Svi smo na sopstvenom primeru doživeli koliko je u današnje vreme korisničko iskustvo postalo konfuzno. Iz tog razloga kompanije računaju na primenu veštačke inteligencije i mašinskog učenja kako bi pružanjem izuzetnog korisničkog iskustva ostvarile rast poslovanja.

Kompanije koje koriste podatke i na taj način vode svoje poslovanje će doći do 27% godišnjeg rasta u prihodima od 2015-te do 2020-te, što dostiže gotovo 1.2 triliona dolara u ukupnom prihodu, dok je projektovano da će tehnologije mašinskog učenja razviti tržište od 100 biliona dolara do 2025-te. – navodi se u istraživanju  Forrester Research.

Danas kompanije sagledavaju istorijske podatke o ponašanju korisnika koje se prati uz pomoć mašinskog učenja (MU). Prilagođavanje korisničkog iskustva na holistički način pružanjem odgovarajućih sadržaja u pravo vreme i preko relevantnog kanala postalo je neophodno za sticanje i zadržavanje korisnika.

Iz ovih razloga su i mašinsko učenje i data science sve zastupljeniji prilikom rada na razvoju interfejsa za programiranje aplikacija (APIs). APIs imaju primetan potencijal za unapređivanje, omogućavanje i upravljanje načina na koje se ostvaruje rast.

“Očekuje se da tržište za Mašinsko učenje kao Servis (MLaaS) naraste do 7.6 biliona dolara do 2023-će.”

Izgleda da će uz MLaaS  nastati jedno potpuno novo tržište. Ovako se pojednostavljuje korisničko iskustvo i interni procesi. MLaaS omogućava veoma brz sistem koji može da zameni modele ručnog kodiranja.

Primeri multimilionskih kompanija koje koriste mogućnosti veštačke inteligencije i mašinskog učenja da unaprede korisničko iskustvo navedeni su u nastavku:

#Dizni

Dizni koristi algoritme Mašinskog učenja i Internet predmete – pročitaj više…

#Starbaks

Starbaks prikuplja informacije o navikama kupovanja svojih potrošača – pročitaj više…

#Amazon

Amazon menja svaki aspekt svog poslovanja sa VI & MU – pročitaj više…

#Amerikan Ekspres

Amerikan Ekspres menja poslovanje velikim količinama podataka – pročitaj više…

Ovi primeri pokazuju kako su konsultantske usluge vezane za mašinsko učenje omogućile ovim multimilionskim kompanijama da razviju personalizovano korisničko iskustvo preko strategija izlaska na tržište, oduševljavajući kupce u svakoj tački ostvarenog kontakta.

Organizacije su takođe uznapredovale sa prediktivnom analizom, prepoznajući sa kojim problemima će se korisnici suočiti u bliskoj budućnosti, u kom tačno momentu i koja bi mogla biti preventivna mera i pristup razvijanju pravog rešenja.