视频如何提高患者体验和员工参与度

疫情下,视频通信需求激增,企业通过视频获取真实客户反馈,提升员工参与度,以及改善医疗体验。人工智能助力深度分析,揭示情绪和行为趋势。

由于 COVID-19,政府下令保持社交距离,这迫使企业寻找远程协作的方法,并加速采用视频通话作为我们的主要沟通方式。视频会议的市场领导者之一在短短几周内就发现需求增长了 2000%!结果,我们每个人现在都习惯了在镜头前。

越来越多的企业认识到视频对客户、员工甚至患者体验计划的影响。通过轻松访问捕捉和记录我们对各种主题的想法、感受和意见所需的工具,组织可以比以往任何时候都更好地了解他们的受众。机器学习等人工智能技术还可以帮助企业快速获取数据集,以激发行动并推动影响。

真实的客户洞察力问题

通过将视频能够更深入地了解客户的需求,并深入了解如何不仅可以满足而且超出他们的期望。

在计划中更多地使用视频还可以使自己组织内的客户体验CX从业者能够推动变革。借助拍摄的客户反馈,客户体验CX专业人员可以传达情感故事,这些故事在改变内部态度和客户运营方面既具有相关性又具有影响力。

但是,视频有哪些其他久经考验的客户数据捕获形式所没有的特殊性?

答案在于它捕捉真实性和情感的独特能力。视频为组织提供了真正听到客户真实声音的机会,使他们能够快速做出更好的业务决策。更重要的是,视频的使用使反馈过程人性化。

社交媒体可能是强大的客户体验CX程序发展过程中的一个分水岭。组织首次能够抓住机会更好地与客户互动,同时还能够通过对情绪和参与频率进行更多的实证分析来更接近他们的真实想法和感受。

技术甚至可以实现视频中的物体识别。最重要的是,视频正在为客户创造一个舒适的平台来分享更深入的见解。客户可以自由地用他们觉得最舒服的语言谈论产品或服务。通过使流程人性化,组织生成更好质量洞察力的客户数据,并鼓励客户更频繁地参与。

为患者创造一个安全的说话空间

根据数据,81% 的消费者对他们的医疗保健体验不满意,这表明提供者和患者的看法之间存在鸿沟。随着对患者体验 (PX) 计划的日益关注,视频在捕捉机密的“即时”洞察以指导决策方面发挥着越来越大的作用。视频为提供商提供了定性维度,同时又不牺牲他们通常需要的定量指标。

在许多案例研究中,在分析使用视频与标准自由文本反馈表的患者反应的深度和质量时,使用视频时参与的反应要高得多。

视频创建了一个一对一的环境,并得到了面部模糊等匿名化技术的支持,这使得视频成为向患者提供反馈的“更简单”方式。,视频已成为主流的交流方式。

视频在揭示与患者旅程相关的情绪方面也起着至关重要的作用。由于心理健康和身体创伤等敏感主题难以以书面形式捕捉,视频正在创造一个机会来深入研究最终激发患者最需要的行动和投资的体验。

提高员工参与度

了解员工体验的驱动因素是一项日益严峻的挑战。组织不仅关心留住员工,还关心他们的参与度,因为敬业度更高的员工队伍是解锁忠诚客户群的关键。

鉴于视频能够捕捉个人对特定环境的情绪反应的各个方面,企业可以访问正确的数据并讲述员工故事以促进组织变革。

关注隐私的员工在分享与敏感话题相关的观点时可能会感到紧张。视频捕获工具中的面部模糊可以为这些保密障碍提供解决方案。用视频捕捉员工反馈为焦点小组或面对面咨询创造了一种更私密的替代方案。

此外,为组织提供在内部轻松收集、存储和共享员工反馈的方法,意味着人力资源和人员团队可以更好地了解员工驱动因素,以提高绩效并最终推动企业内部的影响。

大规模创建有意义的见解

在人工智能和机器学习领域——已经解锁了创建丰富的定量和定性数据的能力套。

例如,通过内置机器学习功能的对象识别,可以快速完成对环境、品牌标识和微小情绪指标的分析,而无需个人筛选数小时的视频内容进行手动评估。

现在,技术允许在不同地区快速轻松地存储和共享大量非结构化视频素材档案。语言障碍可以被超越,随着可供利用的素材库不断增加,公司在寻求推动跨地区行动时,可以利用现有数据集中的强大客户案例。

 

【无线传感器】使用 MATLAB XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLABXBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现应用。该方案具有良好的扩展性实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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