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最优营销策略的博弈分析
2021年初，疫情病例不断增加，使得在线交易（市场）更加普遍，市场公司之间的竞争也更加激烈。营销策略竞争可以用博弈论的方法来检验。本研究旨在确定市场中的最佳营销策略，从而增加市场份额。从收益矩阵的数据处理来看，不存在最大值与最小值不相同的鞍点，因此纯策略不是最优策略。此外，使用POM-QM程序处理数据，以确定每个市场的最佳营销策略值。使用混合策略在市场之间进行博弈。在Shopee和Tokopedia的游戏中，最佳博弈值为9%。在第二场游戏Shopee和Lazada中，最佳博弈值为10%。在Shopee和Bukalapak的游戏中，最佳博弈值为8%。在Shopee和Blibli的游戏中，最佳博弈值为16%。在Tokopedia和Lazada的游戏中，最佳博弈值为10%。在Tokopedia和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为9%。在Tokopedia和Blibli游戏中，最佳游戏价值为9%。在Lazada和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为11%。在Lazada和Blibli游戏中，最佳游戏价值为13%。在上一款游戏中，Bukalapak和Blibli，最佳游戏价值为14%。
Tokopedia-UI 人工智能卓越中心
人工智能一直是印度尼西亚大学计算机科学学院的重要研究领域。人工智能的重要性随着越来越多的企业和行业接受和采用人工智能作为下一次工业革命的关键推动因素而更加突出。从印度尼西亚的角度来看，这一趋势更加明显地表明，在研发方面开展合作是必要的，以使我们始终处于与人工智能相关的技术进步的前沿，同时也为国家面临的挑战性问题提供有效的解决方案。因此，我们非常高兴地欢迎印度尼西亚大学计算机科学学院 Tokopedia-UI 人工智能卓越中心的成立。人工智能中心是印度尼西亚大学和 Tokopedia 合作建立的，体现了学术机构和行业之间的密切伙伴关系。双方的优势相结合：学术界的深入专业知识和行业应用领域的专业知识，可以产生协同效应，加速印度尼西亚的人工智能技术进步。最后，我们首先要向我们的主要合作伙伴 Tokopedia 表示最诚挚的谢意，感谢他们对 AI 中心的慷慨支持。我们还要感谢大学领导层、印度尼西亚政府（通过高等教育、研究和技术部）以及我们的其他行业合作伙伴 NVIDIA 和 Epsindo Prima Sinergi 的支持，正是他们的支持，才使得 AI 中心得以在印度尼西亚大学建立。
基于人工智能的市场推广模型...
摘要：人工智能（AI）或人类人工智能目前正在迅速发展。特别是在 Covid-19 大流行期间，人类活动和直接互动中的运动受到限制。人工智能非常有助于提高公司运营的效率和效率。人工智能的使用已广泛应用于各个领域，尤其是在基于数字的贸易领域或市场，因为它确实有助于开展促销活动以增加销售额。使用基于人工智能的技术的市场的发展越来越多样化。为了赢得商业竞争，需要制定促销策略，这是实现目标的最重要方面之一。作为印度尼西亚的一个市场，即 Tokopedia，与其他市场相比，该市场发展迅速。本研究的结果是使用构建范式和案例研究分析进行定性的。收集研究数据的技术是通过进行深入访谈、非参与者观察和来自内部数据和外部数据的文档分析。结果表明，通过深度学习促销模型，基于人工智能的促销活动购买量显着增加。摘要：人工智能 (AI) 可以帮助我们实现这一目标。新型冠状病毒肺炎 (Covid 19) 疫情期间，我们将积极采取行动，以防止疫情蔓延。人工智能可以发挥作用并进行操作。为数字化市场提供全面的支持和支持。 Perkembangan 市场涉及人工智能技术和人工智能技术。请注意，最好的策略是促进您的利益并确保您的利益。印度尼西亚市场的安全性在 Tokopedia 和 Merupakan 市场中是不存在的。哈西尔·佩内利蒂安（Hasil Penelitian）在分析研究过程中对范式进行了分析。 Teknik pengumpulan 数据是 Penelitian dengan cara Melalukan wawancara mendalam、观察非参与者和分析 dokumen yang berasal dari 数据内部和 juga 数据 eksternal。 Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan pembelian yang cukup 表示 Melalui Promosi yang dilakukan berbasis AI Melalui 模型 Promosi 深度学习。
pembelajaran机器学习
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统，而无需人类重复编程，以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术，可以通过使用标记的数据集（数据培训）来区分监督的学习，而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python，该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能（AI）几十年后再次上升。人工智能再次流行，其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行，例如Facebook，Twitter，Google，Amazon，甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序，例如Go-Jek，Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分，即（1）机器学习和人工智能概念（2）机器学习的Python编程基础知识以及（3）使用Python的机器学习应用程序的示例，通过实施多种算法，既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论，从了解算法，数据集处理到开发机器学习模型结果的培训，测试以及可视化。
印尼科技公司B2C电商模式分析
本研究旨在分析印尼科技公司实施的 B2C 电子商务模式，并确定影响其成功的因素及其实施过程中面临的挑战。随着互联网普及和智能手机使用，B2C（企业对消费者）电子商务模式在印尼迅速发展。此外，政府政策和中小企业的数字化是该国电子商务行业发展的关键因素。本研究采用文献综述和描述性分析方法，收集行业报告、期刊和印尼领先电子商务公司的数据中的二手数据。结果表明，印尼 B2C 模式的成功受到消费者信任、公司之间激烈竞争以及仍然存在挑战的物流基础设施的显著影响。此外，人工智能和区块链等技术可以增强客户体验并改进数据管理系统。Tokopedia 和 Bukalapak 等大公司已经证明，制定正确的战略可以帮助他们保持市场份额。不过，由于激进的客户获取策略，他们也面临着利润率下降的挑战。展望未来，全球市场扩张和中小企业赋权对于确保印度尼西亚 B2C 电子商务模式的可持续增长至关重要。本研究有望为政策制定者和行业参与者提供见解，以制定更有效的战略来优化印度尼西亚电子商务的潜力。
热带兰花商业模式提案设计 - ...
摘要 — 热带兰花农场是 Cimahi 市的兰花种植商之一，成立于 2018 年。热带兰花农场出现的问题是由于销售额下降导致收入下降。使用商业模式画布方法对商业模式进行了评估。销售额下降的趋势是由于生产方面的问题、营销以及与当地竞争对手和进口产品的竞争造成的。通过这项研究，有望帮助热带兰花农场规划一种新的商业模式，从而增加公司未来的销售和收入，识别问题的第一阶段是与现有商业模式的企业主进行访谈，下一阶段，设计商业模式是通过进行 SWOT 分析来了解业务内部和外部存在的优势、劣势、机会和挑战，然后通过这些阶段与价值主张画布相关的识别，提出了几项解决现有问题的建议，在客户档案中创建了一个新的细分市场，即办公楼、住宅开发商和婚礼供应商，在客户关系方面，改进了与兰花相关的问题和信息服务，并创建了会员计划，在渠道方面增加了 Instagram、Tokopedia、Shoppe 的使用，并创建了 Tiktok 和 Tiktokshop。在价值主张方面，创造了新的产品创新，兰花的颜色变化和新的包装创新；在关键活动方面，营销、销售和产品培育得到改善；在关键合作伙伴方面，原材料供应商得到改善，工人的技能得到提高；在收入来源方面，创造了兰花租赁服务并改善了在线销售；在成本结构方面，增加了数字营销成本。热带兰花农场的业主可以考虑这个建议，以增加未来的收入和业务增长。关键词—栽培、观赏植物、兰花、商业模式画布、客户资料