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Oracle Sales 优先考虑参与度和 AI
Oracle 将自己定位为一家“数据企业”；其推出的“响应式销售”主要强调 Oracle 正在利用数据、邓白氏等公司的数据以及他们自己从 2018 年底收购 Datafox 和与位置数据提供商合作中获得的数据。通过添加有关潜在客户的背景信息，这些丰富的数据可以更有针对性地对潜在账户进行优先排序。这可以通过捕获新闻和事件事件（例如收购、扩张和人事变动）来支持有关潜在公司的更多信息。此外，对于使用 Oracle ERP 的组织，与 Oracle Sales 的集成可确保卖家随时掌握准确且最新的客户和产品信息。
年度报告和账目 - 英国土地注册处 - 2022-23 - ...
我们理解房地产市场中每个人都面临的压力，也理解许多买家和卖家都经历了长时间的拖延。因此，我们一直在整个组织内进行变革，以便为客户提供更好的体验，优化我们的绩效并确保高效地提供服务。我们的重点是不断改进我们的服务，我们知道还有很多事情要做。然而，随着我们的发展和变化，也有机会与政府和行业合作，开放更多数据，以增加其更广泛的价值。每年，通过我们的 Geovation 计划，我们都会赞助初创企业，这些企业希望使用我们的数据来创新符合英国地理空间战略的新产品和服务。
能源市场预测-Cresco项目融资
“多年来，私人买家和权力卖家一直在等待南非国家能源监管机构（NERSA）门被解锁，”他补充说。“这是随着法规的变化而发生的，我们已经看到，可再生能源生成项目的大量涌入，通过允许阶段实现了财务关闭，并增加了对可再生能源（RE）项目的发展的关注。我们已经从银行性视图中看到了分散权力项目的一定程度的优化和标准化，并具有金融条款，风险分配和接受在推动执行方面变得更加最佳/标准化。”
护照 ST-M207.7.cdr
制造商保证产品的可操作性自销售之日起 12 个月内，但自制造之日起不超过 24 个月。在没有销售文件的情况下，保修有效期为自制造之日起 24 个月。如果故障原因如下，则保修义务无效： - 产品主体和其他元素受到机械、热或化学损坏； - 输入和输出级的电气击穿； - 电源故障。保修不适用于保修封条破损的产品。如果您的 ST 品牌产品需要保修和保修后服务，请联系您购买该产品的地区经销商/卖家或地区授权服务中心，其地址可在网站 www.st-tm.ru 上找到。 产品的使用寿命为自制造之日起 24 个月。
电子商务解决方案 - WorldFirst
亚马逊在商品层面提供了一些很好的信号。首先，这款产品有超过 1,000 条评论，总分为 4.4/5 - 所以这是一个很好的开始。如果我们假设 20% 的人对他们在亚马逊上购买的产品进行排名，这意味着超过 5,000 人购买了这款产品并且对它感到满意。我们还可以看到有超过 40 个已回答的问题，这表明对产品的好奇心和参与度。该产品由亚马逊的配送中心 (FBA) 分发，这通常表明需求水平很高。最后，我们可以看到有超过 50 个卖家在竞争销售同一款产品。此外，John 可以向下滚动到页面底部并获得亚马逊的畅销书排名。
Tritax Big Box REIT plc 2021 年年度报告
虽然我们的土地投资组合提供了长期机会，但我们仍将严格专注于通过资产管理和投资收购与处置，从我们的投资组合中实现价值最大化。我们在本年度收购了一项新资产，这符合我们的战略，即在符合我们核心标准的正确地点进行收购。当前的市场定价和我们开发投资组合中的机会意味着我们仍然特别自律，只会以合适的价格收购资产，并且我们认为这些资产有增值潜力。我们仍然致力于通过处置来回收资本，但我们是耐心的卖家，并寻求在销售与再投资资金的机会之间取得平衡。
产品战略对中小企业业务成长的影响分析
摘要：进行了一项研究，以检验产品战略与印度尼西亚雅加达东部 Setu 区中小型企业的业务增长之间的关系。这项研究至关重要，因为中小型企业对产品营销方面的了解有限。这项研究有助于理解产品战略对业务增长的重要性，特别是对于中小型企业而言。这项研究采用定性方法，对 12 名受访者进行方便抽样，这些受访者是根据受访者的标准选出的。这项研究的结果表明，产品质量有助于增加销售额。同时，由于可能会有新的卖家进入市场，因此需要考虑的产品种类较少。
改变2025年的数字经济
十一年后的2024年，亚马逊报告说，居住在60个主要大都市之一的主要成员中，有60％的主要成员在相同或第二天收到其包裹。他们说，同比增长了50％。大多数产品都来自第三方卖家，亚马逊通过其市场和亚马逊服务的实现来乘坐物流效率波浪。亚马逊多年来投资了数十亿美元，用于建立区域履行中心，实施机器人技术，使用AI来预测购物模式，并因此更准确地存放库存。去年6月，一位TRUIST分析师称物流为亚马逊的下一个1000亿美元的业务。
探索人工智能在 Zillow Offer 成交中的作用
摘要 Zillow 成立于 2006 年，是领先的在线房地产交易市场。2018 年，Zillow 推出了 Zillow Offers，这是一项买卖房屋的新业务。Zillow Offers 通过在线收集卖家的数据并立即提供报价，为房屋卖家提供了比传统房地产经纪人更快的购买流程，这一流程称为“iBuying”（即“即时购买”）。尽管 Zillow 在 iBuying 方面还是新手，但它很快就确立了在三到五年内创造 200 亿美元年收入的目标。Zillow 认为，其用于预测房屋价值的人工智能/机器学习 (AI/ML) 平台（又名“Zestimate”）可以成为其在 iBuying 市场的竞争优势。然而，在 2021 年第三季度 iBuying 业务亏损 4.21 亿美元后，该公司关闭了这个曾经前景光明的业务部门，而不是冒进一步亏损的风险。首席执行官 Rich Barton 断言，人工智能无法准确预测房价是其 iBuying 业务失败的原因。本案例研究考察了 Zillow Offers 的发展轨迹，并讨论了导致其倒闭的几个因素。在探讨了 iBuying 中房价预测算法的挑战后，我们认为 Zillow Offers 的失败超出了其最初的 AI/ML 系统的局限性。Zillow Offers 专注于超增长而非盈利能力，导致运营变化未能平衡预估价格预测和运营购买价格决策。通过此分析，我们向学生和从业者提出了关于适当和有效地使用数据驱动的 AI/ML 模型进行运营决策的重要问题。关键词：Zillow Offers、人工智能、机器学习、iBuying、Zestimate