【51CTO.com快译】
如今在数字化的时代，您如何理解数据并将其转换为有效的业务决策，直接影响着企业的效益和发展。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断进步，为我们更精确地理解数据创造了更好的条件。毫无疑问，这些模仿人类推理的技术可以积极地改变企业及其战略。
数据驱动的个性化
任何企业都明白客户个性化需求的重要性。数字接口无疑打开了个人偏好和自主选择的大门。个性化选择的业务越来越重要，这迫使许多公司将重点放在数据驱动的个性化度量上。
不仅是大企业，初创企业和小企业也越来越明白获取相关数据以满足访问者需求的重要性。人工智能可以更深入地挖掘可用的用户数据，并从中提取出相关的模式和见解，从而进一步用于数据驱动的个性化决策。
为了更好的说明人工智能如何在商业运营中实现个性化，举一个星巴克的案例。这家全球咖啡连锁品牌根据个人偏好、品味和客户选择的数据设计了40万种不同类型的电子邮件。这种精心设计的个性化沟通可以为商业品牌创造更有吸引力的对话和服务。通过人工智能来解读与客户偏好和选择相对应的海量数据。
数据收集和以数据为中心
对于小型企业和初创企业来说，基于人工智能的数据收集和以数据为中心的个性化可能有点昂贵。但小型企业也可以采用类似的方法，在短期内创建非常具体的面向数据的营销活动，以促进业务转换和客户参与。这种基于人工智能的数据驱动的宣传活动也有助于提升公司的品牌形象。
对于B2B领域，业务转换高度依赖于新的商机。B2B公司还需要在很大程度上依赖于联系人数据，并通过lead generation(导引性销售)有效地与他们联系。大多数营销人员都同意，基于B2B的企业在这样做时会面临巨大的挑战。人工智能在简化或者自动化lead generation过程中可以发挥巨大作用。
人工智能(AI)驱动的lead generation(导引性销售)和contact tracking(联系跟踪)解决方案能够分析客户基储重要趋势和新出现的模式。这些趋势、模式、异常、特征和各种属性可以为优化网站和web应用提供重要的见解。基于人工智能的优化见解，可以使用更好的编程语言、工具、功能和UI元素来产生更多的商机。
另一方面，基于人工智能的商业数据分析可以与大数据分析携手合作。利用这种复杂和高度精辟的数据可以帮助企业发现理想的客户。B2B企业可以借助AI工具分析用户在网页上的互动以及相应的数据，从而产生最相关、最具可操作性的见解。
在大多数领先的分析解决方案中，为了让业务更容易，都应用了人工智能和机器学习技术。例如谷歌分析还可以提供高度精确的面向结果的报告。这类技术可以很容易地了解到流量减少背后的缺陷和漏洞，并提出解决问题的见解。
优秀的分析工具
也有像Finteza这样的优秀工具，除了检查一些关键问题和违规行为之外，还可以通过人工智能技术来持续监控网站流量，从而提高数据安全性。因为通过检测异常的流量，它们可以自动发现web应用程序中的漏洞。
异常的网络流量经常由DDoS攻击、网站cookie的操纵、黑客或假冒机器人的恶意程序所导致的。基于AI的lead generation(导引性销售)解决方案也可以减少这些安全漏洞。
优化用户体验(UX)
人工智能以数据驱动的方式优化了个性化的范围，这奠定了人工智能在处理数据方面的主导地位，而且AI在优化网页设计和改善用户体验(UX)方面也非常有效。
用户行为分析
AI通过分析用户行为和交互数据以及用户反馈来实现这种优化和改进。特别是机器学习程序，在从用户行为中学习并相应地调整各种交互元素，从而起到非常有效的作用。
后台运行的AI和ML程序收集了大量与真实用户行为相对应的数据，将不足和改进需求实时反馈给企业。基于ML的程序还可以对用户体验属性进行即时调整，以获得更好的参与度。
除此之外，值得一提的是AI在提高A/B测试效率方面的巨大作用。在A/B测试过程中，人工智能和机器学习能够提供关于用户需求和偏好的重要见解，从而对UI和UX采取进一步的增强措施。
基于这样的分析，登录页面可以根据用户的兴趣和偏好减少表单字段。
生物特征数据
与web应用程序直接交互对应的生物特征数据可以帮助开发人员和营销人员获得更多可操作的见解。
生物特征数据与人工智能和机器学习技术相结合，为改善用户体验提供了新的可能性。
在一些复杂的解决方案中，大多数都是借助人工智能和机器学习的结合。比如跟踪用户的眼球运动。
还有一些服务可以跟踪面部表情，以评估用户在不同语境下的反应。这些服务可以提取最直观的用户数据，并产生最有价值的见解，可以用于网站的用户体验设计和性能优化。
结论
从这一趋势来看，从今年开始，基于AI和ML的数据分析以及以数据为中心的商业应用优化，将会占据更大的主导地位。有了这两种技术，所有的设计、开发和优化决策都将有更大的把握。
原文标题：How Can AI and ML Transform the Way We Read and Understand Data，原文作者：Atman Rathod
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