如何用机器学习提高用户体验

简介

用户体验（UX）是指个人或用户与产品、服务或系统的互动方式，包括从使用的便利性，以及它的实用性到效率的一切。今天，机器学习可以通过建模、定制、聚类和隔离来提供直观的用户体验。在这篇文章中，让我们来看看机器学习是如何彻底改变用户体验的。

为什么用户体验很重要？

对于需要通过网站或移动应用吸引客户或进行销售的企业来说，几乎需要用户体验。用户在这些平台上花费的时间，他们的搜索行为，购买趋势，以及更多有价值的数据点，对企业来说。他们希望增加用户在这些网站上的时间，并引诱他们进行购买，从而使他们的业务蓬勃发展。如果他们在这些平台上有良好的用户体验，这可以有效地实现。

用户体验增加了投资回报率和收入。

通过分析用户数据和其行为，UX可以得到改善。用户数据是指用户如何与网站或移动应用程序进行互动。例如，他们面临的任何问题都会被强调。

• 在输入信用卡号码、网上银行等支付相关信息时出现问题。

• 竭力寻找搜索到的产品

• 菜单栏导航有困难

机器学习是如何帮助改善用户体验的

人工智能系统解释人类行为，并预测客户接下来会做什么。这些都是预测性分析的一部分，作为企业改善其平台的数据点。

让我们看看ML正在改善用户体验的几个领域。

提供更高级别的个性化服务

基于ML的个性化为个人客户提供可扩展的独特体验。这些算法帮助企业为每个人提供量身定做的体验，而不是基于规则的用户细分。这增强了用户参与度。

与个性化相关的几个例子是

• 根据用户最近的产品搜索，以他们为目标的个性化电子邮件

• 为客户提供个性化的奖励和折扣。

改进建议

企业不断想要成长。为了实现这一目标，他们需要给用户提供好的推荐，以增加他们的收入。一个好的推荐也可以帮助用户，因为他们必须花更少的时间来搜索相关产品。

广泛使用的此类技术之一是协作过滤，它提供个性化的内容推荐。这种技术的主要亮点之一是根据用户活动和评论或在电子商务平台上的购买情况提供建议。

例如,

让我们假设一个学生和时尚博客对一个时尚商店进行评级。他们两个人很可能有类似的兴趣。因此，这些机构可以向学生推荐一个产品，而这个产品在时尚博客中得到了很高的评价，例如9.5分。

提高客户服务的速度

大多数用户讨厌排队等待解决他们的疑问。如果企业不提供高效的客户服务来满足用户的需求，他们的声誉就会受到很大影响，特别是在售后服务方面。为了提供快速的解决方案，大多数企业在其网站或应用程序中使用人工智能的聊天机器人和自动呼叫，这样他们有价值的客户就不必排队等候解决疑问。聊天机器人的可扩展性比人类强得多，在许多情况下，在回答复杂问题时比人类更有优势。此外，随着时间的推移，聊天机器人可以从这些问卷中学习并自我进化。

例如,_

由人工智能驱动的聊天机器人可以回答简单的问题和常见问题，同时该事件也可以在服务方面模仿人类。

情绪分析

今天，现代人工智能算法利用面部识别，通过视频分析了解人类的情绪，向用户提供更相关的广告。人类的情感一直都很复杂，难以理解。但今天，ML算法已经有足够的能力来理解基本的以及复杂的人类行为。

例如,

营销机构和媒体平台针对特定客户群体的广告。

可用性测试

AI是一个强大的测试工具。它有助于评估各种用户体验指标。

他们中的少数人是

• 用户设备

• 人口统计学

• 访问的页面

• 会议时间

• 会议长度

总结

在增强和改善用户体验方面，没有其他技术可以取代机器学习和人工智能。今天，人工智能是许多这类行业的福音，它们事实上对人工智能的能力感到敬畏。这是组织倾向于人工智能和机器学习的节奏。