အတွေးခေါင်းဆောင်များ
AI အားသာချက်- သစ္စာစောင့်သိမှု ပရိုဂရမ်များကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ဖောက်သည်ခွဲဝေမှု
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/07/AI-Loyalty-Card.webp)
အွန်လိုင်းတွင်ဖြစ်စေ စတိုးဆိုင်တွင်ဖြစ်စေ ဝယ်ယူမှုတစ်ခုပြုလုပ်သည့်အခါတွင် သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်များပါဝင်ရန် အချက်ပြခံရသည့် စားသုံးသူများကို အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းသည် လူအများမျှော်လင့်ထားသည့် စျေးဝယ်အတွေ့အကြုံ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော်လည်း၊ ဤအစီအစဉ်များ၏ နောက်ကွယ်ရှိ စက်ပြင်များသည် အမြဲတမ်းထင်ရှားနေမည်မဟုတ်ပေ။ သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်အများစုသည် တူညီသောဖော်မြူလာအတိုင်းဖြစ်သည် — သင်သည် အကောင့်ဖွင့်ပြီး အခြားသော သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်အဖွဲ့ဝင်များအားလုံး (သို့မဟုတ် အများစု) ကဲ့သို့တူညီသောဆုကြေးများနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို လက်ခံရယူသည်။ ၎င်းတို့၏ သစ္စာစောင့်သိမှု ပရိုဂရမ်များကို ဤအရွယ်အစား-လိုက်ဖက်မှု-အားလုံးနည်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များအတွက်၊ ဆုလာဘ်အများစုသည် မည်သည့်အခါမျှ ပြန်လည်ရွေးနှုတ်ခြင်းမပြုဘဲ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ပြန်လာမှုကို လျော့နည်းစေသည်။
သစ္စာစောင့်သိမှုကို တည်ဆောက်ပြီး ထပ်ခါတလဲလဲ ဖောက်သည်များရရှိလာသောအခါ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အဓိကဖြစ်သည်။ ဒါ့ထက်၊ ကောင်းမွန်တဲ့ Personalization က အဓိကပါ။ အမှတ်တံဆိပ်များသည် ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကိုအသုံးပြုသောအခါတွင် သစ္စာစောင့်သိမှုသည် 1.5 ဆတိုးလာသည်။ သုံးစွဲသူများ၏ 50% သည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် မကြာခဏ ပစ်မှတ်မဟုတ်ဟု ယူဆကြသည်။.
သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး ထင်ရှားပေါ်လွင်စေရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်း။ AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ဖောက်သည်ခရီး၏ အဆင့်အားလုံးတွင် ၎င်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော AI၊ စားသောက်ဆိုင်များ၊ e-commerce နှင့် လက်လီကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းများမှတစ်ဆင့် ပရိုဂရမ်များကို အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ဆုကြေးငွေနှုန်းထားများ ပိုမိုမြင့်မားလာစေကာ ပိုမိုပါဝင်ပတ်သက်သော သုံးစွဲသူများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ဖောက်သည်ဒေတာကို ချိတ်ဆက်ခြင်း။
မည်သည့်အမှတ်တံဆိပ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် သစ္စာစောင့်သိမှု၏ သော့ချက်မှာ ထိရောက်သော အပိုင်းခွဲခြင်းဖြစ်သည်။ အခြေအနေအများစုတွင်၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် အရောင်းမြှင့်တင်မှုအား အသိပေးရန် ဤဒေတာအချက်များကို အသုံးပြု၍ အသက်၊ ပထဝီဝင်တည်နေရာ၊ ဝင်ငွေစသည်ကဲ့သို့သော လက္ခဏာများကဲ့သို့သော ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ ခွဲထွက်ခြင်းသည် ဤအချက်များထဲမှ တစ်ခုအပေါ်သာ အခြေခံသည်။
AI သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများနှင့် အမူအကျင့်ပုံစံများကို ဂန္ထဝင်လူဦးရေ အမျိုးအစားများအပြင်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး သက်ဆိုင်ရာပရိုမိုးရှင်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် (နှင့် မည်သည့်ဖောက်သည်များအတွက်) ကို အကြံပြုပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် variable မည်မျှရှိသည်ကို ကန့်သတ်ထားခြင်း မရှိပါ။ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် အုပ်စုများကို ရာနှင့်ချီသော သီးခြားခွဲခွဲများအဖြစ် အုပ်စုများကို ခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးစီသည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အပိုင်းဖြစ်နိုင်ပြီး ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်နှစ်သက်မှုများအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အကောင်းဆုံးအတွေ့အကြုံနှင့် ဆုလာဘ်ကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် သီးခြားထုတ်ကုန်တစ်ခုကို မကြာခဏဝယ်ယူပါက၊ AI သည် အဆိုပါအမျိုးအစားနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ပရိုမိုးရှင်းများကို အကြံပြုနိုင်ပြီး ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် ရွေးနုတ်မှုဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးမြင့်စေသည်။
ကော်ဖီအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် နေ့ခင်းပိုင်းရောင်းအားကို တိုးမြှင့်လိုပါက၊ ၎င်းတို့သည် တစ်ခုဝယ်ယူရန် တွန်းအားပေးကာ၊ အချို့သောအသက်အရွယ်ရှိ သစ္စာစောင့်သိအဖွဲ့ဝင်များအတွက် မွန်းလွဲ ၂ နာရီနောက်ပိုင်း ပရိုမိုးရှင်းတစ်ခု ရယူနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဆုငွေအချို့ကို ရွေးနုတ်ခြင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သော်လည်း၊ ဤနည်းလမ်းသည် အမှန်တကယ် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သည်မဟုတ်သလို အမူအကျင့်များကို ပြောင်းလဲမည်မဟုတ်ပါ သို့မဟုတ် အပိုဆောင်းနေ့လည်ခင်း ကော်ဖီသောက်ခြင်းကို အားပေးမည်မဟုတ်ပါ။ ခွဲထွက်ခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများမှ သင့်အား ၎င်းတို့သိပြီးသားအရာများကို သင်နှစ်သက်ကြောင်း ပေးစွမ်းနိုင်ရုံသာမက ယခင်က နှစ်သက်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ သင်နှစ်သက်နိုင်သော ထုတ်ကုန်အသစ်များအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည် - စားသုံးသူရော လုပ်ငန်းအတွက်ပါ အကျိုးရှိစေပါသည်။
AI သည် ကုမ္ပဏီများအား ချန်နယ်များစွာမှ သုံးစွဲသူဒေတာအများအပြားကို စုစည်းခွင့်ပြုသည် (ဥပမာ၊ လူကိုယ်တိုင်ဝယ်ယူမှုများ၊ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်မှုနှင့် လူမှုမီဒီယာချိတ်ဆက်မှု) တို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော ပရိုမိုးရှင်းများကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် နေ့လည် 2 နာရီနောက်ပိုင်းတွင် BOGO ပရိုမိုးရှင်းကို ဝယ်ယူသူများအားလုံးကို တွန်းအားပေးမည့်အစား တူညီသောကော်ဖီဆိုင်သည် ဖောက်သည်များကို ထုတ်ယူရန် အလားအလာပိုများပါသည်။
ဆုများအဖြစ် အတိုင်းအတာနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် တည်ဆောက်ခြင်း။
ပလပ်-ဆော့-ကစားခြင်း ဆုလာဘ်အစီအစဉ်များဖြင့်၊ ဤပရိုဂရမ်များသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကင်းမဲ့ပြီး ထပ်ခါထပ်ခါဖြစ်နေသောကြောင့် ကနဦးဆုပြီးနောက်တွင် ပါဝင်ခြင်းနှင့် ဆုရွေးချယ်ခြင်းတွင် မကြာခဏကျဆင်းလေ့ရှိပါသည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးစီ၏ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့်အတူ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသော ဆုလက်ဆောင်အစီအစဉ်တစ်ခုရှိနေသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဤနေရာတွင် AI သည် အသွင်ပြောင်းသည့် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။
AI ဖြင့်၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ဖောက်သည်တစ်ဦးချင်းစီအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရုံသာမက အချိန်နှင့်အမျှ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် အတိုင်းအတာအထိ ဖောက်သည်ဖြစ်စေနိုင်သော သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် တစ်နေ့တွင် အရောင်းရဆုံးဖြစ်စေသည့် ပရိုမိုးရှင်းတစ်ခုသည် အနာဂတ်တွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် အာမမခံနိုင်သောကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အဓိကတန်ဖိုးကို ထပ်လောင်းပေးသည် - ရာသီအလိုက်၊ ဖောက်သည်လမ်းကြောင်းများ၊ ရွေးချယ်စရာအသစ်များသည် ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ ပေါင်းစပ် AI ပါ၀င်သည့် သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်သည် ရွေးနုတ်နှုန်းထားများ၊ ဖောက်သည်ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်း၊ ကြည့်ရှုမှုအမူအကျင့်နှင့် လူဦးရေစာရင်းအချက်အလက်တို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် မည်သည့်ပရိုမိုးရှင်းများ အထိရောက်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း မပြတ်လေ့လာပြီး ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ ဤမက်ထရစ်များကိုအခြေခံ၍ ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အမှတ်တံဆိပ်သစ္စာရှိမှုပရိုဂရမ်များသည် မှန်ကန်သောဖောက်သည်များထံ စိတ်ကြိုက်ပရိုမိုးရှင်းများကို အလိုအလျောက်ပြင်ဆင်ပြီး ပေးပို့နိုင်သည် - ထို့အပြင် အရေးကြီးသည်မှာ ၎င်းတို့သည် အချိန်မှန်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ AI ကို သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်များတွင် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းသည် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော ဖောက်သည်များနှင့် သစ္စာစောင့်သိမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ခိုင်မာသော၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေကာ ယင်းပရိုဂရမ်များတွင် ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် ဖြစ်နိုင်ချေအမြင့်ဆုံး အကျိုးအမြတ်များဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/10/join-the-future-newsletter.png)
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/01/Unite-AI-Mobile-Newsletter-1.png)