ग्राहक इनसाइट और रिसर्च के लिए AI agents
3 live agents (Basket Affinity Analyst, Customer Lifetime Value Model, Style Preference Profiler) और रोडमैप पर 5: हर एक क्या करता है, उसे कौन-सा डेटा चाहिए और वह कौन-से सवालों के जवाब देता है।
3 agents जिन्हें आप आज ही चालू कर सकते हैं
Basket Affinity Analyst
पता लगाता है कि कौन-सी कैटेग्री साथ में खरीदी जाती हैं और bundles, adjacencies और cross-sell placements के सुझाव देता है।
किसके लिए है: आपकी टीम (console, API)
इसे क्या डेटा चाहिए: Order lines, Products
यह कौन-से टूल्स इस्तेमाल करता है: आपके रिटेल डेटा पर read-only SQL (हर workspace के लिए sandboxed)
इससे, उदाहरण के लिए, ये पूछें:
- "कौन-सी कैटेग्री सबसे ज़्यादा साथ में खरीदी जाती हैं?"
- "ग्राहक हैंडबैग के साथ क्या खरीदते हैं?"
- "Basket डेटा से 3 bundles सुझाइए"
Customer Lifetime Value Model
Retention और acquisition spend को दिशा देने के लिए order history से tier और शहर के हिसाब से ग्राहक मूल्य का अनुमान लगाता है।
किसके लिए है: आपकी टीम (console, API)
इसे क्या डेटा चाहिए: Customers, Orders, Order lines
यह कौन-से टूल्स इस्तेमाल करता है: आपके रिटेल डेटा पर read-only SQL (हर workspace के लिए sandboxed)
इससे, उदाहरण के लिए, ये पूछें:
- "Tier के हिसाब से औसत ग्राहक मूल्य क्या है?"
- "हमारे सबसे कीमती ग्राहक किन शहरों में हैं?"
- "Club Gold सदस्य कितना ज़्यादा खर्च करते हैं?"
Style Preference Profiler
रेंजिंग की दिशा तय करने के लिए रंग, कैटेग्री और कीमत के आधार पर खरीदारियों से ग्राहक style clusters की प्रोफ़ाइल बनाता है।
किसके लिए है: आपकी टीम (console, API)
इसे क्या डेटा चाहिए: Customers, Orders, Order lines, Products
यह कौन-से टूल्स इस्तेमाल करता है: आपके रिटेल डेटा पर read-only SQL (हर workspace के लिए sandboxed)
इससे, उदाहरण के लिए, ये पूछें:
- "हमारे ग्राहक किन style clusters में आते हैं?"
- "Tier के हिसाब से पसंदीदा रंग"
- "क्या Club Gold सदस्य ज़्यादा कीमत वाले प्रोडक्ट खरीदते हैं?"
आगे क्या आ रहा है
- Footwear Fit Data Analyst: Size advice और आने वाली खरीदारियों को बेहतर बनाने के लिए shoe model और size के हिसाब से fit से जुड़े returns का विश्लेषण करता है।
- Survey Insight Summariser: हर दर्शक वर्ग के लिए open-text survey जवाबों को themes, sentiment और verbatim quotes में संक्षेपित करता है।
- Net Promoter Driver Analysis: NPS scores को journeys, stores और products से जोड़कर दिखाता है कि promoters और detractors को क्या प्रेरित करता है।
- Shopper Mission Classifier: रेंज और लेआउट को अनुकूलित करने के लिए trips को top-up, big shop या gifting जैसे missions में वर्गीकृत करता है।
- Conversational Survey Agent: ग्राहकों के साथ छोटे chat-आधारित surveys चलाता है और उनके जवाबों के आधार पर follow-up सवाल बदलता है।
इन्हें कैसे चालू करें
- हर agent को चाहिए होने वाला डेटा लोड करें (upload, API या, जल्द ही, आपके e-commerce platform से connector)।
- ServiceBuddy console में Agent catalog खोलें: जिन agents का डेटा मौजूद है, वे ready दिखेंगे।
- इंस्टॉल करें, अपने निर्देश जोड़ें, और Playground में टेस्ट करें।
लाइव AI Agent Buddies: ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
बास्केट एफ़िनिटी एनालिस्टपता लगाता है कि कौन-सी कैटेगरी साथ में ख़रीदी जाती हैं और बंडल, आस-पास की प्लेसमेंट और क्रॉस-सेल सुझाता है।
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
ग्राहक लाइफ़टाइम वैल्यू मॉडलऑर्डर हिस्ट्री से टियर और शहर के अनुसार ग्राहक वैल्यू का अनुमान लगाता है, ताकि रिटेंशन और नए ग्राहक जोड़ने के ख़र्च को दिशा मिले।
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
स्टाइल प्रेफ़रेंस प्रोफ़ाइलररेंजिंग में मदद के लिए रंग, कैटेगरी और कीमत के हिसाब से ख़रीदारी से ग्राहकों के स्टाइल क्लस्टर बनाता है।
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
शॉपर मिशन क्लासिफ़ायरबास्केट को मिशन के हिसाब से बाँटता है, जैसे जल्दी की ख़रीदारी, आउटफ़िट बनाना या गिफ़्टिंग, ताकि रेंज उसी हिसाब से तय हो।
जल्द आ रहे हैं: ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
Footwear Fit Data AnalystAnalyses fit-related returns by shoe model and size to improve size advice and future buys.
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
Survey Insight SummariserSummarises open-text survey responses into themes, sentiment and verbatim quotes for each audience.
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
Net Promoter Driver AnalysisLinks NPS scores to journeys, stores and products to show what drives promoters and detractors.
ग्राहक इनसाइट और रिसर्च
Conversational Survey AgentRuns short chat-based surveys with customers and adapts follow-up questions to their answers.
इन बडी के बारे में लेख
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