B2B ကုမ္ပဏီများအတွက် AI-စွမ်းအားသုံး ဖောက်သည်ခွဲဝေမှုကို ဖွင့်ခြင်း- လမ်းပြမြေပုံ

မြောက်ကာရိုလိုင်းနားတွင် အခြေစိုက်သော Ingersoll Rand သည် ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း လုပ်ငန်းစုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် compressed air systems၊ HVAC ဖြေရှင်းချက်များနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ ဓာတ်ခွဲခန်းများနှင့် ကုန်တင်ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာပစ္စည်းများအပါအဝင် လုပ်ငန်းလိုင်းများစွာကို ကြွားလုံးထုတ်လျက်ရှိသည်။ ၎င်းသည် နိုင်ငံပေါင်း 175 ကျော်တွင် B2B ကဏ္ဍတွင် အဓိကလုပ်ဆောင်လျက်ရှိပါသည်။

ယင်းကို စိတ်ထဲတွင်ထားခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအားလုံးကို ကျေနပ်စေရန် မည်မျှရှုပ်ထွေးမည်ကို တွေးကြည့်ရန် လွယ်ကူသည်၊ ထို့ကြောင့် Ingersoll Rand သည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုနားလည်ရန် AI ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။

By ၎င်းတို့၏ ကျယ်ပြန့်ပြီး အလွန်ကွဲပြားသော ဖောက်သည်အခြေခံကို ခွဲခြမ်းရန် AI ကို အသုံးချပါ။ကုမ္ပဏီသည် အဖွင့်နှုန်းများ၊ ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများနှင့် စကားဝိုင်းများကဲ့သို့သော KPIs များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အံဝင်ခွင်ကျ ကမ်ပိန်းများကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်။ ဤကမ်ပိန်းများထဲမှ အချို့ကို ပထဝီဝင်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော်လည်း အချို့မှာ လုပ်ငန်းအမျိုးအစား သို့မဟုတ် အရွယ်အစားအားဖြင့်ဖြစ်ပြီး အချို့မှာ အထက်ပါအရာအားလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ယင်းက ကုမ္ပဏီ၏ခေါင်းဆောင်များသည် ၎င်းတို့တွင် ယခင်က ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် အချိန်မယူခဲ့သော ထူးခြားသည့်အပိုင်းအချို့ရှိကြောင်း နားလည်နိုင်စေခဲ့သည်။ တကယ်တော့ AI မရှိရင် ဒီအပိုင်းတွေရှိနေတာကို သတိမထားမိကြဘူး။

Ingersoll Rand ၏အောင်မြင်မှုသည် စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်တိုင်း နားလည်ထားရမည့်အရာတစ်ခုကို ပြသသည်။ ယနေ့ခေတ်အခင်းအကျင်းသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်သောကြောင့်၊ သင့်ဖောက်သည်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်။ သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုမှ ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းမပြုသော သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များသည် ပြိုင်ဘက်ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ကမ်းလှမ်းချက်ဆီသို့ အလွယ်တကူပြောင်းသွားနိုင်သည်။

သင့်ဖောက်သည်များမျှော်လင့်ထားသည်များကို လုံလောက်စွာနားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေရန် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်၊ ၎င်းတို့ကို မှန်ကန်သောအပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ယင်းနည်းလမ်းမှသာလျှင် ၎င်းတို့၏ မျှဝေထားသောဝိသေသလက္ခဏာများ၊ အမူအကျင့်များနှင့် နှစ်သက်မှုများကို သေချာစွာသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤအပိုင်းများကို အခြေခံ၍ သင်သည် အံဝင်ခွင်ကျသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ထုတ်ကုန်ကမ်းလှမ်းမှုများကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းကို မြင့်မားစေပါသည်။

ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းမှုများကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ အားလုံးကဲ့သို့ပင် ၎င်းတို့ကို ဗျူဟာကျကျ လက်ခံကျင့်သုံးရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဒါပြီးမြောက်အောင် ကူညီဖို့ လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုပါ။

ဖောက်သည်ခွဲဝေခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း၊ AI က မည်သို့ကူညီနိုင်သနည်း။

အခြေခံအားဖြင့်၊ AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ သမားရိုးကျနည်းလမ်းများကို ကျော်လွှားခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်း၏ ခွဲထွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာဖြင့်သာ လုပ်ဆောင်သောကြောင့်၊ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့ မစဉ်းစားခဲ့သော ဖောက်သည် အပိုင်းများအကြောင်း လေ့လာနိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များအကြောင်း ထူးခြားသော အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။

ထပ်ဆင့်သရုပ်ဖော်ရန်၊ အောက်ပါဥပမာကို ကြည့်ကြပါစို့။

စိုက်ပျိုးရေးသုံး စက်ကိရိယာများနှင့် ထောက်ပံ့ရေးဆိုင်ရာ အထူးပြုကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ထုတ်ကုန်ကမ်းလှမ်းမှုကို ချဲ့ထွင်ရန် ရည်မှန်းထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ထုတ်ကုန်အသစ်များနှင့် သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေရန် အပိုင်းခွဲခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေသည်။

ယခင်က၊ လုပ်ငန်းသည် တူညီသောဒေသမှ လယ်သမားများ အလားတူလိုအပ်ချက်များရှိမည်ဟု အရင်းခံယူဆချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ပထဝီဝင်တည်နေရာအလိုက် ဖောက်သည်များကို အမျိုးအစားခွဲကာ သမရိုးကျ ချဉ်းကပ်နည်းကို အမှီပြုခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရာသီဥတုအခြေအနေများကဲ့သို့ အမေရိကန်အနောက်အလယ်ပိုင်းရှိ လယ်မြေများကြားတွင် သာတူညီမျှများဟု သူတို့ထင်မြင်ယူဆထားသည့် အသွင်အပြင်များကို အာရုံစိုက်ထားသည့် ထွန်စက်တစ်စီးကို ကြော်ငြာမည်ဖြစ်သည်။

သို့သော်လည်း AI ကို အကောင်အထည်ဖော်သောအခါတွင် ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာ အပိုင်းခွဲခြင်းသည် မှန်ကန်သောချဉ်းကပ်မှုမဟုတ်ကြောင်း ကုမ္ပဏီမှ သဘောပေါက်ခဲ့သည်။ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာ (ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်း၊ လယ်ယာအရွယ်အစား၊ စိုက်ပျိုးထားသော သီးနှံအမျိုးအစားများ၊ ဆည်မြောင်းနည်းလမ်းများ၊ နည်းပညာအသုံးပြုမှု၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှုန်းနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင်) စုဆောင်းပြီး AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခွင့်ပြုခြင်းဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီသည် လယ်ယာအရွယ်အစားသည် အစိုးရိမ်ရဆုံးတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ လယ်သမားတစ်ဦး၏ ဝယ်ယူမှု ဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ် လွှမ်းမိုးသည့်အချက်များ။ ၎င်းသည် သိသာထင်မြင်နိုင်သည်- ပိုကြီးသော လယ်မြေရှိသော လယ်သမားများသည် သေးငယ်သော ခြံမြေပိုင်ရှင်များထက် ထူးခြားသော လိုအပ်ချက်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း လယ်ယာသုံးစက်ကိရိယာကုမ္ပဏီခေါင်းဆောင်များသည် ပထဝီဝင်ပိုင်းခွဲမှုဖြင့် ရောင်းချရန် ချမှတ်ထားဆဲဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်က အကောင်းဆုံးရလဒ်များကို မဖော်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဘယ်သောအခါမှ မပြောင်းလဲနိုင်ပေ။

ဒီလိုပြောပြီး ဒီလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်နိုင်မလဲ။

ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းအတွက် မတူညီသောနည်းလမ်းများ

သင့်ဖောက်သည်ခွဲဝေမှု ချဉ်းကပ်မှုတွင် မည်သည့်ပုံစံကို ကျင့်သုံးရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်၊ သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်-

• ကျွန်ုပ်တွင် မည်သည့်ဒေတာရရှိနိုင်သနည်း။ တနည်းအားဖြင့် ငါဘာသိလဲ။

• ငါ့လုပ်ငန်းရဲ့ပန်းတိုင်ကဘာလဲ။

• ကျွန်ုပ်၏ဖောက်သည်များအကြောင်း ကျွန်ုပ်ဘာသိသနည်း။

ယင်းကိုအခြေခံ၍ ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်၊ ကြီးကြပ်မှုပုံစံကို သင် အသုံးချနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရောနှောထားသော ချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာနိုင်သည်။

• ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော (K-Means အစုအဝေး၊ DBSCAN၊ GMM)- ဤမော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အားမကိုးပါ၊ သို့သော် ၎င်းအစား အကောင်းဆုံးအပိုင်းများကို အစမှအဆုံး တွက်ချက်ပါသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

  • သင့်တွင် တိကျသောအပိုင်းများမရှိသည့်အခါ အထူးသဖြင့် AI အပိုင်းကို ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် သင်အသုံးပြုပြီး ယခင်လေ့ကျင့်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများ မရှိသည့်အခါ၊

  • သင့်တွင် လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော ဖောက်သည်အခြေခံနှင့်အတူ သွက်လက်သောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုရှိသောအခါတွင် အပိုင်းအသစ်များကို ဖော်ထုတ်လိုပါသည်။

• ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်း (ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်၊ ကျပန်းသစ်တော)- ကျွန်ုပ်တို့တွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၊ ဥပမာ- ယခင်အပိုင်းခွဲပိုင်း သို့မဟုတ် ဒိုမိန်းအသိပညာမှ တံဆိပ်တပ်ထားလျှင် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ကြီးကြပ်ထားသော ML မော်ဒယ်ကို ဖောက်သည်အသစ်များအတွက် အသုံးချနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် မည်သည့်အပိုင်းအတွက် ဖောက်သည်များသည် မရှင်းလင်းပါ။

ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်နည်းသည် အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြုကာ ပေါင်းစပ်ကာ ကြီးကြပ်မှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အညွှန်းများအဖြစ် ဤအပိုင်းများအဖြစ် အသုံးပြုခြင်း။ ဤလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောပုံစံသည် ဖောက်သည်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့တွင် အချက်အလက်အပြည့်အစုံမရှိသော ဖောက်သည်များအတွက် အပိုင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ကျပန်းနမူနာမပါဘဲ ရောစပ်ထားသောချဉ်းကပ်နည်းကို ကျင့်သုံးသောအခါ သတိထားပါ။ သင့်တွင် ဒေတာအပြည့်အစုံပါရှိသည့် အဆိုပါဖောက်သည်များကိုသာ ရွေးချယ်ပါက၊ ဖြစ်နိုင်ချေများသည်မှာ၊ အုပ်စုတစ်ခုလုံး၏ မျှတသောကိုယ်စားပြုမှုမဟုတ်သည့် သင်၏ပိုမိုသစ္စာရှိဖောက်သည်များကို ရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဘက်လိုက်သောရွေးချယ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်ဖြစ်ပြီး အဆိုပါဘက်လိုက်မှုများကို AI သို့သာ လွှဲပြောင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။

စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဘုံအမှားများ

AI သည် ၎င်း၏ စိန်ခေါ်မှုများ မရှိဘဲ မဟုတ်ပါ။ ကျွန်ုပ်၏ အတွေ့အကြုံအရ၊ ဤသည်မှာ ကြိုးများကို ကျွမ်းကျင်တတ်မြောက်ရန် သင်ယူစဉ်တွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်ခြေအရှိဆုံး လမ်းပိတ်ဆို့မှုအချို့ဖြစ်သည်။

• ခွဲခွဲခြားခြားရှင်းလင်းခြင်း- ကုမ္ပဏီများစွာသည် ၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းခြင်းအတွက် အဘယ်ကြောင့်နည်း။ ဤရည်ရွယ်ချက်မရှိဘဲ၊ AI လည်ပတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ထိရောက်ရန်ခက်ခဲသည်။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင်၊ အထူးသဖြင့် သင့်တွင် အရည်အသွေးပြည့်မီသော အချက်အလက်ကို အဓိကထားရှိပါက လူသားများလုပ်ဆောင်သည့် ရိုးရာချဉ်းကပ်နည်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင့်တွင် ဖောက်သည်အနည်းစုသာရှိလျှင် အလားတူပင်ဖြစ်သည်။

• ဒေတာ အရည်အသွေး- AI မှ ထုတ်ပေးသော ရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးသည် သင်စနစ်အား ကျွေးမွေးသည့် ဒေတာအရည်အသွေးကဲ့သို့သာ ကောင်းမွန်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် သင့်ဒေတာသည် မတိကျပါက၊ သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာလည်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပါ။

• ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များ- မော်ဒယ်တွင် အရေးကြီးသော အချက်အလက်နှင့် စံနှုန်းများ မပါဝင်ကြောင်း သေချာပါစေ။ ဒါဟာ ကုမ္ပဏီတော်တော်များများ လုပ်ခဲ့တဲ့ အမှားတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အဲဒါက ပိုက်ဆံရော သူတို့ရဲ့ ဂုဏ်သတင်းကိုပါ ဆုံးရှုံးစေတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ US တွင်၊ အပေါင်ခံကုမ္ပဏီများသည်မီးလောင်ခံရသည်။ ၎င်းတို့၏ AI အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ လူမျိုးရေးကိုယ်ရေးအကျဉ်းကို စွပ်စွဲထားသည်။.

• CRM အဆင်သင့်ဖြစ်ခြင်း- ML သည် ထိုသို့သော အစပျိုးနည်းပညာဖြစ်သောကြောင့်၊ CRM (ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးစီမံခန့်ခွဲမှု) စနစ်များစွာသည် ၎င်းကိုကိုင်တွယ်ရန် တပ်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများတွင် အပိုင်းများကို သင့်လျော်စွာ ပေါင်းစည်းခြင်း (စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှုများ၊ ထိတွေ့ကိုင်တွယ်မှုများ၊ အရောင်းနည်းဗျူဟာ) သည် ထပ်လောင်းအလုပ် လိုအပ်ပါသည်။ အကြိမ်များစွာ၊ ပိုင်ရှင်များသည် ပါဝင်ပတ်သက်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိဘဲ ချက်ခြင်းခုန်တက်ကာ AI ကို အသုံးချရန် ကြိုးပမ်းသည့်အခါ ကြို့ထိုးမှုများဖြစ်စေသည်။

• ဝန်ထမ်းလေ့ကျင့်ရေး- ဝန်ထမ်းများသည် AI အပိုင်းခွဲခြင်းဆိုင်ရာချဉ်းကပ်မှုများကို အပြည့်အဝနားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ဝန်ထမ်းများအား ထပ်မံလေ့ကျင့်ပေးရန်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင် AI ရလဒ်များသည် ၎င်းတို့၏ပင်ကိုယ်စွမ်းရည်ကို ဆန့်ကျင်နိုင်သောကြောင့် ခုခံမှုအချို့ကို သင်တွေ့ရှိနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ယုံကြည်မှု အတားအဆီးကို ကျော်လွှားရန် ၎င်း၏ အပြုသဘောဆောင်သော အပလီကေးရှင်းအချို့ကို ပြသပြီး AI ကို တာဝန်သိစွာ အသုံးပြုပါ။

• အပိုင်းအရည်အသွေး- သမားရိုးကျ ခွဲထွက်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ ML မော်ဒယ်မှ သင်ရရှိသည့် အပိုင်းများသည် အဓိက စံနှုန်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးပြီး အတည်ပြုသင့်သည်-

  • လှုပ်ရှား

  • တည်ငြိမ်

  • အရွယ်အစားကြီးမားသည်။

  • ကွဲပြားနိုင်သည်။

• Domain အသိပညာနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်- သင့်လုပ်ငန်း၏ အသိပညာကို ဒေတာပြင်ဆင်မှုမှ မော်ဒယ်ရလဒ်များကို အတည်ပြုခြင်းအထိ နည်းလမ်းတိုင်းတွင် ပေါင်းစပ်ပြီး လုံလောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် ပြီးပြည့်စုံသော စက်သင်ယူမှုပုံစံသည်ပင် သင့်အား 100% တိကျမှုကို မပေးနိုင်ကြောင်း သတိရပါ။ ဤနေရာတွင် သင်၏ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်ပြီး AI နှင့် လူသားများ အတူတကွ လုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ ကျွန်တော် မကြာခဏတွေ့ဖူးတဲ့ နောက်ထပ်အမှားတစ်ခုကတော့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူတွေက အရာအားလုံးကို AI ထံလွှဲအပ်ပြီး နောက်ထပ်မေးခွန်းမထုတ်ဘဲ သူတို့ရဲ့အကြံပြုချက်များကို မျက်စိစုံမှိတ်အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒါက အဆင်မပြေတဲ့ ရလဒ်တွေဆီကို ဦးတည်သွားနိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ နေ့၏အဆုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် လူသားများဖြစ်ကြပြီး ဒေတာကို ဘာသာပြန်သည့်အခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘက်လိုက်မှုများ ရှိနေပါသေးသည်ကို သတိရကြပါစို့။ ဤအချက်ကို သိရှိခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အမှားများကို ခံနိုင်ရည်နည်းအောင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

• မော်ဒယ်မွမ်းမံမှုများ- သင့်တွင် ပြောင်းလဲနေသော ဖောက်သည်အခြေခံ သို့မဟုတ် သင့်တွင် ဖောက်သည်လည်ပတ်မှု မြင့်မားနေပါက၊ သင့်ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူနှင့် ဦးစားပေးမှုများသည် ပြောင်းလဲသွားတတ်သည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် မော်ဒယ်ကို ပုံမှန်မွမ်းမံပြီး ခေတ်မမီသော အပိုင်းများကို အားမကိုးမိစေနှင့်။

AI-Enabled Customer Segmentation အတွက် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်

စိန်ခေါ်မှုများကို ယခုအချိန်တွင် သင်သဘောပေါက်ပြီဖြစ်ပြီး၊ ဤတွင် AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် သင့်ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အောင်မြင်စွာပေါင်းစပ်နိုင်ရန် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

1. သင်၏ အပိုင်းခွဲခြင်းပန်းတိုင်ကို သတ်မှတ်ပါ။ ၎င်းတွင် သင့်ဖောက်သည်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားမည့် ကွဲပြားသောစံနှုန်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤတွင်၊ AI မှထုတ်ပေးသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်နယ်ပယ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့်သင်၏အမြင်နှစ်ခုလုံးလိုအပ်သည်။ အတူတူ၊ သင်သည် ဖောက်သည် အပိုင်းအသစ်များကို ဖော်ထုတ်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ပြီးမြောက်စေရန် သင်၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

2. ဒေတာရရှိနိုင်မှုကို အာမခံချက်- AI သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဝယ်ယူသူဒေတာကို ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိစေခြင်း သို့မဟုတ် သင့်ဒေတာ မပြည့်စုံပါက ၎င်းကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းရှာပါ။ ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ရောစပ်ထားသော မော်ဒယ်လ်ချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အရင်ကပြောဖူးပေမယ့် လုံလောက်တဲ့အလေးပေးလို့မရပါဘူး- ရလဒ်တွေက AI နဲ့အလုပ်လုပ်တဲ့ data တွေလောက်သာ ကောင်းမွန်ပါလိမ့်မယ်။

3. ဒေတာကန့်သတ်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ပါ- သင့်တွင် ကန့်သတ်ဒေတာရှိပါက၊ သင့်ဖောက်သည်ဒေတာဘေ့စ်မှ ကျပန်းနမူနာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့ထံမှ နောက်ထပ်ဒေတာများကို စုဆောင်းပါ။ ထို့နောက် သင့်ရလဒ်များကို အမြင့်ဆုံးရရှိရန် ရောစပ်ထားသောချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုပါ။

4. သင်၏ မော်ဒယ်လ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရွေးချယ်ပြီး ရရှိသောဒေတာတွင် ရွေးချယ်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပါ။

5. အကောင်းဆုံး အပိုင်းအရေအတွက်ကို ရွေးပါ- အကောင်းဆုံး အပိုင်းအရေအတွက်ကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးရှိသည်။ ရေပန်းအစားဆုံးမှာ Elbow rule နှင့် gap analysis တို့ဖြစ်သည်။

6. အပိုင်းများ၏ ကွဲပြားသော စံနှုန်းများကို နားလည်ပြီး ရလဒ်များကို အနက်ပြန်ဆိုပါ- သင့်ဖောက်သည်များကို ဖော်ထုတ်မည့် အဓိက ကွဲပြားချက်များကား အဘယ်နည်း။ သူတို့ရဲ့ ခံယူချက်တွေက ဘာတွေလဲ၊ ဘယ်လို ဈေးကွက်တင်ရမလဲ။ အပိုင်းခွဲခြင်း လုပ်ငန်းစဉ် အလုပ်ဖြစ်ရန်အတွက်၊ မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို အတည်ပြုပြီးနောက်၊ သင်သည် မတူညီသော အပိုင်းများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အဆိုပါ အပိုင်းများကို မောင်းနှင်ပေးသည့် ကိန်းရှင်များသည် သင့်လုပ်ငန်းမော်ဒယ်အတွက် လုံလောက်စွာ သက်ရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

နောက်ဆုံး၊ သို့သော် အနည်းဆုံးတော့၊ လုံလောက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အရင်းအမြစ်တစ်ခုအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် တန်ဖိုးမြင့်စျေးဝယ်သူများ၊ ဘတ်ဂျက်စျေးဝယ်သူများ၊ နည်းပညာဝါသနာအိုးများနှင့် ရံဖန်ရံခါ စျေးဝယ်သူများအတွက် အပိုင်းလေးပိုင်းခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသော အပြိုင်သြဒိနိတ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်သည် ဤအပိုင်းတစ်ခုစီအတွက် လစဉ်အသုံးစရိတ်နှင့် ဝယ်ယူမှုအကြိမ်ရေကဲ့သို့ အမျိုးအစားများကို တိုင်းတာပါသည်။

နောက်ဆုံးထင်မြင်ချက်များ

ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးခဲ့သည့်အတိုင်း၊ AI-စွမ်းအားသုံး ဖောက်သည် အပိုင်းခွဲခြင်းသည် B2B ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း နောက်ကွယ်ရှိ ယာဉ်မောင်းများကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ မြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ သင့်တွင် ဤအချက်အလက်ရရှိပြီးသည်နှင့် သင့်ဖောက်သည်များအတွက် ပိုမိုတန်ဖိုးရှိစေမည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကမ်ပိန်းများနှင့် အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန် ၎င်းကို အသုံးချနိုင်သည်။

ဤလမ်းညွှန်တွင်ဖော်ပြထားသော လမ်းပြမြေပုံကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင့်လုပ်ငန်း၏ ခွဲထွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ရန် AI algorithms များကို အသုံးချနိုင်ပြီး သင့်တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးပြီး သင့်ဖောက်သည်များ စိတ်ကျေနပ်မှုတိုးပွားစေမည့် KPIs များကို တိုးမြင့်လာစေသည့် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်၊၊ သင့်ဖောက်သည်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောချိတ်ဆက်မှုနှင့် ခိုင်မာသောခံစားချက်ကို မြှင့်တင်နိုင်သည် သင့်အမှတ်တံဆိပ်အပေါ် သစ္စာစောင့်သိခြင်း။

ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်များ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေပြီး နည်းပညာဆိုင်ရာမျှော်လင့်ချက်များ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသောကြောင့် B2B ကမ္ဘာနှင့် အထူးသဖြင့် နည်းပညာမြင့်ထုတ်ကုန်များအတွက် ၎င်းသည် ပို၍အရေးကြီးပါသည်။ သင့်ဖောက်သည်များကို လုံလောက်စွာ ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် ထိပ်တန်းထုတ်ကုန်တစ်ခု ပေးအပ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်-စျေးကွက် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်နိုင်သော အရာတို့ကြား ခြားနားချက်ကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။