ယနေ့ခေတ် ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်သော စီးပွားရေးလောကတွင် လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် ရိုးရာဈေးကွက်ရှာဖွေရေး နည်းလမ်းများထက် အချက်အလက် (Data) ပေါ်တွင် အခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန် လိုအပ်လာပြီ ဖြစ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် Adaptive Marketing Intelligence (AMI) Framework သည် အလွန်အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာပါသည်။
Adaptive Marketing Intelligence (AMI) ဆိုသည်မှာ ပြောင်းလဲနေသော စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့် ဝယ်ယူသူများ၏ အပြုအမူများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ (Real-time) သိရှိနားလည်နိုင်ရန် Data များနှင့် စက်ရုပ်သင်ယူမှုစနစ် (Machine Learning) ကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုထားသော မဟာဗျူဟာမြောက် မူဘောင်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။
လုပ်ငန်းများသည် AMI ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အတိတ်က အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရုံသာမက၊ အနာဂတ်တွင် ဖြစ်လာနိုင်ခြေရှိသော စျေးကွက်အလားအလာများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်း (Predictive Analytics) နိုင်လာမည် ဖြစ်သည်။
AMI Framework ၏ နောက်ကွယ်တွင် Data များမှတဆင့် အသိဉာဏ် (Intelligence) ရရှိစေရန် DFI (Data-to-Feature-to-Intelligence) Pipeline ကို တည်ဆောက်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
၁။ K-Means Clustering ဖြင့် Customer များကို ခွဲခြားခြင်း: ဝယ်ယူသူများ၏ အချက်အလက်များကို ရမ်းသန်းခန့်မှန်းမည့်အစား K-Means ကဲ့သို့သော Algorithm များကို အသုံးပြု၍ တူညီသော အလေ့အကျင့်ရှိသည့် Customer အုပ်စုများကို တိကျစွာ ခွဲခြား (Segmentation) နိုင်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့် အုပ်စုတစ်ခုချင်းစီအတွက် အသင့်တော်ဆုံးသော ကြော်ငြာနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို သီးသန့် ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
၂။ XGBoost ဖြင့် အနာဂတ်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း: စျေးကွက်၏ အပြောင်းအလဲများ၊ ရောင်းအား အတက်အကျများနှင့် မည်သည့်ထုတ်ကုန်သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ရောင်းအားအကောင်းဆုံး ဖြစ်နိုင်မည်ကို XGBoost ကဲ့သို့သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းမြင့်မားသည့် Machine Learning Model များဖြင့် တွက်ချက်နိုင်သည်။
နည်းပညာများ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ AMI Framework ကဲ့သို့သော ဆန်းသစ်သည့် စနစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးနိုင်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်သာ ရေရှည်တွင် အောင်မြင်မှုကို ဆုပ်ကိုင်နိုင်မည် ဖြစ်ပါသည်။ မိမိလုပ်ငန်းတွင် Data များကို မည်သို့ စတင်စုဆောင်းပြီး Machine Learning နည်းပညာများဖြင့် မည်သို့ အသက်သွင်းရမည်ကို ယခုပင် စတင်လေ့လာသင့်ပြီ ဖြစ်ပါသည်။