當(dāng)今的業(yè)務(wù)由數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的理解所支配。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。為了更精確地理解數(shù)據(jù)，如今我們擁有人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)。毫無疑問，這些模仿人類推理的技術(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)動的個性化

任何企業(yè)都了解與客戶進(jìn)行單獨溝通的重要性。是的，由于數(shù)字接口的獨特性質(zhì)打開了個人喜好和選擇的巨大范圍，因此您的業(yè)務(wù)溝通必須考慮到個人客戶的喜好。解決個人選擇以進(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放在數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化措施上。

不僅大型企業(yè)，而且初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)都越來越了解訪問相關(guān)數(shù)據(jù)以滿足訪問者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用戶數(shù)據(jù)，并獲取相關(guān)的模式和見解，這些模式和見解可進(jìn)一步用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策個性化。人工智能還可以幫助擴大針對每個用戶的個性化工作。

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)運營中實現(xiàn)個性化的優(yōu)秀示例。這家全球咖啡連鎖品牌根據(jù)個人喜好，口味和選擇的數(shù)據(jù)設(shè)計了40萬種不同類型的電子郵件。這種精心設(shè)計的個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話。品牌實際上是AI來解密與客戶偏好和選擇相對應(yīng)的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)收集和以數(shù)據(jù)為中心。

對于規(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)為中心的個性化設(shè)置，可能會有些昂貴。但是，小型企業(yè)可以采用類似的方法來創(chuàng)建持續(xù)時間很短的非常具體的面向數(shù)據(jù)的營銷活動，以促進(jìn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和客戶參與。這種由AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)驅(qū)動型活動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)生成銷售線索

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

人工智能（AI）驅(qū)動的潛在客戶生成和聯(lián)系跟蹤解決方案具有對客戶群以及重要趨勢和新興模式進(jìn)行分析的能力。這些趨勢，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解。借助基于AI的優(yōu)化見解，網(wǎng)站可以冒險使用更好的編程語言，工具，功能和UI元素來生成更多線索。

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。B2B品牌可以借助AI工具來分析用戶在網(wǎng)頁上的交互以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生最相關(guān)且可行的見解。

分析活動。

為了使業(yè)務(wù)更輕松，現(xiàn)在在整個頻譜的大多數(shù)領(lǐng)先分析解決方案中都發(fā)現(xiàn)了用于此類分析活動的AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。簡單的Google Analytics（分析）還可以提供高度結(jié)果導(dǎo)向和精確驅(qū)動的報告。這樣的技術(shù)可以很容易地了解流量減少的動機和業(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)鍵問題和違規(guī)行為。這些工具還可以通過檢測到不良流量來自動指出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)流量通常會導(dǎo)致DDoS攻擊，對網(wǎng)站Cookie的操縱，以及冒充計算機僵尸程序的黑客或惡意程序?；贏I的銷售線索生成解決方案還可以減少這些安全漏洞。

優(yōu)化用戶體驗（UX）

AI以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式優(yōu)化了個性化的范圍，這被描述為AI在處理數(shù)據(jù)時的主要用處。但是，AI在優(yōu)化Web設(shè)計和改善用戶體驗（UX）方面也非常有效。

用戶行為

AI通過分析用戶行為和交互數(shù)據(jù)以及用戶反饋來實現(xiàn)這一優(yōu)化和改進(jìn)。機器學(xué)習(xí)程序尤其可以在從用戶行為中學(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。在后臺運行的AI和ML程序基本上會收集大量與實際用戶行為相對應(yīng)的數(shù)據(jù)，以便可以將有關(guān)缺點和改進(jìn)需求的實時反饋傳達(dá)給業(yè)務(wù)所有者?；贛L的程序還可以對UX屬性進(jìn)行即時調(diào)整，以提高參與度。

在這方面需要說明的另一重要事項是AI在提高A / B測試效率方面的巨大作用。在A / B測試過程中，AI和機器學(xué)習(xí)可以提供有關(guān)用戶需求和偏好的最重要見解，從而針對UI和UX采取進(jìn)一步的增強措施。AI對A / B測試產(chǎn)生影響的最重要方面是，它沒有模糊評估或猜測的余地。現(xiàn)在，隨著網(wǎng)站cookie提供有關(guān)用戶行為的清晰見解，引導(dǎo)A / B測試的數(shù)據(jù)驅(qū)動見解變得更加可能。

基于這些見解，登錄頁面可以根據(jù)用戶的興趣和喜好縮小表單字段。

生物特征數(shù)據(jù)推送以增強功能

與Web應(yīng)用程序直接交互相對應(yīng)的生物識別數(shù)據(jù)可以幫助開發(fā)人員和營銷人員獲得許多可行的見解。市場上現(xiàn)在有許多高級在線服務(wù)可以幫助理解和解密網(wǎng)站數(shù)據(jù)。

生物識別數(shù)據(jù)與AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，為改善用戶體驗開辟了新的可能性。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的眼睛運動。

此外，其中一些服務(wù)還可以跟蹤面部表情，以評估不同上下文中的用戶響應(yīng)。這些服務(wù)可以提取最有機的用戶數(shù)據(jù)，并生成最有價值的見解，可用于UX設(shè)計和網(wǎng)站性能優(yōu)化。

結(jié)論

從趨勢來看，從今年開始，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，開發(fā)和優(yōu)化決策的猜測工作最少。
責(zé)編AJX