今天的业务受数据和数据驱动的理解支配。您如何理解数据并将其解释为业务决策直接影响您的业务转换和增长。为了更准确地理解数据，今天我们拥有人工智能(AI)和机器学习(ML)技术。毫无疑问，这些模仿人类推理的技术可以积极改变企业及其战略。我们需要了解人工智能和机器学习技术对塑造理解和解释数据能力的影响。数据驱动的个性化任何企业都明白与客户单独沟通的重要性。是的，因为数字界面的独特性开启了巨大的个人偏好和选择范围，您的业务沟通必须考虑到个人客户的偏好。解决业务转型的个人选择越来越重要，这迫使许多公司将重点放在数据驱动的个性化措施上。不仅是大型企业，初创企业和小型企业也越来越认识到访问相关数据以满足访问者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用户数据并提取相关模式和见解，这些模式和见解可进一步用于数据驱动的决策个性化。AI还可以帮助扩大个性化每个用户的努力。停止流失。星巴克就是一个很好的例子，说明人工智能如何在业务运营中实现个性化。这家全球咖啡连锁店根据个人喜好、品味和选择的数据设计了400,000封不同类型的电子邮件。这种精心制作的个性化沟通可以帮助品牌为商业品牌创造更具吸引力的沟通和对话。品牌实际上是人工智能来破译与客户偏好和选择相对应的大量数据。数据收集和以数据为中心。基于AI的数据收集和以数据为中心的个性化之类的事情对于小型企业和小型初创企业来说可能有点昂贵。然而，小型企业可以采用类似的方法来创建非常具体的、面向数据的短期营销活动，以推动业务转换和客户参与。这种由人工智能驱动、数据驱动的活动还可以帮助提升任何公司的品牌形象。根据易于理解的数据生成销售线索对于B2B细分市场，业务转换高度依赖于生成新的线索。B2B公司还需要严重依赖跟踪联系人数据并通过潜在客户生成渠道有效地联系他们。大多数营销人员都同意基于B2B的企业在此过程中面临的巨大挑战。在这里，人工智能可以通过智能自动化在简化潜在客户生成过程中发挥重要作用。人工智能(AI)驱动的潜在客户生成和联系人跟踪解决方案能够分析客户群以及重要趋势和新兴模式。这些趋势、模式、异常、特征和各种属性可以为优化网站和Web应用程序提供重要的见解。借助基于AI的优化洞察力，网站可以尝试使用更好的编程语言、工具、功能和UI元素来产生更多潜在客户。另一方面，基于人工智能的业务数据分析可以与大数据分析齐头并进。这种复杂且高度精明的数据利用方法可以轻松帮助您发现理想客户。B2B品牌可以利用AI工具来分析网页上的用户交互和相应的数据，以生成最相关和最可行的见解。分析活动。为了简化业务，现在大多数领先的分析解决方案中都可以找到用于此类分析活动的人工智能和机器学习技术。SimpleGoogleAnalytics还提供高度以结果为导向和精确驱动的报告。这样的技术可以很容易地理解流量减少的动机和业务转型后果的读数背后的缺陷和漏洞。优秀的分析工具。还有一些很棒的工具，例如Finteza，除了检查其他关键问题和违规行为之外，它还使用AI技术持续检查网站流量。这些工具还可以通过检测不良流量自动指出Web应用程序中的漏洞，从而提高您的数据安全性。不良的网络流量通常会导致DDoS攻击、网站cookie的操纵以及伪装成计算机机器人的黑客或恶意程序。基于人工智能的潜在客户生成解决方案也可以减少这些安全漏洞。优化用户体验(UX)AI以数据驱动的方式优化个性化的范围，这被描述为AI在处理数据时的主要用途。然而，人工智能在优化网页设计和改善用户体验（UX）方面也非常有效。用户行为AI通过分析用户行为和交互数据以及用户反馈来实现这种优化和改进。机器学习程序尤其可以非常有效地从用户行为中学习并相应地调整各种交互元素。在后台运行的人工智能和机器学习程序基本上收集了大量与实际用户行为相对应的数据，以便将不足之处和改进需求实时反馈给企业主。基于ML的程序还可以即时调整用户体验属性以提高参与度。在这方面要说的另一件重要事情是人工智能在提高A/B测试效率方面可以发挥的巨大作用。在A/B测试期间，人工智能和机器学习可以提供有关用户需求和偏好的最重要见解，以进一步增强UI和UX。人工智能对A/B测试的影响最重要的方面是它没有给模糊的评估或猜测留下空间。随着网站cookie提供对用户行为的清晰洞察，现在更有可能以数据驱动的洞察来指导A/B测试。基于这些见解，登陆页面可以根据用户的兴趣和偏好缩小表单字段的范围。生物识别数据推动增强功能与Web应用程序直接交互对应的生物识别数据可以帮助开发人员和营销人员获得许多可操作的见解。现在市场上有许多先进的在线服务可以帮助理解和破译网站数据。将生物识别数据与人工智能和机器学习技术相结合，为改善用户体验开辟了新的可能性。大多数这些可用的数据解释服务都结合了人工智能和机器学习的帮助。这些复杂的解决方案可以轻松跟踪用户的眼球运动。此外，其中一些服务可以跟踪面部表情以评估用户在不同情况下的反应。这些服务提取最有机的用户数据并生成最有价值的见解，可用于用户体验设计和网站性能优化。结论从趋势来看，从今年开始，基于人工智能和机器学习的数据分析和以业务为中心的数据优化将占据主导地位。得益于这两种技术，所有设计、开发和优化决策都只需要最少的猜测。
