ブラックボックスソリューションとは異なり、コンテキスチュアル・インテリジェンス・エンジンは、ユーザーがワークフローに公開されなかった代替案を含む、各潜在的な推奨事項の合計およびコンポーネントスコアをレビューできるようにします。これにより、長期的な遵守とユーザーの信頼が高まります。
直感的なユーザーインターフェースを使用して、迅速に変更を実装できるように、ユースケース、ルール、推奨テキスト、その他のAI構成を設定および維持します。
Aktanaの即戦力となるエンゲージメントモデルと、社内チームが作成した分析と機械学習の成果を融合させ、既に完了した作業を最大限に活用する、最良の要素を組み合わせたアプローチを取り入れます。
あなたのブランドがライフサイクルのこの時点で「最適」と思えるものは何ですか？細かいコントロールにより、あなた独自の優先事項に基づいて最適化を実現します。リアルタイムの最適化は長期的な事業目標と短期的なエンゲージメント機会を考慮しています。
プッシュおよびプルのマーケティング戦略の両方に対応し、クロスチャネル最適化により、HCPが期待する個別化された顧客体験を提供します。
内部の分析モデルやIPを含む任意のソースからのデータ、ルール、モデル、およびキャンペーンを処理し、各HCPの完全な画像に基づいた実行可能なインテリジェンスを提供します。
機械学習と専門家のガイダンスをバランスよく組み合わせ、短期的なキャンペーンの実行と長期的な戦略目標の最適化を実現します。推奨事項が実世界で機能することを保証するために、動的なAIドリブンなアプローチを採用しています。
各推奨事項に対する明確な説明をユーザーに提供します。展開前にAIの影響を予測し、A/Bテストや直感的なレポートを使用して、構成と結果を明確にリンクさせます。
