Học máy giúp ích gì cho khách hàng trong việc mua dịch vụ và sản phẩm?

/ / Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì

Học máy (ML), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI), đã biến đổi sâu sắc cách khách hàng tương tác và mua dịch vụ, sản phẩm, giải pháp, v.v. Bằng cách tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ, thuật toán ML có thể phân biệt các mẫu, đưa ra dự đoán và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa giúp nâng cao đáng kể sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả kinh doanh.

Về bản chất, học máy liên quan đến việc đào tạo các thuật toán trên các tập dữ liệu lớn để nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới. Khả năng này đặc biệt có lợi trong lĩnh vực tương tác của khách hàng và hành vi mua hàng. Sau đây là một số cách mà học máy giúp khách hàng trong bối cảnh này:

1. Đề xuất được Cá nhân hóa:
Một trong những ứng dụng dễ thấy nhất của máy học trong tương tác với khách hàng là tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa. Các nền tảng thương mại điện tử như Amazon và các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix sử dụng thuật toán ML để phân tích hành vi và sở thích trước đây của người dùng. Các thuật toán này có thể dự đoán những sản phẩm hoặc nội dung mà người dùng có thể quan tâm, do đó cung cấp các đề xuất phù hợp. Ví dụ, nếu khách hàng thường xuyên mua sách khoa học viễn tưởng, công cụ đề xuất sẽ ưu tiên các thể loại tương tự, tăng khả năng mua thêm.

2. Hỗ trợ khách hàng nâng cao:
Học máy đã cách mạng hóa việc hỗ trợ khách hàng thông qua việc triển khai chatbot và trợ lý ảo. Các công cụ do AI điều khiển này có thể xử lý nhiều loại truy vấn của khách hàng theo thời gian thực, cung cấp phản hồi và giải pháp tức thời. Bằng cách phân tích các tương tác lịch sử của khách hàng, chatbot có thể dự đoán các vấn đề phổ biến nhất và đưa ra các giải pháp phù hợp, cải thiện thời gian phản hồi và sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến cho phép các hệ thống này hiểu và phản hồi các truy vấn phức tạp, khiến chúng hiệu quả hơn so với các phản hồi theo kịch bản truyền thống.

3. giá năng động:
Thuật toán học máy đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các chiến lược định giá động. Bằng cách phân tích các yếu tố như nhu cầu, cạnh tranh, hành vi của khách hàng và điều kiện thị trường, các mô hình ML có thể điều chỉnh giá theo thời gian thực để tối ưu hóa doanh số và lợi nhuận. Ví dụ, các dịch vụ chia sẻ xe như Uber sử dụng giá động để điều chỉnh giá vé dựa trên điều kiện cung và cầu hiện tại. Điều này đảm bảo giá cả vẫn cạnh tranh trong khi tối đa hóa doanh thu và khả năng cung cấp cho khách hàng.

4. Phát hiện và ngăn ngừa gian lận:
Học máy đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong các giao dịch trực tuyến. Bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu giao dịch, thuật toán ML có thể phát hiện ra các bất thường có thể chỉ ra hành vi gian lận. Ví dụ: nếu mẫu mua hàng của khách hàng đột nhiên khác biệt đáng kể so với hành vi thông thường của họ, hệ thống có thể đánh dấu giao dịch để xem xét thêm. Cách tiếp cận chủ động này giúp bảo vệ khách hàng khỏi gian lận và tăng cường niềm tin vào các nền tảng trực tuyến.

5. Bảo trì và dịch vụ dự đoán:
Đối với khách hàng mua sản phẩm cần bảo trì, chẳng hạn như xe cộ hoặc thiết bị công nghiệp, máy học có thể cung cấp các giải pháp bảo trì dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến và hồ sơ bảo trì lịch sử, các mô hình ML có thể dự đoán thời điểm một thành phần có khả năng hỏng hóc và đề xuất bảo trì phòng ngừa. Điều này không chỉ làm giảm thời gian chết mà còn kéo dài tuổi thọ của sản phẩm, mang lại giá trị đáng kể cho khách hàng.

6. Cải thiện Tìm kiếm và Khám phá:
Học máy tăng cường chức năng tìm kiếm trên các trang web thương mại điện tử, giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm. Bằng cách hiểu ngữ cảnh và mục đích đằng sau các truy vấn tìm kiếm, thuật toán ML có thể cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn. Ví dụ, nếu khách hàng tìm kiếm "váy mùa hè", hệ thống có thể ưu tiên các sản phẩm đang thịnh hành, được đánh giá cao và phù hợp theo mùa. Điều này cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể và tăng khả năng mua hàng.

7. Phân tích tình cảm khách hàng:
Các kỹ thuật học máy, đặc biệt là các kỹ thuật liên quan đến NLP, được sử dụng để phân tích đánh giá và phản hồi của khách hàng. Bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản, các mô hình ML có thể đánh giá tình cảm của khách hàng và xác định các chủ đề hoặc vấn đề chung. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình, giải quyết mối quan tâm của khách hàng và nâng cao sự hài lòng chung. Ví dụ, nếu một số lượng lớn khách hàng bày tỏ sự không hài lòng với một tính năng cụ thể, công ty có thể ưu tiên cải thiện trong lĩnh vực đó.

8. Các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu:
Học máy cho phép các doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu cao bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và phân khúc đối tượng dựa trên nhiều thuộc tính khác nhau như nhân khẩu học, hành vi mua sắm và sở thích. Điều này cho phép các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng các mô hình ML để xác định khách hàng có giá trị cao và điều chỉnh thông điệp tiếp thị theo nhu cầu và sở thích cụ thể của họ, tăng khả năng tương tác và chuyển đổi.

9. Quản lý kho:
Quản lý hàng tồn kho hiệu quả rất quan trọng để đảm bảo rằng khách hàng có thể mua được sản phẩm họ muốn mà không phải đối mặt với tình trạng hết hàng hoặc chậm trễ. Các thuật toán học máy có thể dự đoán nhu cầu đối với nhiều sản phẩm khác nhau dựa trên dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xu hướng theo mùa và các yếu tố khác. Điều này giúp các doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm nguy cơ tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng. Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể sử dụng các mô hình ML để dự báo nhu cầu về quần áo mùa đông và điều chỉnh hàng tồn kho của họ cho phù hợp, đảm bảo rằng khách hàng có thể tiếp cận được các sản phẩm họ cần trong mùa.

10. Trải nghiệm người dùng nâng cao:
Học máy có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng tổng thể trên các nền tảng kỹ thuật số. Bằng cách phân tích hành vi và sở thích của người dùng, các mô hình ML có thể cá nhân hóa bố cục, nội dung và điều hướng của các trang web và ứng dụng. Ví dụ: một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng ML để tùy chỉnh trang chủ cho từng người dùng, làm nổi bật các sản phẩm và danh mục có liên quan đến sở thích của họ. Điều này tạo ra trải nghiệm mua sắm hấp dẫn và thú vị hơn, khuyến khích khách hàng dành nhiều thời gian hơn trên nền tảng và mua nhiều hơn.

11. Tìm kiếm bằng giọng nói và hình ảnh:
Những tiến bộ trong học máy đã cho phép phát triển khả năng tìm kiếm bằng giọng nói và hình ảnh. Tìm kiếm bằng giọng nói cho phép khách hàng tương tác với các nền tảng kỹ thuật số bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp quá trình tìm kiếm trực quan và dễ tiếp cận hơn. Tìm kiếm bằng hình ảnh cho phép khách hàng tải lên hình ảnh và tìm các sản phẩm tương tự, nâng cao quá trình khám phá. Ví dụ, khách hàng có thể chụp ảnh một chiếc váy họ thích và sử dụng tìm kiếm bằng hình ảnh để tìm các mặt hàng tương tự trên trang web thương mại điện tử. Các tính năng này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm và cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.

12. Chương trình giữ chân khách hàng và lòng trung thành:
Học máy có thể giúp các doanh nghiệp thiết kế và triển khai các chương trình duy trì và trung thành khách hàng hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, các mô hình ML có thể xác định các mô hình và hành vi cho thấy lòng trung thành của khách hàng hoặc khả năng mất khách hàng. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để phát triển các chiến lược duy trì được cá nhân hóa, chẳng hạn như các chương trình khuyến mãi có mục tiêu, ưu đãi được cá nhân hóa và phần thưởng cho lòng trung thành. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng ML để xác định những khách hàng có nguy cơ mất khách hàng và cung cấp cho họ các khoản chiết khấu hoặc ưu đãi đặc biệt để khuyến khích họ ở lại. Điều này giúp các doanh nghiệp giữ chân những khách hàng có giá trị và xây dựng mối quan hệ lâu dài.

13. Phát triển và đổi mới sản phẩm:
Học máy có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị thúc đẩy phát triển sản phẩm và đổi mới. Bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng, mô hình sử dụng và xu hướng thị trường, các mô hình ML có thể xác định cơ hội cho các sản phẩm mới hoặc cải tiến các sản phẩm hiện có. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để phát triển các sản phẩm đáp ứng tốt hơn nhu cầu và sở thích của khách hàng. Ví dụ, một công ty công nghệ có thể sử dụng ML để phân tích phản hồi của người dùng về phần mềm của họ và xác định các tính năng được khách hàng yêu cầu nhiều nhất. Điều này cho phép công ty ưu tiên các nỗ lực phát triển và cung cấp các sản phẩm có nhiều khả năng thành công trên thị trường.

14. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng:
Học máy có thể tối ưu hóa nhiều khía cạnh khác nhau của chuỗi cung ứng, đảm bảo rằng sản phẩm được giao đến tay khách hàng một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp, nhà cung cấp dịch vụ hậu cần và nhà bán lẻ, các mô hình ML có thể xác định các điểm nghẽn, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa các tuyến đường. Điều này giúp các doanh nghiệp giảm chi phí, cải thiện thời gian giao hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để dự đoán nhu cầu đối với các sản phẩm khác nhau và điều chỉnh chuỗi cung ứng của họ cho phù hợp, đảm bảo rằng các sản phẩm có sẵn khi khách hàng cần.

15. Thông tin chi tiết và phân tích khách hàng:
Học máy cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về hành vi và sở thích của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, phương tiện truyền thông xã hội và tương tác trên trang web, các mô hình ML có thể khám phá ra các mô hình và xu hướng cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và phát triển các chiến lược phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ. Ví dụ: nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để phân tích các mô hình mua hàng và xác định các xu hướng, chẳng hạn như nhu cầu tăng đối với các sản phẩm bền vững. Thông tin này có thể hướng dẫn các nỗ lực phát triển sản phẩm, tiếp thị và quản lý hàng tồn kho.

16. Trải nghiệm Thực tế tăng cường (AR) và Thực tế ảo (VR):
Học máy đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển trải nghiệm thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) cho khách hàng. Các công nghệ này cung cấp trải nghiệm nhập vai và tương tác giúp nâng cao quy trình mua sắm. Ví dụ, các ứng dụng AR có thể cho phép khách hàng hình dung đồ nội thất sẽ trông như thế nào trong nhà của họ trước khi mua hàng, trong khi VR có thể tạo ra các phòng trưng bày ảo nơi khách hàng có thể khám phá sản phẩm trong môi trường thực tế. Các thuật toán học máy có thể phân tích tương tác của khách hàng với các công nghệ này để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm tổng thể.

17. Lập bản đồ hành trình khách hàng:
Học máy có thể giúp doanh nghiệp lập bản đồ hành trình của khách hàng và xác định các điểm tiếp xúc chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều tương tác khác nhau, chẳng hạn như lượt truy cập trang web, tương tác trên mạng xã hội và lượt truy cập tại cửa hàng, các mô hình ML có thể tạo ra góc nhìn toàn diện về hành trình của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu cách khách hàng di chuyển qua các giai đoạn khác nhau của quy trình mua hàng và xác định các cơ hội để cải thiện trải nghiệm. Ví dụ: nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để phân tích hành trình của khách hàng và xác định các điểm khó khăn, chẳng hạn như thời gian thanh toán dài hoặc điều hướng khó hiểu, và thực hiện các bước để giải quyết các vấn đề này.

18. Cá nhân hóa thời gian thực:
Học máy cho phép cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng theo thời gian thực. Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các mô hình ML có thể điều chỉnh nội dung, đề xuất và ưu đãi dựa trên bối cảnh và hành vi hiện tại của khách hàng. Điều này tạo ra trải nghiệm năng động và hấp dẫn hơn, thích ứng với nhu cầu và sở thích của khách hàng. Ví dụ: một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng ML để cá nhân hóa trang chủ cho từng khách truy cập, làm nổi bật các sản phẩm có liên quan đến sở thích hiện tại và lịch sử duyệt web của họ. Điều này làm tăng khả năng chuyển đổi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

19. Phát triển sản phẩm theo cảm xúc:
Học máy có thể phân tích cảm xúc của khách hàng để thông báo cho quá trình phát triển và đổi mới sản phẩm. Bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản từ các bài đánh giá, phương tiện truyền thông xã hội và các nguồn khác, các mô hình ML có thể xác định các chủ đề và cảm xúc chung liên quan đến sản phẩm và dịch vụ. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu được khách hàng thích và không thích điều gì, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện dịch vụ của mình. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng ML để phân tích đánh giá của khách hàng và xác định các tính năng thường được khen ngợi hoặc chỉ trích. Thông tin này có thể hướng dẫn các nỗ lực phát triển sản phẩm và đảm bảo rằng các sản phẩm mới phù hợp với sở thích của khách hàng.

20. Phân tích hành vi:
Học máy cho phép các doanh nghiệp thực hiện phân tích hành vi nâng cao, thu thập thông tin chi tiết về cách khách hàng tương tác với sản phẩm và dịch vụ của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng, chẳng hạn như mẫu duyệt, tỷ lệ nhấp và lịch sử mua hàng, các mô hình ML có thể xác định các xu hướng và mẫu thông báo cho các chiến lược kinh doanh. Ví dụ: một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng ML để phân tích hành vi của khách hàng và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm, giá cả và khuyến mại. Thông tin này có thể hướng dẫn các nỗ lực tiếp thị, bán hàng và phát triển sản phẩm.

21. Trợ lý giọng nói và thiết bị thông minh:
Học máy cung cấp năng lượng cho trợ lý giọng nói và thiết bị thông minh giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Trợ lý giọng nói như Google Assistant, Amazon Alexa và Apple Siri sử dụng thuật toán ML để hiểu và phản hồi các truy vấn của khách hàng, cung cấp một cách thuận tiện và rảnh tay để tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Các thiết bị thông minh, chẳng hạn như loa thông minh và hệ thống tự động hóa gia đình, sử dụng ML để học hỏi từ hành vi của người dùng và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa. Ví dụ: loa thông minh có thể sử dụng ML để tìm hiểu sở thích âm nhạc của người dùng và tạo danh sách phát được cá nhân hóa. Những công nghệ này giúp khách hàng dễ dàng truy cập thông tin và dịch vụ hơn, cải thiện sự tiện lợi và sự hài lòng.

22. Dự đoán Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV):
Học máy có thể dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng (CLV), giúp doanh nghiệp xác định khách hàng có giá trị cao và phân bổ nguồn lực hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng, lịch sử mua hàng và thông tin nhân khẩu học, các mô hình ML có thể ước tính giá trị tương lai của khách hàng đối với doanh nghiệp. Thông tin này có thể hướng dẫn các chiến lược tiếp thị và duy trì, đảm bảo rằng doanh nghiệp tập trung nỗ lực vào những khách hàng có khả năng tạo ra nhiều giá trị nhất. Ví dụ: nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để xác định những khách hàng có CLV cao và cung cấp cho họ các chương trình khuyến mãi và phần thưởng được cá nhân hóa để khuyến khích họ mua hàng nhiều lần.

23. Giám sát và tương tác trên mạng xã hội:
Học máy có thể phân tích dữ liệu phương tiện truyền thông xã hội để theo dõi tình cảm và mức độ tương tác của khách hàng. Bằng cách xử lý khối lượng lớn các bài đăng, bình luận và tương tác trên phương tiện truyền thông xã hội, các mô hình ML có thể xác định các xu hướng, tình cảm và người có sức ảnh hưởng tác động đến thương hiệu. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu cách khách hàng nhận thức về sản phẩm và dịch vụ của họ và tương tác với họ hiệu quả hơn. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng ML để phân tích dữ liệu phương tiện truyền thông xã hội và xác định những người có sức ảnh hưởng chính đang thúc đẩy các cuộc trò chuyện về thương hiệu của họ. Thông tin này có thể hướng dẫn các nỗ lực tiếp thị có sức ảnh hưởng và tương tác trên phương tiện truyền thông xã hội.

24. Cá nhân hóa Nội dung:
Học máy cho phép các doanh nghiệp cá nhân hóa nội dung cho từng khách hàng, tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và phù hợp hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu về sở thích, hành vi và tương tác của khách hàng, các mô hình ML có thể đề xuất nội dung phù hợp với sở thích của khách hàng. Ví dụ: một trang web tin tức có thể sử dụng ML để cá nhân hóa trang chủ cho từng khách truy cập, làm nổi bật các bài viết có liên quan đến sở thích và lịch sử đọc của họ. Điều này làm tăng sự tương tác và khuyến khích khách hàng dành nhiều thời gian hơn trên nền tảng.

25. Dự đoán chuyển đổi khách hàng:
Học máy có thể dự đoán tình trạng khách hàng bỏ đi, giúp doanh nghiệp xác định những khách hàng có nguy cơ bỏ đi và thực hiện các biện pháp chủ động để giữ chân họ. Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi, tương tác và phản hồi của khách hàng, các mô hình ML có thể xác định các mô hình cho thấy khả năng bỏ đi. Thông tin này có thể hướng dẫn các chiến lược giữ chân khách hàng, chẳng hạn như các ưu đãi được cá nhân hóa, các chương trình khuyến mãi có mục tiêu và cải thiện hỗ trợ khách hàng. Ví dụ: dịch vụ đăng ký có thể sử dụng ML để xác định những khách hàng có khả năng hủy đăng ký và cung cấp cho họ các ưu đãi đặc biệt để tiếp tục sử dụng.

26. Dự báo doanh số bán hàng:
Học máy có thể cải thiện dự báo doanh số bằng cách phân tích dữ liệu doanh số lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố khác. Các mô hình ML có thể dự đoán doanh số trong tương lai với độ chính xác cao hơn, giúp các doanh nghiệp lập kế hoạch hàng tồn kho, tiếp thị và chiến lược bán hàng hiệu quả hơn. Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để dự báo doanh số cho các danh mục sản phẩm khác nhau và điều chỉnh mức tồn kho của họ cho phù hợp, đảm bảo rằng họ có đúng sản phẩm trong kho để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

27. Phân đoạn khách hàng:
Học máy cho phép các doanh nghiệp phân khúc cơ sở khách hàng của mình hiệu quả hơn, tạo ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng có mục tiêu. Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi, nhân khẩu học và sở thích của khách hàng, các mô hình ML có thể xác định các phân khúc khách hàng riêng biệt có các đặc điểm tương tự. Điều này giúp các doanh nghiệp điều chỉnh thông điệp tiếp thị và ưu đãi của mình cho từng phân khúc, tăng khả năng tương tác và chuyển đổi. Ví dụ: một nhà bán lẻ có thể sử dụng ML để phân khúc cơ sở khách hàng của mình thành các nhóm khác nhau, chẳng hạn như người mua thường xuyên, người mua sắm thỉnh thoảng và khách hàng lần đầu, và tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa cho từng nhóm.

28. Khuyến nghị sản phẩm:
Học máy có thể nâng cao các đề xuất sản phẩm bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi, sở thích và tương tác của khách hàng. Các mô hình ML có thể xác định các sản phẩm có khả năng gây hứng thú cho từng khách hàng và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Ví dụ: một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng ML để đề xuất các sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng và hồ sơ khách hàng tương tự của khách hàng. Điều này làm tăng khả năng mua thêm và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

29. Phân tích phản hồi của khách hàng:
Học máy có thể phân tích phản hồi của khách hàng để xác định các chủ đề, cảm xúc và lĩnh vực chung cần cải thiện. Bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản từ các bài đánh giá, khảo sát và phương tiện truyền thông xã hội, các mô hình ML có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về ý kiến ​​và trải nghiệm của khách hàng. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu được khách hàng thích và không thích điều gì, đồng thời đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng ML để phân tích phản hồi của khách hàng và xác định các vấn đề thường gặp, chẳng hạn như lỗi sản phẩm hoặc dịch vụ khách hàng kém, đồng thời thực hiện các bước để giải quyết những vấn đề này.

30. Tối ưu hóa hành trình của khách hàng:
Học máy có thể tối ưu hóa hành trình của khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu về tương tác và hành vi của khách hàng. Các mô hình ML có thể xác định các điểm tiếp xúc và điểm khó khăn chính trong hành trình của khách hàng, giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm tổng thể. Ví dụ: một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng ML để phân tích hành trình của khách hàng và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, chẳng hạn như điều hướng trang web, thông tin sản phẩm và quy trình thanh toán. Thông tin này có thể hướng dẫn cải thiện trang web và trải nghiệm của khách hàng, tăng khả năng chuyển đổi và sự hài lòng.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , , ,