تعامل انسان و هوش مصنوعی : چطور تجربه مشتری را بهینه کنیم

یکی از ویژگی‌های بارز مشاغل موفق در قرن بیست و یکم، تعامل مشتری است. طبق توضیح هاب اسپات تعامل مشتری ایجاد تعامل با مصرف کنندگان در چندین کانال برای تقویت ارتباط شرکت با آن‌ها است و امروزه به لطف پیشرفت در شبکه های اجتماعی، تعامل مشتری در بالاترین حد خود قرار دارد. با توجه به حجم وسیع داده در این مشکل، تعامل انسان و هوش مصنوعی می‌تواند فکر خوبی باشد.MIT معتقد است کلان داده، هنگامی که از هوش مصنوعی بهره ببرد، می تواند به بینش هیجان‌انگیز و حیاتی امروز کسب و کارها منجر شود. اما هنگامی که در مورد هوش مصنوعی صحبت می کنیم، این اصطلاح طیف گسترده ای از فناوری‌های نوظهور را در بر می‌گیرد. همه آنها به معنای تجربه مشتری و تعامل انسان و هوش مصنوعی قابل استفاده نیستند. در اینجا، ما خواهیم فهمید که چگونه داده‌ها و هوش مصنوعی می‌توانند با هم کار کنند و به ایجاد یک سیستم عمیق‌تر و قوی‌تر تعامل انسان و هوش مصنوعی برای یک کسب و کار کمک کنند.منابع داده و CXاگر اخیراً از گوگل برای جستجو استفاده کرده‌اید، متوجه شده‌اید که اکنون این موتور جستجو تمایل دارد کاربران را به سمت آنچه که فکر می‌کند به دنبال آن هستند، سوق دهد. مرتبط بودن در آنچه موتور جستجو به شما ارائه می‌دهد، امری حیاتی است و مشاغلی که برای تغذیه هوش مصنوعی‎شان از داده‌ها استفاده می‌کنند هم از این قاعده مستثنی نیستند. شرکت‌ها می‌توانند داده‌ها را از کوکی‌ها یا برنامه‌های تلفن همراه جمع‌آوری کنند، هوش مصنوعی خود را آموزش دهند و تجربه منحصر به فردی برای مشتری ایجاد کنند. از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری ماشین امکان آموزش مجدد بر اساس اطلاعات جدید را دارند، پاسخ‌های هوش مصنوعی همیشه براساس آخرین داده‌های جمع‌آوری شده در حساب آن کاربر مرتبط خواهند بود. قوانین مربوط به جمع‌آوری داده‌های کاربران متفاوت هستند، اما اگر مشاغل قصد انجام این کار را دارند، باید اطمینان حاصل کنند که در تمامی پلتفرم‌ها انجام این کار قانونی باشد.درجه بالاتر محاسبات الگوریتمیمجله وایرد نوشته الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از مراحل برای یک محاسبه خاص هستند. اما این یک اصطلاح ریاضی در ساده‌ترین شکل آن است. وقتی صحبت از الگوریتم در علوم کامپیوتر باشد، نیاز به تعریفی ظریف‌تر داریم. یادگیری الگوریتمی، قلب تپنده هوش مصنوعی است، زیرا به سیستم می‌آموزد چه چیزی را باید از داده‌های جدید انتخاب کند. در شرایطی که بیشتر الگوریتم‌ها تحت نظارت هستند (توسط مدیر تحت نظارت قرار می‌گیرند و در صورت بروز خطا اصلاح می‌شوند)، در نهایت، آن‌ها می‌توانند به تنهایی هم اجرا شوند. یادگیری ماشین می‌تواند تفاوت‌های ظریف رفتار مصرف‌کننده را در نظر گرفته و جنبه‌های روانشناختی خریدار را نمایان سازد. داده‌هایی که توسط یادگیری ماشین تولید می‌شود هم می‌توانند به چیدمان درست آیتم‌های مربوط برای مشتریان کمک کند.تکنولوژی پردازش زبان طبیعیپردازش زبان طبیعی سعی دارد شرایط تعامل انسان و هوش مصنوعی را بهبود بخشد و کاری کند تا هوش مصنوعی با استفاده از پارامترهای انسانی و نه آنچه از کامپیوتر انتظار دارید، پاسخگوی مسائل باشد. پردازش زبان طبیعی نحوه تعامل یک برند با خریداران خود را تغییر می‌دهد. این امر باعث می‌شود که برخورد با هوش مصنوعی از دیدگاه مصرف‌کننده بسیار ساده‌تر به نظر برسد؛ زیرا آن‌ها نیازی به یادگیری رابط‌های پیچیده ندارند. این سیستم به سادگی با آن‌ها به زبان انگلیسی ساده صحبت می‌کند و بازخوردشان را جمع‌آوری می‌کند و آن بازخوردها را به ذخیره داده‌های موجود اضافه می‌کند. همچنین چت‌بات‌ها دارای سیستم‌های یکپارچه‌سازی آسان هستند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که در وب‌سایت یک شرکت قرار گیرند. هزینه‌های استفاده از این فناوری در یک وب‌سایت تجاری نیز به میزان قابل توجهی کمتر است.بینایی ماشین و تجربه مشتریمشتریان همیشه به دنبال روش‌های کارآمدتر برای بهینه‌‎سازی خریدهای خود هستند. بینایی ماشین سیستمی است که به سادگی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها از یک منبع خاص استفاده کند. به عنوان مثال، با جمع‌آوری داده‌های ترافیک در یک فروشگاه، بینایی ماشین می‌تواند یک نقشه گرمایی ایجاد کند تا نشان دهد اکثر مصرف‌کنندگان بیشتر در چه بخش‌هایی وقت خود را صرف می کنند. این یعنی بهترین شیوه تعامل انسان و هوش مصنوعی . این بینش می‌تواند به هدایت مشاغل به سمت کمپین‌های تبلیغاتی موثرتر یا محصولاتی که مشتریان بیشتری دارد، کمک کند. یکی دیگر از نمونه‌های عالی استفاده از بینایی ماشین، ویژگی لنز پینترست است. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از دوربین تلفن هوشمند خود هرچه را می‌خواهند در دنیای اطراف خود جستجو کنند. این ویژگی دقیقاً نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با انگیزه مناسب چه توانایی‌هایی دارد.یادگیری عمیق در کنار تجربه مشترییادگیری عمیق یعنی به هوش مصنوعی آموزش دهیم که مانند یک انسان فکر کند. ما معتقدیم این کار آسان است، زیرا این کار را به صورت طبیعی انجام می‌دهیم، اما در واقع یک فرایند پیچیده است که برای دستیابی به آن، محاسبات زیادی نیاز است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند در ایجاد سرنخ و ایجاد فرصت برای مشاغل بی ارزش باشند. یکی از بهترین نمونه‌ها در بخش مراقبت‌های بهداشتی استفاده از داده‌های مقیاس پذیر در دنیای واقعی است که توسط Trialbee پیاده‌سازی شده است. مشارکت بیمار در طی تحقیقات بالینی برای آزمایشات مربوط به واکسن بسیار سودمند است. این یعنی به کسب‌و‌کارها راه‌حلی برای تعامل انسان با هوش مصنوعی پیشنهاد دهیم که از آن برای مطابقت شرکت‌ها با شرکت‌کنندگانی که در مطالعات مشابه در سراسر جهان شرکت کرده‌اند، استفاده کنند. استفاده از هوش مصنوعی برای سازمان‌های دارویی، medtech، بیوتکنولوژی و CRO باعث افزایش بهره‌وری خواهد شد و همچنین تجربه مشتری منحصر به فردی را برای شرکت‌کنندگان ایجاد می‌کند.یکی دیگر از کاربردهای مناسب یادگیری عمیق، تعاملات به موقع است. مصرف‌کنندگان در حین کار با نماینده خدمات مشتری، توقعات مشخصی دارند. اکثریت مشتریان برای وقت خود ارزش قائل هستند و این که مجبور شوند منتظر بمانند آن‌ها را بی‌میل کرده و از برندها دور می‌کند. تعامل انسان و هوش مصنوعی در زمان مناسب باعث می‌شود که هوش مصنوعی پاسخی درست در چارچوبی دقیق برای این مشکل داشته باشد. این سیستم با استفاده از زمینه و هدف کاربر تعیین می‌کند که آن‌ها چه کاری می‌خواهند انجام دهند و نسبت به اقدامات آن‌ها واکنش نشان می‌دهد.ایجاد تعامل بهتر با مشتری از طریق استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعیتعامل انسان و هوش مصنوعی باعث می‌شود که شرکت موفق‌تر باشد و به طور کلی، اساس یک شرکت وقتی با مشتریانش تعامل داشته باشد، بسیار سالم‌‎تر به نظر می‌رسد. در بازاریابی‌های قدیمی، تماس با کاربران و درک نیازهای آن‌ها مسئله‌ای ساده بود که البته توجه زیادی به آن نمی‌شد. از طرفی، تعامل انسان و هوش مصنوعی به انرژی زیادی نیاز دارد که برای تامین آن شاید به همکاری همه کارکنان نیاز باشد. اگر کسب‌و‌کاری بخواهد در این محیط مدرن فعال باقی بماند، باید با این شرایط سازگار شود. هوش مصنوعی بهترین راه برای حرکت شرکت‌ها به سوی موفقیت است، اما هوش مصنوعی بدون داده مانند وسیله نقلیه بدون سوخت است. با اطمینان از این‌که سیستم هوش مصنوعی داده کافی برای یادگیری و توسعه را دارد، مشاغل می‌توانند از تمام پتانسیل آن در جذب مشتری استفاده کنند.انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانیدمنبع: hooshio.com