امپلرو: د پیرودونکي کمولو کمولو لپاره یوه غوره لاره

خلک په نښه کړئ

کله چې د پیرودونکي جلبولو کمولو خبره راځي ، نو پوهه ځواک ده په ځانګړي ډول که دا د بډایه چلند بصیرت په ب .ه وي. د بازار موندونکي په توګه موږ هرڅه چې موږ یې کولی شو پوه شو چې پیرودونکي څنګه سلوک کوي او ولې دوی پریږدي ، نو موږ کولی شو د دې مخه ونیسو.
مګر هغه څه چې بازارمندان اکثرا ترلاسه کوي د کنځلو خطر دی د ریښتیني وړاندوینې پرځای د کرن د توضیحاتو څخه. نو تاسو څنګه د ستونزې سره مخ کیږئ؟ تاسو څنګه وړاندوینه کولی شئ څوک ممکن په کافي دقت او کافي وخت سره په داسې لارو چارو کې مداخله وکړي چې د دوی چلند اغیزه کوي؟

تر هغه وخته پورې چې بازار موندونکي هڅه کوي د ځور ستونزه حل کړي ، د منن کولو ماډل کولو ته دودیز چلند د پیرودونکو "نمره" وه. د چرچ سکورینګ ستونزه دا ده چې د ساتنې ډیری ماډلونه پیرودونکي د سکور سره درجه کوي چې د معلوماتو ګودام کې په لاسي ډول د ځانګړتیاو رامینځته کولو پورې اړه لري او د جامد کارن ماډل لوړولو کې د دوی اغیزې آزموینې. پروسه کولی شي څو میاشتې ونیسي ، د ساتنې بازارموندنې تاکتیکونو له مینځه وړلو له لارې د پیرودونکي چلند تحلیل کولو څخه. سربیره پردې ، ځکه چې بازارمندان معمولا په میاشتني ډول د پیرودونکي کارن نمرې تازه کوي ، په چټکۍ سره راپورته شوي سیګنالونه چې ښیې د پیرودونکي پریښودل ممکن له لاسه ورکړي. د پایلې په توګه ، د ساتنې بازار موندنې تاکتیکونه ډیر ناوخته دي.

امپلرو، کوم چې پدې وروستیو کې د خپل ماشین زده کړې شخصي کولو ته وده ورکولو لپاره د چلند کولو ماډلینګ کې د نوي چلند ادغام اعلان کړ ، بازارمندانو ته د زړه له کومې وړاندوینې او مخنیوي لپاره یوه غوره لاره چمتو کوي.

د ماشین زده کړه څه شی ده؟

د ماشین زده کړه یو ډول مصنوعي استخبارات (AI) دی چې سیسټمونه چمتو کوي پرته لدې چې په برنامه توګه برنامه شوي د زده کړې وړتیا ولري. دا عموما د پایلو پراساس د سافټویر بدلون الګوریتمونو ته د پرله پسې تغذیه کولو ډیټا له لارې بشپړ شوی.

د دودیز کارن ماډل کولو تخنیکونو برخلاف ، امپلرو د پیرودونکي چلند لړۍ په متحرک ډول نظارت کوي ، په اتومات ډول وموندله چې د پیرودونکو کوم عمل معنی لري. دا پدې مانا ده چې بازار موندونکی نور په یوه میاشتني نمره پورې تکیه نه کوي دا په ګوته کوي چې ایا پیرودونکی د شرکت پریښودلو خطر لري. پرځای یې ، د هر انفرادي پیرودونکي متحرک چلند په دوامداره توګه تحلیل کیږي ، چې د ډیر وخت ساتنې بازارموندنې المل کیږي.

د امپلیرو د چلند کولو ماډلینګ طریقې کلیدي ګټې:

  • دقت زیاتوالی. د امپلرو د کارن ماډلینګ د وخت په تیریدو سره د پیرودونکو چلند تحلیل کولو باندې اساس دی نو دا کولی شي د پیرودونکي چلند کې دواړه فرعي بدلونونه کشف کړي ، او د خورا نادره پیښو اغیزو باندې پوهیږي. د امپلرو ماډل هم ځانګړی دی چې دا په دوامداره توګه تازه کیږي ځکه چې نوي چلند شوي معلومات شتون لري. ځکه چې د چنار نمرې هیڅکله بایلونکي ندي ، د وخت په تیریدو سره په فعالیت کې هیڅ کمید شتون نلري.
  • د وړاندوینې پر وړاندې عکس العمل. د امپلیرو سره ، د کارن ماډلینګ ګوري چې په پایله کې د څو اونیو دمخه د کرن د وړاندوینې وړتیا لري. د اوږدې مودې لپاره د وړاندوینو کولو وړتیا بازارمندانو ته اجازه ورکوي چې پیرودونکي ښکیل کړي چې لاهم بوخت دي مګر احتمال لري په راتلونکي کې د ساتنې پیغامونو او وړاندیزونو سره رامینځته شي مخکې له دې چې دوی بیرته راستنیدو او نه وځي.
  • د نښو اتومات کشف. امپلرو په اوتومات ډول د وخت په تیریدو سره د پیرودونکي بشپړ چلند ترتیب تحلیل کولو پر اساس ګرانولر ، غیر څرګند نښې نښانې کشف کوي. د معلوماتو دوامداره سپړنه د پیرود ، مصرف ، او نورو ښکیلتیا نښو شاوخوا شاوخوا د شخصي نمونو کشف کولو ته اجازه ورکوي. که چیرې سیالي بازار ته بدلونونه وي چې د پیرودونکو سلوک کې بدلون رامینځته کیږي ، د امپلرو ماډل به سمدلاسه له دې بدلونونو سره تطبیق شي ، نوي نمونې به کشف کړي.
  • وختي پیژندنه، کله چې بازارموندنه لاهم اړونده وي. ځکه چې د امپلیرو ترتیب کارن ماډل خورا لوړ ګرانولر ان پټ ډیټا کاروي ، د بریالیتوب سره د پیرودونکي نمرې کولو لپاره خورا لږ وخت ته اړتیا ده ، پدې معنی چې د امپلیرو موډل کولی شي ډیر لنډ کاري مودې سره کرنر وپیژني. د پراینسي ماډل کولو پایلې په دوامداره توګه د امپلیرو ماشین زده کړې بازار موندنې پلیټ فارم کې تغذیه کیږي کوم چې بیا وروسته د هر پیرودونکي او شرایطو لپاره د ساتنې غوره توب بازارموندنې افشا کوي او اجرا کوي.

امپلرو

د امپلیرو بازار موندونکي کولی شي د 300 better غوره چورن وړاندوینې درستۍ او تر 400 better پورې غوره ساتلو بازار موندنه د دې په پرتله چې د دودیز ماډلینګ تخنیکونو په کارولو سره لاسته راوړي. د دقیق او وخت په وخت د پیرودونکو وړاندوینو کولو وړتیا درلودل د توپیر کمولو او د پیرودونکي ژوندانه ارزښت لوړولو لپاره د دوامدار وړتیا وده کولو کې ټول توپیر رامینځته کوي.

د نورو معلوماتو لپاره یا د ډیمو غوښتنه کولو لپاره ، مهرباني وکړئ لیدنه وکړئ امپلرو.

ته څه فکر کوی؟

دا سایټ د سپیم کمولو لپاره Akismet کاروي. زده کړئ چې ستاسو د تبصرې ډاټا پراساس پروسس کیږي.