當(dāng)今的業(yè)務(wù)由數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理解所支配。您如何理解數(shù)據(jù)以及如何將數(shù)據(jù)解釋為業(yè)務(wù)決策直接影響您的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和增長(zhǎng)。為了更精確地理解數(shù)據(jù)，如今我們擁有人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)。毫無(wú)疑問(wèn)，這些模仿人類(lèi)推理的技術(shù)可以積極地改變企業(yè)及其戰(zhàn)略。

我們需要了解AI和ML技術(shù)在形成理解和解釋數(shù)據(jù)能力方面的影響。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化

任何企業(yè)都了解與客戶(hù)進(jìn)行單獨(dú)溝通的重要性。是的，由于數(shù)字接口的獨(dú)特性質(zhì)打開(kāi)了個(gè)人喜好和選擇的巨大范圍，因此您的業(yè)務(wù)溝通必須考慮到個(gè)人客戶(hù)的喜好。解決個(gè)人選擇以進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換的重要性日益提高，迫使許多公司將重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化措施上。

不僅大型企業(yè)，而且初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)都越來(lái)越了解訪問(wèn)相關(guān)數(shù)據(jù)以滿(mǎn)足訪問(wèn)者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用戶(hù)數(shù)據(jù)，并獲取相關(guān)的模式和見(jiàn)解，這些模式和見(jiàn)解可進(jìn)一步用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策個(gè)性化。人工智能還可以幫助擴(kuò)大針對(duì)每個(gè)用戶(hù)的個(gè)性化工作。

停止流失率。

在星巴克的案例中，可以找到有關(guān)AI如何在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的優(yōu)秀示例。這家全球咖啡連鎖品牌根據(jù)個(gè)人喜好，口味和選擇的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了40萬(wàn)種不同類(lèi)型的電子郵件。這種精心設(shè)計(jì)的個(gè)性化交流可以幫助品牌為商業(yè)品牌創(chuàng)建更具吸引力的交流和對(duì)話。品牌實(shí)際上是AI來(lái)解密與客戶(hù)偏好和選擇相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)收集和以數(shù)據(jù)為中心。

對(duì)于規(guī)模較小的企業(yè)和小型創(chuàng)業(yè)公司，例如基于AI的數(shù)據(jù)收集和以數(shù)據(jù)為中心的個(gè)性化設(shè)置，可能會(huì)有些昂貴。但是，小型企業(yè)可以采用類(lèi)似的方法來(lái)創(chuàng)建持續(xù)時(shí)間很短的非常具體的面向數(shù)據(jù)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，以促進(jìn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和客戶(hù)參與。這種由AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型活動(dòng)也可以幫助提升任何公司的品牌形象。

根據(jù)容易理解的數(shù)據(jù)生成銷(xiāo)售線索

對(duì)于B2B細(xì)分市場(chǎng)，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化高度取決于產(chǎn)生新的潛在客戶(hù)。B2B公司還需要高度依賴(lài)跟蹤聯(lián)系數(shù)據(jù)，并通過(guò)潛在顧客生成渠道有效地聯(lián)系他們。大多數(shù)營(yíng)銷(xiāo)人員都同意基于B2B的企業(yè)在此過(guò)程中面臨的巨大挑戰(zhàn)。在這里，AI可以在通過(guò)智能自動(dòng)化簡(jiǎn)化線索生成過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的潛在客戶(hù)生成和聯(lián)系跟蹤解決方案具有對(duì)客戶(hù)群以及重要趨勢(shì)和新興模式進(jìn)行分析的能力。這些趨勢(shì)，模式，異常，特征和各種屬性可以為優(yōu)化網(wǎng)站和Web應(yīng)用程序提供重要的見(jiàn)解。借助基于AI的優(yōu)化見(jiàn)解，網(wǎng)站可以冒險(xiǎn)使用更好的編程語(yǔ)言，工具，功能和UI元素來(lái)生成更多線索。

另一方面，基于AI的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析可以與大數(shù)據(jù)分析并駕齊驅(qū)。這種復(fù)雜且高度敏銳的數(shù)據(jù)利用方法可以輕松幫助發(fā)現(xiàn)企業(yè)的理想客戶(hù)。B2B品牌可以借助AI工具來(lái)分析用戶(hù)在網(wǎng)頁(yè)上的交互以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生最相關(guān)且可行的見(jiàn)解。

分析活動(dòng)。

為了使業(yè)務(wù)更輕松，現(xiàn)在在整個(gè)頻譜的大多數(shù)領(lǐng)先分析解決方案中都發(fā)現(xiàn)了用于此類(lèi)分析活動(dòng)的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。簡(jiǎn)單的Google Analytics（分析）還可以提供高度結(jié)果導(dǎo)向和精確驅(qū)動(dòng)的報(bào)告。這樣的技術(shù)可以很容易地了解流量減少的動(dòng)機(jī)和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換后果的讀數(shù)背后的缺陷和漏洞。

出色的分析工具。

還有一些很棒的工具，例如Finteza，它使用AI技術(shù)連續(xù)檢查網(wǎng)站流量，除了檢查其他關(guān)鍵問(wèn)題和違規(guī)行為。這些工具還可以通過(guò)檢測(cè)到不良流量來(lái)自動(dòng)指出Web應(yīng)用程序中的漏洞，從而提高您的數(shù)據(jù)安全性。

不良的網(wǎng)絡(luò)流量通常會(huì)導(dǎo)致DDoS攻擊，對(duì)網(wǎng)站Cookie的操縱，以及冒充計(jì)算機(jī)僵尸程序的黑客或惡意程序。基于AI的銷(xiāo)售線索生成解決方案還可以減少這些安全漏洞。

優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)（UX）

AI以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式優(yōu)化了個(gè)性化的范圍，這被描述為AI在處理數(shù)據(jù)時(shí)的主要用處。但是，AI在優(yōu)化Web設(shè)計(jì)和改善用戶(hù)體驗(yàn)（UX）方面也非常有效。

用戶(hù)行為

AI通過(guò)分析用戶(hù)行為和交互數(shù)據(jù)以及用戶(hù)反饋來(lái)實(shí)現(xiàn)這一優(yōu)化和改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)程序尤其可以在從用戶(hù)行為中學(xué)習(xí)并相應(yīng)地調(diào)整各種交互元素方面發(fā)揮非常有效的作用。在后臺(tái)運(yùn)行的AI和ML程序基本上會(huì)收集大量與實(shí)際用戶(hù)行為相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，以便可以將有關(guān)缺點(diǎn)和改進(jìn)需求的實(shí)時(shí)反饋傳達(dá)給業(yè)務(wù)所有者。基于ML的程序還可以對(duì)UX屬性進(jìn)行即時(shí)調(diào)整，以提高參與度。

在這方面需要說(shuō)明的另一重要事項(xiàng)是AI在提高A / B測(cè)試效率方面的巨大作用。在A / B測(cè)試過(guò)程中，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供有關(guān)用戶(hù)需求和偏好的最重要見(jiàn)解，從而針對(duì)UI和UX采取進(jìn)一步的增強(qiáng)措施。AI對(duì)A / B測(cè)試產(chǎn)生影響的最重要方面是，它沒(méi)有模糊評(píng)估或猜測(cè)的余地。現(xiàn)在，隨著網(wǎng)站cookie提供有關(guān)用戶(hù)行為的清晰見(jiàn)解，引導(dǎo)A / B測(cè)試的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)見(jiàn)解變得更加可能。

基于這些見(jiàn)解，登錄頁(yè)面可以根據(jù)用戶(hù)的興趣和喜好縮小表單字段。

生物特征數(shù)據(jù)推送以增強(qiáng)功能

與Web應(yīng)用程序直接交互相對(duì)應(yīng)的生物識(shí)別數(shù)據(jù)可以幫助開(kāi)發(fā)人員和營(yíng)銷(xiāo)人員獲得許多可行的見(jiàn)解。市場(chǎng)上現(xiàn)在有許多高級(jí)在線服務(wù)可以幫助理解和解密網(wǎng)站數(shù)據(jù)。

生物識(shí)別數(shù)據(jù)與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，為改善用戶(hù)體驗(yàn)開(kāi)辟了新的可能性。在這些用于數(shù)據(jù)解釋的可用服務(wù)中，大多數(shù)都結(jié)合了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助。這些復(fù)雜的解決方案可以輕松跟蹤用戶(hù)的眼睛運(yùn)動(dòng)。

此外，其中一些服務(wù)還可以跟蹤面部表情，以評(píng)估不同上下文中的用戶(hù)響應(yīng)。這些服務(wù)可以提取最有機(jī)的用戶(hù)數(shù)據(jù)，并生成最有價(jià)值的見(jiàn)解，可用于UX設(shè)計(jì)和網(wǎng)站性能優(yōu)化。

結(jié)論

從趨勢(shì)來(lái)看，從今年開(kāi)始，基于AI和ML的數(shù)據(jù)分析以及以業(yè)務(wù)為中心的數(shù)據(jù)優(yōu)化將占據(jù)主導(dǎo)地位。由于采用了這兩種技術(shù)，所有設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和優(yōu)化決策的猜測(cè)工作最少。
責(zé)編AJX