כיצד למידת מכונה עוזרת ללקוחות ברכישת שירותים ומוצרים?

/ / פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, מבוא, מהי למידת מכונה

למידת מכונה (ML), תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI), שינתה באופן עמוק את הדרך שבה לקוחות מקיימים אינטראקציה עם שירותים, מוצרים, פתרונות ועוד רוכשים אותם. על ידי מינוף כמויות עצומות של נתונים, אלגוריתמי ML יכולים להבחין בדפוסים, לבצע תחזיות ולספק חוויות מותאמות אישית המשפרות מאוד את שביעות רצון הלקוחות ואת היעילות העסקית.

בבסיסו, למידת מכונה כוללת אימון אלגוריתמים על מערכי נתונים גדולים כדי לזהות דפוסים ולקבל החלטות על סמך נתונים חדשים. יכולת זו מועילה במיוחד בתחום של אינטראקציות עם לקוחות והתנהגויות רכישה. להלן מספר דרכים שבהן למידת מכונה עוזרת ללקוחות בהקשר זה:

1. המלצות אישיות:
אחד היישומים הבולטים ביותר של למידת מכונה באינטראקציות עם לקוחות הוא יצירת המלצות מותאמות אישית. פלטפורמות מסחר אלקטרוני כמו אמזון ושירותי סטרימינג כמו נטפליקס משתמשות באלגוריתמי ML כדי לנתח את ההתנהגויות וההעדפות של המשתמשים בעבר. אלגוריתמים אלו יכולים לחזות באילו מוצרים או תוכן המשתמש עשוי להתעניין, ובכך לספק הצעות מותאמות אישית. לדוגמה, אם לקוח רוכש לעתים קרובות ספרי מדע בדיוני, מנוע ההמלצות יעדיף ז'אנרים דומים, ויגדיל את הסבירות לרכישות נוספות.

2. תמיכת לקוחות משופרת:
למידת מכונה חוללה מהפכה בתמיכת הלקוחות באמצעות פריסת צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים. כלים מונעי בינה מלאכותית אלו יכולים להתמודד עם מגוון רחב של שאילתות לקוחות בזמן אמת, ולספק תשובות ופתרונות מיידיים. על ידי ניתוח אינטראקציות היסטוריות של לקוחות, צ'אטבוטים יכולים לחזות את הבעיות הנפוצות ביותר ולהציע פתרונות רלוונטיים, לשפר את זמני התגובה ושביעות רצון הלקוחות. יתרה מזאת, עיבוד שפה טבעית מתקדם (NLP) מאפשר למערכות אלו להבין ולהגיב לשאילתות מורכבות, מה שהופך אותן ליעילות יותר מתגובות סקריפט מסורתיות.

3. תמחור דינמי:
אלגוריתמי למידת מכונה מסייעים ביישום אסטרטגיות תמחור דינמיות. על ידי ניתוח גורמים כמו ביקוש, תחרות, התנהגות לקוחות ותנאי שוק, מודלים של ML יכולים להתאים מחירים בזמן אמת כדי לייעל את המכירות והרווחיות. לדוגמה, שירותי שיתוף נסיעות כמו Uber משתמשים בתמחור דינמי כדי להתאים את התעריפים על סמך תנאי הביקוש וההיצע הנוכחיים. זה מבטיח שהמחירים יישארו תחרותיים תוך מיקסום ההכנסה והזמינות ללקוחות.

4. איתור הונאות ומניעתן:
למידת מכונה משחקת תפקיד קריטי בזיהוי ומניעת פעילויות הונאה בעסקאות מקוונות. על ידי ניתוח דפוסים בנתוני עסקאות, אלגוריתמי ML יכולים לזהות חריגות שעלולות להצביע על התנהגות הונאה. לדוגמה, אם דפוס הרכישה של לקוח סוטה לפתע באופן משמעותי מההתנהגות הרגילה שלו, המערכת יכולה לסמן את העסקה לבדיקה נוספת. גישה פרואקטיבית זו מסייעת להגן על לקוחות מפני הונאה ומגבירה את האמון בפלטפורמות מקוונות.

5. תחזוקה ושירות חזויים:
עבור לקוחות הרוכשים מוצרים הדורשים תחזוקה, כגון כלי רכב או ציוד תעשייתי, למידת מכונה יכולה להציע פתרונות תחזוקה חזויים. על ידי ניתוח נתונים מחיישנים ורשומות תחזוקה היסטוריות, מודלים של ML יכולים לחזות מתי רכיב צפוי להיכשל ולהמליץ ​​על תחזוקה מונעת. זה לא רק מקטין את זמן ההשבתה אלא גם מאריך את תוחלת החיים של המוצר, ומספק ערך משמעותי ללקוח.

6. חיפוש וגילוי משופרים:
למידת מכונה משפרת את פונקציונליות החיפוש באתרי מסחר אלקטרוני, ומקלה על הלקוחות למצוא את מה שהם מחפשים. על ידי הבנת ההקשר והכוונה מאחורי שאילתות החיפוש, אלגוריתמי ML יכולים לספק תוצאות חיפוש מדויקות ורלוונטיות יותר. לדוגמה, אם לקוחה מחפשת "שמלות קיץ", המערכת יכולה לתעדף מוצרים טרנדיים, בעלי דירוג גבוה ומתאימים לעונה. זה משפר את חווית הקנייה הכוללת ומגדיל את הסבירות לרכישה.

7. ניתוח תחושות לקוח:
טכניקות למידת מכונה, במיוחד אלו הקשורות ל-NLP, משמשות לניתוח ביקורות ומשוב של לקוחות. על ידי עיבוד כמויות גדולות של נתוני טקסט, מודלים של ML יכולים לאמוד את סנטימנט הלקוחות ולזהות נושאים או בעיות נפוצות. עסקים יכולים להשתמש במידע זה כדי לשפר את המוצרים והשירותים שלהם, לתת מענה לדאגות הלקוחות ולשפר את שביעות הרצון הכללית. לדוגמה, אם מספר לא מבוטל של לקוחות מביע חוסר שביעות רצון מתכונה מסוימת, החברה יכולה לתעדף שיפורים בתחום זה.

8. קמפיינים שיווקיים ממוקדים:
למידת מכונה מאפשרת לעסקים ליצור קמפיינים שיווקיים ממוקדים מאוד על ידי ניתוח נתוני לקוחות ופילוח קהלים על סמך מאפיינים שונים כגון דמוגרפיה, התנהגות רכישה והעדפות. זה מאפשר אסטרטגיות שיווק מותאמות אישית ויעילות יותר. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש במודלים של ML כדי לזהות לקוחות בעלי ערך גבוה ולהתאים מסרים שיווקיים לצרכים ולתחומי העניין הספציפיים שלהם, ולהגדיל את הסבירות למעורבות ולהמרה.

9. ניהול מלאי:
ניהול מלאי יעיל חשוב על מנת להבטיח שלקוחות יוכלו לרכוש את המוצרים שהם רוצים מבלי להתמודד עם מלאי או עיכובים. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לחזות ביקוש למוצרים שונים על סמך נתוני מכירות היסטוריים, מגמות עונתיות וגורמים אחרים. זה עוזר לעסקים לשמור על רמות מלאי אופטימליות, ומפחית את הסיכון של עודף מלאי או תת מלאי. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש במודלים של ML כדי לחזות את הביקוש לבגדי חורף ולהתאים את המלאי שלו בהתאם, כדי להבטיח שללקוחות תהיה גישה למוצרים שהם צריכים במהלך העונה.

10. חווית משתמש משופרת:
למידת מכונה יכולה לשפר משמעותית את חווית המשתמש הכוללת בפלטפורמות דיגיטליות. על ידי ניתוח התנהגות והעדפות משתמשים, מודלים של ML יכולים להתאים אישית את הפריסה, התוכן והניווט של אתרי אינטרנט ויישומים. לדוגמה, אתר מסחר אלקטרוני יכול להשתמש ב-ML כדי להתאים אישית את דף הבית עבור כל משתמש, תוך הדגשת מוצרים וקטגוריות הרלוונטיות לתחומי העניין שלו. זה יוצר חווית קנייה מרתקת ומהנה יותר, מעודד לקוחות לבלות יותר זמן בפלטפורמה ולבצע יותר רכישות.

11. חיפוש קולי וחזותי:
ההתקדמות בלמידת מכונה אפשרה פיתוח יכולות חיפוש קולי וחזותי. חיפוש קולי מאפשר ללקוחות ליצור אינטראקציה עם פלטפורמות דיגיטליות תוך שימוש בשפה טבעית, מה שהופך את תהליך החיפוש לאינטואיטיבי ונגיש יותר. חיפוש חזותי מאפשר ללקוחות להעלות תמונות ולמצוא מוצרים דומים, מה שמשפר את תהליך הגילוי. לדוגמה, לקוח יכול לצלם תמונה של שמלה שהוא אוהב ולהשתמש בחיפוש חזותי כדי למצוא פריטים דומים באתר מסחר אלקטרוני. תכונות אלו מקלות על הלקוחות למצוא את מה שהם מחפשים ומשפרים את חווית הקנייה הכוללת.

12. תוכניות שימור לקוחות ונאמנות:
למידת מכונה יכולה לעזור לעסקים לתכנן וליישם תוכניות יעילות לשימור לקוחות ונאמנות. על ידי ניתוח נתוני לקוחות, מודלים של ML יכולים לזהות דפוסים והתנהגויות המעידים על נאמנות לקוחות או נטישה פוטנציאלית. עסקים יכולים להשתמש במידע זה כדי לפתח אסטרטגיות שימור מותאמות אישית, כגון מבצעים ממוקדים, הצעות מותאמות אישית ותגמולי נאמנות. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש ב-ML כדי לזהות לקוחות שנמצאים בסיכון לנטישה ולהציע להם הנחות מיוחדות או תמריצים כדי לעודד אותם להישאר. זה עוזר לעסקים לשמור על לקוחות יקרי ערך ולבנות קשרים ארוכי טווח.

13. פיתוח מוצר וחדשנות:
למידת מכונה יכולה לספק תובנות חשובות המניעות פיתוח מוצר וחדשנות. על ידי ניתוח משוב מלקוחות, דפוסי שימוש ומגמות שוק, מודלים של ML יכולים לזהות הזדמנויות למוצרים חדשים או שיפורים למוצרים קיימים. עסקים יכולים להשתמש במידע זה כדי לפתח מוצרים שיענו טוב יותר על צרכי הלקוח והעדפותיהם. לדוגמה, חברת טכנולוגיה יכולה להשתמש ב-ML כדי לנתח משוב של משתמשים על התוכנה שלהם ולזהות את התכונות המבוקשות ביותר על ידי הלקוחות. זה מאפשר לחברה לתעדף את מאמצי הפיתוח ולספק מוצרים שיש להם סיכוי גבוה יותר להצליח בשוק.

14. מיטוב שרשרת האספקה:
למידת מכונה יכולה לייעל היבטים שונים של שרשרת האספקה, ולהבטיח שהמוצרים יסופקו ללקוחות בצורה יעילה וחסכונית. על ידי ניתוח נתונים מספקים, ספקי לוגיסטיקה וקמעונאים, מודלים של ML יכולים לזהות צווארי בקבוק, לחזות ביקוש ולייעל מסלולים. זה עוזר לעסקים להפחית עלויות, לשפר את זמני האספקה ​​ולשפר את שביעות רצון הלקוחות. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לחזות את הביקוש למוצרים שונים ולהתאים את שרשרת האספקה ​​שלו בהתאם, כדי להבטיח שהמוצרים יהיו זמינים כאשר הלקוחות צריכים אותם.

15. תובנות וניתוח לקוחות:
למידת מכונה מספקת לעסקים תובנות עמוקות לגבי התנהגות והעדפות לקוחות. על ידי ניתוח נתונים ממקורות שונים, כגון רשומות עסקאות, מדיה חברתית ואינטראקציות עם אתרים, מודלים של ML יכולים לחשוף דפוסים ומגמות המביאות להחלטות עסקיות. זה עוזר לעסקים להבין טוב יותר את הלקוחות שלהם ולפתח אסטרטגיות שמתאימות לצרכים ולהעדפות שלהם. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לנתח דפוסי רכישה ולזהות מגמות, כגון ביקוש מוגבר למוצרים ברי קיימא. מידע זה יכול להנחות את מאמצי פיתוח המוצר, השיווק וניהול המלאי.

16. חוויות מציאות רבודה (AR) ומציאות מדומה (VR).:
למידת מכונה משחקת תפקיד מפתח בפיתוח חוויות מציאות רבודה (AR) וחוויות מציאות מדומה (VR) עבור לקוחות. טכנולוגיות אלו מספקות חוויות סוחפות ואינטראקטיביות המשפרות את תהליך הקנייה. לדוגמה, אפליקציות AR יכולות לאפשר ללקוחות לדמיין כיצד הרהיטים ייראו בביתם לפני ביצוע רכישה, בעוד ש-VR יכול ליצור אולמות תצוגה וירטואליים שבהם הלקוחות יכולים לחקור מוצרים בסביבה מציאותית. אלגוריתמי למידת מכונה יכולים לנתח אינטראקציות של לקוחות עם טכנולוגיות אלה כדי לספק המלצות מותאמות אישית ולשפר את החוויה הכוללת.

17. מיפוי מסע לקוחות:
למידת מכונה יכולה לעזור לעסקים למפות את מסע הלקוח ולזהות נקודות מגע מרכזיות שמשפיעות על החלטות רכישה. על ידי ניתוח נתונים מאינטראקציות שונות, כגון ביקורים באתר, מעורבות במדיה חברתית וביקורים בחנות, מודלים של ML יכולים ליצור מבט מקיף על מסע הלקוח. זה עוזר לעסקים להבין איך הלקוחות עוברים בשלבים שונים של תהליך הקנייה ולזהות הזדמנויות לשיפור החוויה. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לנתח את מסע הלקוח ולזהות נקודות כאב, כגון זמני תשלום ארוכים או ניווט מבלבל, ולנקוט בצעדים כדי לטפל בבעיות אלו.

18. התאמה אישית בזמן אמת:
למידת מכונה מאפשרת התאמה אישית של חווית הלקוח בזמן אמת. על ידי ניתוח נתונים בזמן אמת, מודלים של ML יכולים להתאים תוכן, המלצות והצעות על סמך ההקשר וההתנהגות הנוכחיים של הלקוח. כך נוצרת חוויה דינמית ומושכת יותר המתאימה לצרכי הלקוח ולהעדפותיו. לדוגמה, אתר מסחר אלקטרוני יכול להשתמש ב-ML כדי להתאים אישית את דף הבית עבור כל מבקר, תוך הדגשת מוצרים הרלוונטיים לתחומי העניין הנוכחיים ולהיסטוריית הגלישה שלו. זה מגדיל את הסבירות להמרה ומשפר את שביעות רצון הלקוחות.

19. פיתוח מוצר מונע סנטימנט:
למידת מכונה יכולה לנתח את סנטימנט הלקוחות כדי לספק מידע לפיתוח מוצר וחדשנות. על ידי עיבוד כמויות גדולות של נתוני טקסט מסקירות, מדיה חברתית ומקורות אחרים, מודלים של ML יכולים לזהות נושאים ותחושות נפוצות הקשורות למוצרים ולשירותים. זה עוזר לעסקים להבין מה הלקוחות אוהבים ומה לא אוהבים, ולקבל החלטות מבוססות נתונים כדי לשפר את ההצעות שלהם. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש ב-ML כדי לנתח ביקורות של לקוחות ולזהות תכונות שזוכות לשבחים או לביקורת תדיר. מידע זה יכול להנחות את מאמצי פיתוח המוצר ולהבטיח שמוצרים חדשים מתאימים להעדפות הלקוח.

20. ניתוח התנהגותי:
למידת מכונה מאפשרת לעסקים לבצע ניתוח התנהגותי מתקדם, ולקבל תובנות לגבי האופן שבו לקוחות מתקשרים עם המוצרים והשירותים שלהם. על ידי ניתוח נתונים על התנהגות לקוחות, כגון דפוסי גלישה, שיעורי קליקים והיסטוריית רכישות, מודלים של ML יכולים לזהות מגמות ודפוסים המספקים אסטרטגיות עסקיות. לדוגמה, אתר מסחר אלקטרוני יכול להשתמש ב-ML כדי לנתח התנהגות לקוחות ולזהות גורמים המשפיעים על החלטות רכישה, כגון סקירות מוצרים, תמחור ומבצעים. מידע זה יכול להנחות מאמצי שיווק, מכירות ופיתוח מוצרים.

21. עוזרי קול ומכשירים חכמים:
למידת מכונה מפעילה עוזרים קוליים ומכשירים חכמים המשפרים את חווית הלקוח. עוזרי קול כמו Google Assistant, Amazon Alexa ו-Apple Siri משתמשים באלגוריתמי ML כדי להבין ולהגיב לשאלות של לקוחות, מה שמספק דרך נוחה ודיבורית לאינטראקציה עם פלטפורמות דיגיטליות. מכשירים חכמים, כגון רמקולים חכמים ומערכות אוטומציה ביתית, משתמשים ב-ML כדי ללמוד מהתנהגות המשתמש ולספק חוויות מותאמות אישית. לדוגמה, רמקול חכם יכול להשתמש ב-ML כדי ללמוד את העדפות המוזיקה של המשתמש וליצור רשימות השמעה מותאמות אישית. טכנולוגיות אלו מקלות על הלקוחות לגשת למידע ולשירותים, ומשפרות את הנוחות ושביעות הרצון.

22. חיזוי ערך חיי לקוח (CLV).:
למידת מכונה יכולה לחזות את ערך חיי הלקוח (CLV), לעזור לעסקים לזהות לקוחות בעלי ערך גבוה ולהקצות משאבים ביעילות. על ידי ניתוח נתונים על התנהגות לקוחות, היסטוריית רכישות ודמוגרפיה, מודלים של ML יכולים להעריך את הערך העתידי של לקוח לעסק. מידע זה יכול להנחות אסטרטגיות שיווק ושימור, להבטיח שעסקים ממקדים את מאמציהם בלקוחות שסביר להניח שיניבו את הערך הרב ביותר. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לזהות לקוחות עם CLV גבוה ולהציע להם מבצעים ופרסים מותאמים אישית כדי לעודד רכישות חוזרות.

23. ניטור ומעורבות במדיה חברתית:
למידת מכונה יכולה לנתח נתוני מדיה חברתית כדי לעקוב אחר סנטימנט הלקוחות והמעורבות. על ידי עיבוד כמויות גדולות של פוסטים, הערות ואינטראקציות במדיה החברתית, מודלים של ML יכולים לזהות מגמות, סנטימנטים ומשפיענים המשפיעים על המותג. זה עוזר לעסקים להבין איך הלקוחות תופסים את המוצרים והשירותים שלהם ולתקשר איתם בצורה יעילה יותר. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש ב-ML כדי לנתח נתוני מדיה חברתית ולזהות משפיענים מרכזיים שמניעים שיחות על המותג שלהם. מידע זה יכול להנחות מאמצי שיווק משפיענים ומעורבות במדיה חברתית.

24. התאמה אישית של תוכן:
למידת מכונה מאפשרת לעסקים להתאים תוכן לכל לקוח, וליצור חוויה מרתקת ורלוונטית יותר. על ידי ניתוח נתונים על העדפות לקוחות, התנהגות ואינטראקציות, מודלים של ML יכולים להמליץ ​​על תוכן המתאים לתחומי העניין של הלקוח. לדוגמה, אתר חדשות יכול להשתמש ב-ML כדי להתאים אישית את דף הבית עבור כל מבקר, תוך הדגשת מאמרים שרלוונטיים לתחומי העניין שלו ולהיסטוריית הקריאה שלו. זה מגביר את המעורבות ומעודד לקוחות לבלות יותר זמן בפלטפורמה.

25. חיזוי נקישת לקוחות:
למידת מכונה יכולה לחזות נטישה של לקוחות, לעזור לעסקים לזהות לקוחות שנמצאים בסיכון לעזוב ולנקוט באמצעים יזומים כדי לשמר אותם. על ידי ניתוח נתונים על התנהגות לקוחות, אינטראקציות ומשוב, מודלים של ML יכולים לזהות דפוסים המצביעים על נטישה פוטנציאלית. מידע זה יכול להנחות אסטרטגיות שימור, כגון הצעות מותאמות אישית, מבצעים ממוקדים ותמיכת לקוחות משופרת. לדוגמה, שירות מנויים יכול להשתמש ב-ML כדי לזהות לקוחות שצפויים לבטל את המנוי שלהם ולהציע להם תמריצים מיוחדים להישאר.

26. חיזוי מכירות:
למידת מכונה יכולה לשפר את חיזוי המכירות על ידי ניתוח נתוני מכירות היסטוריים, מגמות שוק וגורמים אחרים. מודלים של ML יכולים לחזות מכירות עתידיות בדיוק רב יותר, ולסייע לעסקים לתכנן את אסטרטגיות המלאי, השיווק והמכירות שלהם בצורה יעילה יותר. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לחזות מכירות עבור קטגוריות מוצרים שונות ולהתאים את רמות המלאי שלו בהתאם, כדי להבטיח שיש להם את המוצרים הנכונים במלאי כדי לענות על דרישת הלקוחות.

27. פילוח לקוחות:
למידת מכונה מאפשרת לעסקים לפלח את בסיס הלקוחות שלהם בצורה יעילה יותר, וליצור אסטרטגיות שיווק ומכירה ממוקדות. על ידי ניתוח נתונים על התנהגות לקוחות, דמוגרפיה והעדפות, מודלים של ML יכולים לזהות פלחי לקוחות שונים בעלי מאפיינים דומים. זה עוזר לעסקים להתאים את המסרים וההצעות השיווקיות שלהם לכל פלח, ולהגדיל את הסבירות למעורבות ולהמרה. לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-ML כדי לפלח את בסיס הלקוחות שלו לקבוצות שונות, כגון קונים תכופים, קונים מזדמנים ולקוחות ראשונים, וליצור קמפיינים שיווקיים מותאמים אישית לכל קבוצה.

28. המלצות למוצר:
למידת מכונה יכולה לשפר את המלצות המוצרים על ידי ניתוח נתונים על התנהגות לקוחות, העדפות ואינטראקציות. מודלים של ML יכולים לזהות מוצרים שצפויים לעניין כל לקוח ולספק המלצות מותאמות אישית. לדוגמה, אתר מסחר אלקטרוני יכול להשתמש ב-ML כדי להמליץ ​​על מוצרים על סמך היסטוריית הגלישה, היסטוריית הרכישות ופרופילי לקוחות דומים של הלקוח. זה מגדיל את הסבירות לרכישות נוספות ומשפר את חווית הקנייה הכוללת.

29. ניתוח משוב לקוחות:
למידת מכונה יכולה לנתח משוב מלקוחות כדי לזהות נושאים, סנטימנטים ותחומים משותפים לשיפור. על ידי עיבוד כמויות גדולות של נתוני טקסט מסקירות, סקרים ומדיה חברתית, מודלים של ML יכולים לספק תובנות חשובות לגבי דעות וחוויות של לקוחות. זה עוזר לעסקים להבין מה הלקוחות אוהבים ומה לא אוהבים, ולקבל החלטות מונעות נתונים כדי לשפר את המוצרים והשירותים שלהם. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש ב-ML כדי לנתח משוב מלקוחות ולזהות בעיות חוזרות, כגון פגמים במוצר או שירות לקוחות לקוי, ולנקוט בצעדים כדי לטפל בבעיות אלו.

30. אופטימיזציה של מסע לקוחות:
למידת מכונה יכולה לייעל את מסע הלקוח על ידי ניתוח נתונים על אינטראקציות והתנהגויות של לקוחות. מודלים של ML יכולים לזהות נקודות מגע ונקודות כאב מרכזיות במסע הלקוח, ולעזור לעסקים לשפר את החוויה הכוללת. לדוגמה, אתר מסחר אלקטרוני יכול להשתמש ב-ML כדי לנתח את מסע הלקוח ולזהות גורמים המשפיעים על החלטות רכישה, כגון ניווט באתר, מידע על מוצר ותהליך התשלום. מידע זה יכול להנחות שיפורים באתר ובחוויית הלקוח, להגדיל את הסבירות להמרה ולשביעות רצון.

שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

עוד שאלות ותשובות:

מתויג תחת: , , , , , ,