IBM Digital Analytics数字营销方案是一项SaaS服务,也就是说,只需要在一个账号和密码,就可以通过浏览器使用。该方案可以提供实时数据分析和智能推荐,可以增加企业交叉销售的机会,并确保各渠道中消息的一致及相关。同时,该方案还能提供与同行及竞争对手的比较,让企业更好的了解自己的优劣势。
Digital Analytics分析菜单分为:分析、优化和集成。分析就是了解已发生的事,帮助数字营销人员了解网站和数字渠道中发生的事情,更好的了解客户行为;优化在分析之后,用于重新定位客户,比如向客户推荐相关产品获得重复消费机会;集成用于导入和导出。Digital Analytics自带了很多仪表板,汇集各种饼图、柱状图报告, 用户也可以在explore中创建新的报告。
分析是IBM数字营销方案的重中之重,可以帮助企业了解社交媒体对企业产品、服务、市场、营销活动、员工以及合作伙伴的影响,并采取相应的行动。
点击这里,来了解、体验SaaS100+超过100个云计算应用吧!
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。