如何跨越障碍并实施成功的人工智能战略

没有数据就没有人工智能 - 但如果没有让人，流程和原则保持一致，那么您的业务就没有人工智能战略。了解如何确保您的AI部署成功，以及如何在您加入此VB Live活动时避免资金，信任和品牌声誉的损失!

该公司电子商务总监Nathan Decker表示，Evo 是一家网上和实体零售商，提供从 山地自行车 到 滑雪板的各种服务，是一家以数据为导向的公司，但他也说多年来人工智能有点遥不可及。

“我们没有足够的预算或资源来聘请全职数据科学家，”他解释说。

但随着人工智能供应商世界继续快速增长，人工智能战略现在可供以前只是在技术商店橱窗中嗤之以鼻的公司使用。在evo，他们的目标是专注于解决现实问题 - 例如，在正确的时间将正确的品牌故事传递给合适的客户，或者定位和定时。

“人类，我自己和我的电子商务团队已经提出了一些诚实相当随意的规则，”他说。他们不希望自动电子邮件每天多次出现，因此他们将可以发送给任何人的15条不同消息进行堆叠排序，这样，如果有人有资格获得多条特定消息，那么最相关的消息将被优先排序。

他说，它工作正常，但是一旦客户通过点击evo网站触发了一系列自动消息，就会发送一条消息，其余消息将过期。因此他们不得不返回并添加其他规则，这些规则最初开始时非常简单 - 例如购物车放弃触发器。而那些似乎工作得很好他们回去并建立了额外的规则集来填补这个手册系统的空白。

很快，手动系统不仅变得非常复杂，而且没有办法衡量他们是否在客户眼中做到了正确。他们选择正确的优先次序吗?合适的频率?这些问题可以针对具体的电子邮件活动来回答，但是测试会增加另一层复杂性来实现，结果本质上是暂时的，因为在任何给定时间他们测量的指标都可能发生变化。

“我们对这一现实感到沮丧，”德克尔说。“但AI让我们回归正确的战略。”

人工智能实现了霰弹枪的方法：快速，大规模的实验，这是不可能手动完成的，但是可以在各种各样的频率，观众和信息设置中进行学习，他说。随着时间的推移，随着模型的训练，它会继续针对团队选择的绩效指标进行优化，例如开放率，点击率，取消订阅率等。

根据您拥有的数据量和发送的消息数量，培训算法需要一段时间，因为该工具会为每个客户提供正确的组合。

起初，他们实际上看到了性能下降。一开始，消息和频率的每一个潜在组合都在桌面上，其中一些组合只是不打算与客户一起切割。但是系统训练的时间越长，它越聪明，如何让观众最开心，性能也会提升。

但即使在官方算法培训期结束时，系统也永远不会停止学习，将测试组保持在正常的发送和消息节奏之内，用于不断尝试找到更好的公式，并继续尝试更多或更多的事情。不那么积极，同时优化所选的指标。

德克尔说，公司并没有止步于此，人工智能不再仅仅是大企业的范畴。

“人工智能存在很大障碍，但这些障碍正在减少，”他说。“供应商社区甚至允许中小型公司利用人工智能。”

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