如果您知道如何使用机器学习，它可以解决多个业务问题。当然，采用AI和ML有其自身的一系列挑战需要应对。这就是为什么大多数企业依靠离岸机器学习咨询公司来帮助采用过程。
• 预测与决策：您需要确定是否要使用机器学习进行预测或决策。将机器学习用于错误的目的将导致损失大于利润。
• 数据处理和分析：虽然数据丰富，但并非所有数据都有用。数据首先需要清理，然后才能进行处理和分析。即使是非结构化数据也需要去除重复项。
• 允许错误：请记住，即使在行业中使用机器学习应用程序时，也有出错的机会。没有什么是绝对的，机器学习也不是100%准确的。它只能降低人为错误的风险。但是如果你输入的数据本身是错误的，机器学习软件就无能为力了。
• 优先问题优先：在为机器学习模型开发原型时，您需要首先关注问题领域。不要将您的资源浪费在将ML用于已经有效的事情上。
• 调整和更改是必要的：您需要不断进行必要的更改和调整，以便基于ML的系统提供您想要的结果。
聘请ML咨询团队将确保他们解决这些问题并帮助您实现目标。
以下是机器学习在商业通信中的一些用途：
您是否知道垃圾邮件在2019年占电子邮件总流量的57%？但多年来，电子邮件营销一直是一种有效的策略。你如何平衡这两者？您需要创建质量更高的电子邮件，并特别关注内容，以避免被过滤为垃圾邮件。
限制促销词、针对目标受众细分和定制电子邮件、定期更新订阅者列表以及使用专有IP共享这些电子邮件是改进电子邮件营销策略的方法。机器学习可以帮助您实现这一目标。
商业通信中的机器学习导致使用最新技术改造呼叫中心系统。智能呼叫中心是其通信系统在云平台上的呼叫中心。VoIP(集成协议语音)用于拨打电话。这与企业的社交媒体和CRM软件集成。
虚拟呼叫中心收集的数据使用人工智能和机器学习进行处理，以实现快速分析和洞察。您可以使用机器人为客户服务团队提供支持。这些机器人可以评估客户的情绪状态，并将他们与真正的代理联系起来，以快速解决问题。
增加销售额是企业的最终目标。机器学习可以帮助您确定接触潜在潜在客户并说服他们成为客户的最佳方式。该人是否更有可能回复来自代理或电子邮件的电话？他们会更喜欢与机器人聊天吗？
ML将检测数据中的模式并与销售团队分享见解。然后，团队可以制定全面的策略，成功地将客户添加到列表中。可以为每个客户开发一种通信方法。
通过分析您与客户的交流，您可以了解很多关于您的客户的信息。他们如何回应建议？是什么激怒了客户？语气有变化吗？什么能让他们开心？他们提供什么样的反馈？
手动分析这些信息是一项很艰巨的任务，可能会导致对客户的错误理解。机器学习解决方案简化了流程并使其很有效。
监督式机器学习在现代企业中有哪些应用？推荐引擎是商业通信中受监督机器学习的最佳示例。Netflix以使用它向订阅者推荐相关内容而闻名。亚马逊是另一个拥有准确推荐引擎的平台。这种沟通形式看起来简单易行，但对销售和收入有很积极的影响。
Uber和Ola等出租车服务是动态定价的最好例子。行程费用取决于所选车辆、到目的地的距离以及该路线的一般交通状况。机器学习算法使用历史和实时数据来建议对企业和客户有利的价格。这让客户满意。
另一个著名的机器学习示例是在工作中使用AI语音助手。几家公司已经开始使用语音助手来帮助HR团队管理他们的日常工作。这减少了多任务处理以及雇用更多员工来管理报告和沟通的需要。
机器学习可用于提高您在互联网上发布的内容的质量。分享有价值和权威的内容是成为行业领导者的关键。使用ML帮助营销团队和编辑找到新主题、构建帖子和短语内容以最大限度地增加读者。
A/B测试是营销策略的重要组成部分，可以确定吸引目标受众的正确方法。使用机器学习进行A/B测试可以使流程更加有效，并通过优化广告最大限度地降低失去机会的风险。
