很少有技术可以改善机器学习等用户体验（UX）。简而言之，机器学习是人工智能的一个子集，它允许企业所有者使用数据来预测用户的行为。
科技界最大的争论之一是机器学习和分析统计是否相同。它们确实有一些相似之处，但关键的区别在于机器学习旨在根据过去的行为预测未来数据，而分析可让您深入了解过去的行为，并且您必须手动对网站或业务进行更改以反映数据。
在专业领域，这项技术有无数的用途。我们将看一下在多个领域实现机器学习的一些不同方式，以改善用户体验。
根据谷歌的说法，语音识别软件于2012年首次开始扩展，采用了一种称为深度学习的新AI技术。该软件可以收听语音并将其说出的单词翻译成文本。在过去几年中，这一功能已经大幅增长。
现在我们家里有像Amazon Echo这样的设备。我们所有的计算机都可以选择使用Alexa进行语音搜索。你很难找到一款不能为短信和搜索提供语音识别功能的新手机。最后，也许最令人震惊的是，一些电视遥控器有这种技术可以帮助人们找到他们喜欢的节目。
语音识别软件由于提高了准确性而越来越受欢迎。如果您不得不多次重复相同的单词或短语，那么您可以输入它，对吗？由于该技术中的机器学习使用其他人的语言来预测其他人可能会说什么，因此结果比以前更精确。
结果？使用语音搜索的人在使用此软件时可以节省时间并获得改善的体验。
预测性采购世界各地的营销人员都非常高兴能够有效地预测客户在访问其网站时可能想要购买的内容。亚马逊可能就是这项技术最好的例子。您是否浏览过亚马逊上的列表并注意到一些您从未听说过的产品的好建议？这是亚马逊的机器学习算法预测您未来的购买。
亚马逊的这项技术版本着眼于购买产品，列表中的产品以及您的评论。但是，有很多企业主在他们的网站上使用这种技术，根据他们在网站上阅读的博客内容或他们看到的产品，为客户预测产品。
根据Segment个性化报告，提供个性化产品和服务可以提高客户忠诚度，增加收入并改善用户体验。
客户服务聊天机器人正迅速成为企业帮助客户解决网站问题的最常见方式之一。Drift的一项研究发现，在过去12个月中，60％的样本使用了聊天机器人。该研究继续询问为什么有人会在网上使用聊天机器人。
结果总结如下：
37％ - 在紧急情况下回答问题
35％ - 解决投诉或问题
35％ - 获得详细解释
22％ - 获取购买想法
22％ - 将自己添加到您的邮件列表中。
从数据中可以看出，参与调查的人可以选择多个选项。这些只是客户可能想要使用聊天机器人的一些最常见的原因。
这些因素中的每一个都与改善客户体验有关。回答问题，获得解释或获取购买意见有助于教育客户。解决投诉以及将自己添加到邮件列表的能力可以节省时间和精力。
聊天机器人中使用的AI技术从以前的交互中增长和学习。如果您想通过机器学习改进您的博客或业务，请首先制作客户服务聊天机器人。
结论毫无疑问，人工智能正以大大小小的方式改善我们的生活。随着企业所有者和开发人员发现机器学习的更多用途并学习微调现有功能，我们预计机器学习将在未来十年内继续快速增长。这项技术的奇妙之处在于可能性无穷无尽。
