ChatGPT为提升用户体验带来了哪些机遇和挑战？

1。 ChatGPT与人类的区别：体验和体验体验。

经验是人类在无数经验的约束和有限知识的环境下形成的一种直接的、整体的、持续的、流动的认识。每个人都是真实经验的客观化再现。一段音乐，机器听了 100 遍之后，仍然是一段旋律和一组音符。但有些人听一次，就会想起辉煌的历史，或者感人至深的往事。

人工智能仍然只是经验和知识的集合。例如，目前最流行的ChatGPT——人类历史上最强大的经验和知识集合。它可以改变人们根据人类需求思考和响应的方式。然而，“共情”并创造自己的体验是不可能的。

2. 探索利用 ChatGPT 体验来改善体验

虽然它不能创造体验，但 ChatGPT 可以影响体验。

GrowKnows CDXP作为国内首家客户数据和体验平台，始终强调用户体验对于品牌长期生存的重要性。那么，如何利用ChatGPT这个强大的体验库，基于现有GrowKnows平台的数据能力和功能来优化和提升用户体验将是我们研究的重点方向。

在 GrowKnows CDXP，我们通过模型定义、数据收集、用户洞察、策略创建、内容准备、路径创建、跟踪分析等几个重要步骤来改善用户体验。

每个步骤中都有可能影响用户体验的相关元素。它可以包括用户对产品本身的体验、用户对品牌的满意度或者用户对产品的体验。与品牌服务人员接触过程中产生的感受。

GrowKnows CDXP 尝试在其中几个步骤中探索 GPT 应用程序，以改善用户体验。

1。用户洞察程度

GrowKnows CDXP作为公司自己的用户数据库，将为品牌收集大量的用户相关数据。除了结构化的用户属性、行为和业务数据外，它还会收集大量的非结构化数据，比如客服沟通数据、商场评论、微信聊天数据等。

除了传统的统计聚类之外，还可以对用户结构化数据进行分类排序，创建用户相关标签。现在，借助ChatGPT模型中的情感分析能力，我们可以更好地了解非结构化数据中用户的情感倾向，了解用户对品牌和服务的主观感受，然后设计有针对性的策略来改善体验。

您可能好奇ChatGPT的情感分析能力从何而来？因为我们都知道ChatGPT模型本身不具备情感分析能力。然而，请记住，ChatGPT 具有极其强大的学习能力。它可以使用已经注释的情感数据库通过迁移学习来执行情感分析。例如，品牌可以使用带有情感标签的数据集，例如 ChatGPT。输入，训练ChatGPT模型进行情感分析，使其能够进行情感分析。 ？是否有可能在没有人为干预的情况下实现目标？

针对上述问题，已经做了一些技术上的尝试，比如AutoGPT、AgentGPT等模型，通过产生分析思路、给出理由和解释、制定计划、自我反思和实施回顾等方式不断接近结果。目标。但目前来看，这个想法仍然不现实。原因在于，将运营目标或经验指标转化为复杂而简单的任务的过程，仍然缺乏可以充分证明的经验和数据的支持。也就是说，我们没有这样的依据。 GPT有很多成熟的经验和数据可以借鉴，但GPT本质上仍然是经验的集合。没有经验，他无法提供有效的解决方案和策略来实现目标。

虽然GPT还无法构建全面的运营体系并实施战略，但仍然可以利用GPT逐步形成深入细致的战略规划。它还可以帮助我们节省大量的数据收集和整合工作。获取可用材料的宝贵时间。

在这个过程中，需要人类与人工智能的有机结合，充分发挥各自的优势：我们必须承认在适应性和创造力方面，人脑比ChatGPT更有优势。 在信息处理效率上，ChatGPT的信息处理速度，只有几毫秒，是人类无法企及的。因此，我们可以尝试让ChatGPT创建一个逐步提高性能的策略，然后通过人工修正和添加继续接近期望的目标状态。

3。内容准备阶段

这应该是 ChatGPT 或所有 AIGC 类型模型擅长的领域。通过建立合理、精准的提示并逐步修改和调整，已经可以在各种操作场景下有效提供。丰富的素材。

那么ChatGPT创作的内容能满足品牌的所有需求吗？显然这还不够。使用ChatGPT制作内容还面临以下挑战：

首先，有很多类似于广告法、版权法等法律法规的要求和限制。 当模型无法有效避免目标学习时，AI生成的内容仍然需要人工审核和优化。

其次，对ChatGPT集成的要求很高。 如何正确有效地将品牌元素融入到文字或图像、视频中，不仅需要完整的原始素材准备，更考验模型的合并扩展能力。

三是要求内容的连续性。 体验具有连续性和整体性的特点，所以内容在叙事和时间线上适当的延续和连续可以更好地增强体验。但ChatGPT前后创建的内容是孤立的或者内容的风格和细节不一致。有一个很大的不同。

第四是时效性需求。 由于 ChatGPT 目前正在收集 2021 年 9 月之前的知识数据，ChatGPT 的功能得到扩展，可以为一些最新事件、新兴现象和其他营销热点创建内容。当然，当AI模型引入网络插件时确实如此。一旦你打破了时间的束缚，就会有一些进步。

虽然ChatGPT在内容准备阶段还面临诸多挑战，但不可否认的是，在大多数场景下，ChatGPT生成的内容已经可以满足要求，尤其是基于GrowKnows CDXP强大的持续输入数据采集能力通过GPT模型，ChatGPT可以不断学习和训练自己，创造出更适合业务场景的优质内容。

4。旅程构建阶段

构建用户旅程涉及很多步骤和联系，包括人群选择、设置触发条件、设置分支、选择触发器以及准备和选择要到达的内容。 、冲突解决、约束处理、范围检查等。如果复杂程度很高，对于建造者来说配置和检查过程将非常繁琐和复杂。

基于ChatGPT强大的任务理解能力，我们可以利用ChatGPT将一个复杂的任务分解为多个可执行的简单任务，使得路由构建的过程变得简单高效。例如，微软的 TaskMatrix 多任务处理模型就是基于这个想法。核心模型调用数百万个其他 API 和其他模型。它由4部分组成：

l 多模态对话核心模型（MCFM）负责了解客户需求并分解简单任务；

l API平台为所有可访问和调用的API服务提供统一的描述。这些API服务可以是命令动作，也可以是其他AI模型；

l API选择器：根据需要拆解的简单任务，推荐API平台中最合适的API服务；

l API执行器：将简单的任务描述组合成调用参数或提示，生成API调用代码来执行任务。

API 平台是现有的 GrowKnows CDXP 功能。我们将进一步抽象出API的统一描述，从细粒度的可达通道级别到基本的状态控制级别，并允许模型在有限的组件集内进行训练。努力一步步实现上述目标。

5。跟踪分析阶段

在跟踪分析阶段，我们会从两个方面进行研究。

第一个方面是基于自然语言分析的交互能力。我们可以先给AI模型提供品牌特定的用户事件模型和数据库结构描述，比如DDL语句等，然后使用AI模型来分析数据，类似于理解ANSI和SQL规范，以及描述具体的UDF处理能力，通过自然语言输入与模型交互，形成数据分析陈述和结论。

这里当然有两种形式的问题：

l 一种是我们已经有了明确的分析指标，模型做出了具体的分析表述，比如“请告诉我这个同比GMV指标”

l 一是针对非特定目标，根据模型进行探索性分析，为操作人员和分析人员提供统计差异的各种先验函数，以进行进一步识别和处理，例如“请生成一个声明，幸福水平最高的人和幸福水平最低的人之间的产品级别关联和差异是什么，允许独立输出至少 5 个“相似提示”。

第二个方面与自动生成有关。现在这样的应用有很多，比如创建会议纪要等，根据我们提供的具体分析结果、图表等，结合理解AI模型的数据结构，自动生成总结报告和为分析师提供相关预警建议。

无论从哪个方面，AI都能有效帮助品牌提高工作效率，为消费者提供更好的用户体验。

未来将以体验结束

正如开头所说，体验是人类与人工智能的根本区别。当我们问ChatGPT这个问题时，他在上面回答了。

所以现阶段我们还是需要利用自己对体验的理解以及“同理心”的独特能力，从数据和策略的角度帮助品牌优化和提升用户体验，就像数据和体验一样，作为 GrowKnows CDXP 平台仍然是必不可少的工具。

但不可否认的是，在这个过程中，像ChatGPT这样的模型已经能够在改善用户体验的复杂工作中提供有效的效率帮助。对于GrowKnows来说，我们当前的目标是将这些能力无缝集成到GrowKnows CDXP平台中，与平台的各种功能和使用场景有机结合，利用AI的力量来提高体验衡量和优化性能。

或许我们也可以期待这样一个事实：未来的某一天，当AI真正拥有独特的“体验”能力时，GrowKnows平台本身将进化成为一个能够理解人、共情人的平台。类，关心人的人工智能模型。

相关说明

API平台：API平台就像一个管理和服务中心，帮助开发者创建、发布和管理API应用程序接口。使用API​​平台可以更轻松地集成不同的应用程序、数据和服务，提高整个业务流程的效率。

移情：移情是一个心理学术语，指个体将过去的情感经历和关系模式投射到当前的关系中，以产生积极或消极的效果。

结构化数据：结构化数据也称为行数据，是使用二维表结构进行逻辑表达和实现的数据。它严格遵循数据格式和长度规范，主要通过关系数据库进行存储和管理。

打电话：打电话。本文主要涉及人们发送到 ChatGPT 的问题中的即时信息。