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s****d 2018-07-11
亿级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力进项目,也可能暗地阻塞实施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云服务对旧有烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 服务稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠和服务做到亿售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以和服务做亿收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的服务资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性分析
国内顶级IT公司的IT决策者都需要自保,其他公司哪…… 3.云咨询不是老行业 云咨询不同于云售前、管理咨询和产品咨询,上文列到的咨询条目,不是来云产品的、不是来宣讲管理理念的、更不是广某款商业的。 我知道云厂商和咨询厂商在尝试广过这类服务,但成功案例都缺乏代表性: 某云厂商的专家服务,其实还停留在教客户用云的阶段,和免费售前工作无差别。 某擅长咨询的传统转云厂商,他们的咨询案例是帮一个本来就有很深IT积累公司,再次确认数据中心规划,这只能算信息集,只有重度辅助决策才能收到足额咨询费。 某咨询厂商和云有关的咨询案例,仔细看是云厂商和服务商共同做的上云迁移执行过程介绍,而为什么上云、投入产出比、风险预估、新流程规划等等技术决策建议并不是重点工作。 还是重复文首所言,客户上云是缺少IT执行层人才,客户同样也缺乏IT决策层专家。随着萌新客户开始上云搞IT,行业的新生的需求是需要云咨询,云咨询的专业性不同于云厂商和传统咨询厂商。 云咨询团队只关注是客户,特别是萌新IT用户的业务目标实现,所以云咨询专家必须能胜任客户侧技术负责人。光这一条就把云售前和传统咨询顾问过滤掉了。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
网上有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译也不用AI。翻译出现有几十年了,常用的单词和短语BTW/WTF/OMG用大词库即可,用户大脑会做二次语意加工。2016年9月底才宣布在翻译采用AI技术,在此之前的翻译同样是可用的啊。翻译和文字是异曲同工的,但以图图是真AI。 各种广告、APP、资讯的智能荐依赖的就是用户长期画像和短期意图,具体标签和统计方法是商业机密;我很难评估这机密是AI还是大数据,但这些技术几年前就已经成熟落地,所以我倾向于是大数据。有些智能荐根本就不智能,男人就美女和猎奇广告,挤地铁用IPhone的女顾客就轻奢化妆品,洞察人性的广告不需要搞数学和计算机。
双****4 2018-07-10
词向量(
每个词都是一个id, # 用来查询embedding表获取对应的词向量,因此其形状大小是[1]。
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