机器学习如何改善客户互动

大多数企业努力的一件事就是确保客户满意。过去，实现这一目标的方法相当简单，通过愉快的面对面互动与客户互动，并亲自满足他们的所有需求。但随着技术的进步，越来越多的商业交易在网上进行，远离了多年来一直行之有效的面对面模式。许多企业现在正在转向机器学习作为改善客户互动的解决方案。

个性化的方法

如果您曾经在亚马逊等在线商店购物或在 Google 上搜索过某些内容，那么您可能会遇到过企业用来在更个性化的层面上吸引客户的工具。您在网站上的操作通常会受到监控，从您点击的链接到您在搜索栏中输入的单词。这些信息通过数据传输回企业。对数据进行排序可能是一项极其复杂的任务，但机器学习使该任务变得更加容易。

机器学习查看数据并将网站转变为更适合个人客户的网站。这是许多企业目标的一部分——采用个人面对面策略并将其转换为数字格式。一项研究from 2013 表示，在未来三到五年内，我们可以看到 88% 的与客户的互动都是通过数字方式进行的。另一项研究表明千禧一代希望通过技术获得更加个性化的方法。个性化网站是客户互动的关键，但其中的数据太多，无法由一名员工或多名员工管理，特别是对于小型企业而言；需要机器学习来实现这一目标。

提出建议

网站会跟踪客户的购买历史记录，通过收集的数据，他们可以推荐购买其他产品。自动个性化还考虑有关购物者的信息，并完善这些建议并针对个人进行更具体的定制。这就像销售人员始终与客户在一起，指出他或她认为哪些产品正合客户的胃口。

客户资料

通过机器学习的个性化可以进一步扩展到生活事件。一些银行将客户分享的信息存储在他们的个人资料中，并使用该信息来提供服务和产品。一个例子如果客户用有关家庭出生的信息更新他或她的个人资料，就会发生这种情况。银行可以获取这些数据并提供婴儿储蓄账户以及抵押贷款利率信息，以防家庭想要购买新房。

预测偏好

Netflix 等一些公司拥有复杂的机器学习程序，用于预测用户的偏好。 Netflix 更进一步，更准确地缩小了顾客可能喜欢观看的电影列表的范围。虽然这种级别的客户互动可能不是传统的面对面形式，但它仍然满足了许多公司刚刚开始了解的客户体验的一个重要要素。

可穿戴设备

机器学习已经得到应用的另一个领域是快速增长的可穿戴设备行业。从这些设备收集的数据量可能很大，企业使用的预测分析可能是未来几年的一个重要增长领域。从可穿戴设备收集的数据可以用来以更个性化的方式吸引客户，同时也让营销人员更清楚地了解他们的行为和动机。通过足够的输入，机器学习最终可以开发出一个配置文件，为未来的交互定制一种方法。