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【51CTO.com快譯】

如今在數字化的時代，您如何理解數據并將其轉換為有效的業務決策，直接影響著企業的效益和發展。隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的不斷進步，為我們更精確地理解數據創造了更好的條件。毫無疑問，這些模仿人類推理的技術可以積極地改變企業及其戰略。

數據驅動的個性化

任何企業都明白客戶個性化需求的重要性。數字接口無疑打開了個人偏好和自主選擇的大門。個性化選擇的業務越來越重要，這迫使許多公司將重點放在數據驅動的個性化度量上。

不僅是大企業，初創企業和小企業也越來越明白獲取相關數據以滿足訪問者需求的重要性。人工智能可以更深入地挖掘可用的用戶數據，并從中提取出相關的模式和見解，從而進一步用于數據驅動的個性化決策。

為了更好的說明人工智能如何在商業運營中實現個性化，舉一個星巴克的案例。這家全球咖啡連鎖品牌根據個人偏好、品味和客戶選擇的數據設計了40萬種不同類型的電子郵件。這種精心設計的個性化溝通可以為商業品牌創造更有吸引力的對話和服務。通過人工智能來解讀與客戶偏好和選擇相對應的海量數據。

數據收集和以數據為中心

對于小型企業和初創企業來說，基于人工智能的數據收集和以數據為中心的個性化可能有點昂貴。但小型企業也可以采用類似的方法，在短期內創建非常具體的面向數據的營銷活動，以促進業務轉換和客戶參與。這種基于人工智能的數據驅動的宣傳活動也有助于提升公司的品牌形象。

對于B2B領域，業務轉換高度依賴于新的商機。B2B公司還需要在很大程度上依賴于聯系人數據，并通過lead generation(導引性銷售)有效地與他們聯系。大多數營銷人員都同意，基于B2B的企業在這樣做時會面臨巨大的挑戰。人工智能在簡化或者自動化lead generation過程中可以發揮巨大作用。

人工智能(AI)驅動的lead generation(導引性銷售)和contact tracking(聯系跟蹤)解決方案能夠分析客戶基礎、重要趨勢和新出現的模式。這些趨勢、模式、異常、特征和各種屬性可以為優化網站和web應用提供重要的見解。基于人工智能的優化見解，可以使用更好的編程語言、工具、功能和UI元素來產生更多的商機。

另一方面，基于人工智能的商業數據分析可以與大數據分析攜手合作。利用這種復雜和高度精辟的數據可以幫助企業發現理想的客戶。B2B企業可以借助AI工具分析用戶在網頁上的互動以及相應的數據，從而產生最相關、最具可操作性的見解。

在大多數領先的分析解決方案中，為了讓業務更容易，都應用了人工智能和機器學習技術。例如谷歌分析還可以提供高度精確的面向結果的報告。這類技術可以很容易地了解到流量減少背后的缺陷和漏洞，并提出解決問題的見解。

優秀的分析工具

也有像Finteza這樣的優秀工具，除了檢查一些關鍵問題和違規行為之外，還可以通過人工智能技術來持續監控網站流量，從而提高數據安全性。因為通過檢測異常的流量，它們可以自動發現web應用程序中的漏洞。

異常的網絡流量經常由DDoS攻擊、網站cookie的操縱、黑客或假冒機器人的惡意程序所導致的。基于AI的lead generation(導引性銷售)解決方案也可以減少這些安全漏洞。

優化用戶體驗(UX)

人工智能以數據驅動的方式優化了個性化的范圍，這奠定了人工智能在處理數據方面的主導地位，而且AI在優化網頁設計和改善用戶體驗(UX)方面也非常有效。

用戶行為分析

AI通過分析用戶行為和交互數據以及用戶反饋來實現這種優化和改進。特別是機器學習程序，在從用戶行為中學習并相應地調整各種交互元素，從而起到非常有效的作用。

后臺運行的AI和ML程序收集了大量與真實用戶行為相對應的數據，將不足和改進需求實時反饋給企業?；贛L的程序還可以對用戶體驗屬性進行即時調整，以獲得更好的參與度。

除此之外，值得一提的是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，人工智能和機器學習能夠提供關于用戶需求和偏好的重要見解，從而對UI和UX采取進一步的增強措施。

基于這樣的分析，登錄頁面可以根據用戶的興趣和偏好減少表單字段。

生物特征數據

與web應用程序直接交互對應的生物特征數據可以幫助開發人員和營銷人員獲得更多可操作的見解。

生物特征數據與人工智能和機器學習技術相結合，為改善用戶體驗提供了新的可能性。

在一些復雜的解決方案中，大多數都是借助人工智能和機器學習的結合。比如跟蹤用戶的眼球運動。

還有一些服務可以跟蹤面部表情，以評估用戶在不同語境下的反應。這些服務可以提取最直觀的用戶數據，并產生最有價值的見解，可以用于網站的用戶體驗設計和性能優化。

結論

從這一趨勢來看，從今年開始，基于AI和ML的數據分析以及以數據為中心的商業應用優化，將會占據更大的主導地位。有了這兩種技術，所有的設計、開發和優化決策都將有更大的把握。

原文標題：How Can AI and ML Transform the Way We Read and Understand Data，原文作者：Atman Rathod

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