الاختلاف في maya.ai
التخصيص في الوقت الحقيقي والتوصية
نقوم بمزاوجة البيانات الداخلية للمؤسسة بالبيانات الخارجية لتقديم توصيات مخصصة في الوقت الفعلي.
أضف فئات جديدة وتاجرًا أثناء التنقل
خريطة حية تتنفس لأذواق العالم
تحصل maya.ai على بيانات أساسية حول فئات مختلفة من أنماط الحياة ، لإنشاء نموذج تقارب كيان قائم على الرسم البياني.
يتم بعد ذلك تعيين هذا النموذج لبيانات سلوك العملاء ، للكشف عن عالم من الخيارات والتوصيات.
يحتوي TasteGraph ™ على أكثر من 6.5 مليون تاجر تم تحليلهم وتعيينهم ، بما في ذلك
2.4Mn+
الفنادق
650K+
عوامل الجذب
4.4Mn+
مطاعم
92K+
تجار آخرون
جهات
مع وجود أكثر من 6.5 مليون تاجر وأكثر ، فإن كل تاجر قابل للاكتشاف رقميًا هو كيان مستهدف لـ TasteGraph ™. إنه يحدد التجار الفريدين على مستوى العالم ويقيم علاقات مع التجار الآخرين ذوي الصلة.
سمات الذوق
تفهم maya.ai كيفية اتخاذ العملاء للقرارات في كل فئة من فئات أنماط الحياة. يحدد السمات التي تحدد الأذواق في هذه الفئات. على سبيل المثال ، لفهم أذواق العملاء في تناول الطعام ، عامل maya.ai سمات المطعم مثل جودة الخدمة والأجواء والطعام والمطبخ والعروض الخاصة. باستخدام التعلم الآلي المتطور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، تقوم maya.ai بالترشيح من خلال مجموعة من البيانات الوصفية المنظمة والبيانات غير المنظمة. ثم العلامات
كل تاجر لديه المئات من سمات الذوق هذه ويخصص درجات لكل منها ، لإنشاء ملف تعريف ذوق التاجر.
الصلات
استنادًا إلى الملف الشخصي للتاجر ، توفر maya.ai درجة تقارب بين أي تاجرين في كل فئة. تستخدم maya.ai تفضيلات العملاء مجهولة المصدر وطريقة تعاونية حاصلة على براءة اختراع لإنشاء رسم بياني عبر الفئات.
كل ذلك في الوقت الفعلي.
استكمل أذواق عملائك بالتجار المناسبين
يوفر TasteMatch درجة تقارب بين الملف الشخصي لذوق العميل وتاجر معين.
يتم استخدام نتيجة TasteMatch لترتيب التوصيات للعملاء. يعتبر سياق حالات الاستخدام المحددة.
الرياضيات وراء الاختيار البسيط
يعتمد اختيار المستهلك على أربعة مكونات: الذوق والتأثير والسياق والسلوك.
تستخدم maya.ai هذه المكونات لفهم الاختيار. نسميها معادلة الاختيار.
Taste
التفضيلات المجمعة للعملاء ، مثل التقييمات والمراجعات
تأثير
التفاعلات الاجتماعية الخارجية التي تؤثر على قرارات العميل ، مثل “إبداءات الإعجاب” و “المشاركات”
مفهوم
عوامل أخرى مثل الأجهزة والوقت
الموقع والطقس والمزيد
سلوك
نشاط العميل عبر الإنترنت وغير المتصل مثل المعاملات والتفاعلات السابقة
خوارزميات حاصلة على براءة اختراع
يجمع بين أنظمة الاقتراحات المتعددة لتقديم أفضل التقاربات في أي فئة لكل عميل.
النماذج المعرفية
مدعومة بمجموعة واسعة من الأبعاد التي تحاكي الطريقة التي يتخذ بها المستهلكون خياراتهم.
التعلم الآلي التكراري
يتطور باستمرار في حلقة مدمجة للتعلم الآلي.
