আমাজন ব্যক্তিগতকৃত নতুন ঘোষণা করতে উত্তেজিত নেক্সট সেরা অ্যাকশন (aws-next-best-action
) রেসিপি আপনাকে আপনার স্বতন্ত্র ব্যবহারকারীদের পরামর্শ দেওয়ার জন্য সর্বোত্তম ক্রিয়াগুলি নির্ধারণ করতে সাহায্য করবে যা আপনাকে ব্র্যান্ডের আনুগত্য এবং রূপান্তর বাড়াতে সক্ষম করবে৷
Amazon Personalize হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত মেশিন লার্নিং (ML) পরিষেবা যা ডেভেলপারদের জন্য রিয়েল টাইমে অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করা সহজ করে তোলে। এটি আপনাকে ওয়েবসাইট, অ্যাপ্লিকেশন এবং লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযানে ব্যক্তিগতকৃত পণ্য এবং বিষয়বস্তু সুপারিশগুলিকে শক্তিশালী করার মাধ্যমে গ্রাহকের ব্যস্ততা উন্নত করতে সক্ষম করে। আপনি কয়েক ক্লিকে সহজে পরিশীলিত ব্যক্তিগতকরণ ক্ষমতা তৈরি করতে API ব্যবহার করে কোনো পূর্ববর্তী ML অভিজ্ঞতা ছাড়াই শুরু করতে পারেন। আপনার সমস্ত ডেটা ব্যক্তিগত এবং সুরক্ষিত হওয়ার জন্য এনক্রিপ্ট করা হয়েছে।
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন রেসিপি ব্যবহার করতে হবে প্রতিটি ব্যবহারকারীর অতীতের মিথস্ক্রিয়া, চাহিদা এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে অ্যাকশন সুপারিশ ব্যক্তিগতকৃত করতে।
সমাধান ওভারভিউ
ডিজিটাল চ্যানেলগুলির দ্রুত বৃদ্ধি এবং প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে যা হাইপার-পার্সোনালাইজেশনকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে, ব্র্যান্ডগুলি প্রতিটি পৃথক ব্যবহারকারীর জন্য কোন ক্রিয়াকলাপগুলিকে সর্বাধিক সম্পৃক্ত করবে তা নির্ধারণ করতে লড়াই করে৷ ব্র্যান্ডগুলি হয় সমস্ত ব্যবহারকারীকে একই ক্রিয়া দেখায় বা প্রতিটি ব্যবহারকারীর দলকে পদক্ষেপের সুপারিশ করার জন্য ঐতিহ্যগত ব্যবহারকারী বিভাজন পদ্ধতির উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এই পন্থাগুলি আর পর্যাপ্ত নয়, কারণ প্রতিটি ব্যবহারকারী একটি অনন্য অভিজ্ঞতা আশা করে এবং এমন ব্র্যান্ডগুলিকে পরিত্যাগ করার প্রবণতা রাখে যেগুলি তাদের প্রয়োজনগুলি বোঝে না৷ তদ্ব্যতীত, ব্র্যান্ডগুলি প্রক্রিয়াটির ম্যানুয়াল প্রকৃতির কারণে বাস্তব সময়ে অ্যাকশন সুপারিশগুলি আপডেট করতে অক্ষম।
নেক্সট বেস্ট অ্যাকশনের সাহায্যে, আপনি প্রতিটি স্বতন্ত্র ব্যবহারকারীকে তাদের পছন্দ, চাহিদা এবং ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে জড়িত করার সর্বোচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে এমন ক্রিয়াগুলি নির্ধারণ করতে পারেন। নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন প্রতিটি ব্যবহারকারীর ইন-সেশন স্বার্থ বিবেচনা করে এবং রিয়েল টাইমে অ্যাকশন সুপারিশ প্রদান করে। আপনি আনুগত্য প্রোগ্রামে নথিভুক্ত করা, একটি নিউজলেটার বা ম্যাগাজিনের জন্য সাইন আপ করা, একটি নতুন বিভাগ অন্বেষণ করা, একটি অ্যাপ ডাউনলোড করা এবং রূপান্তরকে উৎসাহিত করে এমন অন্যান্য ক্রিয়াকলাপগুলির সুপারিশ করতে পারেন৷ এটি আপনাকে প্রতিটি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে তাদের ব্যবহারকারীর যাত্রা জুড়ে ক্রিয়াকলাপের সুপারিশ প্রদান করে উন্নত করতে সক্ষম করবে যা দীর্ঘমেয়াদী ব্র্যান্ডের ব্যস্ততা এবং রাজস্ব প্রচারে সহায়তা করবে। এটি প্রতিটি ব্যবহারকারীর গ্রহণের উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে এমন পদক্ষেপের সুপারিশ করে বিপণন বিনিয়োগে আপনার রিটার্ন উন্নত করতেও সাহায্য করবে।
AWS অংশীদারদের মত ক্রেডেরা ব্যক্তিগতকরণের সম্ভাবনার দ্বারা উত্তেজিত যে Amazon Personalize Next Best Action তাদের গ্রাহকদের জন্য আনলক করবে।
“Amazon Personalize হল একটি বিশ্বমানের মেশিন লার্নিং সলিউশন যা কোম্পানিগুলিকে এই ধরনের সমাধানগুলির জন্য সাধারণত প্রয়োজনীয় বিস্তৃত পুনর্ব্যবহার বা আপ-ফ্রন্ট বাস্তবায়ন খরচ ছাড়াই বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে অর্থপূর্ণ গ্রাহক অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সক্ষম করে৷ আমরা নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন ক্ষমতা যুক্ত করার বিষয়ে সত্যিই উচ্ছ্বসিত যা গ্রাহকদের ব্যক্তিগতকৃত অ্যাকশন সুপারিশ প্রদান করতে, তাদের ডিজিটাল অভিজ্ঞতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে এবং অতিরিক্ত ব্যবসায়িক মূল্য চালনা করতে সক্ষম করবে। বিশেষত, আমরা আশা করি যে কেউ খুচরা বা বিষয়বস্তুর মধ্যে কাজ করে তাদের গ্রাহকদের জন্য একটি উন্নত অভিজ্ঞতা এবং Amazon Personalize ব্যবহারের সরাসরি ফলাফল হিসাবে উচ্চতর রূপান্তর দেখতে পাবে। আমরা এই রিলিজে AWS-এর সাথে একটি লঞ্চ অংশীদার হতে পেরে অত্যন্ত রোমাঞ্চিত এবং নেক্সট বেস্ট অ্যাকশনের সাথে ML-ভিত্তিক ব্যক্তিগতকৃত সমাধানগুলি চালানোর জন্য ব্যবসার ক্ষমতায়নের জন্য উন্মুখ।"
- জেসন গোথ, পার্টনার এবং চিফ টেকনোলজি অফিসার, ক্রেডরা।
উদাহরণ ব্যবহার ক্ষেত্রে
এই নতুন বৈশিষ্ট্যটির প্রভাব আরও বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করতে, আসুন তিনজন ব্যবহারকারীকে নিয়ে একটি উদাহরণ পর্যালোচনা করুন: A (User_id
11999), বি (User_id
17141), এবং সি (User_id
8103), যারা একটি ওয়েবসাইটে কেনাকাটা করার সময় তাদের ব্যবহারকারীর যাত্রার বিভিন্ন পর্যায়ে রয়েছে। তারপরে আমরা দেখি কিভাবে নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য তাদের অতীত মিথস্ক্রিয়া এবং পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম ক্রিয়াকলাপের পরামর্শ দেয়।
প্রথমে, ব্যবহারকারীরা অতীতে অ্যাকশনের সাথে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করেছে তা বোঝার জন্য আমরা অ্যাকশন ইন্টারঅ্যাকশন ডেটাসেট দেখি। নিম্নলিখিত উদাহরণটি তিনজন ব্যবহারকারী এবং তাদের বিভিন্ন শপিং প্যাটার্ন দেখায়। ব্যবহারকারী A একজন ঘন ঘন ক্রেতা এবং অতীতে বেশিরভাগই "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" এবং "গহনা" বিভাগে কেনাকাটা করেছেন। ব্যবহারকারী B হল একজন নৈমিত্তিক ক্রেতা যিনি অতীতে "ইলেক্ট্রনিক্স" বিভাগে কয়েকটি কেনাকাটা করেছেন, এবং ব্যবহারকারী C হল ওয়েবসাইটের একজন নতুন ব্যবহারকারী যিনি "পোশাক" বিভাগে তাদের প্রথম কেনাকাটা করেছেন।
ব্যবহারকারীর ধরন | ব্যবহারকারী আইডি | কার্যপ্রণালী | অ্যাকশন_ইভেন্ট_টাইপ | টাইমস্ট্যাম্প |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-17 20:03:05 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-18 19:28:38 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-20 17:49:52 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "গয়না" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-26 18:36:16 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-30 19:21:05 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করুন | ধরা | 2023-09-30 19:29:35 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "গয়না" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-10-01 19:35:47 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-10-04 19:19:34 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "গয়না" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-10-06 20:38:55 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-10-10 20:17:07 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | ধরা | 2023-09-29 20:17:49 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | ধরা | 2023-10-02 00:38:08 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | ধরা | 2023-10-07 11:04:56 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | "পোশাক" বিভাগে কিনুন | ধরা | 2023-09-26 18:30:56 |
ঐতিহ্যগতভাবে, ব্র্যান্ডগুলি হয় সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে একই ক্রিয়া দেখায় বা তাদের ব্যবহারকারী বেসকে পদক্ষেপের সুপারিশ করার জন্য ব্যবহারকারী বিভাজন কৌশলগুলি নিয়োগ করে। নিম্নলিখিত সারণীটি একটি ব্র্যান্ডের একটি উদাহরণ যা সমস্ত ব্যবহারকারীকে একই ক্রিয়াকলাপ দেখায়৷ এই ক্রিয়াগুলি ব্যবহারকারীদের সাথে প্রাসঙ্গিক হতে পারে বা নাও হতে পারে, ব্র্যান্ডের সাথে তাদের ব্যস্ততা হ্রাস করে৷
ব্যবহারকারীর ধরন | ব্যবহারকারী আইডি | কর্ম সুপারিশ | কর্মের র্যাঙ্ক |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | লয়্যালটি প্রোগ্রামে সদস্যতা নিন | 1 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করুন | 2 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | 3 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | লয়্যালটি প্রোগ্রামে সদস্যতা নিন | 1 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করুন | 2 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | 3 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | লয়্যালটি প্রোগ্রামে সদস্যতা নিন | 1 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করুন | 2 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | 3 |
এখন আসুন প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য পদক্ষেপের সুপারিশ করতে নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন ব্যবহার করুন। আপনি সুপারিশের জন্য যোগ্য কর্ম সংজ্ঞায়িত করার পরে, aws-next-best-action
রেসিপি প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য ব্যক্তিগতকৃত ক্রিয়াগুলির একটি তালিকা প্রদান করে, ব্যবহারকারীর প্রবণতার উপর ভিত্তি করে (ব্যবহারকারীর একটি নির্দিষ্ট পদক্ষেপ নেওয়ার সম্ভাবনা, 0.0-1.0 এর মধ্যে) এবং যদি প্রদান করা হয় তবে সেই কর্মের মান। এই পোস্টের উদ্দেশ্যে, আমরা শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর প্রবণতা বিবেচনা করি।
নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা দেখতে পাই যে ব্যবহারকারী A (ঘন ঘন ক্রেতা) এর জন্য, লয়্যালটি প্রোগ্রামে সাবস্ক্রাইব করা হল 1.00 প্রবণতা স্কোর সহ শীর্ষ প্রস্তাবিত অ্যাকশন, যার মানে এই ব্যবহারকারীর লয়্যালটি প্রোগ্রামে নথিভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি কারণ তারা করেছে অসংখ্য কেনাকাটা। অতএব, ব্যবহারকারী A-এর প্রতি আনুগত্য প্রোগ্রামে সদস্যতা নেওয়ার জন্য সুপারিশ করা ব্যবহারকারী A-এর ব্যস্ততা বৃদ্ধির উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে৷
ব্যবহারকারীর ধরন | ব্যবহারকারী আইডি | কর্ম সুপারিশ | কর্মের র্যাঙ্ক | প্রবণতা স্কোর |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | লয়্যালটি প্রোগ্রামে সদস্যতা নিন | 1 | 1.00 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "গয়না" বিভাগে কিনুন | 2 | 0.86 |
ব্যবহারকারী এ | 11999 | "বিউটি অ্যান্ড গ্রুমিং" বিভাগে কিনুন | 3 | 0.85 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় করুন | 1 | 0.78 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | লয়্যালটি প্রোগ্রামে সদস্যতা নিন | 2 | 0.71 |
ব্যবহারকারী বি | 17141 | "স্মার্ট হোমস" বিভাগে কিনুন | 3 | 0.66 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | "হ্যান্ডব্যাগ এবং জুতা" বিভাগে কিনুন | 1 | 0.60 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করুন | 2 | 0.48 |
ব্যবহারকারী গ | 8103 | "পোশাক" বিভাগে কিনুন | 3 | 0.46 |
একইভাবে, ব্যবহারকারী B (নৈমিত্তিক ক্রেতার ব্যক্তিত্ব) "ইলেকট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় চালিয়ে যাওয়ার এবং একই ধরনের "স্মার্ট হোমস" বিভাগে নতুন পণ্য কেনার সম্ভাবনা বেশি। অতএব, নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন আপনাকে অ্যাকশনগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়ার পরামর্শ দেয়, "ইলেক্ট্রনিক্স" বিভাগে ক্রয় এবং "স্মার্ট হোমস" বিভাগে কেনাকাটা করুন৷ এর মানে হল যে আপনি যদি ব্যবহারকারী B কে এই দুটি বিভাগে পণ্য কেনার জন্য অনুরোধ করেন তবে এটি আরও বেশি ব্যস্ততার দিকে নিয়ে যেতে পারে। আমরা আরও লক্ষ্য করি যে লয়্যালটি প্রোগ্রামে সাবস্ক্রাইব করার পদক্ষেপটি ব্যবহারকারী B-এর কাছে সুপারিশ করা হয়েছে কিন্তু ব্যবহারকারী A-এর তুলনায় কম প্রবণতা স্কোর 0.71 সহ, যার প্রবণতা স্কোর 1.0। এর কারণ হল যে ব্যবহারকারীদের একটি গভীর ইতিহাস রয়েছে এবং তাদের শপিং যাত্রার সাথে সাথে তারা অতিরিক্ত সুবিধার কারণে লয়্যালটি প্রোগ্রামগুলি থেকে আরও বেশি উপকৃত হয় এবং আরও বেশি যোগাযোগ করার সম্ভাবনা রয়েছে।
অবশেষে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ব্যবহারকারী C-এর জন্য নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন "হ্যান্ডব্যাগ এবং জুতা" বিভাগে ক্রয় করছে, যা তাদের "পোশাক" বিভাগে ক্রয়ের আগের অ্যাকশনের অনুরূপ। আমরা আরও দেখি যে মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করার প্রবণতা স্কোর তুলনামূলকভাবে কম (0.48) অন্য একটি অ্যাকশন, "হ্যান্ডব্যাগ এবং জুতা" বিভাগে ক্রয়, যার উচ্চ প্রবণতা স্কোর 0.60। এর মানে হল যে আপনি যদি ব্যবহারকারী C কে মোবাইল অ্যাপ ডাউনলোড করার সময় একটি পরিপূরক বিভাগে ("হ্যান্ডব্যাগ এবং জুতা") পণ্য কেনার পরামর্শ দেন, তবে তারা আপনার ব্র্যান্ডের সাথে লেগে থাকার এবং ভবিষ্যতে কেনাকাটা চালিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন কিভাবে বাস্তবায়ন করা যায় সে সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য (aws-next-best-action
) রেসিপি, পড়ুন ডকুমেন্টেশন.
উপসংহার
Amazon Personalize-এ নতুন নেক্সট বেস্ট অ্যাকশন রেসিপি আপনাকে সঠিক ব্যবহারকারীকে তাদের ব্যক্তিগত আচরণ এবং প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে রিয়েল টাইমে সঠিক পদক্ষেপের সুপারিশ করতে সাহায্য করে। এটি আপনাকে ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা বাড়াতে এবং বৃহত্তর রূপান্তর হারের দিকে নিয়ে যেতে সক্ষম করবে৷
অ্যামাজন ব্যক্তিগতকরণ সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন আমাজন ব্যক্তিগতকৃত ডেভেলপার গাইড.
লেখক সম্পর্কে
শ্রেয়া শর্মা একজন সিনিয়র টেকনিক্যাল প্রোডাক্ট ম্যানেজার যিনি AWS AI/ML-এর সাথে Amazon Personalize-এ কাজ করছেন। কম্পিউটার সায়েন্স ইঞ্জিনিয়ারিং, টেকনোলজি কনসাল্টিং এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সে তার পটভূমি রয়েছে। তার অবসর সময়ে, তিনি ভ্রমণ, থিয়েটার প্রদর্শন এবং নতুন অ্যাডভেঞ্চার চেষ্টা করা উপভোগ করেন।
প্রাণেশ অনুভব অ্যামাজন ব্যক্তিগতকরণের জন্য একজন সিনিয়র সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার। গ্রাহকদের স্কেলে পরিষেবা দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং সিস্টেম ডিজাইন করার বিষয়ে তিনি উত্সাহী। তার কাজের বাইরে, তিনি ফুটবল খেলতে ভালবাসেন এবং রিয়াল মাদ্রিদের একজন আগ্রহী অনুসারী।
অনিকেত দেশমুখ অ্যামাজন পার্সোনালাইজ সমর্থনকারী AWS AI ল্যাবে একজন ফলিত বিজ্ঞানী। অনিকেত সুপারিশ সিস্টেম, প্রাসঙ্গিক দস্যু, এবং বহু-মডেল গভীর শিক্ষার সাধারণ ক্ষেত্রে কাজ করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-brand-loyalty-by-recommending-actions-to-your-users-with-amazon-personalize-next-best-action/
- : আছে
- : হয়
- :না
- $ ইউপি
- 1
- 100
- 11
- 114
- 120
- 125
- 13
- 14
- 17
- 19
- 20
- 28
- 29
- 30
- 35%
- 36
- 49
- 60
- 7
- 72
- 8
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- দিয়ে
- কর্ম
- স্টক
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- অগ্রগতি
- এডভেন্ঞার ট্যুরিজম
- পর
- AI
- এআই / এমএল
- সব
- বরাবর
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন ব্যক্তিগতকৃত
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- ঘোষণা করা
- অন্য
- কোন
- যে কেউ
- API গুলি
- অ্যাপ্লিকেশন
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- পন্থা
- রয়েছি
- এলাকায়
- বিন্যাস
- AS
- At
- ডেস্কটপ AWS
- পটভূমি
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- আচরণ
- সুবিধা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- মধ্যে
- তরবার
- ব্রান্ডের
- নির্মাণ করা
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- কিন্তু
- কেনা
- ক্রেতা..
- ক্রয়
- by
- প্রচারাভিযান
- CAN
- পেতে পারি
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- মামলা
- নৈমিত্তিক
- বিভাগ
- বিভাগ
- চ্যানেল
- নেতা
- মুখ্য প্রযুক্তিবিদ্যা অফিসার
- দল
- কোম্পানি
- তুলনা
- পরিপূরক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- বিবেচনা
- পরামর্শকারী
- বিষয়বস্তু
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- অবিরত
- পরিবর্তন
- ধর্মান্তর
- মূল্য
- সৃষ্টি
- ক্রেতা
- ক্রেতা প্রবৃত্তি
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- গভীর
- নির্ধারণ করা
- প্রদান করা
- ফন্দিবাজ
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ
- বিকাশকারী
- ডেভেলপারদের
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- সরাসরি
- Dont
- ডাউনলোড
- ডাউনলোডিং
- ড্রাইভ
- পরিচালনা
- কারণে
- প্রতি
- সহজে
- অনায়াস
- পারেন
- উপযুক্ত
- ক্ষমতায়নের
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- উত্সাহিত করা
- এনক্রিপ্ট করা
- প্রবৃত্তি
- আকর্ষক
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রতি
- উদাহরণ
- উত্তেজিত
- আশা করা
- আশা
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- এক্সপ্লোরিং
- ব্যাপক
- অত্যন্ত
- বৈশিষ্ট্য
- কয়েক
- প্রথম
- অনুসরণ
- জন্য
- অগ্রবর্তী
- ঘন
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- অধিকতর
- তদ্ব্যতীত
- ভবিষ্যৎ
- সাধারণ
- পাওয়া
- বৃহত্তর
- উন্নতি
- আছে
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- সর্বোচ্চ
- অত্যন্ত
- তার
- ইতিহাস
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- if
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- in
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- স্বতন্ত্র
- তথ্য
- গর্ভনাটিকা
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- মধ্যে রয়েছে
- মধ্যে
- বিনিয়োগ
- IT
- যাত্রা
- JPG
- ল্যাবস
- শুরু করা
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- মত
- সম্ভাবনা
- সম্ভবত
- তালিকা
- দীর্ঘ মেয়াদী
- আর
- দেখুন
- খুঁজছি
- ভালবাসে
- নিম্ন
- আনুগত্য
- বিশ্বস্ততা প্রোগ্রাম
- আনুগত্য প্রোগ্রাম
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- পত্রিকা
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালিত
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- Marketing
- চরমে তোলা
- মে..
- অর্থপূর্ণ
- মানে
- ML
- মোবাইল
- মোবাইল অ্যাপ
- অধিক
- সেতু
- অধিকাংশ ক্ষেত্রে
- প্রকৃতি
- চাহিদা
- নতুন
- নতুন পণ্য
- নিউজ লেটার
- পরবর্তী
- না।
- লক্ষ্য করুন..
- অনেক
- of
- অফিসার
- on
- কেবল
- অনুকূল
- or
- অন্যান্য
- বাইরে
- বাহিরে
- শেষ
- বিশেষ
- হাসপাতাল
- অংশীদারদের
- কামুক
- গত
- নিদর্শন
- করণ
- ব্যক্তিগতকরণ
- ব্যক্তিগতকৃত
- ব্যক্তিগতকৃত
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- সম্ভাবনার
- পোস্ট
- powering
- পছন্দগুলি
- আগে
- পূর্বে
- অগ্রাধিকার
- ব্যক্তিগত
- প্রক্রিয়া
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- পণ্য
- কার্যক্রম
- প্রোগ্রাম
- উন্নীত করা
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- ক্রয়
- কেনাকাটা
- ক্রয়
- উদ্দেশ্য
- রেঞ্জিং
- স্থান
- দ্রুত
- হার
- বাস্তব
- রিয়াল মাদ্রিদ
- প্রকৃত সময়
- সত্যিই
- প্রণালী
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- বিশেষ পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে
- হ্রাস
- পড়ুন
- অপেক্ষাকৃতভাবে
- মুক্তি
- প্রাসঙ্গিক
- নির্ভর করা
- প্রয়োজনীয়
- ফল
- খুচরা
- প্রত্যাবর্তন
- আয়
- রাজস্ব
- এখানে ক্লিক করুন
- অধিকার
- একই
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- স্কোর
- নিরাপদ
- দেখ
- সেগমেন্টেশন
- জ্যেষ্ঠ
- পরিবেশন করা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সে
- কেনাকাটা
- প্রদর্শনী
- শো
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- স্বাক্ষর
- অনুরূপ
- সকার
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার
- সমাধান
- সলিউশন
- বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন
- স্থান
- বিশেষভাবে
- ইন্টার্নশিপ
- শুরু
- কৌশল
- সংগ্রাম
- সাবস্ক্রাইব
- এমন
- যথেষ্ট
- সুপারিশ
- প্রস্তাব
- সমর্থক
- সিস্টেম
- টেবিল
- লাগে
- গ্রহণ
- লক্ষ্যবস্তু
- কারিগরী
- প্রযুক্তিঃ
- ঝোঁক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- থিয়েটার
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- তিন
- শিহরিত
- সময়
- থেকে
- শীর্ষ
- ঐতিহ্যগত
- ভ্রমণ
- চেষ্টা
- দুই
- ধরনের
- সাধারণত
- অক্ষম
- বোঝা
- অনন্য
- আনলক
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারীর যাত্রা
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- মূল্য
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসাইট
- ওয়েবসাইট
- কি
- যে
- যখন
- হু
- যাহার
- ব্যাপক
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- বিশ্বমানের
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet