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.
