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
- แต่ละแอตทริบิวต์สามารถรับค่าที่ไม่ซ้ำกันได้มากถึง 10-15 ค่า
- หมวดหมู่หนึ่งสามารถมีได้ถึง 10 คุณลักษณะ
- การให้คะแนนโดยลูกค้าบนแพลตฟอร์มสาธารณะ
- โดยทั่วไปแล้ว การให้คะแนนจะระบุผ่านพารามิเตอร์ 4-5 ตัว เช่น งบประมาณ ระดับการบริการ ฯลฯ
- รีวิวที่ลูกค้าส่งมาให้
- บทวิจารณ์แบบข้อความอิสระซึ่งแยกประเด็นการสนทนาหลักโดยใช้อัลกอริธึม NLP
- พ่อค้าแม่ค้ามีความพิเศษ/ไม่ซ้ำใครอย่างไร
- สิ่งที่คนชอบของพ่อค้า
- สิ่งที่คนไม่ชอบเกี่ยวกับพ่อค้า
- บทวิจารณ์แบบข้อความอิสระซึ่งแยกประเด็นการสนทนาหลักโดยใช้อัลกอริธึม NLP
- 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
- สำหรับแคมเปญอีเมล/ SMS นั้น maya.ai อนุญาตให้ลูกค้าระบุ สำรวจโอกาส ดูแลจัดการ และดำเนินการแคมเปญตามรสนิยมของลูกค้า
- สำหรับแอพมือถือ/เว็บพอร์ทัล: Choice API สามารถเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคลสำหรับสินทรัพย์ที่มีอยู่ของลูกค้า เช่น หน้ารางวัลและหน้าออกจากระบบธนาคารทางอินเทอร์เน็ต
- maya.ai ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติ white-label เพื่อเร่งเส้นทางการปรับให้เป็นส่วนตัวของลูกค้า
- 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
โปรดติดต่อเราเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติม
- 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