
ブラックボックス型のソリューションとは異なり、コンテクスチュアル・インテリジェンス・エンジンは、ユーザーのワークフローに公開されていない選択肢も含めて、各推奨候補のトータルスコアとコンポーネントスコアをユーザーが確認できるため、長期的なアドヒアランスとユーザーの信頼性を高めることができます。

ユースケース、実世界での制約条件、推奨理由、その他のAIの設定を、直感的なユーザーインターフェースで設定、管理することができ、変更をすばやく簡単に実行でます。

社内のチームが作成した分析や機械学習のインプットと、Aktanaのすぐに使えるエンゲージメントモデルを統合することで、既に行った作業を活用した両輪のアプローチが可能になります。

あなたのブランドのライフサイクルにおける「最適」とは何でしょうか?また、リアルタイムでの最適化では、短期的なエンゲージメントの機会だけでなく、長期的な商業目標も考慮します。
プッシュ型とプル型の両方のマーケティング戦略に対応したクロスチャネルの最適化により、誰が会話を始めても、HCPが期待するパーソナライズされた顧客体験を提供することができます。
社内の分析モデル等を含むあらゆるソースからのデータ、ルール、モデル、キャンペーンを処理し、各医師の全体像に基づいた実用的なインテリジェンスを提供します。
機械学習と専門家の指導をバランスよく組み合わせたダイナミックなAIアプローチにより、短期的なキャンペーンの実行と長期的な戦略目標を最適化し、推奨事項が現実の世界で機能することを保証します。
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。A/Bテストや、設定と結果を明確に結びつける直感的なレポートにより、大規模な展開を行う前にAIの影響を予測することができます。
