लीडर कंपनियां डेटा के माध्यम से नया व्यापार मॉडल बनाने में सक्षम होंगी
तैरना सीधे जॉन ने कहा कि लगभग 10 साल पहले, ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अभी भी प्रायोगिक चरण है, खड़े 2012 Appier से, यह क्रॉस-उपकरण बदलाव को देखने के लिए समय आ गया है बस दिखाई देते हैं, लेकिन कई संबंधित व्यवसायों अभी भी उपयोगकर्ता के लिए प्रतिक्रिया करने के लिए कैसे पता नहीं है क्रॉस-स्क्रीन उपयोग व्यवहार इसलिए स्क्रीन क्षेत्र में कटौती करना चुनता है।
अपनी स्थापना के समय, कॉर्पोरेट ग्राहकों के चेहरे में Appier था, इसकी बिंदु समस्या की सहायता के लिए है और ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समस्या को हल करने, लेकिन पांच साल के बाद, ज्यादातर कंपनियों आज हो गए हैं अपने स्वयं के समस्याओं प्रस्तुत करने में सक्षम है, और समस्याओं को कवर के बिंदु का सामना करना पड़ , रेखा, सतह, और अब भी व्यावसायिक संस्थाओं के लिए कई सबक रखती है, यह भी डेटा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए शुरू करने और प्रासंगिक डेटा एकत्र के लिए रवाना हुए कर रहे हैं।
उनका मानना है कि सभी व्यवसायों के भविष्य ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जाना चाहिए, और यद्यपि डेटा और ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनियों क्षमता बढ़ाने, लेकिन व्यापार में अधिक आगे नेतृत्व करने के लिए मदद करता है, यह ऐ कृत्रिम बुद्धि और डेटा के माध्यम से नए व्यापार मॉडल बनाने के लिए सक्षम है।
हालांकि, कंपनियों को अभी भी संसाधनों की मौजूदा सूची के हाथों में, प्राथमिकताओं, नहीं एक बार सामान के बिट्स की संख्या में आवश्यक रूप से सभी स्थापित करने के लिए, और कंपनियों को डेटा के माध्यम से नए व्यापार मॉडल विकसित करना चाहते हैं, उद्योग के अन्य क्षेत्रों के साथ गठबंधन की शुरुआत हो सकती है, और फिर एक दूसरे के साथ डेटा एकीकृत संसाधनों नया व्यापार मॉडल बनाने के लिए एक साथ मदद करने के लिए।
ब्रांडों जो डिजिटल क्षमता होनी चाहिए
उद्योग में मीडिया एजेंसी प्रक्रिया डिजिटल संक्रमण में उद्यमों की सहायता के लिए, ऐ कृत्रिम बुद्धि के लिए आज के उद्यम जागरूकता और स्थिति का अवलोकन किया।
लिओ बर्नेट अंक लंबा लिन Dingfeng ने कहा कि आज के डिजिटल मीडिया, उद्यम ग्राहकों, की एक बड़ी संख्या में यद्यपि वे ऐ कृत्रिम बुद्धि और डेटा सोच है, लेकिन अभी भी वास्तविक निवेश करने के लिए एक अंतर है, उद्यम डिजिटल परिवर्तन की प्रक्रिया में और विज्ञापन एजेंसी, मदद करने के लिए है ग्राहक डिजिटल अंतर को भरते हैं
उन्होंने कहा कि डिजिटल संक्रमण में कॉर्पोरेट ग्राहकों, दो चरणों में विभाजित किया। पहले अभी तक इस में अंकीयकरण, और इसलिए एजेंसियों का विज्ञापन भूमिकाओं उद्यम प्रौद्योगिकी कंपनियों और विपणन कंपनियों चलाए जाने वाले डेटा से ग्राहकों की सहायता करने के बीच शुरू होने वाली है सीआरएम में इन कंपनियों की सोच और उनकी सहायता करें
दूसरा, यह कॉर्पोरेट ग्राहकों के एक नंबर संक्रमण का आधार है है, लेकिन यह भी डेटा प्रबंधन का एक निश्चित स्तर है, लेकिन अभी भी एक ऐ कृत्रिम बुद्धि उन्हें सही संभावित ग्राहकों को खोजने में सहायता करना चाहते हैं। कॉर्पोरेट ग्राहकों, विज्ञापन एजेंसियों के इस प्रकार के लिए कि एक साथ कॉर्पोरेट सीखने की भूमिका है।
उन्होंने बताया कि वर्तमान डिजिटल ज्वार में, ब्रांड उद्यम ग्राहकों सबसे आम समस्या यह है कि यह स्पष्ट नहीं है स्वयं के संसाधनों, लेकिन आँख बंद करके दूसरों, नए मीडिया विपणन रणनीति की नकल या नहीं। उनके विचार में, आंतरिक प्रारंभिक चरण कंपनियों शायद एक एकल अंक स्थापित करेगा प्रासंगिक विभागों, लेकिन वास्तव में पूरे उद्यम कर्मचारियों डिजिटल क्षमता, केवल डिजिटल संक्रमण की लहर करने के लिए पर्याप्त प्रतिक्रिया की आवश्यकता है।
नए सदस्यों को प्राप्त करने की खुदरा लागत वर्ष से वर्ष वृद्धि हुई ऐ मदद कर सकते हैं नए ग्राहकों को विकसित
और खुदरा विक्रेताओं मनाया जाता है मीडिया विपणन, रूपांतरण दर कम की उच्च लागत के साथ, नए सदस्य अधिग्रहण लागत धीरे-धीरे, वृद्धि हुई है ऐ, या कृत्रिम बुद्धि मदद कर सकते हैं खुदरा विक्रेताओं नए ग्राहकों को विकसित करना।
टोक्यो फैशन ऑपरेटिंग अधिकारी Que च्यांग काई शेक व्यक्त की, ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्देश्य, कि है, ग्राहक के करीब है, मानवता के करीब। उन्होंने कहा कि लाइन क्योंकि उस समय बिजली आपूर्तिकर्ता जल्दी लाभांश, और डेटा पर इसलिए कम जोर में महारत हासिल करने में ई-कॉमर्स ब्रांड के 10 से अधिक वर्षों स्थापित किया गया था, , लेकिन, डिजिटल विज्ञापन के भविष्य के साथ उच्च और उच्च लागत, उद्योग के लिए प्रासंगिक डेटा के ब्रांड के सदस्यों, ब्रांड आदेश ब्रांड उद्योग ग्राहक के करीब बनाने के लिए तालमेल प्राप्त करने में मदद करने के लिए सक्षम होना चाहिए।
जब ताली इंटरनेशनल के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जू अच्छाई, उदाहरण के लिए, ब्रांड विकास में अपनी ही अनुभव देता है,, डिजिटल खुदरा विक्रेताओं के परिवर्तन के पाठ्यक्रम। बारे में पांच साल पहले का विश्लेषण करने ताली और ऑनलाइन नेटवर्क, एक महत्वपूर्ण मुद्दा जब वे कर रहे हैं करने के लिए भौतिक भंडार से अंतरराष्ट्रीय प्रयास कैसे डेटा प्राप्त करने के।
हालांकि, उपभोक्ता व्यवहार नेटवर्किंग की आज की विविधता के साथ, प्राप्त डेटा रिश्तेदार सहिष्णुता हो जाता है, इसलिए डेटा का उपयोग कैसे विश्लेषण करने के लिए, कम समय में बाजार में परिवर्तन के जवाब में ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सहायता करने के लिए निर्णय लेने, यहां तक कि निष्पादन, बनाने के लिए के माध्यम से व्यापार क्षमता बढ़ाने, और इस तरह एक महत्वपूर्ण सबक बन जाते हैं।
उन्होंने बताया कि बिजली बाजार में प्रवेश करने वाले अधिक से अधिक भौतिक दुकानों और क्रॉस-बॉर्डर बिजली आपूर्तिकर्ताओं को युद्ध के मैदान में शामिल होने के साथ, भविष्य के खुदरा विक्रेताओं को और अधिक महंगी सदस्य मिलेंगे। पूर्व में ई-कॉमर्स या पारंपरिक विपणन, बहु-बिक्री, और विपणन रणनीतियों और कार्यक्रमों का एक ही सेट प्रदान करते हैं, लेकिन आज के ग्राहक पसंदीदा विज्ञापन सामग्री पसंद करते हैं, जबकि पारंपरिक मैनुअल को अनुकूलित विज्ञापन सामग्री, एक बड़ी चुनौती है, लेकिन अगर ऐ कृत्रिम बुद्धि सहायता, आप सहायता कर सकते हैं नए ग्राहकों को विकसित करने के लिए उद्यम, और यहां तक कि व्यवसायों का विश्लेषण करने और प्रयास करने के लिए भी।