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人工智能（AI）历史上最伟大的进步是连续、自动和智能的机器学习。机器学习使用数据和算法来创建行为模式，并根据每个新的信息输入来更新它们。这使我们能够创建创新的开箱即用和 100% 个性化的项目，通过这些项目我们可以确定我们想要遵循的人工智能策略。

我们在机器学习过程中发现的两个主要模型是：

购买倾向模型：建立目标并使用所有可用信息通过既定模式预测购买意图。这些预测将使用算法，最终以独特和个性化的方式预测潜在客户的购买可能性。
客户保留模型：旨在识别客户行为并防止他们 孟加拉国电话号码数据 停止使用您的服务或产品。借助 360° 的视角，您可以分析客户放弃的原因。此外，通过算法，这些模型可以找到不满意的地方，从而使您的公司能够做出具体的决策。
然而，为了能够利用个性化机器学习的优势，从而扩展并确保客户通过这些模型获得的价值，需要遵循六个阶段：

数据收集：来自客户洞察存储库或任何其他客户数据平台。这些存储库管理和分析从数字渠道、电子商务平台、CRM、客户服务等收到的信息。同样，通过人工智能，客户洞察包括评论和店内购买等线下来源。



数据分析– 继续数据准备阶段。对收集的数据进行统计分析以评估其质量。
数据处理：通过它，您可以发现可能的模式和关系。通过这种方式，模型的数据被煮熟，并且在数据模式中生成离散和派生变量。
建模：数据科学阶段描述、训练和评估模型，以改进其结果。
可视化：这是数据利用阶段。来自这些模型的信息以交互式且有吸引力的方式显示。Power BI等商业智能工具不仅负责可视化数据，还利用人工智能的其他数据丰富数据。
Go Live：是算法的实施，根据结果，数据将被工业化和自动化。在运营阶段，公司可以根据分析的信息做出决策。除其他行动外，这将有利于投资回报率的管理以及对您的产品或服务的销售机会的分析。
Azure 机器学习和客户洞察

机器学习领域的这些技术需求需要能够执行不同阶段并满足每个公司的特定目标的创新人工智能解决方案。

Azure 机器学习就是一个例子。该解决方案可以解决通过客户保留模型预测客户流失的挑战并遵循上述阶段。为此，它将使用特定的算法而不是标准，最终收集到的信息可以在客户洞察中用作人工智能结果的预测点，用于营销细分。

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