机器学习专注于优化用户体验的 3 种方式
其目标之一是详细了解用户的行为，从而检测如何改善用户体验（UX 或用户体验）。根据 Tata Consultancy 的一项研究，目前，84% 的大公司已经使用人工智能 服务 (TCS)，到 2020 年，所有公司都将在其业务的某些领域采用这项技术，并将其作为其业务战略的一部分。因此，根据这份报告，最近几个月投资人工智能的公司已经 他们的利润增加了 25%，成本降低了 20%。另一方面，人工智能的结合产生的新工作也将发挥重要作用，在以数字化转型为基础的公司中，其数量增加了两倍 业务战略。以下是机器学习重点优化用户体验的 3 种方式。
能够将数据中的关系可视化驱动信任。 信任推动决策制定，进而推动更好的营销行动以改善用户体验。 目前市场上有 Tableau 和 Qlikview 等工具，它们提供了丰富多样的数据可视化小部件，可应用于结构化和非结构化数据 . 预测性使用数据来改善用户体验的最佳案例是旅游业已经在使用的数据，以便能够提供更好的建议。例如，连接马德里和上海的航班可能有数千种组合， 如果考虑所有可能的服务，这个数字可以乘以“X”。
但哪些旅行解决方案和服务与特定乘客相关？ 哪家酒店最适合刚订好明年暑假机票的小情侣？
3 个专注于改善用户体验的机器学习公式
基于机器学习算法的推荐系统通过为用户提出最有价值和最相关 Aob Directory 的选项，同时为旅游提供商最大化收入，从而为用户和旅游提供商带来有益价值。预测分析有助于更好地了解用户需求，并将这些知识与潜在产品和服务相结合.analysis 通过预测性数据分析，您将能够创建智能且相关的内容，从而与用户产生更大的参与度。有了这个，就可以将我们的技术集中在消息的个性化上。 这种技术很好，例如，在用户订阅中：通过订阅生成的数据提供服务，以便机器学习算法可以根据历史数据提供内容推荐.电子邮件营销 – 可能是最经典的数字营销学科 – 由于使用机器学习，可以大大提高其性能。发送时事通讯的时间优化。