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加拿大航空每年為4500萬客戶提供服務(wù)，其中大多數(shù)在線或通過其移動應用程序進行預訂，為了更好地了解其客戶并最終改善其移動應用體驗，該公司部署了人工智能和機器學習數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

該系統(tǒng)提供了跨數(shù)字和離線渠道的客戶行為的洞察力，公司領(lǐng)導者利用數(shù)據(jù)分析洞察面向客戶的性能增強和簡化的網(wǎng)站體驗。

4． 在娛樂領(lǐng)域，人工智能與票務(wù)機器人展開戰(zhàn)斗。

互聯(lián)網(wǎng)通過引入易訪問的二級票務(wù)市場，改變了現(xiàn)場活動的動態(tài)。最近，黃牛機器人購買了大量的票，耗盡了供應，然后立即提供這些票以加價出售。

對于那些想要購買熱門演唱會或季后賽門票的球迷來說，這種體驗常常令人沮喪，或者超出預算，或者兩者兼而有之。

Ticketmaster求助于人工智能，利用一種名為verify Fan的機器學習系統(tǒng)重寫規(guī)則。該系統(tǒng)要求購票者在售票前登記自己的興趣。

在后臺，人工智能系統(tǒng)分析每一個注冊者來識別黃牛機器人。這導致使用驗證過的風扇的門票只有5％最終在二級市場售出，藝人和粉絲們對這次購票體驗更加滿意。

5． 對于一個豪華酒店品牌來說，新的見解需要新的AI。

為了更好地了解客戶，酒店業(yè)長期以來一直使用神秘顧客和客戶調(diào)查等技術(shù)。利用許多在線評論網(wǎng)站的內(nèi)容以及誠實的客戶反饋被認為在技術(shù)上是困難的或過于昂貴的。

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但是，由于像用戶特定頁面布局這樣的基本個性化已經(jīng)成為獲得令人難忘的客戶體驗的關(guān)鍵因素，因此需要極端的個性化，這就是高級機器學習發(fā)揮作用的地方。

例如，極端個性化超越了一次性的個性化時事通訊，而是在正確的時間、正確的設(shè)備上、以完美的信息為客戶量身定制的促銷活動，可以把它看作從客戶細分到受眾的轉(zhuǎn)變。

2． 對于一家全球性銀行，人工智能建立了信任和忠誠。

蘇格蘭皇家銀行（RBS）管理著7個品牌、8個不同渠道的1700萬客戶。該公司的歷史戰(zhàn)略側(cè)重于激進的銷售目標，旨在提高客戶對新信用卡的購買量。

然而，從客戶的角度來看，這相當于一堆電子垃圾和紙質(zhì)垃圾。蘇格蘭皇家銀行試圖徹底改善與客戶的關(guān)系，轉(zhuǎn)而求助于人工智能來改變客戶體驗。

它的方法是將數(shù)據(jù)智能應用到全新的客戶聯(lián)系方式中。例如，當一個客戶反復透支他或她的賬戶時，AI會標記出合適的銀行人員，以便向客戶提供財務(wù)建議。“這是一場持續(xù)的對話，”一名公司高管表示。

3．對于一家航空公司來說，新的數(shù)據(jù)智能推動了CX的創(chuàng)新。