机器学习下一代客户洞察

那里有太多数据你很难全神贯注。幸运的是你不必这样做。技术可以为我们完成大量数据集的工作，通常是在眨眼之间。更重要的是，计算机可以在这样做的同时进行学习。 随着大数据的出现以及人们对从中获取信号和洞察力的兴趣，机器学习已经成为一种有价值的技术，在某些情况下是一种有吸引力的替代更传统的分析技术的方法。机器学习背后的理念是教会计算机不断地从数据中学习，并在执行过程中变得更聪明。它被定义为研究和构建可以从数据中学习并对数据进行预测的算法。 机器学习已经存在了一段时间，并且正在应用于一些非常有趣的领域。在消费者领域，Facebook 自动图像标记基于机器学习算法，该算法从您手动标记的照片中学习，以在未来的照片中识别您和您的朋友。

自动驾驶汽车使用图像处理和算法。根据汽车周围的摄像头看到的情况，了解道路上哪里有停车标志，或者汽车是否正在驶近。 机器学习的增长正在加速。根据 BCC Research 的数据，到 2019 年，该市场预计将达到 153 亿美元，年均增长率为 19.7%。机器学习的增长在很大程度上归功于三个重要因素企业意识到他 巴林电话号码列表 们可以持续利用他们拥有的大量数据并根据这些见解采取行动，这也导致了对机器学习技术的增长和兴趣。 机器学习几乎可以应用于任何行业，并具有一些关键的独特优势：它可以自我学习，随着时间的推移接触新数据而变得更好，并且可以实时应用。例如，IBM 的 Watson 非常擅长下国际象棋并赢得了游戏节目 Jeopardy。它现在被应用于诸如替换联络中心代表以处理简单查询或扮演个人护理医生角色进行例行检查等情况。



然而机器学习并不仅仅是为了简单和例行公事。它还可以处理非常复杂的任务，例如自动驾驶或学习日语，就像 Watson 最近所做的那样。这些更复杂的活动通过深度学习和多层神经网络成为可能。 机器学习现在开始进入营销领域，因此公司可以更聪明地了解他们的客户。有了它，公司可以更加灵活地全面改善客户体验；在客户互动期间提供相关内容和优惠，和/或实时响应。 想象一下，如果您可以设计一种算法，利用所有渠道中客户的所有资料、行动、行为和信息来提供下一个最佳行动。这将是一种机器学习算法，它还会不断地从正在生成的客户数据中学习，并随着时间的推移变得更加智能。