如何利用機器學習提升使用者體驗？

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簡介

使用者體驗（UX）是指個人或使用者與產品、服務或系統互動的方式，涵蓋從易用性、實用性到效率的所有方面。如今，機器學習可以透過建模、定製、聚類和分類提供直觀的使用者體驗。在本文中，讓我們瞭解一下機器學習是如何徹底改變使用者體驗的。

為什麼使用者體驗很重要？

對於需要吸引客戶或透過網站或移動應用程式進行銷售的企業而言，使用者體驗幾乎是必不可少的。使用者在這些平臺上花費的時間、搜尋行為、購買趨勢等等都是企業寶貴的資料點。他們希望延長使用者在這些網站上的停留時間，並吸引他們進行購買，從而使業務蓬勃發展。如果這些平臺擁有良好的使用者體驗，則可以有效地實現這一點。

UX 提升投資回報率和收入。

透過分析使用者資料及其行為，可以改進使用者體驗。使用者資料是指使用者與網站或移動應用程式互動的方式。例如，他們遇到的任何問題都會被突出顯示。

• 輸入支付相關資訊（如信用卡號、網上銀行等）時出現的問題

• 難以找到搜尋的產品

• 選單欄導航困難

機器學習如何幫助改善 UX？

人工智慧系統可以解讀人類行為並預測客戶下一步將做什麼。這些都是預測分析的一部分，可作為企業改進其平臺的資料點。

讓我們看看 ML 在哪些領域改善了 UX。

提供下一級個性化

基於 ML 的個性化可以為每位客戶提供可擴充套件且獨特的體驗。演算法幫助組織為每個人提供量身定製的體驗，而不是基於規則的使用者細分。這增強了使用者參與度。

一些與個性化相關的例子是

• 根據使用者最近的產品搜尋目標使用者傳送個性化電子郵件

• 為客戶提供個性化的獎勵和折扣。

改進推薦

企業始終希望發展壯大。為了實現這一目標，他們需要向用戶提供良好的推薦以增加收入。良好的推薦還可以幫助使用者，因為他們需要花費更少的時間來搜尋相關產品。

一種廣泛使用的此類技術是協同過濾，它提供個性化的內容推薦。該技術的關鍵亮點之一是根據使用者在電子商務平臺上的活動、評論或購買提供建議。

例如，

假設一位學生和一位時尚博主都對一家時尚商店進行了評分。他們很可能擁有相似的興趣。因此，組織可以向學生推薦時尚博主給予非常高評價（例如 9.5）的產品。

提高客戶服務速度。

大多數使用者討厭排隊等待解決他們的查詢。如果組織沒有提供高效的客戶服務來滿足使用者的需求，他們的聲譽就會受到嚴重影響，尤其是在售後服務方面。為了提供快速解決方案，大多數企業在其網站或應用程式中使用人工智慧來使用聊天機器人和自動化呼叫，以便其寶貴的客戶不必排隊等待解決查詢。與人類相比，聊天機器人的可擴充套件性要強得多，並且在許多情況下，在回答複雜問題方面比人類更有優勢。此外，隨著時間的推移，聊天機器人可以從這些問卷中學習並不斷完善自身。

例如，

由人工智慧驅動的聊天機器人可以回答簡單的問題和常見問題解答，並且在服務方面可以模仿人類。

情感分析

如今，現代人工智慧演算法利用面部識別透過影片分析來理解人類情感，從而向用戶提供更相關的廣告。人類情感一直以來都難以理解。但如今，ML 演算法已經能夠理解基本的人類行為以及複雜的人類行為。

例如，

營銷機構和媒體平臺針對特定客戶群體投放廣告。

可用性測試

人工智慧是用於測試的強大工具。它有助於評估各種 UX 指標。

其中一些是

• 使用者裝置

• 人口統計

• 訪問的頁面

• 會話時間

• 會話時長

結論

在增強和改進 UX 方面，沒有其他技術可以取代機器學習和人工智慧。如今，人工智慧已成為許多行業的福音，這些行業實際上對其功能感到敬畏。這推動了組織對人工智慧和機器學習的傾向。