Кажется, что весь мир (как люди, так и вещи) подключен к интернету, и, по прогнозам, к 2020 году будет существовать 6 миллиардов смартфонов и 50 миллиардов девайсов, подключенных к интернету.

Мы уже видели впечатляющие эксперименты по использованию личной информации пользователей для создания индивидуального подхода, более оптимального использования их времени и привлечения более сфокусированного внимания. Несмотря на то, что удовлетворение потребностей остается основной валютой цифровой экономики, просто обеспечивать индивидуальный подход к интересам пользователей уже недостаточно опыт человека должен быть интереснее, быстрее и более контекстуально приемлемым.

Благодаря серьезному продвижению в разработках в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и обучении машин за последние несколько лет, мы уже видим возможности применения ИИ для улучшения обслуживания пользователей и в других сферах взаимодействия с клиентами. К примеру, чатботы на основе ИИ могут отвечать на вопросы пользователей на различные темы. ИИ будет иметь критическое значение в создании индивидуального подхода к пользователям, подхода следующего поколения, и, являясь проводником пользователей, продавцы должны воспользоваться им для достижения успеха.
Ниже приведены основные прогнозы по ИИ на ближайший год.

1. Помощь в обнаружении скрытых возможностей и повышение уровня удовлетворенности пользователя.

Анализ всего объема данных, которые ежедневно генерируются различными пользователями, создает уникальную и сложную проблему, для решения которой необходимы современные технологии. Так как объем и разнообразие источников данных продолжает расти, соответственно растёт и потребность в разработке новых способов анализа, включая разработку новых алгоритмов и методик, повышающих производительность и позволяющих проводить более глубокий анализ.

ИИ может воспользоваться преимуществами облачного масштабирования и нетрадиционного анализа данных, чтобы переработать и организовать это постоянно растущее количество неожиданно полезной информации. Устройство с машинным самообучением может найти более глубокие математические взаимосвязи, которые прочие системы не принимают во внимание. Оно также может постоянно проводить повторную оценку полученных результатов сопоставляя их с возникающими новыми данными, чтобы игнорировать «шум» и привлекать внимание к действительно важным и новым тенденциям. ИИ может поддерживать анализ данных, чтобы привлечь наше внимание к важным вещам — возможностям для перемен, включая:

• Устранение пробелов там, где пользователям требуется больше услуг
• Переключение ресурсов для повышения эффективности
• Изменение процессов для удовлетворения прогнозируемого растущего спроса

Вдобавок, ИИ может помочь бизнесу соотнести запросы с историей пользователя, определить тренды, и привлечь внимание к новым закономерностям.

2. Опознание возникающих закономерностей и приспособление с упреждением событий.

Предсказывать будущее трудно, и, кажется, что всегда есть неожиданные побочные эффекты изменений. ИИ может помочь предсказать поведение пользователей, проводя разнообразный анализ данных и оценивая альтернативные варианты, а затем предлагая наилучший путь для организации.

Просматривая накопленные данные, приложения на основе ИИ могут обнаружить шаблоны «this-then-that», которые могут быть использованы для сортировки того, что сейчас происходит в вашем бизнесе. При эффективном использовании собственных данных для сортировки моделей поведения, система может давать прогнозы, основанные на предыдущих действиях вашей организации в тех же условиях.

Отслеживая результаты, по сделанным прогнозам, с течением времени цепь обратной связи ИИ делает модели более совершенными и надежными. Имея возможность прогнозировать альтернативные модели поведения и быстро переключатся при смене текущих данных, мы получим ещё более быструю доставку продукта и услуг нашим пользователям в 2017 году.

3. Накопление данных для еще более глубокого индивидуального взаимодействия с пользователем.

На сегодняшний день любой когда-либо подключавшийся пользователь предлагает массу возможностей компаниям, которые хотят сделать ещё один шаг в направлении индивидуального подхода к удовлетворенности пользователя. Удовлетворенность пользователя с учётом контекста выводит индивидуальный подход на следующий уровень, например, когда вы знаете где ваш клиент в данный момент и чем он занят, вы можете скорректировать сообщение, предложение или иной обмен информацией.

Сейчас у пользователей высокие ожидания более продуманного, почти предугадывающего взаимодействия и ИИ, несомненно, поможет воплотить эти ожидания. Изобилие доступных данных делает возможными более высокие характеристики и лучшие модели машинного самообучения, создает новые уровни производительности и предсказуемости, что в конечном итоге ведет к более высокому уровню удовлетворенности пользователя.

Мы ожидаем, что в будущем системы взаимодействия с пользователем станут такими же совершенными и способными к сотрудничеству, как и человек. Представьте, например, программу, которая распознает повторяющиеся механические задачи и включается специально для того, чтобы завершить их. Или программу, которая калибрует различные методы, при помощи которых можно выполнить задачу, и рекомендует наиболее эффективную методику.

> Источник