ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ 4 ວິທີແມ່ນການສົ່ງເສີມການຕະຫຼາດສື່ສັງຄົມ

ກາລະຕະຫຼາດສື່ສັງຄົມແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ມີປະຊາຊົນມີສ່ວນຮ່ວມຫລາຍຂື້ນໃນເຄືອຂ່າຍສັງຄົມອອນລາຍທຸກໆມື້, ສື່ສັງຄົມໄດ້ກາຍເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ຂອງຍຸດທະສາດການຕະຫລາດ ສຳ ລັບທຸລະກິດທຸກປະເພດ.

ໃນປີ 4.388 ມີຜູ້ໃຊ້ອິນເຕີເນັດ 2019 ພັນລ້ານຄົນ, ແລະ 79% ຂອງ ຈຳ ນວນນັ້ນແມ່ນຜູ້ຊົມໃຊ້ສັງຄົມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ.

ບົດລາຍງານດິຈິຕອລທົ່ວໂລກ

ເມື່ອ ນຳ ໃຊ້ຍຸດທະສາດ, ການຕະຫຼາດສື່ສັງຄົມສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການສ້າງລາຍໄດ້, ການມີສ່ວນຮ່ວມແລະຄວາມຮັບຮູ້ຂອງບໍລິສັດ, ແຕ່ການເວົ້າງ່າຍໆໃນສື່ສັງຄົມບໍ່ໄດ້ ໝາຍ ຄວາມວ່າຈະ ນຳ ໃຊ້ທຸກສິ່ງທີ່ສື່ສັງຄົມມີໄວ້ໃນທຸລະກິດ. ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານໃຊ້ຊ່ອງທາງສັງຄົມ, ແລະນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ໂອກາດອາດຈະຖືກເປີດເຜີຍຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.

ພວກເຮົາ ກຳ ລັງຜ່ານການລະເບີດຂອງຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນບໍ່ມີປະໂຫຍດເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າມັນໄດ້ຖືກວິເຄາະ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດແລະຊອກຫາຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທາງຫລັງຂອງພວກມັນ. ປະຕິບັດຕາມປົກກະຕິໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ ທີ່ປຶກສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເທັກໂນໂລຢີນີ້ປັບປຸງວິທີການທີ່ຂໍ້ມູນຖືກປ່ຽນເປັນຄວາມຮູ້ແລະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດ ທຳ ນາຍການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະການຕັດສິນໃຈອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງ. 

ເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດທັງ ໝົດ, ສະນັ້ນໃຫ້ພວກເຮົາເບິ່ງທີ່ໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທຸລະກິດອື່ນໆທີ່ສາມາດປັບປຸງໄດ້ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

1. ການຕິດຕາມກວດກາຍີ່ຫໍ້ / ການຟັງສັງຄົມ

ຄວາມ ສຳ ເລັດທາງທຸລະກິດໃນມື້ນີ້ແມ່ນຖືກ ກຳ ນົດໂດຍປັດໃຈ ຈຳ ນວນ ໜຶ່ງ, ແລະບາງທີ ໜຶ່ງ ໃນຜົນກະທົບທີ່ສຸດຂອງມັນແມ່ນຊື່ສຽງທາງອິນເຕີເນັດ. ອີງ​ຕາມ ການ ສຳ ຫຼວດການທົບທວນຄືນຜູ້ບໍລິໂພກໃນທ້ອງຖິ່ນ, 82% ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກກວດເບິ່ງການທົບທວນຄືນທາງອິນເຕີເນັດ ສຳ ລັບທຸລະກິດ, ເຊິ່ງແຕ່ລະຄົນອ່ານ 10 ຄຳ ຄິດເຫັນໂດຍສະເລ່ຍກ່ອນທີ່ຈະເຊື່ອໃຈທຸລະກິດ. ນີ້ພິສູດວ່າການໂຄສະນາທີ່ດີແມ່ນສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນ ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຜູ້ບໍລິຫານຕ້ອງຊອກຫາວິທີທາງໃນການຄຸ້ມຄອງຊື່ສຽງຂອງທຸລະກິດຢ່າງມີປະສິດຕິຜົນ.

ການຕິດຕາມກວດກາຍີ່ຫໍ້ແມ່ນວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີເລີດ, ເຊິ່ງແມ່ນການຄົ້ນຫາ ຄຳ ເວົ້າຂອງຍີ່ຫໍ້ໃດ ໜຶ່ງ ໃນທຸກໆແຫລ່ງທີ່ມີ, ລວມທັງສື່ສັງຄົມ, ເວທີສົນທະນາ, ບລັອກ, ການທົບທວນຄືນທາງອິນເຕີເນັດແລະບົດຄວາມຕ່າງໆ. ອະນຸຍາດໃຫ້ທຸລະກິດພົບບັນຫາກ່ອນທີ່ພວກເຂົາຈະກາຍເປັນວິກິດແລະມີປະຕິກິລິຍາຕາມເວລາ, ການຕິດຕາມກວດກາຍີ່ຫໍ້ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບກຸ່ມເປົ້າ ໝາຍ ຂອງພວກເຂົາ, ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃຫ້ການຕິດຕາມກວດກາຍີ່ຫໍ້ / ການຟັງສັງຄົມ

ໃນຖານະເປັນພື້ນຖານໃຫ້ແກ່ການວິເຄາະການຄາດເດົາ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກປະກອບສ່ວນໃຫ້ຜູ້ຕັດສິນໃຈເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຂະບວນການທັງ ໝົດ ທີ່ ກຳ ລັງ ດຳ ເນີນຢູ່ໃນບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາ, ເພື່ອໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງພວກເຂົາກາຍເປັນຂໍ້ມູນທີ່ ເໜັງ ຕີງແລະເປັນຈຸດສຸມຂອງລູກຄ້າ, ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີປະສິດທິຜົນຫຼາຍຂື້ນ

ຕອນນີ້ຄິດກ່ຽວກັບທຸກ ຄຳ ເວົ້າຂອງທຸລະກິດຂອງທ່ານທີ່ມີຢູ່ທາງອິນເຕີເນັດ - ມັນຈະມີຈັກ ຄຳ ຂອງມັນ? ຫຼາຍຮ້ອຍ? ພັນ? ການລວບລວມແລະວິເຄາະພວກມັນດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເລັ່ງຂະບວນການແລະໃຫ້ການທົບທວນລາຍລະອຽດທີ່ສຸດຂອງຍີ່ຫໍ້.

ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າລູກຄ້າທີ່ບໍ່ມີຄວາມສຸກຈະຕິດຕໍ່ຫາທ່ານໂດຍກົງທາງໂທລະສັບຫຼືອີເມວ, ວິທີທີ່ໄວທີ່ສຸດໃນການຊອກຫາແລະຊ່ວຍເຫຼືອພວກເຂົາແມ່ນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ - ຊຸດຂອງສູດການຄິດໄລ່ເຄື່ອງທີ່ປະເມີນຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນກ່ຽວກັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ. ໂດຍສະເພາະ, ການກ່າວເຖິງຂອງຍີ່ຫໍ້ຖືກກັ່ນຕອງໂດຍສະພາບການທາງລົບຫລືທາງບວກເພື່ອໃຫ້ທຸລະກິດຂອງທ່ານສາມາດມີປະຕິກິລິຍາຢ່າງໄວວາຕໍ່ກໍລະນີທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຍີ່ຫໍ້ຂອງທ່ານ. ການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຕິດຕາມຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າໂດຍບໍ່ ຄຳ ນຶງເຖິງພາສາທີ່ພວກເຂົາຂຽນ, ເຊິ່ງຂະຫຍາຍພື້ນທີ່ຂອງການຕິດຕາມກວດກາ.

2. ການຄົ້ນຄວ້າຜູ້ຊົມເປົ້າ ໝາຍ

ໂປຼໄຟລ໌ທາງອິນເຕີເນັດອາດຈະບອກຫຼາຍໆຢ່າງ, ເຊັ່ນວ່າອາຍຸຂອງຜູ້ເປັນເຈົ້າຂອງ, ເພດ, ສະຖານທີ່, ອາຊີບ, ວຽກເຮັດງານ ທຳ, ລາຍໄດ້, ນິໄສການຄ້າແລະອື່ນໆເຊິ່ງມັນເຮັດໃຫ້ສື່ສັງຄົມກາຍເປັນແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ ສຳ ລັບທຸລະກິດເພື່ອເກັບ ກຳ ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບລູກຄ້າແລະຄົນໃນປະຈຸບັນຂອງພວກເຂົາ. ຜູ້ທີ່ເຂົາເຈົ້າຢາກເຂົ້າຮ່ວມ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ຈັດການດ້ານກາລະຕະຫຼາດຈຶ່ງມີໂອກາດຮຽນຮູ້ຜູ້ຊົມຂອງພວກເຂົາ, ລວມທັງວິທີການທີ່ຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງບໍລິສັດຖືກ ນຳ ໃຊ້. ສິ່ງດັ່ງກ່າວ ອຳ ນວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ຂະບວນການຊອກຫາຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນແລະສະແດງວິທີການໃນການຜະລິດສິນຄ້າ.

ສິ່ງນີ້ຍັງສາມາດ ນຳ ໃຊ້ກັບຄວາມ ສຳ ພັນຂອງ B2B: ໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂເຊັ່ນ: ຂະ ໜາດ ຂອງບໍລິສັດ, ລາຍໄດ້ປະ ຈຳ ປີແລະ ຈຳ ນວນພະນັກງານ, ລູກຄ້າ B2B ຖືກແບ່ງອອກເປັນກຸ່ມ, ສະນັ້ນຜູ້ຂາຍບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຊອກຫາຂະ ໜາດ ດຽວທີ່ ເໝາະ ສົມ - ທັງ ໝົດ ການແກ້ໄຂແຕ່ແນເປົ້າ ໝາຍ ສ່ວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍໃຊ້ວິທີການທີ່ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດ ສຳ ລັບກຸ່ມໃດ ໜຶ່ງ. 

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃນການຄົ້ນຄ້ວາເປົ້າ ໝາຍ ຜູ້ຊົມ

ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຕະຫຼາດມີຂໍ້ມູນ ຈຳ ນວນມະຫາສານທີ່ຈະຈັດການກັບ - ເກັບ ກຳ ມາຈາກຫລາຍໆແຫລ່ງ, ມັນອາດເບິ່ງຄືວ່າມັນບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດເມື່ອເວົ້າເຖິງລູກຄ້າແລະການວິເຄາະຂອງລູກຄ້າ. ໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ບັນດາບໍລິສັດງ່າຍຕໍ່ຂັ້ນຕອນການວິເຄາະຊ່ອງທາງຕ່າງໆແລະສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄ່າຈາກພວກມັນ. ວິທີນີ້, ພະນັກງານຂອງທ່ານສາມາດ ນຳ ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ກຽມພ້ອມທີ່ຈະເພິ່ງພາອາໄສລູກຄ້າຕອນ.

ພ້ອມກັນນັ້ນ, ລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດເປີດເຜີຍຮູບແບບການປະພຶດຂອງກຸ່ມລູກຄ້ານີ້ຫຼືກຸ່ມລູກຄ້າ, ໃຫ້ໂອກາດແກ່ບໍລິສັດເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນທີ່ຊັດເຈນກວ່າເກົ່າແລະ ນຳ ໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນເພື່ອປະໂຫຍດທາງຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາ. 

3. ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອ 

ໃນປີ 2020, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນທີ່ ຈຳ ເປັນ ສຳ ລັບທຸກບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການມີຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ. ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນເຄືອຂ່າຍຕ່າງໆເຊັ່ນ Facebook ແລະ Instagram, ສະ ໜອງ ຈຳ ນວນຮູບພາບແລະວິດີໂອທີ່ບໍ່ ຈຳ ກັດທີ່ຖືກລົງໂດຍລູກຄ້າທີ່ມີສັກຍະພາບຂອງທ່ານທຸກໆມື້, ຖ້າບໍ່ແມ່ນທຸກໆນາທີ. 

ຫນ້າທໍາອິດ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດລະບຸຜະລິດຕະພັນທີ່ຜູ້ໃຊ້ມັກ. ດ້ວຍຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວທີ່ໄດ້ພິຈາລະນາ, ທ່ານຈະສາມາດວາງເປົ້າ ໝາຍ ການໂຄສະນາການຕະຫລາດຂອງທ່ານຢ່າງມີປະສິດທິຜົນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຂາຍແລະການຂາຍຂ້າມຖ້າບຸກຄົນໃດ ໜຶ່ງ ໃຊ້ຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຢູ່ແລ້ວ, ແລະກະຕຸ້ນໃຫ້ພວກເຂົາທົດລອງໃຊ້ໃນລາຄາທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈກວ່າຖ້າພວກເຂົາ ກຳ ລັງໃຊ້ຜະລິດຕະພັນຂອງຄູ່ແຂ່ງ. . ພ້ອມກັນນີ້, ເຕັກໂນໂລຢີປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃຈຜູ້ຊົມເປົ້າ ໝາຍ ຂອງທ່ານ, ເພາະວ່າຮູບພາບບາງຄັ້ງອາດຈະບອກຫຼາຍກ່ຽວກັບລາຍໄດ້, ສະຖານທີ່ແລະຄວາມສົນໃຈຂອງຄົນອື່ນຫຼາຍກ່ວາໂປຼແກຼມທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີ. 

ອີກວິທີ ໜຶ່ງ ທີ່ທຸລະກິດສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອແມ່ນການຊອກຫາວິທີການ ໃໝ່ ທີ່ຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາອາດຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້. ອິນເຕີເນັດມື້ນີ້ເຕັມໄປດ້ວຍຮູບພາບແລະວິດີໂອຂອງຄົນທີ່ ດຳ ເນີນການທົດລອງແລະເຮັດສິ່ງທີ່ຜິດປົກກະຕິໂດຍໃຊ້ຜະລິດຕະພັນທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນທາງ ໃໝ່ ໝົດ - ສະນັ້ນເປັນຫຍັງບໍ່ໃຊ້ມັນ? 

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃຫ້ມີການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສ່ວນ ໜຶ່ງ ທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຊິ່ງອາດຈະເປັນໄປໄດ້ພຽງແຕ່ໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຮັດໃຫ້ລະບົບຈື່ຮູບແບບຕ່າງໆ. 

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຮູບພາບແລະວິດີໂອທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມີປະໂຫຍດກ່ອນອື່ນ ໝົດ ຕ້ອງພົບໃນບັນດາຂໍ້ມູນທີ່ມີ ຈຳ ນວນຫລວງຫລາຍທີ່ມີຢູ່ໃນສື່ສັງຄົມ, ແລະນັ້ນແມ່ນເວລາທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ອຳ ນວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ພາລະກິດທີ່ເກືອບຈະເປັນໄປບໍ່ໄດ້ຖ້າເຮັດດ້ວຍຕົນເອງ. ໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ກ້າວ ໜ້າ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບອາດຈະສົ່ງເສີມທຸລະກິດໄປສູ່ລະດັບການ ກຳ ນົດເປົ້າ ໝາຍ ໃໝ່ ຢ່າງສົມບູນ, ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເປັນເອກະລັກກ່ຽວກັບລູກຄ້າແລະວິທີການ ນຳ ໃຊ້ຜະລິດຕະພັນ.

4. ການ ກຳ ນົດເປົ້າ ໝາຍ ລູກຄ້າແລະການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຜ່ານ Chatbots

ປະຊາຊົນນັບມື້ນັບຫຼາຍຮູ້ເຖິງການສົ່ງຂໍ້ຄວາມເປັນວິທີທີ່ສະດວກທີ່ສຸດໃນການເຂົ້າສັງຄົມ, ເຊິ່ງໃຫ້ໂອກາດແກ່ບໍລິສັດມີໂອກາດ ໃໝ່ ໃນການພົວພັນກັບລູກຄ້າ. ດ້ວຍການເພີ່ມຂື້ນຂອງການສົນທະນາທົ່ວໄປແລະການສົນທະນາຕ່າງໆເຊັ່ນ WhatsApp ແລະ Facebook Messenger, chatbots ກາຍເປັນເຄື່ອງມືການຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດຕິພາບ - ພວກເຂົາປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທຸກປະເພດແລະສາມາດຕອບສະ ໜອງ ກັບ ຄຳ ຮ້ອງຂໍຕ່າງໆ: ຈາກ ຄຳ ຖາມມາດຕະຖານເຖິງວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຕົວແປ ຈຳ ນວນ ໜຶ່ງ.

ບໍ່ຄືກັບການເຊື່ອມຕໍ່ ນຳ ທາງແລະເວບໄຊທ໌ ທຳ ມະດາ, chatbots ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນຫາແລະ ສຳ ຫລວດໂດຍໃຊ້ເຄືອຂ່າຍສັງຄົມຫລືແອັບagingສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ພວກເຂົາມັກ. ແລະໃນຂະນະທີ່ການຕະຫຼາດດິຈິຕອນແບບດັ້ງເດີມມັກຈະມີສ່ວນຮ່ວມໂດຍຜ່ານຮູບພາບ, ຂໍ້ຄວາມແລະວິດີໂອ, bots ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍ ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນໂດຍກົງແລະສ້າງການສົນທະນາຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ.

Chatbots ໄດ້ຮັບການເສີມດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

chatbots ສ່ວນໃຫຍ່ ດຳ ເນີນການກ່ຽວກັບລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ຖ້າ chatbot ແມ່ນວຽກທີ່ສຸມໃສ່ວຽກ, ເຖິງແມ່ນວ່າ, ມັນສາມາດໃຊ້ໂປແກຼມການຂຽນໂປແກຼມພາສາ neuro ແລະກົດລະບຽບເພື່ອໃຫ້ການຕອບສະ ໜອງ ທີ່ມີໂຄງສ້າງ ສຳ ລັບ ຄຳ ຮ້ອງຂໍທົ່ວໄປທີ່ສຸດໂດຍບໍ່ຕ້ອງການການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຄວາມສາມາດຂັ້ນພື້ນຖານຂອງມັນ. 

ໃນເວລາດຽວກັນ, ມີການສົນທະນາແບບກະຕຸ້ນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄາດເດົາ - ເຮັດ ໜ້າ ທີ່ເປັນຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີປັນຍາ, ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ທີ່ຈະໃຫ້ ຄຳ ຕອບແລະ ຄຳ ແນະ ນຳ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະບາງຄົນກໍ່ສາມາດຮຽນແບບອາລົມ. chatbots ທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນແມ່ນຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຍ້ອນວ່າພວກມັນຖືກຝຶກອົບຮົມຢ່າງສະ ໝໍ່າ ສະ ເໝີ, ວິວັດທະນາການແລະວິເຄາະຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້. ຮ່ວມກັນ, ຂໍ້ເທັດຈິງເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ການພົວພັນຂອງຜູ້ຊົມໃຊ້ກັບທຸລະກິດມີຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ: ການຖາມ ຄຳ ຖາມ, ການໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ສ້າງຄວາມສົນໃຈແລະຕະຫລົກ, ການສົນທະນາສົນທະນາກັບສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ ສຳ ລັບການໂຄສະນາແບບດັ້ງເດີມ. 

ດ້ວຍ chatbots ທີ່ສະຫຼາດ, ທຸລະກິດສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ ຈຳ ນວນທີ່ບໍ່ ຈຳ ກັດຢູ່ທຸກບ່ອນແລະທຸກບ່ອນ. ປະຫຍັດເງິນແລະເວລາແລະປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, chatbots ກຳ ລັງກາຍເປັນ ໜຶ່ງ ໃນຂົງເຂດ AI ທີ່ມີປະໂຫຍດສູງສຸດໃນການລົງທືນ ສຳ ລັບທຸລະກິດແລະວິສາຫະກິດຂະ ໜາດ ກາງ.

ທ່ານຄິດແນວໃດ?

ເວັບໄຊທ໌ນີ້ໃຊ້ Akismet ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຂີ້ເຫຍື້ອ. ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຖືກປະຕິບັດ.