ScaledInference:商业个性化的创新自主优化平台
2019年05月15日 由 Oshor 发表
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人工智能和机器学习是业务优化的游戏改变者。这些先进的技术使组织能够达到前所未有的质量和效率水平。
ScaledInference是业界第一个自主优化平台,可提供规模化的个性化体验,以推动持续的指数级业务增长。公司的使命是让所有人都能使用人工智能的全部功能。其产品AMP.AI是第一个自主优化平台,可提供大规模的个人体验,以推动业务指数级增长。在人工智能的推动下,AMP.AI通过不断学习和改进消除了猜测,使企业能够超越实验的局限性。
产品和业务领导者选择AMP.AI是因为它简单且能够利用规模实现关键增长机会。它使他们能够超越实验的局限性。AMP.AI不断学习和改进,以消除A/B测试带来的抑制性猜测。
AMP.AI分两个阶段工作,类似于传统的分析和A/B测试,但重点是分析和优化上下文行为和性能。
分析
AMP.AI观察者事件和属性,以了解给定关键度量的用户所关心的关键上下文(段)。探索上下文性能指标,以帮助设计能够更快更好地优化的新的和更好的操作。
优化
AMP.AI使软件能够通过不断学习和部署不断改进的策略来采取更好的行动。它探索了上下文操作策略,以便深入了解和完全透明地了解应用程序在做什么以及为什么要做(即更好的指标)。
通过人工智能和机器学习获得更好的业务成果
一些世界顶级网站运营商和应用程序开发人员相信AMP.AI可以毫无限制地优化其所有流量和规模。通过人工智能和机器学习的力量,AMP.AI通过优化用户定义的关键指标来推动产品、服务的质量改进和增长。
集成类似于设置A/B测试,但与测试不同,它能够保证结果并提供基于性能的定价。AMP.AI的用例包括登录页面、注册/入职、购买/订阅、取消、通知/电子邮件、交叉促销、参与、保留、定价、优惠等。以下是AMP.AI提供的一些独特功能:
•提供持续的人工智能驱动优化,具有A/B测试的简单性和无需部署或维护的服务的便利性。
•几秒钟内开始学习,几分钟内即可部署所学的改进。通过更有效的行动和相关的背景,学习更快。
•充分利用工作中的上下文优势,一致地实现A/B测试或其他传统方法无法实现的指标。
让客户满意
客户反馈是增长过程的一个重要功能,有助于规模化推理更好地为他们服务。以下是客户对公司的看法:
“市场营销正迅速转向高度个性化,”为谷歌、Airbnb和思科服务的营销机构Ready State的CMO Steven Wong说。“ScaledInference的人工智能功能利用了许多可用于自动优化体验和指标的变量选项。”
“有效的优化对于市场的成功至关重要。我们强烈建议所有开发人员使用AMP.AI,通过改进入职、参与和保留来补充他们的ASO和SEO工作”,Mobile Action创始人兼首席执行官Aykut Karalioglu说。
克服业务挑战
Olcan认为,每当一家公司引入一个新概念时,都会有一些初始阻力。“从本质上讲,我们正在为企业改变其行为做准备。这个过程通常需要时间和培养。规模化推理的挑战在于,它不仅要为机器学习智能构建一个云平台,而且还试图找出如何将目前非常具体的应用程序提炼为通用服务。
未来的希望
ScaledInference认为,人工智能的力量正在使现有的一套新技术能够解决A/B测试的问题。A/B测试有很多猜测。AMP.AI消除了猜测。
公司与产品和增长领导者合作,优化业务的关键指标。它的核心人工智能技术使我们创新。
“人工智能解决了A/B测试的问题。我们可以使用人工智能来推动A/B测试无法达到的可持续和质量增长。A/B测试将成为过去。“自我优化的时代就在这里,”Olcan评论道。