ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် AI မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း

ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် AI သည် ယနေ့ခေတ်စီးပွားရေးတွင် အလွန်အကျွံမြှင့်တင်ထားပြီး ကတိမတည်နိုင်သေးသော ကတိတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ သို့သော် “တော်လှန်ပြောင်းလဲမှု” နှင့်ပတ်သက်သည့် ကော်ပိုရိတ်အဓိပ္ပာယ်မရှိသော အရာများအောက်တွင်၊ အချို့သောကုမ္ပဏီများသည် ညီလာခံတစ်ခုတွင် သင့်ကို ငြီးငွေ့စေမည့် နည်းလမ်းများဖြင့် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ငွေကြေးအမြောက်အမြားကို တိတ်တဆိတ်ရှာဖွေနေကြသည်။

ကျွန်ုပ်သည် ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ဤကုမ္ပဏီများကို လိုက်လံရှာဖွေခဲ့ပြီး ကျွန်ုပ်တွေ့ရှိခဲ့သည်မှာ အံ့အားသင့်စရာပင်။ အကြီးဆုံးအောင်မြင်သူများသည် AI ကို “စက်မှုလုပ်ငန်းများကို ဖျက်ဆီးရန်” သို့မဟုတ် “ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို တော်လှန်ရန်” အသုံးမပြုကြပါ။ ၎င်းတို့သည် သန်းပေါင်းများစွာတန်သော ရှက်စရာကောင်းလောက်အောင် ရိုးရှင်းသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနေကြခြင်းဖြစ်သည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကိစ္စလေ့လာမှုများနှင့် ROI ရလဒ်များတွင် AI

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် AI မှ ငွေရှာနေသော ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်၍ အကြီးမားဆုံး ဆူညံသံများ ပြုလုပ်နေသော ကုမ္ပဏီများ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် သန်းပေါင်းများစွာ တန်ဖိုးရှိသော တိကျသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်းကို တိတ်တဆိတ် အသုံးပြုနေကြသည်။

ဤအောင်မြင်မှုများစွာသည် ကြီးမားသော “AI အသွင်ကူးပြောင်းမှုများ” ကို စတင်ခြင်းထက် သေးငယ်သော၊ လက်တွေ့ကျသော စိန်ခေါ်မှုများ ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းမှ လာပါသည်။ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများကို ပြန်လည်တီထွင်ရန် ကြိုးစားမည့်အစား ၎င်းတို့သည် ဖောက်သည်များ ထွက်ခွာခြင်းကို ခန့်မှန်းခြင်း၊ အီးမေးလ်ပို့ချိန်များကို မြှင့်တင်ခြင်း သို့မဟုတ် ပုံမှန်ဖောက်သည်မေးမြန်းမှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အရာများအပေါ် အာရုံစိုက်နေကြပါသည်။

ဤကုမ္ပဏီများသည် ရလဒ်များကို စွဲစွဲမြဲမြဲ တိုင်းတာပြီး ROI ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့်အရာများကိုသာ ချဲ့ထွင်ပါသည်။ နောက်အပိုင်းများတွင် Grab၊ The Economist နှင့် Netflix ကဲ့သို့သော အမှတ်တံဆိပ်များမှ စစ်မှန်သော ဥပမာများကို သင်တွေ့ရပါမည်။ ၎င်းတို့သည် ပစ်မှတ်ထားသော AI အကောင်အထည်ဖော်မှုများကြောင့် တိတ်တဆိတ် သန်းပေါင်းများစွာ ရရှိနေပါသည်။

AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဗျူဟာများ မအောင်မြင်ရခြင်း အကြောင်းရင်းများ

ဘာတွေအလုပ်ဖြစ်လဲဆိုတာကို မလေ့လာခင်မှာ အရေးကြီးတဲ့အချက်တစ်ခုကို ပြောရအောင်- AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လုပ်ဆောင်ချက်အများစုဟာ ကုန်ကျစရိတ်များပြီး ဆိုးရွားတဲ့ ဘေးအန္တရာယ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။

ကျွန်တော် မကြာသေးမီက ဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဒါရိုက်တာ “David C” နှင့် စကားပြောခဲ့ပါသည်။ ၎င်းကုမ္ပဏီသည် ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပလက်ဖောင်းအတွက် ပေါင် 180,000 သုံးစွဲခဲ့သည်။ ရလဒ်များကတော့ “ကျွန်တော်တို့ အရင်ကထက် ပိုမိုများပြားတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့ပါတယ်” ဟု သူက ပြောပြခဲ့သည်။ “ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပြောင်းလဲမှုနှုန်းတွေက တကယ်တမ်းကျတော့ ကျဆင်းသွားခဲ့ပါတယ်”။

ပြဿနာက နည်းပညာမဟုတ်ဘဲ မှားယွင်းတဲ့အရာတွေကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခဲ့တာပါ။ သူတို့မှာရှိပြီးသား ဘလော့ဂ်ပို့စ်တွေကို ဘယ်သူမှမဖတ်တဲ့ ပြဿနာရှိနေတာကို AI ကိုသုံးပြီး ဘလော့ဂ်ပို့စ်တွေ ပိုဖန်တီးခဲ့တယ်။ ဒါက ဂန္ထဝင်အမှားတစ်ခုပါပဲ- မဟာဗျူဟာပြဿနာတစ်ခုကို နည်းပညာနဲ့ ဖြေရှင်းဖို့ ကြိုးစားတာ။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် AI မှ ငွေရှာနေသော ကုမ္ပဏီများသည် လူအများစု လျစ်လျူရှုထားသည့် လက္ခဏာသုံးရပ်ကို မျှဝေကြသည်-

၎င်းတို့သည် မိုက်မဲစွာ သေးငယ်စွာ စတင်သည်။ “AI အသွင်ကူးပြောင်းရေး လမ်းပြမြေပုံများ” မဟုတ်ဘဲ “နောက်လတွင် မည်သည့်ဖောက်သည်များ စာရင်းသွင်းမှု ရပ်ဆိုင်းမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသလား။” ဒါပဲ။

သူတို့သည် အရာအားလုံးကို စွဲစွဲမြဲမြဲ တိုင်းတာကြသည်။ အကယ်၍ AI tool သည် 90 ရက်အတွင်း တိုင်းတာနိုင်သော တိုးတက်မှုများကို မပြပါက၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းကို စွန့်ပစ်လိုက်သည်။ ချွင်းချက်မရှိ၊ “မဟာဗျူဟာမြောက်တန်ဖိုး” ဆင်ခြေများ မရှိပါ။

သူတို့သည် ဖန်တီးမှု သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်အားလုံးကို လူသားများက တာဝန်ယူစေသည်။ AI သည် ပုံစံမှတ်မိခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်သည်။ လူသားများဖြစ်ခြင်း၏ ခံစားချက်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည့်အရာအားလုံးကို လူသားများက ကိုင်တွယ်သည်။

အောင်မြင်သော AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဥပမာများ

မည်သူမျှ မမျှော်လင့်ထားသော 90% ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချမှု

မလေးရှားအခြေစိုက် ခရီးသည်ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီ Grab သည် နိုင်ငံတကာဈေးကွက် ၆ ခုတွင် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုများကို ကိုင်တွယ်ရန် Ada ဟုခေါ်သော AI ပလက်ဖောင်းနှင့် ပူးပေါင်းခဲ့သည်။ AI chatbot များသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် မကြိုးစားဘဲ “ကျွန်ုပ်၏ မှာယူမှု ဘယ်မှာလဲ” နှင့် “ငွေပေးချေမှုနည်းလမ်းကို ဘယ်လိုပြောင်းရမလဲ” ကဲ့သို့သော ပျင်းစရာကောင်းသည့် ကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်သည်။

ရလဒ်များ- ဖောက်သည်မေးမြန်းမှု နောက်ကျကျန်မှု 90% လျှော့ချခြင်း၊ စျေးကွက်အသစ် ခြောက်ခုသို့ အောင်မြင်စွာ တိုးချဲ့ခြင်း။ AI သည် လူသားအေးဂျင့်များကို စာနာမှုနှင့် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းတို့ကို အမှန်တကယ် လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသည့် ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လွတ်မြောက်စေခဲ့သည်။

ပစ်မှတ်ထားပျင်းရိခြင်းမှ 10:1 ROI

The Economist သည် ၂၀၁၇ ခုနှစ်တွင် စာဖတ်သူများ ဆုံးရှုံးနေခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် စိတ်ကူးယဉ် AI-ထုတ်လုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများအစား ပရိုဂရမ်မာကြော်ငြာများအတွက် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုခဲ့သည် — အခြေခံအားဖြင့် AI သည် စာဖတ်သူ၏ အပြုအမူပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ကြော်ငြာများကို အလိုအလျောက် ဝယ်ယူပြီး နေရာချထားစေခြင်း ဖြစ်သည်။

AI သည် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာနှင့် ထိတွေ့သော်လည်း စာရင်းသွင်းခြင်းမရှိသေးသော “တွန့်ဆုတ်နေသော စာဖတ်သူများ” ကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့ကို မတူညီသော ပလက်ဖောင်းများတွင် အချိန်ကိုက်၊ နေရာချထားမှု တိကျသော ကြော်ငြာများဖြင့် ပစ်မှတ်ထားခဲ့သည်။

ရလဒ်- စာဖတ်သူအသစ် 3.6 သန်း၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ၁၀:၁ အမြတ်အစွန်းနှင့် ၂၀၂၀-၂၀၂၁ အတွင်း၌ပင် စာရင်းသွင်းသူအသစ် 90,000 ဦး။ AI သည် အကြောင်းအရာကို မဖန်တီးခဲ့ပါ။ ၎င်းသည် ရှိပြီးသားအကြောင်းအရာများကို မှန်ကန်သောအချိန်၌ မှန်ကန်သောလူများထံ ရောက်ရှိစေခဲ့ခြင်းသာ ဖြစ်သည်။

အင်ပါယာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခဲ့သော 80% အောင်မြင်မှုနှုန်း

Netflix က သုံးစွဲသူ ကြည့်ရှုမှုရဲ့ 80% ကျော်ကို ၎င်းရဲ့ AI အကြံပြုစနစ် ကြောင့်လို့ ပြောပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ လူအများစု သတိမထားမိတာက AI က သင်ဘာကို ကြိုက်မယ်ဆိုတာကို ခန့်မှန်းဖို့ ကြိုးစားနေတာ မဟုတ်ပါဘူး။ သင့်ရဲ့ စာရင်းသွင်းမှုကို ဖျက်သိမ်းလောက်အောင် မမုန်းနိုင်တဲ့အရာကို ခန့်မှန်းနေတာပါ။

ကြီးမားတဲ့ ကွာခြားချက်ရှိပါတယ်။ စနစ်က ကြည့်ရှုမှုပုံစံတွေ၊ ပြီးဆုံးမှုနှုန်းတွေ၊ ပြန်ကြည့်ရှုမှု အပြုအမူတွေနဲ့ ခဏရပ်နားမှု ပုံစံတွေကိုပါ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သင့်ကို အနည်းဆုံး ကျေနပ်စေမယ့် အကြောင်းအရာတွေကို အကြံပြုပေးပါတယ်။ ဒါဟာ ပြီးပြည့်စုံတဲ့ ကိုက်ညီမှုတွေကို ဖန်တီးဖို့ မဟုတ်ပါဘူး—ဆိုးရွားတဲ့ အရာတွေကို ရှောင်ရှားဖို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

စက်မှုလုပ်ငန်းများတစ်လျှောက် AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အသုံးချမှုများ

အသံဖြင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး- 31 သန်းပေါင်းများစွာသော ဖောက်သည်များ၏ အောင်မြင်မှု ဇာတ်လမ်း

Starbucks သည် ၎င်းတို့၏ မိုဘိုင်းအက်ပ်ကို Amazon Alexa နှင့် ပေါင်းစပ်ကာ “My Starbucks Barista” ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ဖောက်သည်များသည် အသံအမိန့်ပေးစနစ်ကို အသုံးပြု၍ ကော်ဖီမှာယူခြင်း၊ အချိုရည်များ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ကောက်ယူမည့်အချိန်များကို စီစဉ်နိုင်သည်။

၎င်းသည် ခေတ်မီဆန်းသစ်မှုအကြောင်းမဟုတ်ဘဲ ပွတ်တိုက်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ အသံဖြင့် မှာယူခြင်းသည် အက်ပ်ပေါ်တွင် ၂-၃ မိနစ်ကြာသည့်အစား 30 စက္ကန့်သာ ကြာသည်။ သင့်တွင် မိုဘိုင်းဖောက်သည် 31.2 သန်းရှိသည့်အခါ သေးငယ်သော ကွာခြားချက်ဖြစ်သော်လည်း ကြီးမားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။

ပါရမီရှင်အပိုင်းလား။ ၎င်းတို့သည် လူသား barista များကို အစားထိုးရန် မကြိုးစားခဲ့ပါ။ AI သည် မှာယူမှုကို ကိုင်တွယ်သည်။ လူသားများသည် ကော်ဖီကို ဆက်လက်ဖန်တီးပြီး လူများကို ပြန်လာစေသည့် စတိုးဆိုင်တွင်း အတွေ့အကြုံကို ပေးသည်။

လက်လီထောက်လှမ်းရေး- လှိမ့်နေသော ဒေတာရွှေတွင်း

ဟာ့ဒ်ဝဲ လက်လီရောင်းချသူ Lowe’s သည် ၎င်းတို့၏ ကြီးမားသော စတိုးဆိုင်များတွင် LoweBots ဟုခေါ်သော AI-စွမ်းအင်သုံး စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ စက်ရုပ်များသည် ဝန်ထမ်းများကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ ဖောက်သည်များအား ကုန်ပစ္စည်းများ ရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးပြီး အခြေခံအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ကာ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းနှင့် ဖောက်သည်များ၏ လှုပ်ရှားမှုပုံစံများကို အလိုအလျောက် ခြေရာခံပေးသည်။

အမှန်တကယ်တန်ဖိုးသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုမဟုတ်ဘဲ ဒေတာဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် စျေးဝယ်ပုံစံများ၊ လူကြိုက်များသော ထုတ်ကုန်ပေါင်းစပ်မှုများနှင့် စတိုးဆိုင်အပြင်အဆင် ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးသည်။ ၎င်းတို့ကို လူကိုယ်တိုင် စုဆောင်းရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။

ဖန်တီးမှု ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု- အသုံးပြုသူမှ ထုတ်လုပ်သော ရွှေတွင်း

Coca-Cola သည် “Create Real Magic” ဟူသော AI ပလက်ဖောင်းကို စတင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား တရားဝင် ကြော်ငြာလှုပ်ရှားမှုများတွင် ပေါ်လာနိုင်သည့် အမှတ်တံဆိပ်ပါ အနုပညာလက်ရာများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူမှ ဖန်တီးသော အကြောင်းအရာနှင့် AI ၏ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်း ပေါင်းစပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး အမှတ်တံဆိပ်က အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။

ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အလွန်ကောင်းမွန်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘဲ ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အယူအဆ ရာပေါင်းများစွာကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး ဖောက်သည်များအား အမှတ်တံဆိပ်အပေါ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ AI သည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ဖန်တီးမှုကို ကိုင်တွယ်ပြီး လူသားများက အကောင်းဆုံးရလဒ်များကို ရွေးချယ်ပေးပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအောင်မြင်မှုအတွက် လက်တွေ့ကျသော AI ကိရိယာများ

လူတွေကို စိတ်အနှောင့်အယှက်မပေးတဲ့ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး

Sarah Rodriguez သည် ကြံ့ခိုင်ရေးပစ္စည်းကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို လုပ်ဆောင်သည်။ လူတိုင်းကို တစ်ချိန်တည်းတွင် ပေးပို့မည့်အစား သူမ၏ AI စနစ်သည် စာရင်းသွင်းသူတစ်ဦးစီ အီးမေးလ်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် ဖွင့်လေ့ရှိသည်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး တစ်ဦးချင်းစီအတွက် အကောင်းဆုံးအချိန်များတွင် မက်ဆေ့ချ်များ ပေးပို့သည်။

ရလဒ်- ဖွင့်လှစ်နှုန်း 31% တိုးလာပြီး၊ ကလစ်နှိပ်နှုန်း 18% တိုးလာသည်။ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုများ မရှိပါ။ ဒိုင်းနမစ်အကြောင်းအရာများ မရှိပါ။ အချိန်ကိုက် ပိုကောင်းလာခြင်းသာ ဖြစ်သည်။

စစ်မှန်သော ရှာဖွေမှုအပြုအမူနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သော SEO

B2B ဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီမှ SEO မန်နေဂျာ Tom Williams သည် ရှာဖွေမှုရည်ရွယ်ချက်ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် အကြောင်းအရာကွာဟချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုသည်။ AI သည် ဆောင်းပါးများကို မရေးသားပါ။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းချက်များအစား လက်တွေ့ရှာဖွေမှုအပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ ခေါင်းစဉ်များနှင့် သော့ချက်စကားလုံးများကို အကြံပြုသည်။

သူ၏ အော်ဂဲနစ်အသွားအလာသည် ရှစ်လအတွင်း 45% တိုးလာခဲ့သည်မှာ AI က အကြောင်းအရာကို ဖန်တီးပေးခဲ့ခြင်းကြောင့် မဟုတ်ဘဲ လူများ အမှန်တကယ် လိုချင်သည့် အကြောင်းအရာကို နားလည်အောင် ကူညီပေးခဲ့ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။

စက်ရုပ်ဆန်သည်ဟု မခံစားရသော ဆိုရှယ်မီဒီယာ အလိုအလျောက်စနစ်

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမန်နေဂျာ Lisa Parker-Jones သည် ပလက်ဖောင်းများစွာတွင် ပို့စ်များအချိန်ဇယားဆွဲရန် AI ကို အသုံးပြုသော်လည်း လှည့်ကွက်တစ်ခုဖြင့်- AI သည် ယေဘုယျ “အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ” ကို လိုက်နာမည့်အစား သူမ၏ သီးခြားပရိသတ် အတက်ကြွဆုံးအချိန်တွင် ပို့စ်တင်ရန်အတွက် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။

သူမ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှုန်းများသည် 27% ရိုးရှင်းစွာ သူမ၏ တကယ့်နောက်လိုက်များ အွန်လိုင်းရှိသည့်အချိန်များတွင် ပို့စ်တင်ခြင်းဖြင့် တိုးတက်ခဲ့ပြီး၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဘလော့ဂ်များက ပို့စ်တင်သင့်သည်ဟု ပြောသည့်အချိန်များတွင် မဟုတ်ပါ။

ရှောင်ရှားရမည့် ကုန်ကျစရိတ်များသော AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအမှားများ

အမှား #1- လုပ်ဆောင်မှုအစား မဟာဗျူဟာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း

ကုမ္ပဏီများသည် မည်သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရမည်ကို မဟုတ်ဘဲ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် AI ကို ဆက်လက်အသုံးပြုနေကြသည်။ AI သည် လုပ်ဆောင်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သော်လည်း မဟာဗျူဟာမြောက် စဉ်းစားတွေးခေါ်မှုတွင် အလွန်ညံ့ဖျင်းသည်။ မည်သည့်ဖောက်သည်များကို ပစ်မှတ်ထားရမည်ကို လူသားများက ဆုံးဖြတ်ပါစေ။ ၎င်းတို့ထံ ရောက်ရှိရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းကို AI က ရှာဖွေပါစေ။

အမှား #၂- မရှိသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားခြင်း

မည်သည့် AI ဖြေရှင်းချက်ကိုမဆို အကောင်အထည်မဖော်မီ “ကျွန်ုပ် မည်သည့်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားနေသနည်း၊ အောင်မြင်မှုကို မည်သို့တိုင်းတာမည်နည်း” ဟု မေးပါ။ အဖြေသည် “မြှင့်တင်ထားသော ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများ” နှင့် ပတ်သက်၍ မရေရာသော ကော်ပိုရိတ်စကားလုံးများ ဖြစ်နေပါက သင်သည် ငွေဖြုန်းတီးနေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။

အမှား #3- မှော်ဆန်မှုကို မျှော်လင့်ခြင်း

bigcommerce ဝဘ်ဆိုဒ်စတိုးကို shopify သို့ လွှဲပြောင်းခြင်း၊ ရွှေ့ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းရွှေ့ခြင်း » Zinn Hub

ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် ပေါ်ထွန်းလာသော AI ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ

အသံဖြင့်ရှာဖွေမှု လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

အသံဖြင့်ရှာဖွေခြင်းသည် လူများသတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေပုံကို ပြောင်းလဲနေပြီး သော့ချက်စကားလုံးများဖြင့် ပြည့်နှက်နေသော စကားစုများထက် သဘာဝဘာသာစကားမေးမြန်းမှုများအတွက် ၎င်းတို့၏အကြောင်းအရာကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းများအတွက် အခွင့်အလမ်းများ ဖန်တီးပေးနေသည်။

ရုပ်ပုံရှာဖွေမှု ပေါင်းစပ်မှု

လူများသည် စာသားထက် ပုံများကို အသုံးပြု၍ ရှာဖွေမှု ပိုများလာသည်။ AI သည် ရုပ်ပုံရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များအတွက် ထုတ်ကုန်ပုံများနှင့် မက်တာဒေတာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသော်လည်း အမှန်တကယ် အခွင့်အလမ်းမှာ ရုပ်ပုံရှာဖွေမှု ရည်ရွယ်ချက်ပုံစံများကို နားလည်ခြင်းဖြစ်သည်။

တကယ်အလုပ်လုပ်တဲ့ Attribution

လက်ရှိ attribution မော်ဒယ်များသည် အသုံးမဝင်ပါ၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဖောက်သည်ခရီးစဉ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ AI သည် မည်သည့် touchpoint များက ဝယ်ယူမှုဆုံးဖြတ်ချက်များကို အမှန်တကယ် လွှမ်းမိုးသည်ကို ပိုမိုနားလည်လာမည်ဖြစ်ပြီး၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား အချည်းနှီးသော metrics များအတွက် ငွေဖြုန်းတီးခြင်းကို ရပ်တန့်ရန် ကူညီပေးမည်ဖြစ်သည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် လက်တွေ့ကျသော အဆင့်များ

ပျင်းစရာကောင်းသော ပြဿနာတစ်ခုဖြင့် စတင်ပါ

တိကျပြီး တိုင်းတာနိုင်သော အရာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ။ အီးမေးလ်ပို့ချိန်များ၊ ကြော်ငြာပရိသတ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာခေါင်းစဉ် သုတေသနပြုခြင်း။ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ၊ 90 ရက်အတွက် ရလဒ်များကို တိုင်းတာပါ၊ ထို့နောက် ချဲ့ထွင်ရန် သို့မဟုတ် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် ဆုံးဖြတ်ပါ။

သင်၏ဒေတာကို ဦးစွာပြင်ဆင်ပါ

AI သည် သင့်ဒေတာကဲ့သို့သာ ကောင်းမွန်သည်။ မည်သည့် AI ကိရိယာများကိုမဆို အကောင်အထည်မဖော်မီ သင့်ဖောက်သည်ဒေတာဘေ့စ်၊ ဝဘ်ဆိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အီးမေးလ်စာရင်းများကို စစ်ဆေးပါ။ သန့်ရှင်းသောဒေတာသည် အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာသည် စျေးကြီးသော အမှားများကို ထုတ်ပေးသည်။

လူသားများကို လူသားများ၏ တာဝန်ခံအဖြစ် ထားရှိပါ

နံပါတ်များတွက်ချက်ခြင်းနှင့် ပုံစံများရှာဖွေခြင်းအတွက် AI ကို အသုံးပြုပါ။ ဗျူဟာ၊ တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည့် မည်သည့်အရာအတွက်မဆို လူသားများကို တာဝန်ယူခိုင်းပါ။

မဆုတ်မနစ် တိုင်းတာပါ

AI အကောင်အထည်ဖော်မှုတိုင်းသည် သုံးလအတွင်း ရှင်းလင်းသော ROI ကို ပြသသင့်သည်။ မပြပါက၊ အကောင်အထည်ဖော်မှု မှားယွင်းနေခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးပြုမှုကိစ္စသည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် မသင့်လျော်ခြင်း ဖြစ်သည်။

AI သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၏ အနာဂတ်ကို မည်သို့ပုံဖော်မည်နည်း။

အနာဂတ်ဆိုသည်မှာ လူသားစျေးကွက်ရှာဖွေသူများကို စက်ရုပ်များဖြင့် အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် လူသားစျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ဖောက်သည်အပြုအမူကို နားလည်ရန်နှင့် ပိုမိုထိရောက်သော ကမ်ပိန်းများ ဖန်တီးရန်အတွက် သာလွန်ကောင်းမွန်သော စွမ်းရည်များကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။

AI ဖြင့် အောင်မြင်နေသော ကုမ္ပဏီများသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော အရာများကို ညံ့ဖျင်းစွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ပျင်းရိဖွယ်ကောင်းသော အရာများကို ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေခြင်းဖြစ်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းများကို တော်လှန်နေခြင်းမဟုတ်ပါ။

၎င်းသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော ညီလာခံတင်ပြမှုများအတွက် မဖြစ်နိုင်သော်လည်း အကျိုးအမြတ်ရှိသော လုပ်ငန်းများအတွက် ဖြစ်နိုင်သည်။

အအောင်မြင်ဆုံး AI ဒစ်ဂျစ်တယ် မားကတ်တင်း အကောင်အထည်ဖော်မှုများ သည် ဖောက်သည်များအတွက် မမြင်နိုင်ဘဲ အဖွဲ့များအတွက် အဖိုးမဖြတ်နိုင်ပါ။ ၎င်းတို့သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို လိုက်စားခြင်းထက် တိုင်းတာနိုင်သော ရလဒ်များဖြင့် လက်တွေ့ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသည်။

ဤသည်မှာ မသက်မသာဖြစ်စေသော အမှန်တရားဖြစ်သည်- AI သည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူညံ့ဖျင်းသူများကို ကောင်းမွန်အောင် မလုပ်နိုင်သော်လည်း ကောင်းမွန်သောစျေးကွက်ရှာဖွေသူများကို မရပ်မနားလုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ AI သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို ပြောင်းလဲမည်လားဆိုသည်မှာ မေးခွန်းမဟုတ်ပါ—၎င်းသည် သင်အမှန်တကယ်ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် သို့မဟုတ် တောက်ပသောအရာများကို လိုက်ရန် ၎င်းကိုအသုံးပြုမည်လားဆိုသည်သာဖြစ်သည်။

ရွေးချယ်မှုသည် သင့်အပေါ်တွင် မူတည်သော်လည်း သန်းပေါင်းများစွာ ရရှိနေသော ကုမ္ပဏီများကမူ ဆုံးဖြတ်ပြီးဖြစ်သည်။

Grab, The Economist, Netflix, နှင့် Starbucks အပါအဝင် ကုမ္ပဏီများမှ စစ်မှန်ကြောင်း အတည်ပြုထားသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများနှင့် မှတ်တမ်းတင်ထားသော ရလဒ်များအပေါ် အခြေခံသည်။ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများကို အများပြည်သူဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများနှင့် ကုမ္ပဏီထုတ်ပြန်ချက်များမှတစ်ဆင့် အတည်ပြုထားသည်။