美國波士頓大學凱斯特羅姆商學院(Questrom School of Business at Boston University)行銷學教授,也是傑出講座學者。
在當前的網路環境中,後台的AI推薦系統會依賴我們的數位足跡(比如我們的點擊內容、瀏覽頁面、購買等行為)來給予最佳推測,然而這些結果總是沒有真的「摸透使用者的心」。為了打造能更準確預測用戶偏好的演算法,組織可採取一系列有效做法:首先,檢查演算法是否存在人類偏見;其次,改進演算法設計以更好地反映使用者的規範性偏好;此外,應使用多樣化的用戶數據來訓練演算法;最後,確保演算法不僅參考用戶的實際行為,還能直接反映其指定的偏好。
退貨造成零售商大量的營收損失,但一般減少退貨的策略,例如提供評論與問答、增加消費者退貨成本,都不盡理想。如果善用退款效應,在退貨流程中進行交叉銷售,更能減少營收的損失。本文提出3大發現,供零售商參考。
病人不認為科技能了解自己獨一無二的需求。因此,若要實現醫療人工智慧承諾的眾多好處,並節省成本,醫護人員必須找出方法克服這些疑慮。例如,醫療服務供應者可以採取行動,以提高病人對醫療人工智慧提供服務的個人化程度有何觀感,藉以減輕病人擔心自己被視為一般病人或某個統計數據的憂慮。
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