preloader

คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับ maya.ai

1. maya.ai – เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม

maya.ai เป็นแพลตฟอร์มส่วนบุคคลที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจบัตรเครดิต บัตรเดบิต และกระเป๋าเงินออนไลน์เข้าถึงลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยตัวเลือกของผู้บริโภคที่เป็นส่วนตัว ปัจจุบันแพลตฟอร์มของเรานำเสนอความสามารถในการมีส่วนร่วมส่วนบุคคลในหมวดหมู่ผู้บริโภคที่หลากหลาย เช่น การช็อปปิ้ง การค้าปลีก การรับประทานอาหาร การเดินทาง ฯลฯ

maya.ai ช่วยให้ธุรกิจบัตรและกระเป๋าเงินกลายเป็นลูกค้าอันดับต้นๆ ในใจ และในที่สุดก็เป็นตัวเลือกการชำระเงินอันดับต้นๆ ของกระเป๋าเงินได้อย่างง่ายดายและมั่นใจ

maya.ai สามารถทำงานได้บนช่องทางดิจิทัลทุกช่องทาง ตั้งแต่หน้าข้อเสนอบนเว็บไซต์ ไซต์มือถือ แอพมือถือ ไปจนถึงช่องทางดั้งเดิม เช่น อีเมลและ SMS

เรามีแอปสีขาว (แอป Engage) ซึ่งสามารถแสดงข้อเสนอส่วนบุคคลได้

Maya.ai ยังเสนอ Engage App ซึ่งเป็นแอปที่ติดฉลากสีขาวพร้อมปรับใช้สำหรับลูกค้าที่ไม่มีเนื้อหาการมีส่วนร่วมทางดิจิทัล เพื่อแสดงคำแนะนำส่วนบุคคลและดึงดูดลูกค้าด้วย

ในระดับหนึ่งก็คือ สำหรับลูกค้าที่มีข้อเสนอที่มีอยู่แล้ว maya.ai สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าของตนได้ หาก maya.ai ตรวจพบว่าข้อเสนอที่มีอยู่ไม่มีผลในการมีส่วนร่วมกับลูกค้า ก็อาจเสนอคำแนะนำเกี่ยวกับข้อเสนอที่ผู้ค้าจะได้รับและเข้าร่วมในการปรับปรุงระดับการมีส่วนร่วม นอกจากนี้ maya.ai Bazaar เป็นข้อเสนอตลาดของเราที่เชื่อมโยงธุรกิจของคุณกับข้อเสนอจากผู้ค้าจากทั่วโลกและในหมวดหมู่ผู้บริโภค

ถึงแม้ว่า maya.ai จะใช้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณสำหรับการซื้อกิจการทางดิจิทัล แต่แพลตฟอร์มนี้ถูกใช้เป็นหลักในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม การทำธุรกรรม และการเปิดใช้งานอีกครั้ง ในอดีต เราได้เห็นการปรับปรุง 1.3x เหนือการควบคุมการเปิดใช้งานใหม่ การปรับปรุง 3x-10x เหนือการควบคุมอัตราการตอบกลับ อัตราการคลิกเพิ่มขึ้น 20%-50% การใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 3%-7%

maya.ai ใช้แนวทางที่ไม่เหมือนใครในการสร้างคำแนะนำโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง ประวัติความเป็นมา และแบบเรียลไทม์ maya.ai อนุมานรสนิยมของลูกค้าโดยดูจากรูปแบบการบริโภคของเธอซึ่งได้รับความช่วยเหลือจากความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของผู้ค้าแต่ละรายที่ลูกค้าทำธุรกรรมด้วย เช่นเดียวกับสัญญาณที่เราได้รับผ่านการมีส่วนร่วมแบบเรียลไทม์

เพื่อเข้าถึงโปรไฟล์ลูกค้าโดยละเอียด maya.ai ใช้แนวทางสามขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม:

1. การซ้ำซ้อนของชื่อร้านค้าในข้อมูลธุรกรรม
ผู้ค้ารายเดียวกันในข้อมูลธุรกรรมอาจปรากฏภายใต้ชื่อที่ต่างกันหรือแม้แต่หน่วยงานที่แตกต่างกัน ส่งผลให้เกิดปัญหาในการทำความเข้าใจธุรกรรมของลูกค้า ด้วยอัลกอริธึมที่เหมาะสมจำนวนมาก Maya.ai สามารถล้างธุรกรรม > 1 ล้านรายการภายในเวลาไม่ถึง 4 ชั่วโมง โดยมีความแม่นยำมากกว่า 80% ในการระบุผู้ค้าที่ถูกต้องในการทำธุรกรรม

2. การปรับปรุงข้อมูลผู้ค้าตามขนาด

maya.ai ใช้ประโยชน์จาก TasteGraph ที่ได้รับสิทธิบัตรของเรา ซึ่งมีความรู้เชิงลึก (+300 คุณลักษณะ) สำหรับผู้ค้ากว่า 6 ล้านคนทั่วโลก รวมถึงอัลกอริธึมที่เหมาะสมอื่น ๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและโครงสร้างจากแหล่งที่หนึ่งและบุคคลที่สาม

maya.ai ใช้ TasteGraph เพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับรายชื่อผู้ค้าแต่ละรายด้วยแอตทริบิวต์หลายร้อยรายการ ตัวอย่างเช่น ประเภทสินค้าที่ขนส่ง จุดราคา การให้คะแนนของผู้ค้าที่ทำธุรกรรม ซึ่งช่วยให้ maya.ai เข้าใจความหมายเบื้องหลังธุรกรรมของลูกค้าแต่ละรายได้แม่นยำยิ่งขึ้น

3. การคำนวณ TasteMatch เพื่อระบุคำแนะนำที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้า
การใช้วิธีการที่เป็นกรรมสิทธิ์และการจดสิทธิบัตรตามทฤษฎีกราฟ (TasteGraph) maya.ai จะคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์หรือผู้ค้าในชุดข้อมูลธุรกรรมขนาดมหึมา รวมความสัมพันธ์นี้เข้ากับผลลัพธ์ของอัลกอริธึมอื่นๆ สองสามตัว ผสมกับสัญญาณบริบทแบบเรียลไทม์ เช่น ตำแหน่ง อุปกรณ์ ความตั้งใจ สภาพอากาศ โอกาส เหตุการณ์ และสัญญาณอิทธิพล เช่น แนวโน้ม แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ คะแนน TasteMatch คือ ใช้เพื่อระบุตัวเลือกที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับลูกค้า

maya.ai สร้างโปรไฟล์ลูกค้า – เข้าใจ “รสนิยม” ของลูกค้า – ผ่านการลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลธุรกรรม เพิ่มข้อมูลธุรกรรมด้วยแอตทริบิวต์ และคำนวณคะแนนการจับคู่รสนิยมระหว่างลูกค้าทุกรายกับผู้ค้า/ผลิตภัณฑ์

  • การลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลธุรกรรม: ผู้ค้ารายเดียวกันในข้อมูลธุรกรรมอาจปรากฏภายใต้ชื่อที่ต่างกันหรือแม้แต่หน่วยงานที่แตกต่างกัน ส่งผลให้เกิดปัญหาในการทำความเข้าใจธุรกรรมของลูกค้า ด้วยอัลกอริธึมที่เหมาะสมจำนวนมาก Maya.ai สามารถล้างธุรกรรม > 1 ล้านรายการภายในเวลาไม่ถึง 4 ชั่วโมง โดยมีความแม่นยำมากกว่า 80% ในการระบุผู้ค้าที่ถูกต้องในการทำธุรกรรม
  • เพิ่มคุณค่าข้อมูลการทำธุรกรรมด้วยคุณสมบัติ: maya.ai เพิ่มคุณค่าการทำธุรกรรมด้วยคุณสมบัตินับร้อย เช่น ประเภทของสินค้าที่ขนส่ง จุดราคา การให้คะแนนของผู้ค้าที่ทำธุรกรรม ในการทำเช่นนี้ maya.ai ใช้ประโยชน์จาก TasteGraph ที่ได้รับสิทธิบัตรของเรา ซึ่งมีความรู้เชิงลึก (+ แอตทริบิวต์ 300 รายการ) สำหรับผู้ค้ากว่า 6 ล้านคนทั่วโลก รวมถึงอัลกอริธึมที่เหมาะสมจำนวนหนึ่งเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและที่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาของบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สาม
  • การคำนวณ Taste Match ระหว่างผลิตภัณฑ์และข้อเสนอในพอร์ตโฟลิโอ: ด้วยวิธีการที่จดสิทธิบัตรตามทฤษฎีกราฟ maya.ai สามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์/ผู้ขายในธุรกรรมของลูกค้า กับผลิตภัณฑ์/ผู้ขายอื่นๆ ความเกี่ยวข้องนี้รวมกับบริบท เช่น สถานที่ อุปกรณ์ ความตั้งใจ สภาพอากาศ โอกาส เหตุการณ์ และอิทธิพล เช่น แนวโน้ม แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ใช้เพื่อปรับแต่งตัวเลือกที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับลูกค้า
  • การแต่งงานกับข้อมูลภายในและภายนอก ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้มีความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับลูกค้า: น้อยกว่า 20% ของผู้ขายในพื้นที่ปรับแต่งส่วนตัวใช้ข้อมูลภายนอกเพื่อปรับปรุงโปรไฟล์และคำแนะนำ และแม้ว่าพวกเขาจะทำ พวกเขาก็มักจะนำลูกค้ามาให้ ติดตามข้อมูล – ซึ่งมักจะละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัวของลูกค้า
    maya.ai นำความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับสินค้าและพ่อค้าจากโลกภายนอกมาสู่โลกกว้าง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ไม่จำกัดเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้าง อัลกอริทึม NLP อนุญาตให้ maya.ai ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บทวิจารณ์ข้อความ ด้วยการรวมข้อมูลภายใน ภายนอก โครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง Maya.ai สร้างโปรไฟล์รสนิยมของลูกค้าที่ลึกกว่าคู่แข่ง
    ผู้ค้ารายอื่นเกือบทุกรายอาศัยอัลกอริธึมที่เน้นการแบ่งกลุ่มเพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้า ซึ่งตามคำจำกัดความจะปฏิบัติต่อคลัสเตอร์ของบุคคลเหมือนกัน สิ่งนี้ขัดต่อวัตถุประสงค์และสมมติฐานของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การแต่งงานกับข้อมูลภายในและภายนอก ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้มีความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับลูกค้า: น้อยกว่า 20% ของผู้ขายในพื้นที่ปรับแต่งส่วนตัวใช้ข้อมูลภายนอกเพื่อปรับปรุงการทำโปรไฟล์และการแนะนำ และแม้กระทั่ง เมื่อทำเช่นนั้น พวกเขามักจะนำข้อมูลการติดตามลูกค้ามา ซึ่งมักจะเป็นการละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัวของลูกค้า
    อ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัว: โดยดูที่รสนิยมของลูกค้าแทนที่จะติดตามตัวตนของลูกค้า maya.ai สามารถเสนอการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยไม่มี PII ใด ๆ โดยให้ความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์แก่ลูกค้าปลายทาง
    ทำงานกับชุดข้อมูลที่กระจัดกระจาย: maya.ai ต้องการธุรกรรมเพียงไม่กี่รายการต่อลูกค้าหนึ่งรายเพื่อเริ่มแนะนำตัวเลือก แม้จะไม่มีการทำธุรกรรม แต่ maya.ai ยังคงสร้างโปรไฟล์รสนิยมของลูกค้าผ่านคำถาม/ตัวเลือกการทดสอบง่ายๆ สองสามข้อ ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง Maya.ai สามารถปรับปรุงโปรไฟล์ลูกค้าล่วงเวลาได้โดยการเรียนรู้การโต้ตอบของผู้ใช้กับตัวเลือกที่แนะนำ
  • การโต้ตอบของลูกค้าเกี่ยวกับคำแนะนำที่แสดงบนสินทรัพย์ดิจิทัล โปรดแจ้งให้ maya.ai ทราบดังต่อไปนี้:
    ไลฟ์สไตล์ปัจจุบันความต้องการของลูกค้า – ลูกค้าต้องการใช้จ่ายในประเภทใดหรือเพียงแค่สุ่มดู?
    โปรไฟล์ของร้านค้าที่ดึงดูดลูกค้า – ขนาดตั๋วเฉลี่ยคืออะไร? แม่ค้าจะดังขนาดไหน? ผู้ค้ารายใหม่สำหรับลูกค้าหรือลูกค้าเคยใช้เงินกับผู้ขายรายนี้มาก่อนหรือไม่
    คุณลักษณะใดที่ขับเคลื่อนความต้องการในปัจจุบันของพวกเขา อะไรคือคุณลักษณะทั่วไปที่เป็นพื้นฐานของผู้ค้าที่ลูกค้าโต้ตอบด้วย?
    ข้อมูลทั้งหมดนี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจในบริบทของลูกค้าในขณะนั้น
    จากที่นี่ มีบางสิ่งเกิดขึ้น:
    รายการคำแนะนำในเซสชันจะได้รับการจัดลำดับความสำคัญใหม่เพื่อแสดงคำแนะนำที่เกี่ยวข้องมากขึ้นแก่ลูกค้าในการเสนอราคาเพื่อกระตุ้นการซื้อ
    ในเซสชันคาดว่าจะมีชุดค่าผสมของผู้ค้าที่เข้ากันได้ดีและพยายามจัดลำดับความสำคัญของคำแนะนำในการเสนอราคาเพื่อเพิ่ม “มูลค่ารถเข็น”
    ในแต่ละเซสชัน ระบุคำแนะนำที่ดีที่สุดถัดไปตามพฤติกรรมของลูกค้าที่คาดการณ์ไว้
    เก็บข้อมูลการโต้ตอบเพื่อส่งการแจ้งเตือนไปยังลูกค้า
  • มีร้านค้ากว่า 4.5 ล้านคนทั่วโลกที่ติดแท็กและเสริมประสิทธิภาพภายในที่เก็บของ maya.ai
  • พ่อค้าตามธนาคารคือ:
    • รหัส MCC
    • ขนาดตั๋ว
    • เมือง / ประเทศที่สามารถใช้ได้
  • ข้อมูลข้างต้นจำกัดเฉพาะผู้ค้าที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ผู้ค้าหางกลางและยาวไม่สามารถระบุได้ในชุดข้อมูลของธนาคาร เนื่องจากข้อมูลคุณภาพต่ำที่จัดเก็บไว้ในคำอธิบายธุรกรรม
  • ถึง maya.ai พ่อค้าคือ:
    • หมวดหมู่ที่เป็นของ
    • คุณลักษณะที่กำหนดมัน
      • หมวดหมู่หนึ่งสามารถมีได้ถึง 10 คุณลักษณะ
        • แต่ละแอตทริบิวต์สามารถรับค่าที่ไม่ซ้ำกันได้มากถึง 10-15 ค่า
          • ผู้ขายมีค่าอย่างน้อย 2-3 ค่าต่อแอตทริบิวต์
    • การให้คะแนนโดยลูกค้าบนแพลตฟอร์มสาธารณะ
      • โดยทั่วไปแล้ว การให้คะแนนจะระบุผ่านพารามิเตอร์ 4-5 ตัว เช่น งบประมาณ ระดับการบริการ ฯลฯ
    • รีวิวที่ลูกค้าส่งมาให้
      • บทวิจารณ์แบบข้อความอิสระซึ่งแยกประเด็นการสนทนาหลักโดยใช้อัลกอริธึม NLP
        • พ่อค้าแม่ค้ามีความพิเศษ/ไม่ซ้ำใครอย่างไร
        • สิ่งที่คนชอบของพ่อค้า
        • สิ่งที่คนไม่ชอบเกี่ยวกับพ่อค้า
    • โดยพื้นฐานแล้ว ผู้ค้าอยู่ใกล้กับแอตทริบิวต์ 75-100 ในที่เก็บ maya.ai

เรามีพันธมิตรระดับโลกและสามารถเพิ่มข้อเสนอจากพวกเขาได้ตามความต้องการ

เราปฏิบัติตามรูปแบบการสมัครสมาชิก (ค่าธรรมเนียมใบอนุญาตรายเดือน) ติดต่อเราเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติม

2. maya.ai – หมั้น & ผลกระทบ

เราใช้วิธีการทดสอบเทียบกับการควบคุมเพื่อวัด ROI กลุ่มทดสอบจะได้รับการสื่อสารส่วนบุคคลต่อไปในขณะที่กลุ่มควบคุมจะได้รับการสื่อสาร BAU ปกติ

  • maya.ai ดึงดูดลูกค้าผ่านช่องทางต่างๆ ตั้งแต่อีเมล/ SMS ไปจนถึงแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และพอร์ทัลเว็บ ไปจนถึงช่องทางที่มีการสัมผัสสูง/มีมูลค่าสูง เช่น เจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวก โดยใช้ Choice API อันทรงพลัง
    1. สำหรับแคมเปญอีเมล/ SMS นั้น maya.ai อนุญาตให้ลูกค้าระบุ สำรวจโอกาส ดูแลจัดการ และดำเนินการแคมเปญตามรสนิยมของลูกค้า
    2. สำหรับแอพมือถือ/เว็บพอร์ทัล: Choice API สามารถเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคลสำหรับสินทรัพย์ที่มีอยู่ของลูกค้า เช่น หน้ารางวัลและหน้าออกจากระบบธนาคารทางอินเทอร์เน็ต
  • maya.ai ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติ white-label เพื่อเร่งเส้นทางการปรับให้เป็นส่วนตัวของลูกค้า
    1. Choice API ยังสามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณบนช่องทางที่มีการสัมผัสสูง/มีมูลค่าสูง ตัวอย่างเช่น ในบริษัทผู้ออกบัตรทั่วโลก maya.ai ให้อำนาจแก่เจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวกสำหรับลูกค้าที่มีการใช้จ่ายสูง ในกรณีนี้ maya.ai จะมอบทางเลือกส่วนตัวให้กับเจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวก ซึ่งจะแนะนำตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดให้กับลูกค้าทางโทรศัพท์
  • ด้วยแนวทางที่ครอบคลุมนี้ maya.ai สามารถเข้าถึงลูกค้าส่วนใหญ่ในพอร์ตโฟลิโอ (75%-80%) และเพิ่มตัวชี้วัดได้มากมาย:
    • ลดอัตราตีกลับจากมาตรฐานอุตสาหกรรม of 50% to 15%
    • เพิ่มอัตราการเปิดby 50%
    • เพิ่ม CTR by up to 70%
    • เพิ่มอัตราการตอบกลับ 1.6x-2.4x สำหรับแคมเปญ (ทดสอบเทียบกับการควบคุม)
  • การเพิ่มขึ้นของฐานลูกค้าและเซ็กเมนต์ที่ใช้งานอยู่: maya.ai สามารถเพิ่มฐานลูกค้าที่ใช้งานอยู่ได้ 3-7% และกระตุ้นการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นจากกลุ่มที่ไม่ได้ใช้งาน (15-20% ของการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นที่ maya.ai ขับเคลื่อนโดยไม่ได้ใช้งานหรือ “ กลุ่มเสี่ยง”)
  • เพิ่มความภักดีของลูกค้า: 10-15% ของลูกค้าที่มีส่วนร่วมทำการเยี่ยมชมซ้ำ
  • Reduce time-to-value: it takes just 7 days to go from raw data to personal storefront with maya.ai. Campaign curation and execution with maya.ai takes only 45 mins instead of 1-2 weeks
  • โดยทั่วไปแล้ว maya.ai จะเข้าถึงฐานลูกค้าที่มีสิทธิ์ได้ 85-90% ภายในพอร์ตโฟลิโอของลูกค้า
  • โดยเฉลี่ย 50-60% ของลูกค้าจะได้รับการติดต่อผ่านแคมเปญในแต่ละสัปดาห์
  • 20-30% ของลูกค้าทำธุรกรรมตามคำแนะนำของ maya.ai ในหน้าต่างสังเกตการณ์
  • ลูกค้า 10-15% เข้าชมพอร์ทัลซ้ำทุกเดือน
  • นี่คือด้านอนุรักษ์นิยมของสมมติฐาน
  • maya.ai ได้แสดงมูลค่าการจัดส่ง 5-10% กับลูกค้าของเรา
  • ตัวอย่างเช่น maya.ai มีการใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 3-5% กับแคมเปญอีเมลและ SMS ในปี 2019 สำหรับธนาคารภาคเอกชนที่ใหญ่ที่สุดในอินเดีย
  • maya.ai ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของลูกค้าและการทำธุรกรรมสำหรับองค์กรที่ขับเคลื่อนยุคแห่งความเกี่ยวข้อง
  • maya.ai ขับเคลื่อนการเติบโตของพอร์ตด้วยแคมเปญเฉพาะบุคคลสำหรับผู้ออกบัตรเครดิตรายใหญ่ที่สุดของอินเดีย
    • เพิ่มการใช้จ่ายของแคมเปญ by ~7%
    • เพิ่มอัตราการคลิกบนช่องดิจิตอล by 20%

เราเปลี่ยนจากข้อมูลเป็นดิจิทัลได้ใน 7 วัน ผลลัพธ์จะเริ่มแสดงใน 3 เดือน และใน 12 เดือน เราจะทราบผลกระทบทั้งหมดของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณกับ maya.ai

เราสามารถผลักดันการเข้าชมผ่านแคมเปญ API ของเราสามารถผสานรวมกับเครื่องมือการตลาดอัตโนมัติของธนาคาร และสามารถตัดสินใจเลือกจังหวะร่วมกับธนาคารเกี่ยวกับประเภทของแคมเปญและทางเลือกของช่องทาง

ในขั้นต้น เราสามารถแสดงข้อเสนอยอดนิยมตามข้อมูลประชากร สถานที่ตั้ง และข้อมูลบริบทอื่นๆ หลังจากที่เราเริ่มรับการโต้ตอบทางดิจิทัลในหน้าข้อเสนอ โมเดล AI ของเราจะเริ่มบันทึกความชอบของลูกค้าและใช้เพื่อแนะนำข้อเสนอที่เหมาะสม

3. maya.ai – ข้อกำหนดและการรวมข้อมูล

เรามี API เดียวที่สามารถรวมเข้ากับช่องทางและสินทรัพย์ดิจิทัลได้มากเท่าที่ต้องการ

  • ฟีดข้อมูลธุรกรรมรายวัน
  • API นำเสนอการรีเฟรชข้อเสนอ  
  • การรวม maya.ai ข้ามสินทรัพย์ดิจิทัล  
  • การทำงานร่วมกันข้ามสายงานกับทีมดิจิทัล การตลาด และการวิเคราะห์เป็นระยะ
  • ล้างรูปภาพ สร้างสรรค์ ผลักดันแคมเปญสำหรับฤดูกาลข้อเสนอใหม่
  • ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญของ maya.ai และหนึ่งใน IP ที่สำคัญนั้นอยู่ในข้อมูลภายนอกที่จัดการโดย maya.ai
  • ข้อมูลภายนอกนี้โฮสต์ในสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบหลายผู้เช่า
  • อัลกอริธึมของ maya.ai ทำงานร่วมกับข้อมูลและข้อมูลที่เข้าถึงได้ด้วย VPC ไคลเอ็นต์เฉพาะ
  • เป็นไปไม่ได้ทางเศรษฐกิจที่จะปรับใช้ maya.ai และสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนภายในศูนย์ข้อมูลของธนาคาร ดังนี้:
    • Setup takes too long
    • Running costs become high and affect the engagement ROI
  • ต้องบอกว่าตัวเลือกในองค์กรสามารถพูดคุยกันเป็นกรณี ๆ ไป

4. maya.ai – Bazaar

Bazaar เป็นตลาดการค้าส่วนบุคคลที่นำโดย AI ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภค ผู้ค้า และธนาคาร

  • Bazaar ทำให้การเดินทางของผู้บริโภคมีความเป็นส่วนตัวและมีความเกี่ยวข้องโดยการแนะนำผู้ค้าที่เหมาะสมรวมถึงผลิตภัณฑ์ด้วยการค้นพบเพื่อเติมเต็มในพอร์ทัลเดียว
  • Bazaar ช่วยผู้ค้าด้วยพอร์ทัลในการระบุและเข้าถึงลูกค้าที่เหมาะสม กระตุ้นการเข้าชมจากภายในระบบนิเวศของธนาคาร และรับข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • Bazaar นำเสนอโมเดลที่ปรับขนาดได้สำหรับการได้มาซึ่งข้อเสนอ การกำหนดค่าการสนทนาของผู้บริโภคที่ง่ายดาย และการติดตามประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ

ผู้ค้าไม่มีการมองเห็นข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าหรือความสามารถในการเข้าถึงลูกค้าที่เหมาะสม

พวกเขาเห็นการฉุดลากเป็นศูนย์จากไซต์ธนาคารปัจจุบัน นอกจากนี้ การขึ้นเครื่องยังคงเป็นแบบแมนนวล พอร์ทัลการมีส่วนร่วมของผู้ค้าได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้ของผู้ค้า

  • Crayon Data สามารถจัดการรูปภาพและเนื้อหาอื่น ๆ เป็นบริการเพิ่มเติมได้
  • อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่กระบวนการที่ปรับขนาดได้หาก Crayon Data ต้องทำสิ่งนี้ในลักษณะเฉพาะกิจ
  • กระบวนการนี้ขยายได้อย่างรวดเร็วหากความรับผิดชอบในการจัดหาเนื้อหาคุณภาพสูงขึ้นอยู่กับผู้ขายที่เป็นเจ้าของแบรนด์
  • เครื่องมือ maya.ai สามารถตรวจจับคุณภาพของภาพโดยอัตโนมัติและปฏิเสธภาพที่ไม่ตรงตามมาตรฐานคุณภาพเพื่อแสดงต่อลูกค้าปลายทาง
  • นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่พอร์ทัลสำหรับผู้ค้ามีความสำคัญมาก
  • ผู้ค้าทั้งหมดจัดเก็บแคตตาล็อกสินค้าที่ระดับ SKU
  • SKU มีลำดับชั้นที่ชัดเจนเพื่อรวบรวมคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์
  • โครงสร้างนี้มีความคล้ายคลึงกันมากกับวิธีที่ maya.ai จัดเก็บคุณลักษณะของผู้ค้า
  • algos คำแนะนำผู้ค้าที่มีอยู่จะทำงานเหมือนกับคำแนะนำผลิตภัณฑ์

ใช่ เราสามารถนำเสนอให้คุณได้ โปรดติดต่อเราเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติม

  • เอ็นจิ้นนี้มีอินเทอร์เฟซแบบบริการตนเองตลอด 24×7 ซึ่งคำแนะนำจากผู้ค้าพร้อมให้บริการแบบออนดีมานด์
  • คำถามคือ ธนาคารต้องการข้อเสนอใหม่บ่อยแค่ไหน?
    • Each month?
    • Each season?
  • เมื่อใดก็ตามที่ธนาคารต้องการระบุว่าพอร์ตข้อเสนอปัจจุบันของพวกเขามีประสิทธิภาพเป็นอย่างไรและจะปรับปรุงได้อย่างไร พวกเขาเพียงแค่เข้าสู่ระบบ Maya.ai

แพลตฟอร์ม maya.ai & Bazaar ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีที่มีอยู่ซึ่งธนาคารในระบบนิเวศน์ดำเนินการอยู่ และทำงานโดยมีการหยุดชะงักน้อยที่สุด ด้านล่างนี้เป็นการบูรณาการประเภทต่างๆ ที่ข้อเสนอมาพร้อมกับ:

  • บูรณาการกับลูกค้าของธนาคารและข้อมูลการทำธุรกรรม
  • API และวิดเจ็ตที่รวมเข้ากับสินทรัพย์ดิจิทัลของธนาคาร – เว็บไซต์ แอพมือถือ ฯลฯ
  • บูรณาการกับระบบการดำเนินการทางการตลาดเพื่อเปิดใช้งานแคมเปญอีเมลและ SMS
  • บูรณาการกับระบบแจ้งเตือนการทำธุรกรรมสำหรับการมีส่วนร่วมตามทริกเกอร์

ต้องได้รับการสนับสนุนจากธนาคารในระยะต่างๆ ของการเดินทาง maya.ai & Bazaar:

  • ระยะการทำสัญญา – สนับสนุนการลงชื่อออกจากกลุ่มรักษาความปลอดภัยเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมที่เสนอของ maya.ai & Bazaar
  • ขั้นตอนการตั้งค่า – ต้องใช้ความพยายามในการพัฒนาบางอย่าง (1-2 สัปดาห์) เพื่อให้การรีเฟรชข้อมูลจาก Data Lake ของธนาคารเข้าสู่ Maya.ai VPC โดยอัตโนมัติ
  • การจัดการพอร์ตโฟลิโอ – รองรับการระบุลำดับความสำคัญของธนาคารตามการเติบโตของพอร์ต คำจำกัดความของกลุ่มลูกค้าตามที่ธนาคารระบุ (ถ้ามี) ซึ่งช่วยปรับแต่งกลไกการแนะนำเพื่อให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของธนาคาร
  • Personalization API Integration – จำเป็นต้องมีความพยายามในการพัฒนา (1-2 สัปดาห์ต่อสินทรัพย์) จากจุดสิ้นสุดของธนาคารเพื่อรวม API และวิดเจ็ตของ maya.ai เข้ากับสินทรัพย์ดิจิทัลที่ต้องการ – หน้าเว็บ แอพมือถือ ฯลฯ
  • ขั้นตอนการดำเนินการ – 1 SPOC เป็นสิ่งจำเป็นอย่างต่อเนื่อง (1 วันต่อสัปดาห์) เพื่อตกลงกับจังหวะของแคมเปญและเพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการของแคมเปญอีเมลและ SMS ในระบบการดำเนินการของบุคคลที่สามรวมถึง รวบรวมเทมเพลตจากทีมการตลาด
  • การเบิกจ่ายเงินคืน – 1 SPOC เป็นสิ่งจำเป็นเดือนละครั้งเพื่อกระทบยอดการเบิกจ่ายคืนเงินเข้าในการทำธุรกรรมตามพื้นฐานของบัญชีลูกค้า
  • โครงสร้างพื้นฐาน
    • ความสามารถของ maya.ai ถูกปรับใช้บน Virtual Private Cloud – ขณะนี้เรารองรับการปรับใช้บน AWS & Azure
    • Bazaar ถูกปรับใช้บนระบบคลาวด์แบบหลายผู้เช่าของ Crayon และเชื่อมต่อกับ Global Merchant Repository ของ Crayon
  • การดำเนินการ – ความสามารถของ maya.ai & Bazaar มีให้สำหรับลูกค้าของเราในสามโหมด:
    • ได้รับความช่วยเหลืออย่างเต็มที่ – เมื่อตั้งค่าเสร็จแล้ว Crayon จะรับผิดชอบอย่างเต็มที่ในการดำเนินการและการจัดการพอร์ตโฟลิโอ
    • Assisted Self-serve – เมื่อตั้งค่าเสร็จแล้ว ทีม Customer Science ของ Crayon จะทำงานอย่างใกล้ชิดกับธนาคารเพื่อร่วมดำเนินการและจัดการพอร์ตโฟลิโอ
    • บริการตนเองอย่างเต็มที่ – เมื่อตั้งค่าเสร็จแล้ว Crayon จะมอบสตูดิโอ คุณสมบัติ และความสามารถในการดำเนินการทั้งหมดให้อยู่ในมือของธนาคาร และจะให้การสนับสนุนเมื่อจำเป็นเท่านั้น

Speak to our AI-personalization experts today

Stay on top of your game in the age of relevance

Business

Check out our blogs, articles and more

Technology

Discover what's new in the big data and AI industries

Technology

Keep up with the latest updates from maya.ai