Mükemmel müşteri deneyimi rekabet avantajı sağlar ve marka farklılaşması yaratmaya yardımcı olur. Forrester'ın raporuna göre, Müşteri Takıntısının Durumu, 2022Bu metodolojiyi benimseyen kuruluşlar gelir artışında emsallerini geride bıraktığından, müşteriye öncelik vermek bir kuruluşun bilançosu üzerinde büyük bir etki yaratabilir. İletişim merkezlerinin müşteri deneyimlerini iyileştirirken daha azıyla daha fazlasını yapma konusunda sürekli baskı altında olmasına rağmen, Şirketlerin %80'i Müşteri Deneyimine (CX) yatırım düzeylerini artırmayı planlıyor farklılaştırılmış bir müşteri deneyimi sunmak. Üretken yapay zekadaki hızlı yenilik ve gelişme, aklımızı ve dikkatimizi çekti. McKinsey & Company'nin tahminiÜretken yapay zekanın müşteri hizmetleri fonksiyonlarına uygulanması, verimliliği mevcut fonksiyon maliyetlerinin %30-45'i arasında değişen bir değerde artırabilir.
Amazon SageMaker Tuval iş analistlerine, herhangi bir ML deneyimi veya kodlama gerektirmeden modeller oluşturmanıza ve doğru makine öğrenimi (ML) tahminleri oluşturmanıza olanak tanıyan görsel bir işaretle ve tıkla arayüzü sağlar. Ekim 2023'te SageMaker Canvas şunu duyurdu: kullanıma hazır modelleri arasında temel modelleri desteği, tarafından desteklenmektedir Amazon Ana Kayası ve Amazon SageMaker Hızlı Başlangıç. Bu, anlatılar, raporlar ve blog gönderileri dahil yeni içerikler oluşturmak; notların ve makalelerin özetlenmesi; ve soruları merkezi bir bilgi tabanından yanıtlamak; hem de tek bir kod satırı bile yazmadan.
Bir çağrı merkezi temsilcisinin görevi, gelen ve giden müşteri çağrılarını ele almak ve her gün düzinelerce çağrıya yanıt verirken destek sağlamak veya sorunları çözmektir. Müşterilere anında yanıt verirken bu hacme ayak uydurmak, aramalar arasında araştırma yapmak için zaman olmadığında zorlayıcıdır. Genellikle çağrı komut dosyaları, temsilcilere çağrılar boyunca rehberlik eder ve sorunların ele alınmasının ana hatlarını çizer. İyi yazılmış komut dosyaları, temsilcilerin sorunları ve çözümleri hızlı bir şekilde anlamalarına yardımcı olarak uyumluluğu artırır, hataları azaltır ve verimliliği artırır.
Bu yazıda, SageMaker Canvas'taki üretken yapay zekanın müşterilerin iletişim merkezleriyle uğraşırken karşılaşabileceği yaygın zorlukları çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini araştırıyoruz. Yeni bir çağrı komut dosyası oluşturmak veya mevcut bir çağrı komut dosyasını geliştirmek için SageMaker Canvas'ın nasıl kullanılacağını gösteriyoruz ve üretken yapay zekanın, geleneksel araçlardan elde edilmesi zor içgörüler sağlamak için mevcut etkileşimleri incelemeye nasıl yardımcı olabileceğini keşfediyoruz. Bu yazının bir parçası olarak, görevleri çözmek için kullanılan istemleri sağlıyoruz ve bu sonuçları projenize entegre etmek için mimarileri tartışıyoruz. AWS İletişim Merkezi İstihbaratı (CCI) iş akışları.
Çözüme genel bakış
Üretken yapay zeka temel modelleri, iletişim merkezlerinde güçlü çağrı komut dosyaları oluşturmaya yardımcı olabilir ve kuruluşların aşağıdakileri yapmasına olanak sağlayabilir:
- Müşteri sorgularını ele almak için birleşik bir bilgi havuzuyla tutarlı müşteri deneyimleri yaratın
- Çağrı işleme süresini azaltın
- Destek ekibi üretkenliğini artırın
- Hataları ortadan kaldırmak ve bir sonraki en iyi eylemi gerçekleştirmek için destek ekibinin bir sonraki en iyi eylemleri gerçekleştirmesini sağlayın
SageMaker Canvas ile ilgi çekici çağrı metinleri oluşturmak için daha geniş temel modelleri arasından seçim yapabilirsiniz. SageMaker Canvas aynı anda birden fazla modeli karşılaştırmanıza da olanak tanır; böylece kullanıcı, uğraştığı belirli görev için ihtiyacına en uygun çıktıyı seçebilir. Üretken yapay zeka destekli sohbet robotlarını kullanmak için kullanıcının öncelikle modele ne yapmayı planladığınızı bildiren bir talimat olan bir bilgi istemi sağlaması gerekir.
Bu yazıda dört yaygın kullanım durumunu ele alıyoruz:
- Yeni çağrı komut dosyaları oluşturma
- Mevcut bir çağrı komut dosyasını geliştirme
- Arama sonrası görevleri otomatikleştirme
- Görüşme sonrası analizler
Gönderi boyunca Amazon Bedrock tarafından desteklenen SageMaker Canvas'ta bulunan büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanıyoruz. Özellikle, her türlü doğal dil görevi için mükemmel performansa sahip güçlü bir model olan Anthropic'in Claude 2 modelini kullanıyoruz. Örnekler İngilizcedir; ancak Antropik Claude 2 birden fazla dili destekler. Bakınız Antropik Madde 2 daha fazla öğrenmek için. Son olarak, bu sonuçların tümü Anthropic Claude Instant veya Amazon Titan gibi diğer Amazon Bedrock modellerinin yanı sıra SageMaker JumpStart modelleriyle de tekrarlanabilir.
Önkoşullar
Bu gönderi için bir ayarladığınızdan emin olun. AWS hesabı uygun kaynaklar ve izinlerle. Özellikle aşağıdaki önkoşul adımlarını tamamlayın:
- dağıtmak Amazon Adaçayı Yapıcı ihtisas. Talimatlar için bkz. Amazon SageMaker Etki Alanında Yerleşik.
- SageMaker Canvas'ı kurmak ve dağıtmak için izinleri yapılandırın. Daha fazla ayrıntı için bkz. Amazon SageMaker Canvas'ı Kurma ve Yönetme (BT Yöneticileri için).
- SageMaker Canvas için çapraz kaynak paylaşımı (CORS) politikalarını yapılandırın. Daha fazla bilgi için bkz. Kullanıcılarınıza Yerel Dosya Yükleme İzinleri Verin.
- SageMaker Canvas'ta temel modellerini kullanma izinlerini ekleyin. Talimatlar için bkz. Temel modellerle üretken yapay zekayı kullanın.
SageMaker Canvas'ın üretken yapay zeka görevlerini çözmek için kullandığı hizmetlerin SageMaker JumpStart ve Amazon Bedrock'ta mevcut olduğunu unutmayın. Amazon Bedrock'u kullanmak için Amazon Bedrock'un desteklendiği Bölgede SageMaker Canvas'ı kullandığınızdan emin olun. Bakınız Desteklenen Bölgeler daha fazla öğrenmek için.
Yeni bir çağrı komut dosyası oluşturun
Bu kullanım durumu için bir iletişim merkezi analisti, SageMaker Canvas'ta bulunan kullanıma hazır modellerden birinin yardımıyla bir çağrı komut dosyası tanımlar ve "Müşterilere yardımcı olan bir temsilci için bir çağrı komut dosyası oluşturun" gibi uygun bir komut istemi girer. Kredi kartlarını kaybettim." Bunu uygulamak için kuruluşun bulut yöneticisi, iletişim merkezi analistine tek imzalı erişim izni verdikten sonra aşağıdaki adımları tamamlayın:
- SageMaker konsolunda, Tuval Gezinti bölmesinde.
- Alanınızı ve kullanıcı profilinizi seçin ve Açık Tuval SageMaker Canvas uygulamasını açmak için.
- gidin Kullanıma hazır modeller bölüm ve seç İçerik oluşturun, çıkarın ve özetleyin Sohbet konsolunu açmak için
- Antropik Claude 2 modeli seçiliyken, "Kredi kartlarını kaybeden müşterilere yardımcı olan bir temsilci için çağrı metni oluşturun" komut isteminizi girin ve tuşuna basın. Keşfet.
Üretken yapay zeka yoluyla elde edilen komut dosyası, bir belgeye (TXT, HTML veya PDF gibi) dahil edilir ve iletişim merkezi temsilcilerine müşterilerle etkileşimlerinde rehberlik edecek bir bilgi tabanına eklenir.
Bulut tabanlı çok kanallı bir iletişim merkezi çözümü kullanırken Amazon Bağlantısı, müşteri memnuniyetini ve temsilci verimliliğini artırmak için AI/ML destekli özelliklerden yararlanabilirsiniz. Amazon Connect Bilgeliği Temsilcilerin yanıt aramak için harcadığı zamanı azaltır ve temsilciler müşterilerle konuşurken bilgi arama ve gerçek zamanlı öneriler sunarak müşteri sorunlarının hızla çözülmesini sağlar. Bu özel örnekte, Amazon Connect Wisdom aşağıdakilerle senkronize edilebilir: Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) bilgi tabanı için bir içerik kaynağı olarak kullanıldı ve böylece SageMaker Canvas'ın yardımıyla oluşturulan çağrı komut dosyası dahil edildi. Daha fazla bilgi için bkz. Amazon Connect Wisdom S3 Senkronizasyonu.
Aşağıdaki şema bu mimariyi göstermektedir.
Müşteri iletişim merkezini aradığında ve etkileşimli bir sesli yanıttan (IVR) geçtiğinde veya aramanın amacına ilişkin belirli anahtar kelimeler (örneğin, "kayıp" ve "kredi kartı") tespit edildiğinde, Amazon Connect Wisdom şunları sağlayacaktır: SageMaker Canvas tarafından oluşturulan ilgili çağrı komut dosyası da dahil olmak üzere temsilciyle etkileşimin nasıl ele alınacağına ilişkin öneriler.
SageMaker Canvas üretken yapay zeka ile iletişim merkezi analistleri, çağrı komut dosyalarının oluşturulmasında zamandan tasarruf sağlar ve komut dosyalarının oluşturulmasında ince ayarlar yapmak için yeni komutları hızlı bir şekilde deneyebilir.
Mevcut bir çağrı komut dosyasını geliştirin
Aşağıdakilere göre anketMüşterilerin %78'i, müşteri hizmetleri temsilcisinin bir senaryoyu okuyormuş gibi konuşmaması durumunda çağrı merkezi deneyimlerinin iyileştiğini düşünüyor. SageMaker Canvas, mevcut çağrı komut dosyasını analiz etmenize ve çağrı komut dosyalarının kalitesini artırmak için iyileştirmeler önermenize yardımcı olmak için üretken yapay zekayı kullanabilir. Örneğin, çağrı komut dosyasını daha fazla uyumluluk içerecek şekilde geliştirmek veya komut dosyanızın daha kibar görünmesini sağlamak isteyebilirsiniz.
Bunu yapmak için şunu seçin: yeni sohbet ve modeliniz olarak Claude 2'yi seçin. Önceki kullanım senaryosunda oluşturulan örnek transkripti ve "İletişim Merkezi Kalite Güvence Analisti olarak hareket etmenizi ve aşağıdaki çağrı transkriptini uyumlu ve daha kibar hale getirecek şekilde geliştirmenizi istiyorum." komutunu kullanabilirsiniz.
Arama sonrası görevleri otomatikleştirin
Çağrı merkezlerinde çağrı sonrası çalışmaları otomatikleştirmek için SageMaker Canvas üretken yapay zekasını da kullanabilirsiniz. Yaygın kullanım örnekleri arasında çağrı özetleme, çağrı kayıtlarının tamamlanmasında yardım ve kişiselleştirilmiş takip mesajı oluşturma yer alır. Bu, temsilci üretkenliğini artırabilir ve hata riskini azaltarak müşteri etkileşimi ve ilişki kurma gibi daha yüksek değerli görevlere odaklanabilmelerini sağlayabilir.
Klinik yeni sohbet ve modeliniz olarak Claude 2'yi seçin. Önceki kullanım örneğinde oluşturulan örnek transkripti ve "Müşteri sorununu, Temsilci eylemlerini, Çağrı sonucunu ve Müşteri duyarlılığını vurgulamak için aşağıdaki Çağrı metnini özetleyin" istemini kullanabilirsiniz.
Amazon Connect'i iletişim merkezi çözümü olarak kullanırken çağrı kaydetme ve transkripsiyon işlemlerini etkinleştirerek uygulayabilirsiniz. Amazon Connect Kontakt LensDuygu analizi ve hassas veri düzeltme gibi diğer analiz özelliklerini de beraberinde getiriyor. Ayrıca, transkriptteki önemli cümleleri vurgulayan ve konuları, sonuçları ve eylem öğelerini etiketleyen bir özetleme de vardır.
SageMaker Canvas'ı kullanmak bir adım daha ileri gitmenize ve tek bir çalışma alanından kullanıma hazır modeller arasından seçim yaparak çağrı metnini analiz etmenize veya bir özet oluşturmanıza ve hatta belirli kullanıma en uygun modeli bulmak için sonuçları karşılaştırmanıza olanak tanır. dava. Aşağıdaki diyagram bu çözüm mimarisini göstermektedir.
Müşteri çağrı sonrası analitiği
İletişim merkezlerinin SageMaker Canvas'tan yararlanabileceği bir diğer alan da müşteri ve temsilciler arasındaki etkileşimleri anlamaktır. Göre 2022 NICE WEM Küresel AraştırmasıÇağrı merkezi temsilcilerinin %58'i şirket koçluk seanslarından çok az faydalandıklarını söylüyor. Temsilciler, müşteri memnuniyetini artırmak için hangi alternatif en iyi eylemleri gerçekleştirebileceklerini daha iyi anlamak amacıyla müşteri duyarlılığı analizi için SageMaker Canvas üretken yapay zekasını kullanabilir.
Önceki kullanım örneklerinde olduğu gibi benzer adımları izliyoruz. Seçmek yeni sohbet ve Claude 2'yi seçin. Önceki kullanım senaryosunda oluşturulan örnek transkripti ve "İletişim Merkezi Sorumlusu olarak hareket etmenizi ve müşteri görüşmesinde temsilci davranışını eleştirip iyileştirmeler önermenizi istiyorum" istemini kullanabilirsiniz.
Temizlemek
SageMaker Canvas, kendisi altında başlatılan SageMaker JumpStart modellerini 2 saat işlem yapılmaması durumunda otomatik olarak kapatacaktır. Maliyetlerden tasarruf etmek amacıyla bu modelleri daha erken kapatmak için bu bölümdeki talimatları izleyin. Hesabınızda dağıtılmadıkları için Amazon Bedrock modellerini kapatmanıza gerek olmadığını unutmayın.
- SageMaker JumpStart modelini kapatmak için iki yöntem arasından seçim yapabilirsiniz:
- Klinik yeni sohbetve model açılır menüsünden şunu seçin: Başka bir model başlatın. Daha sonra, üzerinde temel modelleri sayfanın altında Amazon SageMaker JumpStart modelleri, modeli seçin (örneğin Falcon-40B-Talimat) ve sağ bölmede şunu seçin: Modeli kapat.
- Aynı anda birden fazla modeli karşılaştırıyorsanız, sonuç karşılaştırma sayfasında SageMaker JumpStart modelinin seçenekler menüsünü (üç nokta) seçin ve ardından Modeli kapat.
- Klinik Çıkış Yap tüketimini durdurmak amacıyla SageMaker Canvas uygulamasında oturumu kapatmak için sol bölmede SageMaker Canvas çalışma alanı örnek saatleri. Bu, çalışma alanı örneği tarafından kullanılan tüm kaynakları serbest bırakacaktır.
Sonuç
Bu yazıda, son derece kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimleri oluşturmak, iletişim merkezi analistlerinin ve temsilcilerinin üretkenliğini artırmak ve geleneksel araçlardan elde edilmesi zor içgörüler sağlamak için SageMaker Canvas üretken yapay zekasını iletişim merkezlerinde nasıl kullanabileceğinizi analiz ettik. Farklı kullanım durumlarında da gösterildiği gibi SageMaker Canvas, farklı nokta ürünleri kullanmaya gerek kalmadan tek bir birleşik çalışma alanı görevi görür. SageMaker Canvas üretken yapay zeka ile iletişim merkezleri müşteri memnuniyetini artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve verimliliği artırabilir. SageMaker Canvas üretken yapay zeka, iletişim merkezi endüstrisini dönüştürme potansiyeline sahip yeni ve yenilikçi çözümler üretmenizi sağlar. Üretken yapay zekayı müşteri etkileşimlerindeki eğilimleri ve öngörüleri belirlemek için de kullanabilir, yöneticilerin operasyonlarını optimize etmesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olabilirsiniz. Ek olarak, yeni temsilciler için eğitim verileri üretmek amacıyla üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz; böylece onların sentetik örneklerden öğrenmesine ve performanslarını daha hızlı artırmasına olanak tanıyabilirsiniz.
Hakkında daha fazla bilgi alın SageMaker Canvas'ın özellikleri ve bu gün başlayacağım görsel, kodsuz makine öğrenimi yeteneklerinden yararlanmak için.
Yazarlar Hakkında
Davide Gallitelli AI/ML alanında Kıdemli Uzman Çözüm Mimarıdır. Kendisi Brüksel'de bulunuyor ve dünyanın dört bir yanındaki Düşük Kodlu/Kodsuz Makine Öğrenimi teknolojilerini ve Üretken Yapay Zekayı benimsemek isteyen müşterilerle yakın işbirliği içinde çalışıyor. Çok küçük yaşlardan beri geliştirici olarak çalışıyor ve 7 yaşında kodlamaya başlıyor. Üniversitede AI/ML öğrenmeye başladı ve o zamandan beri ona aşık oldu.
José Rui Teixeira Nunes Merkezi Brüksel, Belçika'da bulunan AWS'de Çözüm Mimarıdır. Halen Avrupa kurum ve kuruluşlarına bulut yolculuklarında yardımcı olmaktadır. Kamu sektörü organizasyonları ve iletişim çözümlerine güçlü bir şekilde odaklanarak bilgi teknolojisi alanında 20 yılı aşkın uzmanlığa sahiptir.
Anand Sharma Lüksemburg'daki AWS'de, e-ticaret, fintech ve finans alanlarında yenilikçi ürünler ve hizmetler sunma konusunda 18 yılı aşkın deneyime sahip, üretken yapay zeka alanında Kıdemli Ortak Geliştirme Uzmanıdır. AWS'ye katılmadan önce Amazon'da çalıştı ve ürün yönetimi ve iş zekası fonksiyonlarını yönetti.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 100
- 150
- 20
- 20 yıl
- 2023
- 408
- 7
- a
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- erişim
- Hesap
- doğru
- Hareket
- Action
- eylemler
- katma
- Ayrıca
- adres
- adresleme
- yöneticiler
- benimsemek
- avantaj
- Sonra
- yaş
- ajansları
- Danışman
- ajanları
- AI
- AI destekli
- AI / ML
- Türkiye
- Izin
- veriyor
- Ayrıca
- alternatif
- Amazon
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- Amazon SageMaker Tuval
- Amazon Web Servisleri
- arasında
- an
- analiz
- analist
- Analistler
- analytics
- çözümlemek
- analiz
- ve
- açıkladı
- Başka
- cevaplar
- Antropik
- herhangi
- Uygulama
- Uygulanması
- uygun
- mimari
- ARE
- ALAN
- etrafında
- mal
- AS
- Yardım
- güvence
- At
- Dikkat
- otomatikleştirmek
- otomatik olarak
- mevcut
- AWS
- Bakiye
- Bilanço
- baz
- merkezli
- Çünkü
- olmuştur
- davranış
- olmak
- Belçika
- altında
- yarar
- İYİ
- arasında
- Blog
- Blog Yazıları
- marka
- getirmek
- Getiriyor
- Brüksel
- inşa etmek
- iş
- iş zekası
- by
- çağrı
- çağrı Merkezi
- aramalar
- CAN
- tuval
- yetenekleri
- Yakalanan
- Kartlar
- hangi
- dava
- durumlarda
- Merkez
- Merkezleri
- merkezi
- zorluklar
- zor
- sohbet
- chatbots
- Klinik
- yakından
- bulut
- antrenörlük
- kod
- kodlama
- ortak
- İletişim
- Şirketler
- şirket
- Şirketin
- karşılaştırmak
- karşılaştırarak
- karşılaştırma
- zorlayıcı
- rekabet
- tamamlamak
- tamamlama
- uyma
- uyumlu
- ilişkin
- Sosyal medya
- tutarlı
- konsolos
- sabit
- tüketim
- UAF ile
- iletişim merkezi
- içerik
- konuşma
- konuşkan
- maliyetler
- olabilir
- yaratmak
- Oluşturma
- oluşturma
- kredi
- Kredi kartları
- akım
- Şu anda
- müşteri
- Müşteri katılımı
- müşteri deneyimi
- Müşteri memnuniyeti
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- CX
- günlük
- veri
- ilgili
- tanımlar
- teslim
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- Rağmen
- ayrıntılar
- algılandı
- Geliştirici
- gelişme
- farklı
- farklılaşmış
- Türev
- zor
- tartışmak
- do
- belge
- Değil
- domain
- aşağı
- onlarca
- e-ticaret
- kenar
- verim
- ya
- gidermek
- kucaklama
- olarak güçlendiriyor
- etkinleştirmek
- sağlar
- etkinleştirme
- nişan
- İngilizce
- artırmak
- Keşfet
- girme
- Hatalar
- Avrupa
- Hatta
- örnek
- örnekler
- mevcut
- deneyim
- Deneyimler
- Uzmanlık
- keşfetmek
- çıkarmak
- Yüz
- Düşmüş
- Özellikler
- hissetmek
- Nihayet
- maliye
- bulmak
- fintech
- Ad
- odak
- takip et
- takip etme
- İçin
- Forrester
- vakıf
- dört
- itibaren
- işlev
- fonksiyonlar
- daha fazla
- oluşturmak
- oluşturulan
- üretken
- üretken yapay zeka
- almak
- Verilmesi
- Küresel
- dünya
- Go
- yardımlar
- harika
- Büyüme
- rehberlik
- sap
- kullanma
- Zor
- Var
- he
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- Vurgulamak
- vurgulayarak
- SAAT
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- http
- HTTPS
- belirlemek
- göstermektedir
- Acil
- darbe
- uygulamak
- iyileştirmek
- iyileşme
- iyileştirmeler
- geliştirir
- geliştirme
- in
- dahil
- dahil
- Dahil olmak üzere
- birleşmeyle
- Artırmak
- sanayi
- bilgi
- bilgi teknolojisi
- Yenilikçilik
- yenilikçi
- anlayışlar
- örnek
- anlık
- kurumları
- talimatlar
- entegre
- İstihbarat
- niyetinde
- etkileşim
- etkileşimleri
- interaktif
- arayüzey
- yatırım
- konu
- sorunlar
- IT
- ürün
- ONUN
- İş
- birleştirme
- seyahat
- jpg
- koruma
- anahtar
- anahtar kelimeler
- bilgi
- etiketleme
- dil
- Diller
- büyük
- büyük
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Led
- sol
- az
- seviye
- Kaldıraç
- sevmek
- çizgi
- küçük
- yerel
- log
- bakıyor
- kayıp
- Aşk
- Lüksemburg
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- yönetim
- Yöneticileri
- yönetme
- Mayıs..
- McKinsey
- Menü
- mesaj
- metodoloji
- yöntemleri
- akla
- ML
- model
- modelleri
- Daha
- çoğu
- çoklu
- öykü
- Doğal (Madenden)
- Navigasyon
- gerek
- gerek
- ihtiyaçlar
- yeni
- sonraki
- güzel
- yok hayır
- notlar
- notlar
- roman
- elde etmek
- elde
- Ekim
- of
- Omni kanal
- on
- ONE
- açık
- Operasyon
- optimize
- Opsiyonlar
- or
- organizasyonlar
- Diğer
- bizim
- dışarı
- Sonuç
- sonuçlar
- taslak
- çıktı
- tekrar
- aşılmasında
- Kanal
- bölmesi
- Bölüm
- belirli
- Partner
- akranlar
- başına
- Yapmak
- performans
- izinleri
- Kişiselleştirilmiş
- plan
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Nokta
- politikaları
- Çivi
- Mesajlar
- potansiyel
- powered
- güçlü
- Tahminler
- basın
- basınç
- önceki
- Önceki
- sorunlar
- üretmek
- PLATFORM
- ürün Yönetimi
- verimlilik
- Ürünler
- Profil
- istemleri
- sağlamak
- sağlar
- sağlama
- halka açık
- kamu sektörü kuruluşları
- amaç
- kalite
- Sorular
- Hızlı
- hızla
- değişen
- hızlı
- Okuma
- gerçek zaman
- tavsiyeler
- kayıt
- azaltmak
- azaltır
- başvurmak
- bölge
- serbest
- uygun
- rapor
- Raporlar
- Depo
- araştırma
- çözüm
- çözmek
- kaynak
- Kaynaklar
- yanıt
- Sonuçlar
- gelir
- gelir artışı
- gözden
- krallar gibi yaşamaya
- Risk
- sagemaker
- memnuniyet
- İndirim
- söylemek
- senaryo
- scriptler
- Ara
- arama
- Bölüm
- sektör
- seçmek
- seçilmiş
- seçim
- kıdemli
- hassas
- duygu
- hizmet
- Hizmetler
- oturumları
- set
- paylaşımı
- yaprak
- şov
- kapamak
- kapatmak
- benzer
- Basit
- aynı anda
- beri
- tek
- oldukça büyük
- So
- çözüm
- Çözümler
- ÇÖZMEK
- Ses
- Kaynak
- uzman
- özel
- özellikle
- geçirmek
- başladı
- XNUMX dakika içinde!
- Eyalet
- adım
- Basamaklar
- dur
- hafızası
- güçlü
- böyle
- önermek
- özetlemek
- ÖZET
- destek
- destekli
- Destekler
- elbette
- aşarak
- sentetik
- Bizi daha iyi tanımak için
- alınan
- Konuşmak
- Görev
- görevleri
- takım
- Teknolojileri
- Teknoloji
- söylemek
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- böylece
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- gerçi?
- üç
- İçinden
- zaman
- titan
- için
- araçlar
- geleneksel
- Eğitim
- Transkript
- Dönüştürmek
- Trendler
- denemek
- çimdik
- iki
- tipik
- altında
- anlamak
- birleşik
- üniversite
- kullanım
- kullanım durumu
- kullanımın söz
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- değer
- çok
- görsel
- ses
- hacim
- istemek
- oldu
- we
- ağ
- web hizmetleri
- İYİ
- Ne
- ne zaman
- hangi
- süre
- irade
- bilgelik
- ile
- olmadan
- İş
- işlenmiş
- iş akışları
- çalışır
- yazı yazıyor
- yıl
- Sen
- genç
- Zendesk
- zefirnet