數據分析如何幫助我們了解聊天機器人

機器人可以增強人機交互，創造更高的業務效率，并消除客戶交互中的摩擦。

它也是一個吸引了令人印象深刻的投資資金的市場，迄今已有180家機器人公司籌集了240億美元的資金。從IBM到Facebook的行業領導者正在努力利用這一趨勢，花費大量資源鼓勵開發人員創建新的機器人，以實現更個性化的客戶互動。2016年3月， 思科宣布了Spark創新基金，這是一項價值1.5億美元的機器人和開發商投資，他們希望為全球辦事處的思科終端制造新產品。

機器人的一些最明顯的用途是圍繞通信，客戶服務和電子商務。聊天機器人是當今人們溝通方式的中心，全球有超過25億人使用 WhatsApp，Facebook Messenger或Telegram等消息平臺。Twitter最近在其DM服務中推出了類似機器人的功能，以使品牌能夠更頻繁地與客戶進行互動，最終目標是改善客戶體驗。Facebook正在測試一項服務，使用戶能夠通過使用在其平臺上構建的僵尸程序來促進Facebook Messenger的付款。游戲公司正在使用機器人幫助抵御可能會干擾游戲自然發展的巨魔。

所有這一切都發生在我們創建幾乎無法估量的數據量 - 預計到2020年將達到35 zettabytes的數據。那么，電子商務以外的公司如何利用機器人來自動化這些新數據集并在此過程中提供更智能，更快速的分析訪問?讓我們來看看：

通過自然語言處理實現人機交互的概念可以推動即時分析響應，而不是等待人工分析報告。這就是像Sisense這樣的BI公司所關注的：用戶通過bot界面即時與數據交互的能力。人們可以立即看到更大數據集的實際價值，這需要更長的時間來處理 - 機器人架構的效率與大數據分析的潛在力量相結合，可以在短時間內帶來顯著的價值。

機器人可以通過自動數據收集增強大數據相關性的另一個業務領域。通過在與您的應用程序或網站交互過程中逐步詢問更多信息，B??ots可以自動添加有關客戶的知識。某些銀行已經在后臺使用機器人來自動化數據查詢。這個概念還可以擴展到應用程序測試的信息收集，特別是因為機器人測試人員可以執行更加自動化的測試。

任何機器人驅動的方法都可以收集和處理更大量的數據。首先，機器人并非絕對可靠，因為它們在開發過程中仍然存在人為偏差，因此數據收集/分析工作可能會受到影響。這就是為什么即使使用機器人收集和分析數據，人工評論對業務流程仍然至關重要。

第二個問題與隱私有關。機器人交互的另一端的人是否明確地知道管理他們與機器人交互的特定隱私標準?應該在公司和消費者/客戶之間制定明確的合同，以確保后者充分了解他們的交互如何受到管理和保護。

那么隨著機器人成為B2B領域的一個重要組成部分，接下來會發生什么呢?公司有一個真正的機會，可以更廣泛，更深入地進行數據分析，并獲得可以優化業務幾乎所有方面的各種見解。

在機器人方面，我們只是觸及了表面。但是在人工智能(AI)和機器學習的幫助下，景觀正在發生巨大變化 - 而且很快。大多數公司開始考慮機器人策略并考慮機器人可以增加數據技術堆棧的方式是明智的。隨著我們繼續了解業務關鍵數據的方式，機器人將在深入挖掘新的和不斷增長的數據集方面發揮重要作用。在未來的幾個月和幾年中，我認為我們可以預期機器人將在改善業務流程和幫助我們更好地了解客戶及其驅動因素方面發揮重要作用。