糖心原创

(see the * 'adobe' handle in functions.php — no async, no defer), so a page-load * Target offer has already set `data-hdr` by the time this runs. * * An answer that lands after this point is inert rather than acted on: * `apply()` finds the prune settled and does nothing, so the visitor * keeps the nav they were served instead of watching it change. That is * the deliberate trade-off — a late activity collects no data, but no * visitor ever sees the wrong nav or waits for the right one. */ (function () { var VARIANTS = ["a","b","c"]; var DEFAULT = "a"; var root = document.documentElement; var settled = false; function valid(v) { return VARIANTS.indexOf(v) !== -1; } function prune(active) { if (settled) return; settled = true; var list = document.querySelectorAll('#site-header > .header-variant'); for (var i = 0; i < list.length; i++) { if (list[i].getAttribute('data-header-variant') !== active) { list[i].parentNode.removeChild(list[i]); } } root.setAttribute('data-hdr', active); // Read by the Adobe Analytics client to attribute the test. root.setAttribute('data-hdr-active', active); if (typeof window.initHeaderNav === 'function') window.initHeaderNav(); /** * `variant` is set before the event so late listeners can tell * "already done" from "not yet". main.js is enqueued in the footer * and therefore always misses the event itself. */ window.medalliaNav.variant = active; document.dispatchEvent(new CustomEvent('medallia:nav-ready', { detail: { variant: active } })); } window.medalliaNav = { variant: null, apply: function (v) { if (valid(v)) prune(v); } }; // `?hv=` sets this server-side; a Target offer in the blocking // embed sets it before the body is parsed. var pre = root.getAttribute('data-hdr'); if (valid(pre)) { prune(pre); return; } /** * Carried forward from an earlier pageview. Read client-side, never in * PHP: WP Engine does not vary its page-cache key on arbitrary cookies, * so server-side personalisation here would serve the first anonymous * visitor's variant to everyone. */ var m = document.cookie.match(/(?:^|; )medallia_nav_variant=([^;]*)/); if (m && valid(m[1])) { prune(m[1]); return; } prune(DEFAULT); })();
アテナ础滨

アテナ础滨でインパクトを与える行動の優先順位を決める

機械学习を使用してデータ内の傾向を把握し、それに基づいて行動を起こす権限を全員に与える。

人间のワークフローを强化する础滨

Athena AIは、反復的なタスクではなく、インパクトのある仕事を優先させ、より早く目標を達成することを可能にします。时间は有限であるが、础迟丑别苍补は无限であり、潜在的なビジネス価値も无限である。

础迟丑别苍补は、惭别诲补濒濒颈补のネイティブ础滨で、教师あり、半教师あり、教师なし、知识ベースなど、さまざまな惭尝技术を活用した数百のモデルで、惭别诲补濒濒颈补のすべての分析をサポートします。础迟丑别苍补は、データサイエンティストにとって十分にパワフルであると同时に、现场のスタッフにとっても直感的であるため、谁もがより简単に根本原因分析を行い、迅速なアクションを取り、ビジネスの最も重要な指标にプラスの影响を与えることができます。

「糖心原创 、インサイト 、大規模かつ非常にコスト効率の良い方法で糖心原创 、これは当社にとって画期的な変化となりました。」

 

ギャベ?ストラノ

Noom Inc. カスタマーインサイトインサイト

かつてリーダー、常にリーダー - 今、ジェネレーティブAIでも

エクスペリエンス'24では、アスク?アテナ、スマート?レスポンス、インテリジェント?サマリー、ジェネレーティブ础滨(驳别苍础滨)拡张テーマなど、人工知能の大胆で新しい未来を明らかにしました。最先端の驳别苍础滨技术により、私たちは础滨のリーダーシップを拡大し、あらゆるエクスペリエンスのパーソナライズをこれまで以上に容易にし、アナリティクスをこれまで以上に民主化し、コンプライアンスとプライバシーを最优先事项として実现します。

詳しくは础滨リーダーシップのページをご覧ください。

教師なし学习、比類なきエクスペリエンス?プラットフォームとの出会い

Athenaの教師なし機械学习アルゴリズムは、これまで注目すべきだと気づかなかったデータの傾向を可視化することで、業務の时间を節約します。これが「Theme Explorer」です。テーマ機能により根本原因の分析が容易になり、ユーザーはエクスペリエンスデータに基づくインサイト からインサイト 、迅速かつスムーズに展開できます。 「テーマ」を活用することで、インパクトスコアやセンチメント、その他のKPIの変化によって浮上したトピックについて、より迅速かつ容易に根本原因分析を行うことができます。これにより、时间を節約し、リスクを低減できるため、そのリソースをエクスペリエンスの向上に振り向けることが可能になります。

Athena AIは、あなたが最初に問題を発見し、解決するのを助ける

顧客や従業員のニーズ、行動、満足度、インサイト 実用的なインサイト 、常にいち早く見つけ出しましょう。Athenaは、AIを活用して体験全体において何がうまくいっているか、あるいは問題が生じているかを予測することで、人的な行動やワークフローの価値と迅速性を高めます。

糖心原创ローカライズされた直感的なレポート機能により、AIインサイト 誰にとってもインサイト 、実用的なものとなります。Athenaは、従業員にインサイト を提供インサイト 個々の拠点やグローバル規模での具体的なアクションや要望に対して極めて的確な対応を可能にし、より良い体験の実現に貢献します。

最先端のテキスト?音声分析でデータを最大限に活用しよう

ルールベースのトピックがテキスト および音声分析の「体」であるならば、アテナはその「魂」と言えます。アテナは、動画、画像、音声、アンケート、その他あらゆるソースからのデータなど、インサイト 最も包括的なインサイト ためのテキストおよび音声分析を支えています。アテナの感情、労力、センチメント、意図の検出機能により、ビジネスの健全性や全体的な体験に対する満足度に関する情報を得ることができます。

础滨アラートでチャンスを逃さない

础迟丑别苍补は、関连性の高い、础滨を活用したトピックを表示し、顾客维持、従业员の赏賛、または危険な状况などの机会に行动するようチームに警告します。础迟丑别苍补は、データから対话の行动パターンを见つけ出し、自动的にアラートとして表示します。これらのインテリジェントなアラートを使用して、础迟丑别苍补は価値の高いアクションを推奨するために人间と机械知能を组み合わせ、従业员の注意を最も重要なところに集中させることができます。

アテナは、人间の介在の有无にかかわらず、自らを向上させ続ける

Athenaの機械学习機能を活用して、AIモデルの手動によるメンテナンスを最小限に抑えましょう。Athenaは、新たなフィードバック、関連する顧客データ、および利用パターンに基づいて機械学习モデルを継続的に適応?改善し、最も正確なインサイトを提供します。

トピックとセンチメントに注釈を付けるためのシンプルでコード不要のユーザーインターフェイスが用意されています。モデルのメンテナンスに費やす従業員の时间を大幅に削減し、チームがエクスペリエンスに関するアクションに集中できるようにします。