Shaped
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:#Recommendation Systems#Real Time Adaptability#Machine Learning#Ai Powered#Search OptimizationShaped के शक्तिशाली रैंकिंग मॉडल के साथ व्यक्तिगत अनुभव बनाएं।
Shaped: रीयल-टाइम कॉन्फ़िगरेबल रिकमेंडेशन और सर्च
Shaped एक शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो अपने कॉन्फ़िगरेबल रिकमेंडेशन और सर्च क्षमताओं के माध्यम से एग्ज़िटमेंट, कन्वर्ज़न और राजस्व को बढ़ाने के लिए रीयल-टाइम में अनुकूलित होता है। यह तकनीकी टीमों, मशीन लर्निंग विशेषज्ञों से लेकर नॉविस डेवलपर्स तक, जो उपयोगकर्ता अनुभवों और व्यापारिक परिणामों को बेहतर बनाने का लक्ष्य रखते हैं, के लिए प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं
- आसान सेट-अप: मौजूदा डेटा सोर्सों के साथ त्वरित एकीकरण।
- रीयल-टाइम अनुकूलता: तत्काल पुनर्निर्देशन के लिए व्यवहारिक संकेतों का उपयोग करता है।
- मॉडल लाइब्रेरी: शीर्ष प्रदर्शन के लिए उन्नत LLMs और न्यूरल रैंकिंग मॉडल।
- अत्यधिक कस्टमाइज़ेबल: विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए लचीले घटक।
- स्पष्ट परिणाम: सत्र विश्लेषण और प्रदर्शन मेट्रिक्स डेटा व्याख्या के लिए।
- सुरक्षित बुनियादी ढांचा: GDPR और SOC2 के अनुरूप, उद्यम-ग्रेड सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
मुख्य उपयोग के मामले
- मार्केटप्लेस: खरीदार और विक्रेता अनुभवों का अनुकूलन करता है।
- सोशल मीडिया: एग्ज़िटमेंट और रिटेंशन को बढ़ाता है।
- मीडिया प्लेटफ़ॉर्म: ट्रैफ़िक को सब्सक्रिप्शन और राजस्व में परिवर्तित करता है।
- ई-कॉमर्स: कन्वर्ज़न को चालू करता है और ग्राहक एग्ज़िटमेंट को बढ़ाता है।
उपयोगकर्ता अनुभव
उपयोगकर्ताओं ने Shaped को इसकी उपयोग में आसानी और विशेषताओं और मॉडलों पर नियंत्रण के लिए प्रशंसा की है। यह व्यवसायों के लिए रिडीम दरों, औसत ऑर्डर मूल्यों और उत्पाद प्रदानों में विविधता में वृद्धि के लिए उल्लेखनीय रूप से बढ़ा है।
उपयोग कैसे करें
- डेटा कनेक्ट करें: अपने डेटा सोर्सों के साथ जल्दी से एकीकरण करें।
- मॉडल प्रशिक्षण: ठीक-से ट्यूनिंग के लिए मॉडल लाइब्रेरी का उपयोग करें।
- तैनात: अपने एप्लिकेशन में रिकमेंडेशन और सर्च सुविधाओं को लागू करें।
मूल्य निर्धारण
Shaped उपयोग के आधार पर एक फ्लैट-फी मासिक मूल्य निर्धारण मॉडल प्रदान करता है, जिसमें मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या, आइटम गणना और कार्यान्वयन विवरण शामिल हैं।
संभावित सीमाएं
जबकि Shaped अत्यधिक अनुकूलनीय और कस्टमाइज़ेबल है, इसके लिए इष्टतम सेटअप और उपयोग के लिए एक निश्चित स्तर की तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। सिस्टम की रीयल-टाइम प्रकृति भी मजबूत डेटा हैंडलिंग और प्रोसेसिंग क्षमताओं की मांग करती है।
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