當今的業務由數據和數據驅動的理解所支配。您如何理解數據以及如何將數據解釋為業務決策直接影響您的業務轉換和增長。為了更精確地理解數據，如今我們擁有人工智能(AI)和機器學習(ML)技術。毫無疑問，這些模仿人類推理的技術可以積極地改變企業及其戰略。

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我們需要了解AI和ML技術在形成理解和解釋數據能力方面的影響。

數據驅動的個性化

任何企業都了解與客戶進行單獨溝通的重要性。是的，由于數字接口的獨特性質打開了個人喜好和選擇的巨大范圍，因此您的業務溝通必須考慮到個人客戶的喜好。解決個人選擇以進行業務轉換的重要性日益提高，迫使許多公司將重點放在數據驅動的個性化措施上。

不僅大型企業，而且初創企業和小型企業都越來越了解訪問相關數據以滿足訪問者需求的重要性。AI可以更深入地挖掘可用的用戶數據，并獲取相關的模式和見解，這些模式和見解可進一步用于數據驅動的決策個性化。人工智能還可以幫助擴大針對每個用戶的個性化工作。

停止流失率。

在星巴克的案例中，可以找到有關AI如何在業務運營中實現個性化的優秀示例。這家全球咖啡連鎖品牌根據個人喜好，口味和選擇的數據設計了40萬種不同類型的電子郵件。這種精心設計的個性化交流可以幫助品牌為商業品牌創建更具吸引力的交流和對話。品牌實際上是AI來解密與客戶偏好和選擇相對應的數據量。

數據收集和以數據為中心。

對于規模較小的企業和小型創業公司，例如基于AI的數據收集和以數據為中心的個性化設置，可能會有些昂貴。但是，小型企業可以采用類似的方法來創建持續時間很短的非常具體的面向數據的營銷活動，以促進業務轉換和客戶參與。這種由AI驅動的數據驅動型活動也可以幫助提升任何公司的品牌形象。

根據容易理解的數據生成銷售線索

對于B2B細分市場，業務轉化高度取決于產生新的潛在客戶。B2B公司還需要高度依賴跟蹤聯系數據，并通過潛在顧客生成渠道有效地聯系他們。大多數營銷人員都同意基于B2B的企業在此過程中面臨的巨大挑戰。在這里，AI可以在通過智能自動化簡化線索生成過程中發揮重要作用。

人工智能(AI)驅動的潛在客戶生成和聯系跟蹤解決方案具有對客戶群以及重要趨勢和新興模式進行分析的能力。這些趨勢，模式，異常，特征和各種屬性可以為優化網站和Web應用程序提供重要的見解。借助基于AI的優化見解，網站可以冒險使用更好的編程語言，工具，功能和UI元素來生成更多線索。

另一方面，基于AI的業務數據分析可以與大數據分析并駕齊驅。這種復雜且高度敏銳的數據利用方法可以輕松幫助發現企業的理想客戶。B2B品牌可以借助AI工具來分析用戶在網頁上的交互以及相應的數據，以產生最相關且可行的見解。

分析活動。

為了使業務更輕松，現在在整個頻譜的大多數領先分析解決方案中都發現了用于此類分析活動的AI和機器學習技術。簡單的Google Analytics(分析)還可以提供高度結果導向和精確驅動的報告。這樣的技術可以很容易地了解流量減少的動機和業務轉換后果的讀數背后的缺陷和漏洞。

出色的分析工具。

還有一些很棒的工具，例如Finteza，它使用AI技術連續檢查網站流量，除了檢查其他關鍵問題和違規行為。這些工具還可以通過檢測到不良流量來自動指出Web應用程序中的漏洞，從而提高您的數據安全性。

不良的網絡流量通常會導致DDoS攻擊，對網站Cookie的操縱，以及冒充計算機僵尸程序的黑客或惡意程序。基于AI的銷售線索生成解決方案還可以減少這些安全漏洞。

優化用戶體驗(UX)

AI以數據驅動的方式優化了個性化的范圍，這被描述為AI在處理數據時的主要用處。但是，AI在優化Web設計和改善用戶體驗(UX)方面也非常有效。

用戶行為

AI通過分析用戶行為和交互數據以及用戶反饋來實現這一優化和改進。機器學習程序尤其可以在從用戶行為中學習并相應地調整各種交互元素方面發揮非常有效的作用。在后臺運行的AI和ML程序基本上會收集大量與實際用戶行為相對應的數據，以便可以將有關缺點和改進需求的實時反饋傳達給業務所有者。基于ML的程序還可以對UX屬性進行即時調整，以提高參與度。

在這方面需要說明的另一重要事項是AI在提高A / B測試效率方面的巨大作用。在A / B測試過程中，AI和機器學習可以提供有關用戶需求和偏好的最重要見解，從而針對UI和UX采取進一步的增強措施。AI對A / B測試產生影響的最重要方面是，它沒有模糊評估或猜測的余地。現在，隨著網站cookie提供有關用戶行為的清晰見解，引導A / B測試的數據驅動見解變得更加可能。

基于這些見解，登錄頁面可以根據用戶的興趣和喜好縮小表單字段。

生物特征數據推送以增強功能

與Web應用程序直接交互相對應的生物識別數據可以幫助開發人員和營銷人員獲得許多可行的見解。市場上現在有許多高級在線服務可以幫助理解和解密網站數據。

生物識別數據與AI和機器學習技術相結合，為改善用戶體驗開辟了新的可能性。在這些用于數據解釋的可用服務中，大多數都結合了人工智能和機器學習的幫助。這些復雜的解決方案可以輕松跟蹤用戶的眼睛運動。

此外，其中一些服務還可以跟蹤面部表情，以評估不同上下文中的用戶響應。這些服務可以提取最有機的用戶數據，并生成最有價值的見解，可用于UX設計和網站性能優化。

結論

從趨勢來看，從今年開始，基于AI和ML的數據分析以及以業務為中心的數據優化將占據主導地位。由于采用了這兩種技術，所有設計，開發和優化決策的猜測工作最少。