XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System客户资料
24.11营销协调员招聘软件包
●实施营销策略，这些策略培养了与营销合格的潜在客户的联系，包括针对性的活动，电子邮件营销，着陆页，社交媒体外展和活动，例如研讨会，AMA和聚会。●构建，维护和实施内容日历和项目管理工具。●使用仪表板和分析工具来监视和分析营销活动的绩效，跟踪潜在客户并确定合格的潜在客户，以完善策略并改善结果。●维护和更新网站内容，确保SEO优化并与营销和战略目标保持一致。●设置和管理付费广告活动，包括Google广告和其他机会，以提高可见性和潜在客户的产生。●通过根据理想的客户资料研究和建立潜在客户的清单以及制作/完善出站电子邮件内容来支持出站销售工作。●开发和完善详细的受众个人资料。●开发和维护可重复的模板，以用于营销资产，销售建议和外展活动，以简化流程并确保一致性。●响应入站查询和分类领导业务发展机会。●研究和维护相关行业活动和会议的清单，确定参与和参与的机会。
评估与企业模式 - 曾经 - ramayana- ...
摘要-Ramayana Photography是一种基于创意行业的MSME，专注于照相馆和照片印刷服务。目前，Ramayana摄影仍在以人力资源，时间管理，产品质量，有限的营销活动和Instagram内容上的促销方式降低收入的形式发展和面临问题的过程中，并且与供应商的合作缺乏合作。试图解决此问题的方法是使用商业模型帆布评估和改善业务模型。从与Ramayana Photography和消费者的所有者的访谈结果以及通过文献研究获得的业务环境分析的结果中，获得了业务模型分析和客户资料所需的数据。从数据中进行了SWOT分析，结果用于设计策略，然后将其用于设计拟议的业务模型。基于设计结果，对客户段块还有一个额外的建议，即增加了产品领域中MSMES的业务客户段，以便增加价值主张是产品图片，即从价值主张中增加的产品照片，即自动预订系统，自动预订系统，自我照片的概念，自我照片的概念，自我照片的概念，自我友好，友好，友好的曝光，曝光/曝光结果参与社交媒体介绍了社交序言。关键字 - Ramayana摄影，商业模型，商业模型帆布
使用人工智能和 GIS 数据进行智能户外广告
简介 户外广告 (OOH) (Taylor、Franke 和 Bang 2006) 是最古老但最受欢迎的广告形式之一。事实证明，在 COVID-19 危机期间，全球户外广告市场规模估计为 270 亿美元（2020 年），预计到 2026 年将增长到 330 亿美元。在户外广告中，为给定的客户活动选择“合适的”广告牌（对相应的展示次数、转化次数、客流量和投资回报率有影响）仍然是一个悬而未决的挑战。广告牌的最佳选择需要考虑多个通常相互冲突的目标和约束，例如活动成本、所选广告牌提供的覆盖面积以及广告牌和客户资料之间的相似性。因此，需要在 MOO 的背景下解决这个问题，提供一组接近最优的解决方案，而不是像其他研究（Lotfi、Mehrjerdi 和 Mardani 2017）那样将多个目标视为单个加权函数。为此，需要各种准确和现实的分析数据，在此基础上做出明智和明智的决策。智能户外广告平台 (SOAP) 使用 GIS 数据和先进的 AI 技术缓解了户外广告所涉及的许多障碍。具体来说，SOAP 的主要功能包括 (i) 特征工程 - 从原始 GIS 数据中清理、准备和提取知识；(ii) 广告牌重新定价 - 使用最先进的 ML 技术得出更具代表性的定价模型
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
使用机器学习的电信通话信用风险预测
Selahadin Nurga Babeta和百万Meshesha doi：https：//doi.org/10.33545/26648776.2024.v6.i2a.59摘要这项研究努力以通过应用机器学习Algorithms的应用来增强电信通风信用式信用风险预测。为了达到财务稳定和客户满意度，埃塞俄比亚电信是埃塞俄比亚的最高电信提供商，必须有效地管理信用风险。准确的信用风险预先词典可以帮助企业确定更有可能违约的通话时间信用的客户，从而实现积极的措施以降低风险并提高财务绩效。本研究数据集中包含的历史客户信息包括客户资料，呼叫记录，信用还款历史记录和使用数据。数据预处理技术在模型培训之前使用以处理缺失值，编码分类变量并减少功能，从而确保数据集的质量和一致性。机器学习算法，例如随机森林，逻辑回归，Na've贝叶斯和K-最近的邻居（KNN），以在不同的实验条件下构建预测模型。在控制了类不平衡和引入新属性的影响之后，实验结果表明，随机的森林和逻辑回归机器学习算法在预测通话时间信用风险方面表现出了有希望的结果。这项研究的主要挑战之一是处理数据集中的班级失衡，在该数据集中，违约违约信用信用额的客户数量明显高于那些没有通话时间的客户。为了应对这一挑战，未来的工作应集中于实施处理类别不平衡的先进技术，例如合成数据生成（例如SMOTE）和探索组合方法，这些合奏方法结合了多种算法以提高预测性能。另外，连续合并新的和相关的属性并完善特征选择过程将进一步提高模型的准确性和可靠性。关键字：电信服务，机器学习，电信通话时间，信用风险预测在当今竞争激烈的商业环境中介绍，理解和管理风险的重要性在科学界内部引起了人们的关注。“风险”的概念渗透到各种经济，社会和科学文本，其在金融，银行，保险和医学中的突出性显着[7]。对于企业，尤其是那些提供电信，识别和管理流程中风险因素等服务的服务对于维持竞争优势至关重要。以快速的技术进步和不断发展的商业模式为特征的电信部门，需要对可持续成功的风险因素有全面的了解。在这个动态市场中，管理风险，例如流失分析，欺诈检测，客户细分和最佳使用电信基础设施[16]。电信行业中一个特定关注的领域是信用风险，近年来已经获得了重要意义。激活过程中个人和企业客户的信用风险分析对于运营流程至关重要。在电信部门的背景下，信贷风险转化为潜在的利润，现金流不足和可能导致破产的财务挑战[7，16]。提供通话时间信用，允许用户获得短期通话时间贷款的服务已成为电信公司的战略产品。需要立即通话但无法购买充电卡的客户可以利用此服务，从而增加客户满意度和平均收入[6]。在埃塞俄比亚，埃塞俄比亚电信推出了一项通话信用服务，该服务已见证了大量利用，数以百万计的用户每月访问它，并为组织收入做出了重大贡献[2]。但是，管理与通话时间贷款相关的信用风险提出了挑战，尤其是在确定符合条件的客户并预测其信誉时。为此打扮，机器学习是人工智能的一部分，已经获得了突出。