用机器学习优化来进一步提升客户体验

改善客户体验是当今竞争激烈商业环境中的常态，越来越多企业将机器学习确定为实现这一目标的可靠工具，机器学习本质上是与传统软件不同的软件编程，机器学习通过改进的个性化，增强计算机视觉，改进自然语言，更大的决策支持，通过分析优化和增强分析来进一步提升客户体验。

    1、个性化服务

    如今客户更喜欢个性化的参与和体验，机器学习促进了个性化发展，数据和分析使营销人员能够了解客户偏好，将机器学习与来自物联网的远程信息处理，地理定位信标和社交数据的新数据源结合使用，可以提高洞察力。应用机器学习的算法，来了解客户偏好的细微差别，并根据他们的条款参与其中，使用此类算法来开发高度相关的营销活动，例如匹配的受众群体配置文件和具有高度针对性的视频内容，客户可获得量身定制的服务。

    2、促进计算机视觉

    机器学习技术可以检测复杂场景的所有事物，应用该技术来提高数字资产的质量，是赢得客户心灵的必然方式。利用机器学习技术，使像素化图像更清晰，提高在光线不足的情况下在手机上捕获的视频质量，除了让客户满意之外，还包括更低的数据使用率，以及通过扩展改进流媒体功能。

    3、招聘管理

    机器学习改变了许多企业的过程，包括人力资源活动和职能，可以采用具有不同目标的几种特定机器学习算法之一的形状，从数据中学习而无需专门编程。人力资源中的机器学习可以影响和塑造数量的人力资源系统或流程，无论是雇用和使用技术来找到最好的员工，还是分析员工与业务的关系，对文化或流程进行适当的更改，机器学习对于所有HR团队来说都是一个有价值的工具。机器学习可让人力资源部门在招聘过程中，快速评估和分析，基根据预先确定的因素，找到最高质量的候选人，从HR分析角度，快速评估候选人资料，从而加快流程节省宝贵的时间。

    4、人员考核

机器学习还延伸到绩效评估和衡量员工敬业度，由于机器学习的数据评估功能，可以跟踪与性能相关的指标，客户服务，绩效评估。人力资源部门增加额外的反馈软件和计划，员工有机会在年度审核中提供反馈。机器学习可以与这些程序一起实施，以分析员工之间的趋势，有助于跟踪员工趋势和员工整体士气，可了解员工之间的关系，解决考核问题。

     5、改善决策

    机器学习让营销人员预测客户，根据他掌握的数据和他目前的行为来预测客户的可能行动，符合客户需求的新产品和服务，获得的见解不仅可以预测客户的行为，还可以预测未来发展。

    机器学习的范围随着技术的发展而提高，神经网络支持更好的分类和预测，支持更复杂的规则和基于关系的客户体验计划。这些都提高了支持复杂决策，预测和优化的能力。由机器学习提供支持的增强分析可提供更快的洞察力，竞争的加剧，技术的超快节奏变化以及大数据的激增，迫使机器学习库算法和框架联合起来，为提供比现有级别更高程度的个性化服务。