 Bosala système oyo esalemi na AI mpo na kosakola satisfaction ya ba clients
Système oyo esalemi na AI mpo na kosakola satisfaction ya client ekozala na ba composants ebele oyo esalaka elongo mpo na ko mesurer na bosikisiki niveau ya satisfaction ya client na service to produit moko. Tala ba étapes oyo ekokaki kolandama pona kozua yango : 1. **Bosangisi ba données –** Pona kobanda, système esengeli kosangisa ba données oyo etali comportement ya ba clients pe ba interactions. Yango ekokaki kosalema na nzela ya ba sondages, ba formulaires ya retour, mpe kolandela ba interactions ya ba clients na service to produit. 2. **Ingénierie ya ba fonctionnalités –** Etape oyo ekolanda ekozala ya kobimisa ba fonctionnalités oyo etali yango na ba données oyo esangisi. Yango ekoki kozala ndenge ya kosalela biloko/mosala, démographie ya bakiliya, bizaleli ya kosomba, mpe ba cotes ya makanisi. 3. **Algorithme ya apprentissage automatique –** Système ekosenga sima algorithme ya apprentissage machine oyo e traité ba données pe e identifier ba modèles pe ba corrélations entre ba fonctionnalités ndenge na ndenge pe satisfaction ya client. Ndakisa ya ba algorithmes oyo ekokaki kosalelama ezali banzete ya mikano, zamba ya kozanga kokana, mpe bamasini ya vecteur ya lisungi. 4. **Formation ya modèle –** Na sima elingaki kozala na besoin ya ko formation ya algorithme na ba données oyo esangisi. Yango ekosɛnga koleisa ba données na algorithme mpe kopesa yango nzela ya koyekola boyokani kati na makambo ndenge na ndenge mpe satisfaction ya ba clients. 5. **Prédiction –** Soki modèle esili kozwa formation, elingaki kozala na makoki ya ko prédire niveau ya satisfaction ya client na kotalaka ba données oyo ekotisami na kati. Ndakisa, soki totali ba données ya démographie, comportement mpe ya retour ya client ya sika, système elingaki kozala na makoki ya ko prédire niveau ya satisfaction na bango na service to produit. 6. **Botalisi ya modèle –** Pona kosala été modèle ezala ya sikisiki, ekozala na tina ya kotala yango na kokokanisaka ba prédictions na yango na ba niveaux ya satisfaction ya solo ya ba clients. Yango ekosalisa mpo na kobongisa malamu modɛlɛ yango mpe kobongisa bosikisiki na yango. Na bokuse, système oyo esalemi na AI mpo na kosakola satisfaction ya ba clients ekosenga kosangisa, kosala, mpe ko analyser ba données ya ba clients na nzela ya ba algorithmes ya apprentissage machine. Modèle yango elingaki kozala na formation pona koyeba ba modèles pe ba corrélations pe ekozala na makoki ya ko prédire niveau ya satisfaction ya client na niveau ya précision ya likolo. En plus, évaluation constante ya modèle ekosala que ezala précision pe pertinence na yango na tango.