(၄) နည်းလမ်းသင်ယူခြင်းသည်လူမှုမီဒီယာစျေးကွက်မြှင့်တင်ခြင်းကိုတိုးတက်စေသည်

လူမှုမီဒီယာစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်စက်သင်ယူခြင်း

နေ့စဉ်လူမှုဆက်သွယ်ရေးကွန်ရက်တွင်လူအများအပြားပါ ၀ င်လာခြင်းနှင့်အတူလူမှုမီဒီယာများသည်စီးပွားရေးအမျိုးမျိုးအတွက်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမဟာဗျူဟာ၏မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။

၂၀၁၁ ခုနှစ်တွင်ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိအင်တာနက်အသုံးပြုသူ ၄.၃၈၈ ဘီလီယံရှိပြီး ၇၉ ရာခိုင်နှုန်းသည်လူမှုရေးအသုံးပြုသူများဖြစ်သည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်အစီရင်ခံစာကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ

မဟာဗျူဟာအရအသုံးပြုသည့်အခါဆိုရှယ်မီဒီယာစျေးကွက်ရှာဖွေရေးသည်ကုမ္ပဏီ၏ ၀ င်ငွေ၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့်အသိအမြင်ကိုအထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ သို့သော်ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင်သာရှိခြင်းသည်ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင်သိုလှောင်ထားသည့်အရာအားလုံးကိုအသုံးချသည်ဟုမဆိုလိုပါ။ အမှန်တကယ်အရေးကြီးသည်မှာလူမှုဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းများကိုသင်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူခြင်းမှတစ်ဆင့်အခွင့်အလမ်းများကိုဖော်ပြနိုင်သည်။

ဒေတာပေါက်ကွဲမှုကိုကျွန်တော်တို့ဖြတ်သန်းနေတယ်၊ ​​ဒါပေမဲ့အဲဒါကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမထားရင်ဒီအချက်အလက်တွေဟာအသုံးမကျဘူး။ စက်သင်ယူမှုသည်အကန့်အသတ်မရှိသောဒေတာအစုများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်သူတို့နောက်ကွယ်ရှိဝှက်ထားသောပုံစံများကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်နိုင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၏အကူအညီဖြင့်ချထား စက်သင်ယူမှုအတိုင်ပင်ခံဤနည်းပညာသည်ဒေတာဗဟုသုတအဖြစ်ပြောင်းလဲခြင်းနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအားတိကျသောခန့်မှန်းမှုများနှင့်အချက်အလက်အခြေပြုဆုံးဖြတ်ချက်များပြုလုပ်ရန်ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ 

ဤအရာများသည်အကျိုးကျေးဇူးများအားလုံးမဟုတ်ပါ၊ ထို့ကြောင့်စက်သင်ယူမှုဖြင့်တိုးတက်စေနိုင်သည့်အခြားစီးပွားရေးရှုထောင့်များကိုပိုမိုလေ့လာကြည့်ကြစို့။

၁။ အမှတ်တံဆိပ်စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း / လူမှုနားထောင်ခြင်း

ယနေ့စီးပွားရေးအောင်မြင်မှုကိုအချက်များစွာဖြင့်ဆုံးဖြတ်ပြီး၎င်းတို့အနက်အများဆုံးအကျိုးသက်ရောက်မှုများအနက်တစ်ခုမှာအွန်လိုင်းဂုဏ်သတင်းဖြစ်သည်။ အဆိုအရ ဒေသခံစားသုံးသူပြန်လည်သုံးသပ်စစ်တမ်းစားသုံးသူ ၈၂ ရာခိုင်နှုန်းသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အွန်လိုင်းပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကိုစစ်ဆေးကြသည်။ ဖတ်ရှုမှုတစ်ခုစီသည်စီးပွားရေးမယုံကြည်မီပျမ်းမျှအားဖြင့်သုံးသပ်ချက် ၁၀ ခုရှိသည်။ ဤအချက်ကကုန်အမှတ်တံဆိပ်တွေအတွက်လူသိရှင်ကြားကောင်းမွန်ဖို့အတွက်အရေးကြီးတယ်ဆိုတာကိုပြသတာပေါ့။ ဒါကြောင့်အမှုဆောင်အရာရှိတွေကစီးပွားရေးဂုဏ်သတင်းကိုထိထိရောက်ရောက်စီမံခန့်ခွဲနိုင်မယ့်နည်းလမ်းတစ်ခုရှာဖို့လိုတယ်။

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်စောင့်ကြည့်မှုသည်ပြီးပြည့်စုံသောဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ ဖိုရမ်များ၊ ဘလော့ဂ်များ၊ အွန်လိုင်းပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့်ဆောင်းပါးများအပါအ ၀ င်ရနိုင်သောအရင်းအမြစ်အားလုံးတွင်အမှတ်တံဆိပ်၏မည်သည့်ဖော်ပြချက်ကိုမဆိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ပြcrနာများမဖြစ်ပွားမီအချိန်နှင့်အချိန်မတန်မီပြproblemsနာများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်ခွင့်ပြုခြင်း၊ အမှတ်တံဆိပ်စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းသည်အမှုဆောင်အရာရှိများအားသူတို့၏ပစ်မှတ်ထားသောပရိသတ်ကိုအပြည့်အဝနားလည်စေပြီးဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

စက်သင်ယူမှုသည်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်အားစောင့်ကြည့်ခြင်း / လူမှုနားထောင်ခြင်းအားမည်သို့ကူညီသနည်း

ကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုအတွက်အခြေခံအုတ်မြစ်အနေဖြင့်စက်သင်ကြားမှုသည်ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်သူများ၏ကုမ္ပဏီများတွင်ဖြစ်ပျက်နေသောလုပ်ငန်းစဉ်များအားလုံးကိုနားလည်ရန်အထောက်အကူပြုသည်။ သို့မှသာသူတို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်များသည်အချက်အလက်အခြေပြုခြင်းနှင့်သုံးစွဲသူများကို ဦး စားပေးလာမည်ဖြစ်ရာပိုမိုထိရောက်နိုင်သည်။

ယခုတွင်သင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုအွန်လိုင်းတွင်ရနိုင်သမျှဖော်ပြချက်များအကြောင်းစဉ်းစားပါ။ ၎င်းတို့အနက်မည်မျှရှိမည်နည်း။ ရာနှင့်ချီ? ထောင်နှင့်ချီ? ၎င်းတို့ကိုကိုယ်တိုင်စုဆောင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်စီမံခန့်ခွဲရန်ခက်ခဲသောအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ကြားမှုသည်လုပ်ငန်းစဉ်ကိုအရှိန်မြှင့ ်၍ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်၏အသေးစိတ်အသေးစိတ်ပြန်လည်သုံးသပ်မှုကိုပေးသည်။

မကျေနပ်သောဖောက်သည်များကသင့်အားဖုန်းသို့မဟုတ်အီးမေးလ်ဖြင့်တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်ပါက၎င်းတို့အားရှာဖွေရန်နှင့်ကူညီရန်အလျင်မြန်ဆုံးနည်းလမ်းမှာသင်၏စီးပွားရေးနှင့် ပတ်သက်၍ အများပြည်သူ၏ထင်မြင်ချက်ကိုအကဲဖြတ်သည့်စက်လေ့လာသင်ယူမှုအစုအဝေးဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည်အနုတ်လက္ခဏာ (သို့) အပြုသဘောဆောင်သောအခြေအနေများဖြင့်စစ်ထုတ်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏စီးပွားရေးသည်သင်၏ကုန်အမှတ်တံဆိပ်အပေါ်အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည့်ကိစ္စရပ်များကိုလျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်နိုင်လိမ့်မည်။ အသုံးပြုခြင်းစက်သင်ယူမှုသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ဖောက်သည်များ၏ထင်မြင်ချက်များကိုမည်သည့်ဘာသာ၌ရေးသားထားသည်ဖြစ်စေခြေရာခံ။ စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းexpရိယာကိုတိုးချဲ့စေသည်။

၀ က်ဘ်ဆိုက်၊ အလုပ်အကိုင်၊ ၀ ါသနာ၊ ၀ င်ငွေ၊ စျေးဝယ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများစသည့်အရာများကိုပြောနိုင်သည်။ ၎င်းကဆိုရှယ်မီဒီယာသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား၎င်းတို့၏လက်ရှိဖောက်သည်များနှင့်လူများအကြောင်းအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းရန်အဆုံးမဲ့အရင်းအမြစ်ဖြစ်စေသည်။ ဘယ်သူကိုသူတို့ထိတွေ့ဆက်ဆံချင်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမန်နေဂျာများကကုမ္ပဏီ၏ထုတ်ကုန်သို့မဟုတ် ၀ န်ဆောင်မှုများကိုမည်ကဲ့သို့အသုံးပြုသည်ဆိုပါကသူတို့၏ပရိသတ်အကြောင်းကိုလေ့လာရန်အခွင့်အလမ်းရရှိသည်။ ၎င်းသည်ထုတ်ကုန်အမှားများကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ကုန်တစ်ခုပြောင်းလဲရန်နည်းလမ်းများကိုဖော်ထုတ်သည်။

၎င်းသည် B2B ဆက်ဆံရေးနှင့်လည်းသက်ဆိုင်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီ၏အရွယ်အစား၊ နှစ်စဉ် ၀ င်ငွေနှင့် ၀ န်ထမ်းအရေအတွက်စသည်တို့အပေါ် အခြေခံ၍ B2B ဖောက်သည်များသည်အုပ်စုများအဖြစ်ခွဲခြားထားသည်၊ သို့မှသာရောင်းချသူသည်တစ်ခုနှင့်တစ်ခုကိုက်ညီသည့်အရာများကိုရှာရန်မလိုအပ်ပါ။ သီးခြားအုပ်စုတစ်ခုအတွက်အသင့်တော်ဆုံးနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ကွဲပြားသောအစိတ်အပိုင်းများကိုဖြေရှင်းနိုင်သည်။ 

စက်သင်ယူမှုသည် Target Audience Research ကိုမည်သို့ကူညီသည်

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကျွမ်းကျင်သူများသည်ကိုင်တွယ်ရမည့်အချက်အလက်အမြောက်အများရှိသည် - အရင်းအမြစ်များစွာမှကောက်ယူထားခြင်းသည်သုံးစွဲသူများကိုလေ့လာခြင်းနှင့်ပရိသတ်ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင်အဆုံးမဲ့ဖြစ်ပုံရသည်။ စက်သင်ယူမှုကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်ကုမ္ပဏီများသည်လမ်းကြောင်းအမျိုးမျိုးကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်၎င်းတို့မှအဖိုးတန်သောသတင်းအချက်အလက်များကိုထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုလွယ်ကူစေသည်။ ဤနည်းအားဖြင့် ၀ န်ထမ်းများသည်ဖောက်သည်များအားခွဲထုတ်သောအခါအားကိုးရန်အဆင်သင့်လုပ်ထားသောအချက်အလက်များကိုသုံးနိုင်သည်။

ထို့အပြင်စက်သင်ကြားခြင်းဆိုင်ရာ algorithms သည်ဤသို့မဟုတ်ဖောက်သည်အုပ်စု၏အမူအကျင့်ပုံစံများကိုထုတ်ဖော်ပြသနိုင်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီများအားပိုမိုတိကျသောဟောကိန်းထုတ်ရန်နှင့်၎င်းတို့၏မဟာဗျူဟာအားသာချက်အားအသုံးပြုရန်အခွင့်အရေးပေးသည်။ 

၃။ ရုပ်ပုံနှင့်ဗွီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုခြင်း 

၂၀၂၀ ပြည့်နှစ်တွင်ပုံရိပ်နှင့်ဗွီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်ပြိုင်ဆိုင်မှုမြင့်မားလိုသောကုမ္ပဏီများအတွက်လိုအပ်သည့်နည်းပညာအသစ်တစ်ခုဖြစ်လာသည်။ လူမှုမီဒီယာများ၊ အထူးသဖြင့် Facebook နှင့် Instagram တို့ကဲ့သို့ကွန်ယက်များသည်သင်၏ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောဖောက်သည်များကမိနစ်တိုင်းမဟုတ်ပါကနေ့စဉ်နေ့တိုင်းတင်ပို့သည့်အကန့်အသတ်မရှိဓာတ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပေးသည်။ 

ပထမ ဦး ဆုံးအနေနဲ့ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းကကုမ္ပဏီတွေဟာသုံးစွဲသူအကြိုက်ဆုံးထုတ်ကုန်တွေကိုခွဲခြားသိမြင်စေတယ် ဤအချက်အလက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းအားဖြင့်လူတစ် ဦး သည်သင်၏ကုန်ပစ္စည်းကိုအသုံးပြုနေသည်ဆိုပါကရောင်းအားနှင့်ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားရန်အတွက်သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများကိုထိထိရောက်ရောက်ပစ်မှတ်ထားနိုင်ပြီး၎င်းတို့သည်ပြိုင်ဘက်တစ် ဦး ၏ကုန်ပစ္စည်းကိုအသုံးပြုပါကပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသောစျေးနှုန်းဖြင့်ကြိုးစားရန်သူတို့ကိုအားပေးလိမ့်မည်။ ။ ထို့အပြင်နည်းပညာသည်သင်ပစ်မှတ်ထားသောပရိသတ်ကိုနားလည်ရန်အထောက်အကူပြုသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်ရုပ်ပုံများသည်လူတစ် ဦး ၏ဝင်ငွေ၊ တည်နေရာနှင့်အကျိုးစီးပွားများအကြောင်းကိုမပြည့်စုံသောဖြည့်စွက်မှုထက်များစွာဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ 

ပုံရိပ်နှင့်ဗွီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုခြင်းမှစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်သည့်နောက်တစ်နည်းမှာသူတို့၏ထုတ်ကုန်ကိုအသုံးပြုနိုင်သောနည်းလမ်းသစ်များကိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ယနေ့အင်တာနက်သည်စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ပြီးအသုံးအများဆုံးပစ္စည်းများကိုလုံးဝနည်းလမ်းအသစ်ဖြင့်အသုံးပြုလေ့ရှိသည့်ပုံမှန်မဟုတ်သောအရာများကိုပြုလုပ်သောလူများ၏ဓာတ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများနှင့်ပြည့်နှက်နေသည်။ ထို့ကြောင့်၎င်းကိုအသုံးမပြုပါနှင့်။ 

စက်သင်ယူခြင်းသည်ပုံရိပ်နှင့်ဗွီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုမှုကိုမည်သို့ကူညီသည်

စက်သင်ကြားမှုသည်ပုံရိပ်နှင့်ဗွီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုမှု၏မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၎င်းသည်မှန်ကန်သော algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့်စနစ်အားပုံစံများကိုမှတ်မိခြင်းဖြင့်သာဖြစ်နိုင်သောစဉ်ဆက်မပြတ်လေ့ကျင့်မှုအပေါ်အခြေခံထားသောပုံနှင့်ဗီဒီယိုအသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြစ်သည်။ 

ပထမ ဦး ဆုံးအသုံးဝင်ပုံရသောရုပ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုဆိုရှယ်မီဒီယာတွင်ရရှိနိုင်သည့်သတင်းအချက်အလက်အမြောက်အများကြားတွင်ရှာဖွေရန်လိုအပ်သည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည်မစ်ရှင်ကိုလက်ဖြင့်လုပ်လျှင်မဖြစ်နိုင်သလောက်လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ အဆင့်မြင့်စက်နည်းပညာသင်ကြားပေးခြင်းဖြင့်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုဖောက်သည်များနှင့်ထုတ်ကုန်များအသုံးပြုပုံနှင့် ပတ်သက်၍ ထူးခြားသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးပြီးလုံးဝပစ်မှတ်ထားသောအဆင့်သို့ ဦး တည်စေနိုင်သည်။

၄။ Chatbots မှဖောက်သည်များ၏ပစ်မှတ်ထားမှုနှင့်ပံ့ပိုးမှု

ယနေ့လူအများစုကစာတိုပေးပို့ရေးကိုလူမှုဆက်သွယ်ရေးအတွက်အဆင်ပြေဆုံးနည်းလမ်းအဖြစ်အသိအမှတ်ပြုကြသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် chats များမြင့်တက်လာခြင်းနှင့် WhatsApp နှင့် Facebook Messenger တို့ကဲ့သို့ app များကိုစကားပြောခြင်းနှင့်အတူ chatbots များသည်ထိရောက်သောစျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ၎င်းတို့သည်အမျိုးမျိုးသောသတင်းအချက်အလက်များကိုလုပ်ဆောင်ပြီးအမျိုးမျိုးသောတောင်းဆိုမှုများကိုတုန့်ပြန်ရန်ဆောင်ရွက်နိုင်သည် - ပုံမှန်မေးခွန်းများမှသည်များစွာသော variable များပါဝင်သောအလုပ်များ။

ပုံမှန်အညွှန်းလင့်ခ်များနှင့်ဝက်ဘ်စာမျက်နှာများနှင့်မတူဘဲ chatbots များသည်သုံးစွဲသူများအားလူမှုရေးကွန်ယက်တစ်ခုသို့မဟုတ်၎င်းတို့ကြိုက်နှစ်သက်သည့်စာတိုပေးပို့ရေးအက်ပလီကေးရှင်းကို အသုံးပြု၍ ရှာဖွေလေ့လာရန်စွမ်းရည်ပေးသည်။ ရိုးရာဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းသည်ပုံများ၊ စာသားများနှင့်ဗွီဒီယိုများအားပုံမှန်အားဖြင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံနေစဉ်၊ bot များသည်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များအတွက်ဖောက်သည်တစ် ဦး ချင်းစီကိုတိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ပြီးလူနှင့်တူသောလူပုဂ္ဂိုလ်နှင့်တွေ့ဆုံဆွေးနွေးမှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန်လွယ်ကူစေသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့်အတူမြှင့်တင်သော Chatbots

chatbots အများစုသည်စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ algorithms များပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ကြသည်။ chatbot သည် task-based တစ်ခုဖြစ်လျှင်၎င်းသည် neuro-linguistic programming နှင့် rules များကို သုံး၍ အထွေထွေတောင်းဆိုမှုများကိုအခြေခံကျသောစွမ်းရည်များကိုပံ့ပိုးရန်မလိုအပ်ဘဲစနစ်တကျတုံ့ပြန်မှုများကိုပေးပို့နိုင်သည်။ 

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်ကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်သည့်အချက်အလက်များဖြင့်မောင်းနှင်သော chatbots များလည်းရှိသည်။ အသိဉာဏ်ရှိလက်ထောက်များအဖြစ်ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ သက်ဆိုင်ရာအဖြေများနှင့်အကြံပြုချက်များပေးခြင်းတို့ကိုပြုလုပ်ရန်သင်ယူခြင်းနှင့်အချို့သည်စိတ်ခံစားမှုများကိုပင်တုပနိုင်သည်။ ဒေတာများမောင်းနှင်သည့် chatbots များသည်စက်လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့်အသုံးပြုသည်၊ အစဉ်မပြတ်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း၊ အတူတကွဤအချက်အလက်များသည်အသုံးပြုသူများနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်စေသည်။ မေးခွန်းများမေးခြင်း၊ သက်ဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်ပေးခြင်း၊ စာနာခြင်းနှင့်ပြက်ရယ်ပြုခြင်း၊ chatbots များသည်ရိုးရာကြော်ငြာများအတွက်လက်လှမ်းမမီသောအရာများကိုနှစ်သက်စေသည်။ 

အသိဉာဏ်ရှိသော chatbots များဖြင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်မည်သည့်နေရာတွင်ဖြစ်စေ၊ ဘယ်အချိန်တွင်မဆိုသုံးစွဲသူများကိုအကန့်အသတ်မရှိအကူအညီပေးနိုင်သည်။ ပိုက်ဆံနှင့်အချိန်ကုန်သက်သာခြင်းနှင့်ဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံများကိုတိုးတက်စေခြင်း၊ chatbots များသည်အလယ်အလတ်တန်းစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်အတွက်အကျိုးအရှိဆုံး AI ဒေသတစ်ခုဖြစ်သည်။

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.