Obviously AI

Rõ ràng AI (hiện được đổi tên thành Zams) là một nền tảng phân tích AI không cần mã cho phép bạn xây dựng các mô hình học máy như dự báo doanh số, dự báo tỷ lệ rời bỏ khách hàng và dự báo nhu cầu mà không cần bất kỳ chuyên môn về khoa học dữ liệu nào. Chỉ cần tải lên CSV và chỉ định các cột bạn muốn dự đoán, AI sẽ tự động chọn, tìm hiểu và xác minh thuật toán tối ưu cũng như trực quan hóa kết quả. Nó được thiết kế dành cho các nhà tiếp thị, người lập kế hoạch bán hàng và người lập kế hoạch kinh doanh, những người muốn tính toán ngay lập tức `` doanh số bán hàng trong tháng tới của tôi sẽ là bao nhiêu '' và `` liệu khách hàng này có hủy hợp đồng của họ không? '' mà không cần viết SQL hoặc Python.

Các tính năng chính

Học máy tự động (AutoML): Giảm PoC từ tải lên CSV sang xây dựng mô hình dự đoán, thường mất hàng tuần, đến vài phút đến vài giờ. Tự động xác định các tác vụ hồi quy/phân loại, so sánh nhiều thuật toán và chọn mô hình tối ưu.

Khả năng giải thích dự đoán: Hiển thị bằng đồ họa tầm quan trọng của từng tính năng trên kết quả dự đoán. Ngay cả những người không phải là kỹ sư cũng có thể giải thích lý do tại sao khách hàng này có khả năng hủy hợp đồng.

Tích hợp và tự động hóa API: Các mô hình được xây dựng có thể được kết nối với các hệ thống bên ngoài (CRM, công cụ BI, ứng dụng kinh doanh) bằng API REST. Tuân thủ SOC 2 để đáp ứng các yêu cầu bảo mật của doanh nghiệp.

Nhân viên AI agent: Được trang bị chức năng AI agent tự động tạo bản tóm tắt cuộc họp trước khi bán hàng và thực hiện phân tích định kỳ.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Sau khi so sánh các gói giá đã công bố và các yêu cầu chức năng, Zams ở vị trí độc tôn giữa "SaaS dựa trên AutoML (DataRobot, H2O.ai, v.v.)" và "dựa trên BI (Tableau, Power BI)". AutoML dành cho doanh nghiệp thường có giá vài trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng, nhưng Zams có cấu trúc phí đơn giản dành cho các doanh nghiệp hoặc đơn vị kinh doanh vừa và nhỏ triển khai. So với chi phí nhân sự của một nhà khoa học dữ liệu (tương đương 800.000 đến 1.000.000 yên Nhật mỗi tháng), chi phí có thể giảm vài triệu yên Nhật mỗi năm cho các nhiệm vụ dự đoán thông thường. Mặt khác, nó không phù hợp với phân tích nâng cao đòi hỏi kỹ thuật tính năng phức tạp hoặc các mô hình độc đáo, trong trường hợp đó, bạn nên xem xét nền tảng AutoML chính thức như DataRobot.

Người dùng dự định

Nó lý tưởng cho các bộ phận lập kế hoạch bán hàng và tiếp thị của các công ty kinh doanh có dữ liệu khách hàng và bán hàng dựa trên CSV và không thể thuê một nhà khoa học dữ liệu nhưng nhận thức được những hạn chế của phân tích Excel. Mặt khác, nó không phù hợp với những trường hợp bạn muốn xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh và văn bản hoặc cho mục đích nghiên cứu và phát triển mà bạn muốn triển khai các thuật toán độc đáo.

Một công cụ phân tích dự đoán cho phép bạn xây dựng các mô hình máy học mà không cần mã. Chỉ cần tải tệp CSV lên và chỉ định các cột bạn muốn dự đoán, thuật toán tối ưu sẽ tự động được chọn để tạo mô hình dự báo doanh số bán hàng, dự báo tỷ lệ rời bỏ và dự báo nhu cầu trong vài phút. Mức độ ảnh hưởng và chỉ số chính xác của từng đặc điểm được trực quan hóa, giúp dễ dàng diễn giải mô hình. Các kết quả dự đoán có thể được liên kết với hệ thống cốt lõi thông qua API và thiết kế cho phép bạn bước vào giai đoạn vận hành. Mặt khác, giao diện người dùng chỉ bằng tiếng Anh và không hỗ trợ bản địa hóa tiếng Nhật và chất lượng xử lý trước dữ liệu phụ thuộc vào trình độ đọc viết của người dùng. Lý tưởng cho các nhà tiếp thị và người lập kế hoạch bán hàng không thể viết Python để giới thiệu nó như một bước tiếp theo sau khi phân tích Excel.