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加拿大航空每年為4500萬客戶提供服務，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． 在娛樂領域，人工智能與票務機器人展開戰(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查等技術。利用許多在線評論網(wǎng)站的內容以及誠實的客戶反饋被認為在技術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垃圾。蘇格蘭皇家銀行試圖徹底改善與客戶的關系，轉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。