كيف يساعد التعلم الآلي العملاء في شراء الخدمات والمنتجات؟

/ / نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, المُقدّمة, ما هو التعلم الآلي

لقد أحدث التعلم الآلي، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي، تحولاً عميقاً في الطريقة التي يتفاعل بها العملاء مع الخدمات والمنتجات والحلول وغيرها ويشترونها. ومن خلال الاستفادة من كميات هائلة من البيانات، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تمييز الأنماط والتنبؤ وتوفير تجارب مخصصة تعمل على تعزيز رضا العملاء وكفاءة الأعمال بشكل كبير.

في جوهره، يتضمن التعلم الآلي تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات ضخمة للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بناءً على بيانات جديدة. وهذه القدرة مفيدة بشكل خاص في مجال تفاعلات العملاء وسلوكيات الشراء. وفيما يلي عدة طرق تساعد بها تقنية التعلم الآلي العملاء في هذا السياق:

1. توصيات شخصية:
إن أحد أبرز تطبيقات التعلم الآلي في التعامل مع العملاء هو توليد التوصيات المخصصة. تستخدم منصات التجارة الإلكترونية مثل أمازون وخدمات البث مثل نيتفليكس خوارزميات التعلم الآلي لتحليل سلوكيات وتفضيلات المستخدمين السابقة. يمكن لهذه الخوارزميات التنبؤ بالمنتجات أو المحتوى الذي من المرجح أن يهتم به المستخدم، وبالتالي تقديم اقتراحات مخصصة. على سبيل المثال، إذا كان العميل يشتري كتب الخيال العلمي بشكل متكرر، فإن محرك التوصيات سيعطي الأولوية للأنواع المماثلة، مما يزيد من احتمالية عمليات الشراء الإضافية.

2. دعم العملاء المحسن:
لقد أحدث التعلم الآلي ثورة في دعم العملاء من خلال نشر برامج المحادثة الآلية والمساعدين الافتراضيين. يمكن لهذه الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التعامل مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء في الوقت الفعلي، وتوفير استجابات وحلول فورية. من خلال تحليل تفاعلات العملاء التاريخية، يمكن لبرامج المحادثة الآلية التنبؤ بالمشكلات الأكثر شيوعًا وتقديم حلول ذات صلة، وتحسين أوقات الاستجابة ورضا العملاء. علاوة على ذلك، تسمح معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة لهذه الأنظمة بفهم الاستفسارات المعقدة والرد عليها، مما يجعلها أكثر فعالية من الاستجابات النصية التقليدية.

3. التسعير الديناميكي:
تعتبر خوارزميات التعلم الآلي مفيدة في تنفيذ استراتيجيات التسعير الديناميكية. من خلال تحليل عوامل مثل الطلب والمنافسة وسلوك العملاء وظروف السوق، يمكن لنماذج التعلم الآلي تعديل الأسعار في الوقت الفعلي لتحسين المبيعات والربحية. على سبيل المثال، تستخدم خدمات مشاركة الرحلات مثل أوبر التسعير الديناميكي لتعديل الأسعار بناءً على ظروف العرض والطلب الحالية. وهذا يضمن بقاء الأسعار تنافسية مع تعظيم الإيرادات والتوافر للعملاء.

4. كشف الاحتيال والوقاية:
يلعب التعلم الآلي دورًا بالغ الأهمية في تحديد الأنشطة الاحتيالية ومنعها في المعاملات عبر الإنترنت. من خلال تحليل الأنماط في بيانات المعاملات، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف الشذوذ الذي قد يشير إلى سلوك احتيالي. على سبيل المثال، إذا انحرف نمط الشراء لدى العميل فجأة بشكل كبير عن سلوكه المعتاد، يمكن للنظام وضع علامة على المعاملة لمزيد من المراجعة. يساعد هذا النهج الاستباقي في حماية العملاء من الاحتيال وتعزيز الثقة في المنصات عبر الإنترنت.

5. الصيانة التنبؤية والخدمة:
بالنسبة للعملاء الذين يشترون منتجات تتطلب صيانة، مثل المركبات أو المعدات الصناعية، يمكن للتعلم الآلي أن يقدم حلول الصيانة التنبؤية. من خلال تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار وسجلات الصيانة التاريخية، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بموعد فشل أحد المكونات والتوصية بالصيانة الوقائية. وهذا لا يقلل من وقت التوقف عن العمل فحسب، بل يطيل أيضًا عمر المنتج، مما يوفر قيمة كبيرة للعميل.

6. تحسين البحث والاكتشاف:
يعمل التعلم الآلي على تعزيز وظيفة البحث على مواقع التجارة الإلكترونية، مما يسهل على العملاء العثور على ما يبحثون عنه. من خلال فهم السياق والغرض وراء استعلامات البحث، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تقديم نتائج بحث أكثر دقة وارتباطًا. على سبيل المثال، إذا بحث أحد العملاء عن "فساتين الصيف"، يمكن للنظام إعطاء الأولوية للمنتجات الرائجة والحاصلة على تقييمات عالية والمناسبة للموسم. وهذا يحسن تجربة التسوق الإجمالية ويزيد من احتمالية الشراء.

7. تحليل معنويات العملاء:
تُستخدم تقنيات التعلم الآلي، وخاصة تلك المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية، لتحليل آراء وتعليقات العملاء. ومن خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات النصية، يمكن لنماذج التعلم الآلي قياس مشاعر العملاء وتحديد الموضوعات أو المشكلات المشتركة. ويمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتحسين منتجاتها وخدماتها، ومعالجة مخاوف العملاء، وتعزيز الرضا العام. على سبيل المثال، إذا أعرب عدد كبير من العملاء عن عدم رضاهم عن ميزة معينة، يمكن للشركة إعطاء الأولوية للتحسينات في هذا المجال.

8. حملات التسويق المستهدفة:
يتيح التعلم الآلي للشركات إنشاء حملات تسويقية مستهدفة للغاية من خلال تحليل بيانات العملاء وتقسيم الجماهير بناءً على سمات مختلفة مثل التركيبة السكانية وسلوك الشراء والتفضيلات. وهذا يسمح باستراتيجيات تسويقية أكثر تخصيصًا وفعالية. على سبيل المثال، يمكن للشركة استخدام نماذج التعلم الآلي لتحديد العملاء ذوي القيمة العالية وتخصيص رسائل التسويق وفقًا لاحتياجاتهم واهتماماتهم المحددة، مما يزيد من احتمالية المشاركة والتحويل.

9. نظام إدارة المستودعات:
تعتبر إدارة المخزون الفعّالة أمرًا مهمًا لضمان قدرة العملاء على شراء المنتجات التي يريدونها دون مواجهة نفاد المخزون أو التأخير. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التنبؤ بالطلب على منتجات مختلفة بناءً على بيانات المبيعات التاريخية والاتجاهات الموسمية وعوامل أخرى. يساعد هذا الشركات على الحفاظ على مستويات المخزون المثلى، مما يقلل من خطر الإفراط في التخزين أو نقص المخزون. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب على الملابس الشتوية وضبط مخزونها وفقًا لذلك، مما يضمن حصول العملاء على المنتجات التي يحتاجون إليها خلال الموسم.

10 تجربة المستخدم المحسنة:
يمكن أن يعمل التعلم الآلي على تحسين تجربة المستخدم الإجمالية على المنصات الرقمية بشكل كبير. من خلال تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته، يمكن لنماذج التعلم الآلي تخصيص تخطيط ومحتوى وتنقل مواقع الويب والتطبيقات. على سبيل المثال، يمكن لموقع التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي لتخصيص الصفحة الرئيسية لكل مستخدم، وتسليط الضوء على المنتجات والفئات ذات الصلة باهتماماته. وهذا يخلق تجربة تسوق أكثر جاذبية ومتعة، مما يشجع العملاء على قضاء المزيد من الوقت على المنصة وإجراء المزيد من المشتريات.

11 البحث الصوتي والمرئي:
لقد مكّن التقدم في مجال التعلم الآلي من تطوير قدرات البحث الصوتي والمرئي. يتيح البحث الصوتي للعملاء التفاعل مع المنصات الرقمية باستخدام اللغة الطبيعية، مما يجعل عملية البحث أكثر سهولة وسلاسة. يتيح البحث المرئي للعملاء تحميل الصور والعثور على منتجات مماثلة، مما يعزز عملية الاكتشاف. على سبيل المثال، يمكن للعميل التقاط صورة لفستان يعجبه واستخدام البحث المرئي للعثور على عناصر مماثلة على موقع للتجارة الإلكترونية. تسهل هذه الميزات على العملاء العثور على ما يبحثون عنه وتحسين تجربة التسوق الشاملة.

12 برامج الاحتفاظ بالعملاء والولاء:
يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات في تصميم وتنفيذ برامج فعالة للاحتفاظ بالعملاء وتعزيز ولائهم. من خلال تحليل بيانات العملاء، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الأنماط والسلوكيات التي تشير إلى ولاء العملاء أو احتمالية فقدانهم. يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتطوير استراتيجيات احتفاظ مخصصة، مثل العروض الترويجية المستهدفة والعروض المخصصة ومكافآت الولاء. على سبيل المثال، يمكن للشركة استخدام التعلم الآلي لتحديد العملاء المعرضين لخطر فقدانهم وتقديم خصومات أو حوافز خاصة لهم لتشجيعهم على البقاء. يساعد هذا الشركات على الاحتفاظ بالعملاء القيمين وبناء علاقات طويلة الأمد.

13 تطوير المنتج والابتكار:
يمكن أن يوفر التعلم الآلي رؤى قيمة تدفع تطوير المنتجات والابتكار. من خلال تحليل تعليقات العملاء وأنماط الاستخدام واتجاهات السوق، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الفرص المتاحة لمنتجات جديدة أو تحسين المنتجات الحالية. يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتطوير منتجات تلبي احتياجات العملاء وتفضيلاتهم بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن لشركة تكنولوجيا استخدام التعلم الآلي لتحليل تعليقات المستخدمين على برامجها وتحديد الميزات الأكثر طلبًا من قبل العملاء. يتيح هذا للشركة إعطاء الأولوية لجهود التطوير وتقديم المنتجات الأكثر احتمالية للنجاح في السوق.

14 تحسين سلسلة التوريد:
يمكن للتعلم الآلي تحسين جوانب مختلفة من سلسلة التوريد، مما يضمن تسليم المنتجات للعملاء بكفاءة وبتكلفة فعالة. من خلال تحليل البيانات من الموردين ومقدمي الخدمات اللوجستية وتجار التجزئة، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الاختناقات والتنبؤ بالطلب وتحسين الطرق. يساعد هذا الشركات على خفض التكاليف وتحسين أوقات التسليم وتعزيز رضا العملاء. على سبيل المثال، يمكن لتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب على منتجات مختلفة وضبط سلسلة التوريد وفقًا لذلك، مما يضمن توفر المنتجات عندما يحتاجها العملاء.

15 رؤى العملاء والتحليلات:
يوفر التعلم الآلي للشركات رؤى عميقة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم. من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل سجلات المعاملات ووسائل التواصل الاجتماعي والتفاعلات على مواقع الويب، يمكن لنماذج التعلم الآلي الكشف عن الأنماط والاتجاهات التي تساعد في اتخاذ القرارات التجارية. يساعد هذا الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل وتطوير استراتيجيات تتوافق مع احتياجاتهم وتفضيلاتهم. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي لتحليل أنماط الشراء وتحديد الاتجاهات، مثل زيادة الطلب على المنتجات المستدامة. يمكن أن توجه هذه المعلومات جهود تطوير المنتجات والتسويق وإدارة المخزون.

16 تجارب الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR).:
تلعب تقنية التعلم الآلي دورًا رئيسيًا في تطوير تجارب الواقع المعزز والواقع الافتراضي للعملاء. توفر هذه التقنيات تجارب غامرة وتفاعلية تعزز عملية التسوق. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات الواقع المعزز أن تسمح للعملاء بتصور شكل الأثاث في منازلهم قبل إجراء عملية الشراء، بينما يمكن للواقع الافتراضي إنشاء صالات عرض افتراضية حيث يمكن للعملاء استكشاف المنتجات في بيئة واقعية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل تفاعلات العملاء مع هذه التقنيات لتقديم توصيات مخصصة وتحسين التجربة الإجمالية.

17 رسم خرائط رحلة العميل:
يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات على رسم خريطة لرحلة العميل وتحديد نقاط الاتصال الرئيسية التي تؤثر على قرارات الشراء. من خلال تحليل البيانات من التفاعلات المختلفة، مثل زيارات الموقع الإلكتروني، والتفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي، والزيارات داخل المتجر، يمكن لنماذج التعلم الآلي إنشاء رؤية شاملة لرحلة العميل. يساعد هذا الشركات على فهم كيفية انتقال العملاء عبر مراحل مختلفة من عملية الشراء وتحديد الفرص لتحسين التجربة. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي لتحليل رحلة العميل وتحديد نقاط الضعف، مثل أوقات الخروج الطويلة أو التنقل المربك، واتخاذ خطوات لمعالجة هذه المشكلات.

18 التخصيص في الوقت الحقيقي:
يتيح التعلم الآلي تخصيص تجربة العميل في الوقت الفعلي. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي، يمكن لنماذج التعلم الآلي تعديل المحتوى والتوصيات والعروض بناءً على سياق العميل وسلوكه الحالي. وهذا يخلق تجربة أكثر ديناميكية وجاذبية تتكيف مع احتياجات العميل وتفضيلاته. على سبيل المثال، يمكن لموقع التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي لتخصيص الصفحة الرئيسية لكل زائر، وتسليط الضوء على المنتجات ذات الصلة باهتماماته الحالية وسجل التصفح. وهذا يزيد من احتمالية التحويل ويعزز رضا العملاء.

19 تطوير المنتجات بناءً على المشاعر:
يمكن للتعلم الآلي تحليل مشاعر العملاء لإبلاغ تطوير المنتجات والابتكار فيها. من خلال معالجة كميات كبيرة من بيانات النصوص من المراجعات ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من المصادر، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الموضوعات والمشاعر المشتركة المتعلقة بالمنتجات والخدمات. يساعد هذا الشركات على فهم ما يحبه العملاء وما يكرهونه، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتحسين عروضهم. على سبيل المثال، يمكن للشركة استخدام التعلم الآلي لتحليل مراجعات العملاء وتحديد الميزات التي يتم الإشادة بها أو انتقادها بشكل متكرر. يمكن أن توجه هذه المعلومات جهود تطوير المنتجات وتضمن أن المنتجات الجديدة تتوافق مع تفضيلات العملاء.

20 التحليلات السلوكية:
يتيح التعلم الآلي للشركات إجراء تحليلات سلوكية متقدمة، والحصول على رؤى حول كيفية تفاعل العملاء مع منتجاتهم وخدماتهم. من خلال تحليل البيانات المتعلقة بسلوك العملاء، مثل أنماط التصفح ومعدلات النقر وسجل الشراء، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الاتجاهات والأنماط التي تساعد في صياغة استراتيجيات الأعمال. على سبيل المثال، يمكن لموقع التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي لتحليل سلوك العملاء وتحديد العوامل التي تؤثر على قرارات الشراء، مثل مراجعات المنتجات والأسعار والعروض الترويجية. يمكن أن توجه هذه المعلومات جهود التسويق والمبيعات وتطوير المنتجات.

21 المساعدون الصوتيون والأجهزة الذكية:
إن التعلم الآلي يدعم المساعدين الصوتيين والأجهزة الذكية التي تعمل على تحسين تجربة العملاء. يستخدم المساعدون الصوتيون مثل Google Assistant وAmazon Alexa وApple Siri خوارزميات التعلم الآلي لفهم استفسارات العملاء والرد عليها، مما يوفر طريقة مريحة وبدون استخدام اليدين للتفاعل مع المنصات الرقمية. تستخدم الأجهزة الذكية، مثل مكبرات الصوت الذكية وأنظمة التشغيل الآلي للمنزل، التعلم الآلي للتعلم من سلوك المستخدم وتوفير تجارب مخصصة. على سبيل المثال، يمكن لمكبر الصوت الذكي استخدام التعلم الآلي لتعلم تفضيلات المستخدم الموسيقية وإنشاء قوائم تشغيل مخصصة. تسهل هذه التقنيات على العملاء الوصول إلى المعلومات والخدمات، مما يحسن الراحة والرضا.

22 التنبؤ بقيمة عمر العميل (CLV):
يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بقيمة عمر العميل (CLV)، مما يساعد الشركات على تحديد العملاء ذوي القيمة العالية وتخصيص الموارد بشكل فعال. من خلال تحليل البيانات حول سلوك العملاء وتاريخ الشراء والتركيبة السكانية، يمكن لنماذج التعلم الآلي تقدير القيمة المستقبلية للعميل للشركة. يمكن لهذه المعلومات توجيه استراتيجيات التسويق والاحتفاظ، مما يضمن تركيز الشركات جهودها على العملاء الذين من المرجح أن يولدوا أكبر قيمة. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي لتحديد العملاء ذوي قيمة عمر العميل العالية وتقديم عروض ترويجية ومكافآت مخصصة لهم لتشجيع عمليات الشراء المتكررة.

23 مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي والتفاعل معها:
يمكن للتعلم الآلي تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لمراقبة مشاعر العملاء وتفاعلهم. من خلال معالجة كميات كبيرة من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات والتفاعلات، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الاتجاهات والمشاعر والمؤثرين الذين يؤثرون على العلامة التجارية. يساعد هذا الشركات على فهم كيفية إدراك العملاء لمنتجاتها وخدماتها والتفاعل معهم بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، يمكن للشركة استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وتحديد المؤثرين الرئيسيين الذين يقودون المحادثات حول علامتها التجارية. يمكن أن توجه هذه المعلومات جهود التسويق المؤثرة والتفاعل مع وسائل التواصل الاجتماعي.

24 تخصيص المحتوى:
يتيح التعلم الآلي للشركات تخصيص المحتوى لكل عميل، مما يخلق تجربة أكثر جاذبية وارتباطًا. من خلال تحليل البيانات حول تفضيلات العملاء وسلوكهم وتفاعلاتهم، يمكن لنماذج التعلم الآلي أن توصي بمحتوى يتماشى مع اهتمامات العميل. على سبيل المثال، يمكن لموقع إخباري استخدام التعلم الآلي لتخصيص الصفحة الرئيسية لكل زائر، وتسليط الضوء على المقالات ذات الصلة باهتماماتهم وسجل القراءة. وهذا يزيد من المشاركة ويشجع العملاء على قضاء المزيد من الوقت على المنصة.

25 توقع زبد العميل:
يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بفقدان العملاء، مما يساعد الشركات على تحديد العملاء المعرضين لخطر الرحيل واتخاذ تدابير استباقية للاحتفاظ بهم. من خلال تحليل البيانات حول سلوك العملاء والتفاعلات وردود الفعل، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد الأنماط التي تشير إلى فقدان محتمل للعملاء. يمكن لهذه المعلومات توجيه استراتيجيات الاحتفاظ، مثل العروض المخصصة والعروض الترويجية المستهدفة ودعم العملاء المحسن. على سبيل المثال، يمكن لخدمة الاشتراك استخدام التعلم الآلي لتحديد العملاء الذين من المرجح أن يلغوا اشتراكهم وتقديم حوافز خاصة لهم للبقاء.

26 مبيعات التنبؤ:
يمكن أن يعمل التعلم الآلي على تحسين توقعات المبيعات من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية واتجاهات السوق وعوامل أخرى. يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بالمبيعات المستقبلية بدقة أكبر، مما يساعد الشركات على التخطيط لمخزونها واستراتيجيات التسويق والمبيعات بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بمبيعات فئات المنتجات المختلفة وضبط مستويات المخزون وفقًا لذلك، مما يضمن وجود المنتجات المناسبة في المخزون لتلبية طلب العملاء.

27 فئات الزبائن:
يتيح التعلم الآلي للشركات تقسيم قاعدة عملائها بشكل أكثر فعالية، وإنشاء استراتيجيات تسويق ومبيعات مستهدفة. من خلال تحليل البيانات حول سلوك العملاء والتركيبة السكانية والتفضيلات، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد شرائح العملاء المتميزة ذات الخصائص المتشابهة. يساعد هذا الشركات على تخصيص رسائل التسويق والعروض لكل شريحة، مما يزيد من احتمالية المشاركة والتحويل. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة استخدام التعلم الآلي لتقسيم قاعدة عملائها إلى مجموعات مختلفة، مثل المشترين المتكررين والمتسوقين العرضيين والعملاء لأول مرة، وإنشاء حملات تسويقية مخصصة لكل مجموعة.

28 توصيات المنتج:
يمكن للتعلم الآلي أن يعزز توصيات المنتجات من خلال تحليل البيانات المتعلقة بسلوك العملاء وتفضيلاتهم وتفاعلاتهم. ويمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد المنتجات التي من المرجح أن تثير اهتمام كل عميل وتقديم توصيات مخصصة. على سبيل المثال، يمكن لموقع التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي للتوصية بالمنتجات بناءً على سجل تصفح العميل وسجل الشراء وملفات تعريف العملاء المماثلة. وهذا يزيد من احتمالية إجراء عمليات شراء إضافية ويعزز تجربة التسوق الشاملة.

29 تحليل ملاحظات العملاء:
يمكن للتعلم الآلي تحليل تعليقات العملاء لتحديد الموضوعات المشتركة والمشاعر ومجالات التحسين. من خلال معالجة كميات كبيرة من بيانات النصوص من المراجعات والاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي، يمكن لنماذج التعلم الآلي تقديم رؤى قيمة حول آراء العملاء وتجاربهم. يساعد هذا الشركات على فهم ما يحبه العملاء وما يكرهونه، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين منتجاتها وخدماتها. على سبيل المثال، يمكن للشركة استخدام التعلم الآلي لتحليل تعليقات العملاء وتحديد المشكلات المتكررة، مثل عيوب المنتج أو ضعف خدمة العملاء، واتخاذ خطوات لمعالجة هذه المشكلات.

30 رحلة العميل الأمثل:
يمكن للتعلم الآلي تحسين رحلة العميل من خلال تحليل البيانات المتعلقة بتفاعلات العملاء وسلوكياتهم. ويمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد نقاط الاتصال الرئيسية ونقاط الألم في رحلة العميل، مما يساعد الشركات على تحسين التجربة الإجمالية. على سبيل المثال، يمكن لموقع التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي لتحليل رحلة العميل وتحديد العوامل التي تؤثر على قرارات الشراء، مثل التنقل عبر الموقع الإلكتروني ومعلومات المنتج وعملية الدفع. ويمكن أن تساعد هذه المعلومات في توجيه التحسينات التي تطرأ على الموقع الإلكتروني وتجربة العميل، مما يزيد من احتمالية التحويل والرضا.

أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:

عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

المزيد من الأسئلة والأجوبة:

الكلمات المفتاحية هذه: , , , , , ,