliëntetevredenheid.
19. Sentimentgedrewe produkontwikkeling:
Masjienleer kan klantsentiment ontleed om produkontwikkeling en innovasie in te lig. Deur groot volumes teksdata van resensies, sosiale media en ander bronne te verwerk, kan ML-modelle algemene temas en sentimente identifiseer wat met produkte en dienste verband hou. Dit help besighede om te verstaan waarvan kliënte hou en nie hou nie, en om datagedrewe besluite te neem om hul aanbiedinge te verbeter. Byvoorbeeld, 'n maatskappy kan ML gebruik om klantresensies te ontleed en kenmerke te identifiseer wat gereeld geprys of gekritiseer word. Hierdie inligting kan produkontwikkelingspogings rig en verseker dat nuwe produkte ooreenstem met klante se voorkeure.
20. Gedragsanalise:
Masjienleer stel besighede in staat om gevorderde gedragsanalise uit te voer, en verkry insig in hoe kliënte met hul produkte en dienste omgaan. Deur data oor klantgedrag te ontleed, soos blaaipatrone, deurklikkoerse en aankoopgeskiedenis, kan ML-modelle neigings en patrone identifiseer wat sakestrategieë inlig. Byvoorbeeld, 'n e-handelswerf kan ML gebruik om klantgedrag te ontleed en faktore te identifiseer wat aankoopbesluite beïnvloed, soos produkresensies, pryse en promosies. Hierdie inligting kan bemarkings-, verkope- en produkontwikkelingspogings lei.
21. Stemassistente en slimtoestelle:
Masjienleer dryf stemassistente en slimtoestelle aan wat die kliëntervaring verbeter. Stemassistente soos Google Assistant, Amazon Alexa en Apple Siri gebruik ML-algoritmes om klante-navrae te verstaan en daarop te reageer, wat 'n gerieflike en handvrye manier bied om met digitale platforms te kommunikeer. Slimtoestelle, soos slimluidsprekers en tuisoutomatiseringstelsels, gebruik ML om uit gebruikersgedrag te leer en persoonlike ervarings te verskaf. Byvoorbeeld, 'n slimluidspreker kan ML gebruik om 'n gebruiker se musiekvoorkeure te leer en gepersonaliseerde snitlyste te skep. Hierdie tegnologieë maak dit makliker vir kliënte om toegang tot inligting en dienste te verkry, wat gemak en tevredenheid verbeter.
22. Kliëntleeftydwaarde (CLV) Voorspelling:
Masjienleer kan klantlewenswaarde (CLV) voorspel, wat besighede help om hoëwaarde-kliënte te identifiseer en hulpbronne effektief toe te ken. Deur data oor klantgedrag, aankoopgeskiedenis en demografie te ontleed, kan ML-modelle die toekomstige waarde van 'n kliënt vir die besigheid skat. Hierdie inligting kan bemarkings- en behoudstrategieë rig en verseker dat besighede hul pogings fokus op kliënte wat waarskynlik die meeste waarde sal genereer. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar kan ML gebruik om kliënte met 'n hoë CLV te identifiseer en vir hulle gepersonaliseerde promosies en belonings aan te bied om herhaalde aankope aan te moedig.
23. Sosiale Media Monitering en Betrokkenheid:
Masjienleer kan sosiale media-data ontleed om klantsentiment en betrokkenheid te monitor. Deur groot volumes sosiale media-plasings, opmerkings en interaksies te verwerk, kan ML-modelle neigings, sentimente en beïnvloeders identifiseer wat die handelsmerk beïnvloed. Dit help besighede om te verstaan hoe kliënte hul produkte en dienste sien en meer effektief met hulle omgaan. Byvoorbeeld, 'n maatskappy kan ML gebruik om sosiale media-data te ontleed en sleutelbeïnvloeders te identifiseer wat gesprekke oor hul handelsmerk dryf. Hierdie inligting kan beïnvloedersbemarking en sosiale media-betrokkenheidpogings lei.
24. Inhoudverpersoonliking:
Masjienleer stel besighede in staat om inhoud vir elke kliënt te verpersoonlik, wat 'n meer innemende en relevante ervaring skep. Deur data oor klante se voorkeure, gedrag en interaksies te ontleed, kan ML-modelle inhoud aanbeveel wat in lyn is met die klant se belange. Byvoorbeeld, 'n nuuswebwerf kan ML gebruik om die tuisblad vir elke besoeker te verpersoonlik, deur artikels uit te lig wat relevant is vir hul belangstellings en leesgeskiedenis. Dit verhoog betrokkenheid en moedig kliënte aan om meer tyd op die platform deur te bring.
25. Kliënt Churn Prediction:
Masjienleer kan klantverloop voorspel, wat besighede help om kliënte te identifiseer wat die risiko loop om te vertrek en proaktiewe maatreëls te tref om hulle te behou. Deur data oor kliëntgedrag, interaksies en terugvoer te ontleed, kan ML-modelle patrone identifiseer wat potensiële verlies aandui. Hierdie inligting kan retensiestrategieë rig, soos gepersonaliseerde aanbiedinge, geteikende promosies en verbeterde kliëntediens. Byvoorbeeld, 'n intekeningdiens kan ML gebruik om kliënte te identifiseer wat waarskynlik hul intekening sal kanselleer en hulle spesiale aansporings bied om te bly.
26. Verkope vooruitskatting:
Masjienleer kan verkoopsvoorspelling verbeter deur historiese verkoopsdata, markneigings en ander faktore te ontleed. ML-modelle kan toekomstige verkope met groter akkuraatheid voorspel, wat besighede help om hul voorraad-, bemarkings- en verkoopsstrategieë meer effektief te beplan. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar kan ML gebruik om verkope vir verskillende produkkategorieë te voorspel en hul voorraadvlakke dienooreenkomstig aan te pas, om te verseker dat hulle die regte produkte in voorraad het om aan kliënte se vraag te voldoen.
27. Kliëntesegmentering:
Masjienleer stel besighede in staat om hul kliëntebasis meer effektief te segmenteer, en skep doelgerigte bemarking- en verkoopsstrategieë. Deur data oor klantgedrag, demografie en voorkeure te ontleed, kan ML-modelle afsonderlike klantsegmente met soortgelyke eienskappe identifiseer. Dit help besighede om hul bemarkingsboodskappe en aanbiedinge vir elke segment aan te pas, wat die waarskynlikheid van betrokkenheid en omskakeling verhoog. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar kan ML gebruik om hul kliëntebasis in verskillende groepe te segmenteer, soos gereelde kopers, af en toe kopers en eerstekeer-kliënte, en gepersonaliseerde bemarkingsveldtogte vir elke groep te skep.
28. Produk Aanbevelings:
Masjienleer kan produkaanbevelings verbeter deur data oor kliëntgedrag, voorkeure en interaksies te ontleed. ML-modelle kan produkte identifiseer wat waarskynlik vir elke kliënt van belang sal wees en persoonlike aanbevelings verskaf. Byvoorbeeld, 'n e-handelswerf kan ML gebruik om produkte aan te beveel op grond van 'n kliënt se blaaigeskiedenis, aankoopgeskiedenis en soortgelyke klantprofiele. Dit verhoog die waarskynlikheid van bykomende aankope en verbeter die algehele inkopie-ervaring.
29. Kliënterugvoeranalise:
Masjienleer kan klantterugvoer ontleed om algemene temas, sentimente en areas vir verbetering te identifiseer. Deur groot volumes teksdata van resensies, opnames en sosiale media te verwerk, kan ML-modelle waardevolle insigte in kliënte se menings en ervarings verskaf. Dit help besighede om te verstaan waarvan kliënte hou en nie hou nie, en om data-gedrewe besluite te neem om hul produkte en dienste te verbeter. 'n Maatskappy kan byvoorbeeld ML gebruik om terugvoer van kliënte te ontleed en herhalende kwessies, soos produkdefekte of swak kliëntediens, te identifiseer en stappe te neem om hierdie probleme aan te spreek.
30. Kliëntreisoptimalisering:
Masjienleer kan die kliëntreis optimaliseer deur data oor kliëntinteraksies en -gedrag te ontleed. ML-modelle kan sleutel raakpunte en pynpunte in die klantreis identifiseer, wat besighede help om die algehele ervaring te verbeter. Byvoorbeeld, 'n e-handelswerf kan ML gebruik om die klantreis te ontleed en faktore te identifiseer wat aankoopbesluite beïnvloed, soos webwerfnavigasie, produkinligting en betaalproses. Hierdie inligting kan verbeterings aan die webwerf en klante-ervaring lei, wat die waarskynlikheid van omskakeling en tevredenheid verhoog.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is regularisering?
- Is daar tipes leer waar beide onder toesig en nie-toesig leer terselfdertyd opgetree word?
- Hoe vind leer plaas in masjienleerstelsels sonder toesig?
- Hoe om Fashion-MNIST-datastel in Google Cloud Machine Learning/AI-platform te gebruik?
- Watter tipe algoritmes vir masjienleer is daar en hoe kies 'n mens dit?
- Wanneer 'n kern met data gevurk is en die oorspronklike is privaat, kan die gevurkte een publiek wees en indien wel, is dit nie 'n privaatheidskending nie?
- Kan NLG-modellogika vir ander doeleindes as NLG gebruik word, soos handelsvoorspelling?
- Wat is 'n paar meer gedetailleerde fases van masjienleer?
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning