Makine öğrenmesi müşterilerin hizmet ve ürün satın almalarına nasıl yardımcı oluyor?

/ / Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Giriş, Makine öğrenimi nedir

Yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğrenimi (ML), müşterilerin hizmetler, ürünler, çözümler ve daha fazlasıyla etkileşim kurma ve bunları satın alma biçimini kökten değiştirmiştir. ML algoritmaları, büyük miktarda veriyi kullanarak kalıpları ayırt edebilir, tahminlerde bulunabilir ve müşteri memnuniyetini ve iş verimliliğini büyük ölçüde artıran kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir.

Makine öğrenimi özünde, kalıpları tanımak ve yeni verilere dayalı kararlar almak için büyük veri kümeleri üzerinde algoritmaları eğitmeyi içerir. Bu yetenek özellikle müşteri etkileşimleri ve satın alma davranışları alanında faydalıdır. Makine öğreniminin bu bağlamda müşterilere yardımcı olduğu birkaç yol şunlardır:

1. Kişiselleştirilmiş Öneriler:
Müşteri etkileşimlerinde makine öğreniminin en görünür uygulamalarından biri kişiselleştirilmiş öneriler üretmektir. Amazon gibi e-ticaret platformları ve Netflix gibi yayın hizmetleri, kullanıcıların geçmiş davranışlarını ve tercihlerini analiz etmek için ML algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, bir kullanıcının hangi ürünlerle veya içeriklerle ilgilenebileceğini tahmin edebilir ve böylece kişiye özel öneriler sağlayabilir. Örneğin, bir müşteri sıklıkla bilimkurgu kitapları satın alırsa, öneri motoru benzer türlere öncelik vererek ek satın alımların olasılığını artıracaktır.

2. Gelişmiş Müşteri Desteği:
Makine öğrenimi, sohbet robotları ve sanal asistanların dağıtımıyla müşteri desteğinde devrim yarattı. Bu yapay zeka destekli araçlar, gerçek zamanlı olarak çok çeşitli müşteri sorgularını işleyebilir, anında yanıtlar ve çözümler sağlayabilir. Sohbet robotları, geçmiş müşteri etkileşimlerini analiz ederek en yaygın sorunları tahmin edebilir ve ilgili çözümler sunabilir, yanıt sürelerini ve müşteri memnuniyetini iyileştirebilir. Dahası, gelişmiş doğal dil işleme (NLP), bu sistemlerin karmaşık sorguları anlamasını ve bunlara yanıt vermesini sağlayarak bunları geleneksel komut dosyası yanıtlarından daha etkili hale getirir.

3. dinamik Fiyatlandırma:
Makine öğrenimi algoritmaları dinamik fiyatlandırma stratejilerinin uygulanmasında etkilidir. Talep, rekabet, müşteri davranışı ve piyasa koşulları gibi faktörleri analiz ederek, ML modelleri satışları ve karlılığı optimize etmek için fiyatları gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir. Örneğin, Uber gibi yolculuk paylaşım hizmetleri, ücretleri mevcut talep ve arz koşullarına göre ayarlamak için dinamik fiyatlandırmayı kullanır. Bu, müşteriler için geliri ve kullanılabilirliği en üst düzeye çıkarırken fiyatların rekabetçi kalmasını sağlar.

4. Dolandırıcılık Tespiti ve Önlenmesi:
Makine öğrenimi, çevrimiçi işlemlerdeki dolandırıcılık faaliyetlerini belirlemede ve önlemede kritik bir rol oynar. ML algoritmaları, işlem verilerindeki kalıpları analiz ederek dolandırıcılık davranışına işaret edebilecek anormallikleri tespit edebilir. Örneğin, bir müşterinin satın alma kalıbı aniden normal davranışından önemli ölçüde saparsa, sistem işlemi daha fazla inceleme için işaretleyebilir. Bu proaktif yaklaşım, müşterileri dolandırıcılıktan korumaya yardımcı olur ve çevrimiçi platformlara olan güveni artırır.

5. Tahmini Bakım ve Servis:
Araçlar veya endüstriyel ekipmanlar gibi bakım gerektiren ürünler satın alan müşteriler için makine öğrenimi, öngörücü bakım çözümleri sunabilir. Sensörlerden ve geçmiş bakım kayıtlarından gelen verileri analiz ederek, ML modelleri bir bileşenin ne zaman arızalanabileceğini tahmin edebilir ve önleyici bakım önerebilir. Bu, yalnızca arıza süresini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda ürünün kullanım ömrünü de uzatarak müşteriye önemli bir değer sağlar.

6. Gelişmiş Arama ve Keşif:
Makine öğrenimi, e-ticaret sitelerindeki arama işlevselliğini geliştirerek müşterilerin aradıklarını bulmasını kolaylaştırır. ML algoritmaları, arama sorgularının ardındaki bağlamı ve amacı anlayarak daha doğru ve alakalı arama sonuçları sunabilir. Örneğin, bir müşteri "yazlık elbiseler" ararsa, sistem trend olan, yüksek puanlı ve mevsime uygun ürünleri önceliklendirebilir. Bu, genel alışveriş deneyimini iyileştirir ve satın alma olasılığını artırır.

7. Müşteri Duyarlılığı Analizi:
Makine öğrenme teknikleri, özellikle NLP ile ilgili olanlar, müşteri yorumlarını ve geri bildirimlerini analiz etmek için kullanılır. Büyük miktarda metin verisini işleyerek, ML modelleri müşteri duygusunu ölçebilir ve ortak temaları veya sorunları belirleyebilir. İşletmeler bu bilgileri ürünlerini ve hizmetlerini iyileştirmek, müşteri endişelerini gidermek ve genel memnuniyeti artırmak için kullanabilir. Örneğin, önemli sayıda müşteri belirli bir özellikten memnuniyetsizlik ifade ederse, şirket o alandaki iyileştirmelere öncelik verebilir.

8. Hedeflenen Pazarlama Kampanyaları:
Makine öğrenimi, müşteri verilerini analiz ederek ve kitleleri demografi, satın alma davranışı ve tercihler gibi çeşitli niteliklere göre segmentlere ayırarak işletmelerin son derece hedefli pazarlama kampanyaları oluşturmasını sağlar. Bu, daha kişiselleştirilmiş ve etkili pazarlama stratejilerine olanak tanır. Örneğin, bir şirket yüksek değerli müşterileri belirlemek ve pazarlama mesajlarını onların özel ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına göre uyarlamak için ML modellerini kullanabilir, böylece etkileşim ve dönüşüm olasılığını artırabilir.

9. Envanter Yönetimi:
Müşterilerin stok tükenmesi veya gecikmelerle karşılaşmadan istedikleri ürünleri satın alabilmelerini sağlamak için etkili envanter yönetimi önemlidir. Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş satış verilerine, mevsimsel eğilimlere ve diğer faktörlere dayanarak çeşitli ürünlere olan talebi tahmin edebilir. Bu, işletmelerin optimum envanter seviyelerini korumasına yardımcı olarak aşırı stoklama veya yetersiz stoklama riskini azaltır. Örneğin, bir perakendeci kışlık giysilere olan talebi tahmin etmek ve envanterini buna göre ayarlamak için ML modellerini kullanabilir ve müşterilerin sezon boyunca ihtiyaç duydukları ürünlere erişebilmelerini sağlayabilir.

10 Gelişmiş Kullanıcı Deneyimi:
Makine öğrenimi, dijital platformlardaki genel kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir. Kullanıcı davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek, ML modelleri web sitelerinin ve uygulamaların düzenini, içeriğini ve gezinmesini kişiselleştirebilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, her kullanıcı için ana sayfayı özelleştirmek, ilgi alanlarıyla ilgili ürünleri ve kategorileri vurgulamak için ML kullanabilir. Bu, daha ilgi çekici ve keyifli bir alışveriş deneyimi yaratır, müşterileri platformda daha fazla zaman geçirmeye ve daha fazla alışveriş yapmaya teşvik eder.

11 Sesli ve Görsel Arama:
Makine öğrenimindeki ilerlemeler, sesli ve görsel arama yeteneklerinin geliştirilmesini sağlamıştır. Sesli arama, müşterilerin doğal dil kullanarak dijital platformlarla etkileşim kurmasını sağlayarak arama sürecini daha sezgisel ve erişilebilir hale getirir. Görsel arama, müşterilerin görseller yüklemesini ve benzer ürünleri bulmasını sağlayarak keşif sürecini geliştirir. Örneğin, bir müşteri beğendiği bir elbisenin fotoğrafını çekebilir ve görsel aramayı kullanarak bir e-ticaret sitesinde benzer ürünleri bulabilir. Bu özellikler, müşterilerin aradıklarını bulmasını kolaylaştırır ve genel alışveriş deneyimini iyileştirir.

12 Müşteri Tutma ve Sadakat Programları:
Makine öğrenimi, işletmelerin etkili müşteri tutma ve sadakat programları tasarlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olabilir. Müşteri verilerini analiz ederek, ML modelleri müşteri sadakatini veya potansiyel müşteri kaybını gösteren kalıpları ve davranışları belirleyebilir. İşletmeler bu bilgileri hedefli promosyonlar, kişiselleştirilmiş teklifler ve sadakat ödülleri gibi kişiselleştirilmiş müşteri tutma stratejileri geliştirmek için kullanabilir. Örneğin, bir şirket müşteri kaybı riski altında olan müşterileri belirlemek ve kalmalarını teşvik etmek için onlara özel indirimler veya teşvikler sunmak için ML'yi kullanabilir. Bu, işletmelerin değerli müşterileri elde tutmasına ve uzun vadeli ilişkiler kurmasına yardımcı olur.

13 Ürün Geliştirme ve İnovasyon:
Makine öğrenimi, ürün geliştirme ve inovasyonu yönlendiren değerli içgörüler sağlayabilir. Müşteri geri bildirimlerini, kullanım kalıplarını ve pazar eğilimlerini analiz ederek, ML modelleri yeni ürünler veya mevcut ürünlerde iyileştirmeler için fırsatları belirleyebilir. İşletmeler bu bilgileri, müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi karşılayan ürünler geliştirmek için kullanabilir. Örneğin, bir teknoloji şirketi, yazılımları hakkındaki kullanıcı geri bildirimlerini analiz etmek ve müşteriler tarafından en çok talep edilen özellikleri belirlemek için ML'yi kullanabilir. Bu, şirketin geliştirme çabalarına öncelik vermesini ve pazarda başarılı olma olasılığı daha yüksek ürünler sunmasını sağlar.

14 Tedarik Zinciri Optimizasyonu:
Makine öğrenimi, tedarik zincirinin çeşitli yönlerini optimize ederek ürünlerin müşterilere verimli ve uygun maliyetli bir şekilde teslim edilmesini sağlayabilir. Tedarikçilerden, lojistik sağlayıcılarından ve perakendecilerden gelen verileri analiz ederek, ML modelleri darboğazları belirleyebilir, talebi tahmin edebilir ve rotaları optimize edebilir. Bu, işletmelerin maliyetleri düşürmesine, teslimat sürelerini iyileştirmesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olur. Örneğin, bir perakendeci, farklı ürünlere olan talebi tahmin etmek ve tedarik zincirini buna göre ayarlamak için ML'yi kullanabilir ve böylece ürünlerin müşterilerin ihtiyaç duyduğu anda mevcut olmasını sağlayabilir.

15 Müşteri İçgörüleri ve Analitiği:
Makine öğrenimi, işletmelere müşteri davranışları ve tercihleri ​​hakkında derin içgörüler sağlar. İşlem kayıtları, sosyal medya ve web sitesi etkileşimleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek, ML modelleri iş kararlarını bilgilendiren kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarabilir. Bu, işletmelerin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve ihtiyaçları ve tercihleriyle uyumlu stratejiler geliştirmelerine yardımcı olur. Örneğin, bir perakendeci, satın alma kalıplarını analiz etmek ve sürdürülebilir ürünlere olan artan talep gibi eğilimleri belirlemek için ML'yi kullanabilir. Bu bilgiler, ürün geliştirme, pazarlama ve envanter yönetimi çabalarına rehberlik edebilir.

16 Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR) Deneyimleri:
Makine öğrenimi, müşteriler için artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) deneyimlerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu teknolojiler, alışveriş sürecini geliştiren sürükleyici ve etkileşimli deneyimler sunar. Örneğin, AR uygulamaları, müşterilerin satın alma işlemini yapmadan önce mobilyaların evlerinde nasıl görüneceğini görselleştirmelerine olanak tanırken, VR, müşterilerin ürünleri gerçekçi bir ortamda keşfedebilecekleri sanal sergi salonları oluşturabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak ve genel deneyimi iyileştirmek için müşterilerin bu teknolojilerle etkileşimlerini analiz edebilir.

17 Müşteri Yolculuğu Haritalama:
Makine öğrenimi, işletmelerin müşteri yolculuğunu haritalamasına ve satın alma kararlarını etkileyen temel temas noktalarını belirlemesine yardımcı olabilir. Web sitesi ziyaretleri, sosyal medya etkileşimleri ve mağaza ziyaretleri gibi çeşitli etkileşimlerden gelen verileri analiz ederek, ML modelleri müşteri yolculuğunun kapsamlı bir görünümünü oluşturabilir. Bu, işletmelerin müşterilerin satın alma sürecinin farklı aşamalarında nasıl hareket ettiğini anlamalarına ve deneyimi iyileştirme fırsatlarını belirlemelerine yardımcı olur. Örneğin, bir perakendeci müşteri yolculuğunu analiz etmek ve uzun ödeme süreleri veya kafa karıştırıcı gezinme gibi sorunlu noktaları belirlemek ve bu sorunları ele almak için adımlar atmak için ML'yi kullanabilir.

18 Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme:
Makine öğrenimi, müşteri deneyiminin gerçek zamanlı kişiselleştirilmesini sağlar. ML modelleri, verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek, müşterinin mevcut bağlamına ve davranışına göre içeriği, önerileri ve teklifleri ayarlayabilir. Bu, müşterinin ihtiyaçlarına ve tercihlerine uyum sağlayan daha dinamik ve ilgi çekici bir deneyim yaratır. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, her ziyaretçi için ana sayfayı kişiselleştirmek, mevcut ilgi alanları ve tarama geçmişiyle alakalı ürünleri vurgulamak için ML kullanabilir. Bu, dönüşüm olasılığını artırır ve müşteri memnuniyetini geliştirir.

19 Duygu Odaklı Ürün Geliştirme:
Makine öğrenimi, ürün geliştirme ve inovasyonu bilgilendirmek için müşteri duygusunu analiz edebilir. İncelemelerden, sosyal medyadan ve diğer kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerini işleyerek, ML modelleri ürün ve hizmetlerle ilgili ortak temaları ve duyguları belirleyebilir. Bu, işletmelerin müşterilerin neyi beğenip neyi beğenmediğini anlamalarına ve tekliflerini iyileştirmek için veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olur. Örneğin, bir şirket müşteri incelemelerini analiz etmek ve sıklıkla övülen veya eleştirilen özellikleri belirlemek için ML'yi kullanabilir. Bu bilgiler ürün geliştirme çabalarına rehberlik edebilir ve yeni ürünlerin müşteri tercihleriyle uyumlu olmasını sağlayabilir.

20 Davranış Analitiği:
Makine öğrenimi, işletmelerin gelişmiş davranışsal analizler gerçekleştirmesini ve müşterilerin ürün ve hizmetleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair içgörüler elde etmesini sağlar. Tarama kalıpları, tıklama oranları ve satın alma geçmişi gibi müşteri davranışlarına ilişkin verileri analiz ederek, ML modelleri iş stratejilerini bilgilendiren eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, müşteri davranışlarını analiz etmek ve ürün incelemeleri, fiyatlandırma ve promosyonlar gibi satın alma kararlarını etkileyen faktörleri belirlemek için ML kullanabilir. Bu bilgiler pazarlama, satış ve ürün geliştirme çabalarına rehberlik edebilir.

21 Sesli Asistanlar ve Akıllı Cihazlar:
Makine öğrenimi, müşteri deneyimini geliştiren sesli asistanlara ve akıllı cihazlara güç verir. Google Asistan, Amazon Alexa ve Apple Siri gibi sesli asistanlar, müşteri sorgularını anlamak ve yanıtlamak için ML algoritmalarını kullanır ve dijital platformlarla etkileşime girmek için kullanışlı ve eller serbest bir yol sağlar. Akıllı hoparlörler ve ev otomasyon sistemleri gibi akıllı cihazlar, kullanıcı davranışlarından öğrenmek ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamak için ML'yi kullanır. Örneğin, akıllı bir hoparlör, bir kullanıcının müzik tercihlerini öğrenmek ve kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturmak için ML'yi kullanabilir. Bu teknolojiler, müşterilerin bilgilere ve hizmetlere erişmesini kolaylaştırarak rahatlığı ve memnuniyeti artırır.

22 Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) Tahmini:
Makine öğrenimi, müşteri yaşam boyu değerini (CLV) tahmin edebilir ve işletmelerin yüksek değerli müşterileri belirlemesine ve kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmesine yardımcı olabilir. Müşteri davranışı, satın alma geçmişi ve demografi hakkındaki verileri analiz ederek, ML modelleri bir müşterinin işletme için gelecekteki değerini tahmin edebilir. Bu bilgiler pazarlama ve elde tutma stratejilerine rehberlik ederek işletmelerin çabalarını en fazla değeri üretme olasılığı olan müşterilere odaklamasını sağlayabilir. Örneğin, bir perakendeci ML'yi kullanarak yüksek CLV'ye sahip müşterileri belirleyebilir ve tekrar satın alımları teşvik etmek için onlara kişiselleştirilmiş promosyonlar ve ödüller sunabilir.

23 Sosyal Medya İzleme ve Etkileşim:
Makine öğrenimi, müşteri duygusunu ve etkileşimini izlemek için sosyal medya verilerini analiz edebilir. Büyük miktarda sosyal medya gönderisini, yorumu ve etkileşimi işleyerek, ML modelleri markayı etkileyen eğilimleri, duyguları ve etkileyicileri belirleyebilir. Bu, işletmelerin müşterilerin ürünlerini ve hizmetlerini nasıl algıladıklarını anlamalarına ve onlarla daha etkili bir şekilde etkileşim kurmalarına yardımcı olur. Örneğin, bir şirket sosyal medya verilerini analiz etmek ve markaları hakkında konuşmaları yönlendiren önemli etkileyicileri belirlemek için ML'yi kullanabilir. Bu bilgiler, etkileyici pazarlama ve sosyal medya etkileşim çabalarına rehberlik edebilir.

24 İçerik Kişiselleştirme:
Makine öğrenimi, işletmelerin her müşteri için içeriği kişiselleştirmesini sağlayarak daha ilgi çekici ve alakalı bir deneyim yaratır. Müşteri tercihleri, davranışları ve etkileşimleri hakkındaki verileri analiz ederek, ML modelleri müşterinin ilgi alanlarıyla uyumlu içerik önerebilir. Örneğin, bir haber sitesi, her ziyaretçi için ana sayfayı kişiselleştirmek, ilgi alanlarıyla alakalı makaleleri ve okuma geçmişini vurgulamak için ML kullanabilir. Bu, etkileşimi artırır ve müşterileri platformda daha fazla zaman geçirmeye teşvik eder.

25 Müşteri Kaybı Tahmini:
Makine öğrenimi müşteri kaybını tahmin edebilir, işletmelerin ayrılma riski olan müşterileri belirlemesine ve onları elde tutmak için proaktif önlemler almasına yardımcı olabilir. Müşteri davranışları, etkileşimleri ve geri bildirimleri hakkındaki verileri analiz ederek, ML modelleri potansiyel kaybı gösteren kalıpları belirleyebilir. Bu bilgiler, kişiselleştirilmiş teklifler, hedefli promosyonlar ve iyileştirilmiş müşteri desteği gibi elde tutma stratejilerine rehberlik edebilir. Örneğin, bir abonelik hizmeti, aboneliklerini iptal etme olasılığı yüksek olan müşterileri belirlemek ve onlara kalmaları için özel teşvikler sunmak için ML'yi kullanabilir.

26 Satış tahmini:
Makine öğrenimi, geçmiş satış verilerini, pazar eğilimlerini ve diğer faktörleri analiz ederek satış tahminlerini iyileştirebilir. ML modelleri, gelecekteki satışları daha yüksek doğrulukla tahmin edebilir ve işletmelerin envanterlerini, pazarlamalarını ve satış stratejilerini daha etkili bir şekilde planlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin, bir perakendeci, farklı ürün kategorileri için satışları tahmin etmek ve envanter seviyelerini buna göre ayarlamak için ML'yi kullanabilir ve müşteri talebini karşılamak için stoklarında doğru ürünler olduğundan emin olabilir.

27 Müşteri Bölümlemesi:
Makine öğrenimi, işletmelerin müşteri tabanlarını daha etkili bir şekilde segmentlere ayırmasını sağlayarak hedefli pazarlama ve satış stratejileri oluşturmasını sağlar. Müşteri davranışı, demografi ve tercihleri ​​hakkındaki verileri analiz ederek, ML modelleri benzer özelliklere sahip farklı müşteri segmentlerini belirleyebilir. Bu, işletmelerin pazarlama mesajlarını ve tekliflerini her segmente göre uyarlamasına yardımcı olarak etkileşim ve dönüşüm olasılığını artırır. Örneğin, bir perakendeci müşteri tabanını sık alışveriş yapanlar, ara sıra alışveriş yapanlar ve ilk kez alışveriş yapanlar gibi farklı gruplara ayırmak ve her grup için kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak için ML'yi kullanabilir.

28 Ürün önerileri:
Makine öğrenimi, müşteri davranışları, tercihleri ​​ve etkileşimleri hakkındaki verileri analiz ederek ürün önerilerini geliştirebilir. ML modelleri, her müşterinin ilgisini çekmesi muhtemel ürünleri belirleyebilir ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, bir müşterinin tarama geçmişine, satın alma geçmişine ve benzer müşteri profillerine göre ürün önermek için ML'yi kullanabilir. Bu, ek satın alma olasılığını artırır ve genel alışveriş deneyimini iyileştirir.

29 Müşteri Geri Bildirim Analizi:
Makine öğrenimi, ortak temaları, duyguları ve iyileştirme alanlarını belirlemek için müşteri geri bildirimlerini analiz edebilir. İncelemelerden, anketlerden ve sosyal medyadan büyük miktarda metin verisini işleyerek, ML modelleri müşteri görüşleri ve deneyimleri hakkında değerli içgörüler sağlayabilir. Bu, işletmelerin müşterilerin neyi sevip neyi sevmediğini anlamalarına ve ürünlerini ve hizmetlerini iyileştirmek için veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olur. Örneğin, bir şirket müşteri geri bildirimlerini analiz etmek ve ürün kusurları veya zayıf müşteri hizmeti gibi tekrar eden sorunları belirlemek ve bu sorunları ele almak için adımlar atmak için ML'yi kullanabilir.

30 Müşteri Yolculuğu Optimizasyonu:
Makine öğrenimi, müşteri etkileşimleri ve davranışları hakkındaki verileri analiz ederek müşteri yolculuğunu optimize edebilir. ML modelleri, müşteri yolculuğundaki temel temas noktalarını ve sorunlu noktaları belirleyerek işletmelerin genel deneyimi iyileştirmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, müşteri yolculuğunu analiz etmek ve web sitesi gezintisi, ürün bilgileri ve ödeme süreci gibi satın alma kararlarını etkileyen faktörleri belirlemek için ML kullanabilir. Bu bilgiler, web sitesinde ve müşteri deneyiminde iyileştirmelere rehberlik ederek dönüşüm ve memnuniyet olasılığını artırabilir.

ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin

Daha fazla soru ve cevap:

Tagged under: , , , , , ,