針對線上、線下不同型態的零售業者,可透過不同類型的機器學習、數據&預測分析,活用大數據增進銷售量,及與客戶間的互動程度:
我們瞭解買家在做購物決策時,許多微小的因素都會影響最終的結果,為此CAMEO使用目前眾多國際知名電商及線上服務廣泛運用的GraphLab作為預測分析的核心引擎,清晰了解市場狀況,因應客戶動向,進行決策。
「效果」是此行業最重要的訴求,透過不同類型的機器學習、數據&預測分析。
運用速度及精準度,使您脫穎而出
機器學習、數據&預測分析在公部門中的應用,嘉惠國民的高價值產出。
針對以上各項部分,提供有效分析及跨機關合作。
在客戶管理與以客戶名義的投資中會產生巨大的數據量,因此機器學習、數據&預測分析於此行業的發展無限可能。
透過內外部資料的整合,找出最適當、安全的有效協作
大數據分析應用於醫療保健業的目的是拯救生命
綜合研究形成共識,做出完整的醫療保健分析
在探索、生產、精製、零售銷售、運輸等流程中,找出便捷、安全,有益的資訊,建立石油與天然氣的相關產業暢通。
推薦引擎多應用於電影、音樂、新聞、人物、產品、房地產、食譜、影片等領域,是大數據分析中經常使用的模型,由於發展的較早,因此目前普遍存在的問題,大多是推薦引擎太老舊、太簡易,或是評鑑標準不足,因而無法適用於瞬息萬變的商業領域中。
CAMEO應用傳統分析與大數據的無縫結合,提升推薦引擎的精準度及速度,行銷成功的要點即是:「在對的時間,推送對的訊息」,推薦引擎發揮最大的效用,即是為企業帶來顯著成長的投資報酬率,運用高端技術與深入挖掘產業洞見,能夠靈活、快速、有效,且持續不斷的為企業創造新價值。
以往針對客戶流失取決於公司內部的分析能力,應用描述性分析與報表等,較小的結構化資料來進行幕後的分析,以支援內部決策,結果或許可以演示出使用者的偏好及其心意,但是因為反應時間過長,容易產生反應結果出來時,客戶已經流失的情況。
CAMEO應用傳統分析與大數據的無縫結合,將分析與業務執行結合,深入剖析企業面臨的客戶流失問題,產生有效的洞見,原本需要一天或更長時間的檢驗與反應時間,縮短到一天內,或是客戶體驗發生的當下,即刻解決問題,快速而敏捷的進行秒動修正,即是留住客戶最好的方式。
透過傳統的人口統計變數(性別、收入、年齡...),生活態度、人生階段等,將客戶分群後,針對該族群特性定義群體的特徵與喜好,但卻無法考量客戶實際行為的不確定性及其是否有類似的行為模式,數字並不等於人,人的行為產生的數據,充滿許多不確定性,心中想的、嘴上說的與實際做的,並不能劃上等號,因此常產生對目標群體投入資源,卻不見成效的結果。
CAMEO應用傳統分析與大數據的無縫結合,加上習慣領域對人類的解析模型,結合機器智慧與人類智慧,深入瞭解客戶,由客戶端進行思考,依據客戶的消費軌跡、購買習慣、活躍程度...許多不同的角度進行分類,從群眾走向分眾、個人,有效強化與客戶間的互動個人化,提升忠誠度。
詐欺分析的對策,機器學習是非常重要的核心,目前仍在訓練的初期,對金融交易、電子郵件、客戶關係、通訊分析、詐欺活動的辨識等,這些領域的瞭解,都已漸漸完善
由於更精準的預測詐欺,需要處理非常大量的數據,CAMEO使用的GraphLab核心架構是最合適的利器,要準確地預測詐欺者、犯罪意圖、情感分析、來往郵件、社群關係等,進而做出正確的辨識,更可及時更正、迅速修正,完成偵查的目的
情感分析的組合十分複雜,關鍵字也未能能由一段句子或,一串文字串中推出情感成分,由於領域的複雜性,雖有許多不同層面的研究,此一領域仍有努力的空間。
情感分析的關鍵就是精準度,CAMEO應用傳統分析與大數據的無縫結合,配合習慣領域人類八大通性的應用,可以提高情感分析的精緻度與其內心的目的,針對商品評價、部落格、書籍、電子郵件、推特及其他文字數據,在訓練出分析模型後,可做出立即性的應用。
CAMEO(卡米爾股份有限公司)成立於2000年6月,技術核心由三位交通大學資訊博士設計,專長領域包含:大數據分析、機器學習、UX使用者經驗設計、數據視覺化、策略管理。
結合「機器學習」與「決策智慧」:創造真實價值,是CAMEO的信念。我們相信數據的價值來自於人類洞見,而預測分析的成功,依賴人類有效執行。
CAMEO捲起袖子深入了解每位客戶的產業及問題,致力於資料分析、使用者行為分析、語意分析、推薦演算法研發、檢索引擎技術、異質資料來源整合,與企業資訊安全加密系統建置等服務。