今天几乎每个企业都有一个网站。网站可以带来更多客户并增加销售额。但是，不投资于网站用户体验 (UX) 或可用性的公司将不会有生产力。如果人们无法轻松浏览您的网站或觉得它没有吸引力，他们就会离开您的网站。

这里是哪里人工智能(AI) 可以提供帮助。人工智能技术可以通过改善客户体验、产生更多转化、处理数据合规性、优化网站图像和预测客户流失来提升和改造您的网站。本文回顾了使用 AI 改进您的商业网站的七种高级方法。

网络分析的工作原理
大多数分析工具通过在网站源代码中插入一段 JavaScript 来“标记”网站。

使用此标签，分析工具可以计算网站访问者、链接点击和用户行为。该标签还可以收集地理、设备类型和浏览器类型等信息。

Web 分析服务还可以使用 cookie 来跟踪单个会话并确定来自同一浏览器的重复访问。由于浏览器有各种限制，并且一些用户会删除 cookie，因此不同的分析工具有时会产生略有不同的结果。

人工智能如何改进网络分析
许多人工智能技术和工具可以将原始网络数据转化为可操作的见解。公司可以利用这些洞察力来个性化产品推荐、处理数据合规性并改善客户服务。

个性化推荐
定制内容和个性化产品推荐可以显着提高网站参与度。据报道，个性化购物车推荐影响了 92% 的在线购物者，而个性化主页促销影响了85% 的访客买。

人工智能和机器学习技术用于访问和分析大量客户数据以创建个性化细分。网站访问者会收到个性化的优惠、文本、交易等。

数据合规
公司正在其网站上收集大量数据。这包括社会安全号码等个人数据、购买历史等行为数据以及社交页面互动等参与数据。然而，直到最近，公司还没有为这些数据分配与营销数据库中的电子邮件地址或 CRM 中的客户记录相同的治理级别。

跟踪这些堆积如山的个人数据可能具有挑战性，尤其是在可能因访问者而异的动态网站上，具体取决于个性化水平。个人数据始终面临被利用或数据泄露的风险。这就是为什么公司需要将网站作为完整数据隐私合规故事的重要组成部分。

将人工智能纳入网站合规系统可以展示至少三个明显的好处——减少误报、解决人为错误和降低成本。公司还可以利用人工智能通过发现数据使用中的恶意行为模式来防止数据泄露。

人工智能和图像
研究表明，人们记得 80%他们看到的内容和他们阅读的内容的 20%。麻省理工学院还发现，人脑处理图像只需13 毫秒. 这些和许多其他统计数据支持图像是强大的交流手段的观点。网站使用图像来增加参与度、说明故事、展示服务或产品以及发展社交媒体。

但是，大图像会降低您的网站速度。如果页面加载时间超过 3 秒，用户更有可能放弃网站。这可以显着提高您的跳出率并影响转化。AI 可以对网站图像和图像名称进行分类，以根据客户的行为提供优化。优化是通过检测图像中的不同图案和结构以及类似图案的其他相关图像来完成的。

搜索引擎优化分析
谷歌每年接收约 2.3 万亿次搜索。15% 的每日搜索是新的。因此，如果您的网站没有出现在适当的搜索查询中，您将很难吸引新的访问者访问您的网站。机器学习和基于人工智能搜索引擎优化分析工具可以快速识别网站问题并提供反馈以提高您的搜索排名。

自定义登陆页面
特定于产品的着陆页有助于提高您的转化率，因为它们专注于一个目标。此目标通常与访问者的搜索意图相匹配。定制的登陆页面帮助公司根据访问者的喜好为其产品或服务提供定制的图像建议。

AI 可以分析访问者的属性并将其发送到最相关的图像变体。这些图像可用于通过向访问者展示他们选择的产品来识别查看者的购物偏好。

客户流失预测
获取新客户成本五倍以上而不是保留现有的。该统计数据表明，客户流失会花费您的业务资金并损害您的声誉。幸运的是，公司现在可以利用人工智能来分析客户互动以预测和防止客户流失。

公司可以通过机器学习和网站数据的预测分析来开发风险模型。该模型将表明客户终止与公司关系的可能性有多大。然后，该模型可以向您发送警告或自动提供解决方案以防止该客户走开。

在线客服
聊天机器人是人工智能驱动的系统，可以分析用户的问题并根据语言和行为线索提供响应。他们充当网站访问者的 24/7 虚拟助手。在这种企业对客户的互动中失去“人情味”不一定是坏事。网站访问者感谢他们获得的快速支持，公司减少了客户支持费用。

而且，75% 的公司在他们的网站上使用聊天机器人报告说，客户满意度至少提高了 10%。除了 24/7 全天候工作外，聊天机器人还可以免受热情访客的压力和挫败感。在不久的将来，人工智能聊天机器人不会完全取代人类客户服务；但是，它们在改善用户体验方面的好处是显而易见的。

包起来
商业成功已经变得依赖于改善网站参与度和客户旅程。今天的企业正在使用人工智能技术来分析网站访问者的数据，并将分析提升到一个全新的水平。那里有许多人工智能工具。确保进行适当的研究以充分利用它们。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了