【.com快译】在数字时代，如何理解数据并将其转化为有效的商业决策，直接影响到企业的效益和发展。人工智能(AI)和机器学习(ML)的进步为我们更准确地理解数据创造了更好的条件。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。数据驱动的个性化任何企业都了解客户个性化需求的重要性。数字界面无疑为个人喜好和自主选择打开了大门。个性化选择在业务中日益重要，迫使许多公司关注数据驱动的个性化指标。不仅是大公司，初创企业和小型企业也越来越认识到拥有相关数据以满足访问者需求的重要性。人工智能可以更深入地挖掘可用的用户数据，并从中提取相关模式和洞察，进一步用于数据驱动的个性化决策。为了更好地说明人工智能如何在业务运营中实现个性化，我们以星巴克为例。这家全球咖啡连锁店根据个人喜好、品味和客户选择的数据设计了400,000封不同类型的电子邮件。这种精心设计的个性化交流可以为商业品牌创造更具吸引力的对话和优惠。利用人工智能解读与客户偏好和选择相对应的海量数据。数据收集和以数据为中心基于人工智能的数据收集和以数据为中心的个性化对于小型企业和初创企业来说可能有点昂贵。但小型企业可以采用类似的方法，在短期内开展非常具体的以数据为导向的营销活动，以推动业务转化和客户参与。这种由人工智能驱动的数据驱动活动还有助于提升公司的品牌形象。对于B2B领域，业务转型高度依赖于新的商机。B2B公司还需要严重依赖联系人数据，并通过潜在客户生成有效地联系他们。大多数营销人员都同意，基于B2B的企业在这样做时面临着巨大的挑战。人工智能可以在简化或自动化潜在客户生成过程中发挥巨大作用。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、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，可以使用更好的编程语言、工具、功能和UI元素来产生更多商机。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相结合。利用这种复杂且高度敏锐的数据可以帮助企业发现他们的理想客户。B2B公司可以使用AI工具来分析网页上的用户交互和相应的数据，以生成最相关和可操作的见解。在大多数领先的分析解决方案中，应用人工智能和机器学习技术来简化业务。例如，GoogleAnalytics还可以提供高度准确的结果导向报告。这种技术可以很容易地理解流量减少背后的缺陷和漏洞，并提供解决问题的见解。优秀的分析工具也有像Finteza这样优秀的工具，除了可以检查一些关键问题和违规行为之外，还可以通过人工智能技术持续监控网站流量，从而提高数据安全性。因为通过检测异常流量，他们可以自动发现Web应用程序中的漏洞。网络流量异常通常是由DDoS攻击、操纵网站cookie、黑客或伪装成机器人的恶意程序引起的。基于AI的潜在客户生成（leadgeneration）解决方案也可以减少这些安全漏洞。优化用户体验（UX）人工智能以数据驱动的方式优化个性化范围，确立了人工智能在处理数据方面的主导地位，AI在优化网页设计和提升用户体验（UX）方面也非常有效。用户行为分析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。特别是机器学习程序在从用户行为中学习并相应地调整各种交互元素方面非常有效。后台运行的AI和ML程序收集大量对应真实用户行为的数据，将不足和改进需求实时反馈给企业。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。除此之外，值得一提的是AI在提升A/B测试效率方面的巨大作用。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重要见解，以进一步增强UI和UX。基于这样的分析，着陆页可以根据用户的兴趣和喜好减少表单字段。生物识别数据对应于与网络应用程序的直接交互，生物识别数据可以帮助开发人员和营销人员获得更多可操作的见解。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。在复杂的解决方案中，大多数依赖于人工智能和机器学习的结合。例如，跟踪用户的眼球运动。还有一些服务可以跟踪面部表情以衡量用户在不同情况下的反应。这些服务可以提取最直观的用户数据，产生最有价值的洞察，可用于网站的用户体验设计和性能优化。结论从这个趋势来看，从今年开始，基于AI和ML的数据分析和以数据为中心的业务应用优化将占据更大的主导地位。有了这两种技术，所有的设计、开发和优化决策都将更加确定。原标题：HowCanAIandMLTransformtheWayWeReadandUnderstandData，原作者：AtmanRathod
