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SKAI使用亚马逊基岩代理商通过革命性的数据访问和分析来显着改善客户见解

2025年9月8日 19:03 33 Comments
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SKAI（以前为Kenshoo）是AI驱动的全渠道广告和分析平台，旨在为品牌和代理机构设计，跨搜索，社交，零售媒体市场和其他单个接口中的其他“零售媒体市场和其他“墙壁”媒体市场和其他“ Walled-Garden”频道）。在这篇文章中，我们分享了SKAI如何使用亚马逊基石代理来改善数据访问和分析并改善客户见解。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章是用Skai.skai的Lior Heber和Yarden Ron（以前是Kenshoo）编写的，是AI驱动的Omnichannel广告和分析平台，旨在为品牌和代理商设计，以计划，启动，优化和测量搜索，社交，零售媒体媒体市场和其他“ Walled-Gard-Garden”通道的搜索，搜索，社交，零售媒体媒体市场和其他“墙壁”界面的媒体。通过统一来自100多个发布者和零售网络的数据，SKAI应用实时分析，预测建模和逐步测试来表面预算和竞标建议，将媒体支出与销售成果联系起来，并减少渠道硅线，并为营销人员的全面知名度和较高的广告支出提供了更高的范围。直观的可视化工具。传统的分析平台需要技术专长，使许多用户被未开发的数据潜力淹没。但是，通过与AWS的合作和采用Amazon Bedrock Adents AI助手，可以通过协调对API的电话来自主执行复杂的多步骤任务，我们重新定义了可能的方法。现在，客户可以用自然语言分析他们的数据，在几分钟而不是几天内生成报告，并通过自然语言对话可视化见解。在这篇文章中，我们分享了SKAI如何使用Amazon Bedrock代理来改善数据访问和分析并改善客户洞察力。与数据分析进行核对，然后通过采用Skoi Amazy Bedrock Agents，通过Skai的客户访问Skai的客户，并通过图表，图表，图表和预期的问题，并提出了图表和预定的问题，并提出了问题。竞选经理团队希望对他们的数据进行深入研究，每周将花费大约1.5天的时间来准备静态报告，而单个用户则努力将大量数据点之间的点连接起来。关键的商业问题，例如客户应该在哪里花费时间来优化广告系列，以及如何隐藏在非结构中