Swiftron Unlock Your Full Potential with AI.
Jósolja meg a hiányzó kosárelemeket ezredmásodpercek alatt. Egyedi, az Ön nyers ERP-adataira betanított Transformer modellt kínálunk, amely a korábbi vásárlási mintákat rendkívül pontos termékajánlásokká alakítja, jelentősen növelve az átlagos rendelési értéket.
A digitális B2B vásárlást szinte mindig megszakítják, ha a bevásárlókosár hiányosnak tűnik az ügyfél számára. Legyen szó egy nélkülözhetetlen kiegészítő alkatrészről, amely nem található, vagy jelenleg nincs raktáron – a következmény a hirtelen kosárelhagyás. Iparági tanulmányok megerősítik, hogy a B2B bevásárlókosarak körülbelül 70 százaléka pontosan ezen frusztráció miatt hiúsul meg.
Itt lép közbe a mi Transformerünk. Ahelyett, hogy a vásárlóra bíznánk a kiegészítők vagy helyettesítő termékek manuális keresését, modellünk valós időben jelzi előre a hiányzó tételeket. Az Ön korábbi rendelései alapján az MI proaktívan kitölti ezeket a réseket, és azonnal a teljesség érzését és egy logikus bevásárlókosarat kínál az ügyfélnek, mielőtt átváltana egy versenytárshoz.
Tapasztalja meg az autoregresszív következtetés erejét működés közben. Az alábbi szimulációban interaktív módon figyelheti meg, hogyan dekódolja Transformer modellünk az aktív rendelési mintákat. Amint behelyez egy terméket a virtuális kosárba, a modell a következő logikus terméket számítja ki több millió korábbi tranzakciós szekvencia alapján. A demó szemlélteti, hogyan jelzi előre az MI a hiányzó összetevőket, vagy javasol megfelelő helyettesítő termékeket a kosár kiegészítéséhez a másodperc töredéke alatt.
Transformer modellünk közvetlenül az Ön ERP-rendszerének nyers rendelési előzményeiből tanul. Rögzíti a teljes ügyfélkör tényleges, bizonyított vásárlási mintáit. Példátlan, egy másodpercen belüli teljesítményünk kulcsa a tudás felhasználásának módjában rejlik. Ahelyett, hogy a fizetés során lassú, szinkron keresési lekérdezéseket futtatna egy hatalmas ERP-adatbázisban, minden kereskedelmi szabály és vásárlási magatartás már a tanítás során átkerült az MI-modell paramétereibe.
Mivel az okozati logika előre be van építve a neurális hálózatba, az MI azonnal felismeri, hogy az A és B tételek hozzáadása általában a C tétel meglétét igényli a befejezéshez. A nehéz adatfeldolgozás és az élő környezet szétválasztásával kiküszöböljük a késleltetési szűk keresztmetszeteket, miközben olyan prediktív keresztértékesítést biztosítunk, amely igazolhatóan 20-35 százalékkal növeli az átlagos rendelési értéket (AOV).
Mi biztosítjuk az alapmodellünk tiszta algoritmikus erejét, lehetővé téve megbízható IT-ökoszisztémája számára a megvalósítás kezelését. Prediktív motorunkat licencelt és biztonságos, konténerizált Docker-képfájlként szállítjuk. Ez biztosítja, hogy az Ön érzékeny B2B rendelési adatai soha ne hagyják el az ellenőrzött környezetét. Minősített SAP-tanácsadók, rendszerintegrátorok vagy az Ön házon belüli fejlesztőcsapata veszi át ezt a konténert, és közvetlenül az Ön saját infrastruktúrájában telepíti.
A tiszta REST vagy gRPC interfész biztosításával lehetővé tesszük partnerei számára, hogy az AI-logikát zökkenőmentesen kapcsolják az Ön specifikus frontend és backend rendszereihez. Ők építik fel, szabják testre és üzemeltetik a végső e-kereskedelmi munkafolyamatot, garantálva, hogy prediktív intelligenciánk hibátlanul illeszkedjen az Ön vállalati architektúrájába.
Az adatai szuverének maradnak. A Swiftron modellt izolált, konténerizált Docker image-ként telepítjük közvetlenül az Ön vagy megbízható partnere IT-infrastruktúráján belül. Nem vonunk ki és nem dolgozunk fel nyers B2B adatokat külső felhőszervereken.
Nem. A számításigényes mintafelismerés aszinkron módon történik a tanítás során. Az élő következtetés (inference) ultragyors előrejelzést használ, amely milliszekundumok alatt nyújt pontos ajánlásokat REST vagy gRPC API-kon keresztül, teljesen megkerülve a lassú, szinkron ERP adatbázis-lekérdezéseket.
Igen. A hagyományos ajánló bővítmények itt kudarcot vallanak, de a mi Causal Transformerünket kifejezetten ritka B2B környezetekhez terveztük. ALiT beágyazásokat (embeddings) használ a termékek közötti geometriai kapcsolatok feltérképezéséhez a teljes ügyfélkörben, azonosítva a mögöttes beszerzési mintákat még alacsony vásárlási gyakoriság mellett is.
Ezt a "Cold Start" problémát Point Cloud Alignment segítségével oldjuk meg. Az újonnan bevezetett tételeket matematikailag a látens vektortérben hasonló termékek közelében pozicionáljuk. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy pontosan ajánlja őket már néhány rendelés után is, anélkül, hogy hónapokat kellene várni a történelmi adatokra.
Egyáltalán nem. A Swiftron a prediktív alapmodellt API-központú motorként biztosítja. Az Ön meglévő IT-rendszerháza, SAP tanácsadója vagy ügynöksége kezeli a frontend integrációt, az API-t használva egy testreszabott e-kereskedelmi munkafolyamat felépítéséhez, amely megfelel az Ön egyedi igényeinek.
A modell nyers, anonimizált tranzakciós szekvenciákon tanul. Mivel a Transformer architektúra közvetlenül a szekvenciaadatokból tanulja meg az okozati összefüggéseket, az Ön részéről nincs szükség összetett manuális adatcímkézésre vagy kiterjedt előfeldolgozásra. Egy egyszerű CSV export elegendő.
Használja ki a nyers ERP tranzakciós adataiban rejlő rejtett lehetőségeket a költséges kosárelhagyások megelőzésére és a rendelési érték automatikus maximalizálására. Szívesen kiértékeljük adatállományának szerkezetét, majd összekötjük Önt minősített informatikai partnereinkkel, akik integrálják nagy teljesítményű modellünket az Ön egyedi rendszerarchitektúrájába.