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AI 帮助企业赢得市场竞争的7种方式

本文长度为1824字,预估阅读时间4分钟。引言:本文介绍了7个AI在企业进行市场竞争中带来的优势。

译者 | Lisa

审校 | 王楠楠

编辑 | CiCi

AI去年吸引了120亿美元的VC投资,预计2025年将达到1906亿美元。以下是AI可以帮助企业赢得市场竞争的7种简单方法。

人工智能(AI)正以惊人的速度发展,几乎破坏了每一个行业。去年,该技术吸引了120亿美元的风投投资,根据最近的一项研究,人工智能市场将在2025年以前以36.62%的CAGR增长到1906.1亿美元。

前进的思想家们依靠尖端技术来推动他们的业务的数字化改造。成功使用案例的数量在不断增加。一个数字健康启动SKVIVICE利用AI来支持其经临床验证的皮肤癌风险应用程序。在线超市OcADO在其平台上实现了深度神经网络,将欺诈检测提高了15倍。

从医疗保健到运输到零售,品牌利用这种多面技术的潜力创造价值。不管你的业务是什么,这里是AI如何推动你超越竞争。

1提供更好的客户服务

优质的客户体验是每个成功企业的核心,因为它可以将满意度高的客户变成品牌的粉丝以带来更多的购买。预计到2020年,85%的客户服务将不由人类完成,支持人工智能的聊天机器人可以大大提高客户对服务的满意度。

通过机器学习(ML)技术,经过训练的智能聊天机器人可以理解客户的查询问题并提供精准的答案——比人类要快得多。除了立即响应之外,机器人还可以确保全天候不间断服务,可以大大节约运营费用。聊天机器人还可以完成一些如退换货等的简单交易。

2更高效的营销

人工智能为创造更有效、更有针对性的营销活动提供了巨大的帮助。人工智能分析工具基于大量数据分析可以洞察用户行为。通过解读这些行为,针对不同的用户群体,创建更个性化的营销活动。

Netflix是一个个性化营销的成功案例。媒体巨头通过算法进行个性化推荐,提供高度精准的个性化内容。这一策略付诸实施,使品牌每年节省10亿以上。

3提高转化率

每个企业都在寻找提高自己底线的方法,提高转换率就是其中之一。运用了机器学习的新科技“计算机视觉(CV)”可以帮助企业的营收爆炸式增长。

在AI的支持下,计算机视觉或图像识别技术,正视图改变我们的购物方式。计算机视觉技术可以帮助零售商智能销售商品,并根据商品外观的相似性来推荐相关产品。另一方面,消费者可以通过计算机视觉技术驱动的图片搜索代替文字搜索来寻找商品。品牌可以以不同的方式定义相同的物品,因此图片搜索可以简化搜索过程,为消费者带来更高的满意度,从而提升转化率。

4情感分析

情感分析,也称为意图挖掘,利用机器学习和自然语言处理(NLP)来分析社交媒体帖子、新闻或评论,并评估公众对于产品或服务的喜恶程度。

跟踪消费者对于品牌的情感反馈,可以更好地理解品牌的目标消费者,识别他们的痛点,并尽早解决他。更进一步地,将收集到的情感数据与其消费者人群画像数据相结合,从而对客户数据库进行细分。这将帮助品牌为每个细分目标群体设计不同的高度个性化的策略,而不是试图找到一个一刀切的解决方案。

5自动化工作流

人工智能可以接管重复的、耗时的任务,让企业员工专注于更有创造性的工作。可以从委托例行操作开始,如管理日程表或处理一些日常请求,这样可以节省许多人工成本。

在工作中使用人工智能技术并不仅仅局限于自动化处理一些行政事物。人力资源团队可以利用人工智能工具梳理应聘者的简历,并找到最好的应聘者,大大加快招聘过程。

6培训与辅导

有了先进的机器学习软件,可以更好地支持销售人员的日常工作,并为他们提供必要的工具,使他们发挥出最佳水平。通过捕获和分析客户反馈和行为,机器学习算法可以识别出最成功的销售策略,使用这些策略来有效地培训销售代表并达成更多订单。

指导销售团队的另一种方法是通过一个智能聊天机器人,它依靠深度的用户参与分析来模拟客户对话,并在正确的时间提出正确的问题。

7竞争情报

仅仅模仿行业领袖的模式不利于企业的长远发展。为了保持领先地位,企业需要主动出击,快速响应市场变化。要做到这一点,企业必须密切关注市场,了解竞争对手的实际情况。

这就是人工智能的竞争情报(CI)可以提供帮助的地方。AI驱动的软件可以跨多个平台监控竞争对手的动向,识别他们的优势和劣势,揭示产品和服务的差距。

一个航空公司利用人工智能的竞争洞察力技术来掌握市场脉搏的例子:机票透视帮助航空公司密切关注市场相关票价变化,及时调整定价策略以获得更大的利润率。

8写在最后

随着机器学习和人工智能的普及,精明的公司开始思考技术如何使他们的业务受益,提高他们的投资回报率。不要错过在企业工具库中添加高级人工智能工具的机会:这将使企业客户更满意,企业员工更有生产力。

作者:Olga Ezzheva是Oxagile的科技作家,为中小企业和财富500强公司提供软件工程和IT咨询服务。

译者:Lisa

关于作者

Olga Ezzheva,Oxagile的科技作家,为中小企业和财富500强公司提供软件工程和IT咨询服务。

译者简介

Lisa,统计学专业海归硕士,曾就职于百度,负责DMP及广告效果评估的产品工作。目前致力于移动推广领域。

审校简介

王楠楠,互联网数据分析从业者。
 

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关于iCDOinternet Chief Data Officer (iCDO),中文全称互联网数据官,中国专业化的学习型媒体平台,专注数据驱动的互联网营销和运营。

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