피망 슬롯 철저한 사용 블로그

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웹 및 모바일 기술의 빠른 진화는 고객 가치에 영향을 미쳤으며 "장소"와 "시간"이라는 개념을 크게 바꾸 었습니다. 기업 활동 측면에서, 다른 산업에서 피망 슬롯 부문에 들어간 경우가 많으며 새로운 위협이되고 있습니다. 이시기에 어떻게 매력적인 피망 슬롯를 계속 제공 할 수 있습니까? 각 개별 고객에게 개인화 된 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 규칙 기반 AI가 오늘날 시대에 추구하는 고객 피망 슬롯 기반을 만드는 방법을 고려해 봅시다.

예를 들어, 금융 피망 슬롯에서 고객이 상점을 방문하고 직원과의 상호 작용하는 사례의 수는 최근 몇 년 동안 크게 감소하고 있습니다. 고객 연락처가 덜 일반화되면서 이러한 연락처를 강화하는 한 가지 방법은 "이 고객"에게 매력적인 제품과 피망 슬롯를 제공하는 것입니다. 각 회사는 현재 고객이 보유하고있는 금융 상품 포트폴리오, 투자 오리엔테이션, 속성 및 결혼 및 퇴직과 같은 생활 단계를 포함하여 분석되는 신선하고 정교한 금융 상품을 제안하기 위해 노력하고 있습니다.

또한 설문 조사 결과에 따르면 개별 여행자는 균일 한 계획과 피망 슬롯보다는 "개인화 된 경험을 강조"하는 것으로 나타났습니다. 이에 대한 구체적인 요구는 세대 차이, 지역적 차이, 문화 및 종교와 같은 다양한 요소를 결합 할 것이며이 데이터를 기반으로 식당, 교통 및 관광 시설을 포함한 광범위한 회사와 팀을 이루어 새로운 피망 슬롯를 만들 것입니다.

최근 의료 영역이 최근 몇 년 동안 시장을 확장했습니다. 건강 지침, 훈련 메뉴 및 동기 부여를 유지하기위한 캠페인과 같은 일반 코스 메뉴보다 더 자세한 서비스 수준이 필요합니다.
이 시스템은 소위 전문가 지식과 경험 규칙을 기반으로 고객에게 최고의 피망 슬롯로 제공되었습니다. 요즘 전문가 노하우는 현재 IoT 및 빅 데이터와 함께 고객 피망 슬롯 인프라를 시스템화하고 자동화하는 시대에 있습니다.

"고객 속성을 기반으로 오리엔테이션 및 유형을 분석하고 가장 최적의 피망 슬롯를 제안하는 오리엔테이션 및 유형 분석"이라는 메커니즘을 고려할 때 요즘 인공 지능, 기계 학습 등에 대한 첫 번째 기대치가 있다고 생각합니다.
예를 들어, "65 세 이상의 여행자가 건강에 좋은 음식 및 음료 옵션에서 가장 중요하게 생각하는 것"과 같은 많은 양의 것들을 축적함으로써 기계는 자동으로 취해야 할 행동을 처리합니다.

반면에, 기계 학습에는 시스템으로 성숙 할 수있는 합리적인 양의 데이터와 시간이 필요하며 기계가 결과를 자동으로 계산함에 따라 판단 프로세스를 파악하고 결과를 예측하기가 어렵습니다. 또한 인간과 시스템이 생성 한 결과와 같은 기대치와 일치하지 않는 인간과 시스템이 생성 한 결과와 같은 질문과 같은 질문이 있습니다.

규칙 기반 AI는 어떻습니까? 추론 유형 AI의 특징은 인간 (전문가) 기준의 신속한 체계화 및 시각화를 그대로 판단 할 수 있다는 것입니다. 당연히 추론-유형 AI는 규칙을 자동으로 배우고 발전시킬 수 없으므로이를 구현하려면 "인간의 판단 (인간의 손)"이 필요합니다. 그러나 이것은 또한 단계적으로 준비 할 수있는 데이터와 노하우를 구현할 수 있다는 이점이 있습니다. 결과를 꾸준히 확인하고 결과를 유연하게 확인하고 올바른 과정을 할 수 있습니다.

개인화는 고객 속성 분석으로 시작합니다. 속성을 분류하고 점수를 매기고 행동 경향에 따라 최적의 피망 슬롯와 일치시킵니다. 때로는 비즈니스 전략과 외부 데이터와 결합하는 것과 같은 시대의 요구에 따라 움직일 필요가 있습니다. 인간의 손을 떠나지 않는이 추론 기반 AI는 고유 한 경쟁력있는 고객 피망 슬롯 기반을 달성 할 수 있습니다.