ખાતરી કરો કે ડેટાનો ઉપયોગ ગ્રાહકની ગોપનીયતા

નો આદર કરે છે અને નિયમોનું પાલન કરે છે. તમારા પ્રેક્ષકોને નિર્ધારિત કરો: તમારા પ્રેક્ષકોની અનુમાનિત વપરાશની પેટર્ન

જાણવા માટે, તમારે પહેલા જાણવું જોઈએ કે તમે કોની સાથે વાત કરી રહ્યા છો, તેથી જ અમે તમને અમારા ડાઉનલોડ કરવા

યોગ્ય “તમારા આદર્શ ક્લાયંટને શો

ધવા માટે સ્ટેપ બાય ફેક્સ સૂચિઓ સ્ટેપ” મૂકીએ છીએ. માનવ સમીક્ષા: આ પ્રકારની ક્રિયાઓમાં

વ્યક્તિની ભાગીદારી નિર્ણાયક છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એ એક ઉત્તમ સાધન હોવા છતાં, માનવીય આંતરદૃષ્ટિ અને

તારણો હંમેશા આ વ્યૂહરચનાઓને વાસ્તવિકતાના સંદર્ભમાં અને લક્ષ્યાંક પ્રેક્ષકો સાથે બ્રાન્ડ, ઉત્પાદન અથવા સેવાને

કનેક્ટ કરતી વખતે સૂચિત કરતી દરેક વસ્તુને લાવશે. પ્રી-એઆઈ વ્યૂહરચના અને સાધનો AI ના આગમન પહેલા, કંપનીઓ

ઉપભોક્તા વલણો શોધવા માટે વિવિધ સાધનો અને વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરતી હતી. આમાં બજાર સર્વેક્ષણો, ફોકસ

ષણ અને સ્પર્ધાત્મક અભ્યાસનો સમાવેશ થાય છે. નીચે AI ની તુલનામાં આ સાધનોના

ફાયદા અને ગેરફાયદાનું તુલનાત્મક કોષ્ટક છે. સાધન/વ્યૂહરચના ફાયદા ગેરફાયદા બજાર સર્વેક્ષણો સીધો ગ્રાહક ડેટા

ખર્ચાળ અને સમય માંગી લે તેવું ફોકસ જૂથો વિગતવાર არის ხედვა და შემოქმედებითი ძალ ગુણાત્મક માહિતી મોટા પાયે પ્રતિનિધિ નથી ઐતિહાસિક વેચાણ

વિશ્લેષણ વાસ્તવિક વેચાણ ડેટાના આધારે ભવિષ્યના ફેરફારોની આગાહી કરતું નથી સ્પર્ધા અભ્યાસ બજારની સ્થિતિને

સમજો હંમેશા અપડેટ થતું નથી AI અને મોટા ડેટા રીઅલ-ટાઇમ b2c fax વિશ્લેષણ, ઉચ્ચ ચોકસાઇ ટેકનોલોજી અને નિષ્ણાતોમાં

છે કે આ બધી એનાલોગ વ્યૂહરચના હજુ પણ પ્રેક્ટિસમાં છે અને ખરેખર ઉદ્દેશ્ય

પરિણામો મેળવવા માટે AI માટે પૂરક રીતે તેનો ઉપયોગ કરવાની સલાહ આપવામાં આવે છે. આ વિચાર તેમને

બદલવાનો નથી, પરંતુ વધુ સચોટ આગાહીઓ અગાઉથી મેળવવા માટે ડેટામાં વધુ

ઊંડાણપૂર્વક અભ્યાસ કરવાનો છે. AI ના અનુમાનિત ઉપયોગમાં સામાન્ય સમસ્યાઓ અને ઉકેલો સામાન્ય ભૂલો અને

સમસ્યાઓ નિમ્ન-ગુણવત્તાનો ડેટા : AI આગાહીઓની ચોકસાઈ ડેટાની ગુણવત્તા પર આધારિત છે. અપૂર્ણ અથવા ખોટો

ડેટા ભૂલભરેલી આગાહીઓ તરફ દોરી શકે છે. તે મહત્વપૂર્ણ છે કે આપણે યાદ રાખવું જોઈએ કે તે એક નવી તકનીક છે જે

હજી પણ સતત વિકાસમાં છે. ઓવરફિટિંગ : એક મોડેલ જે ઐતિહાસિક ડેટાને ઓવરફિટ કરે છે તે ભવિષ્યના ડેટાને

સામાન્ય બનાવવા માટે સક્ષમ ન હોઈ શકે. તેથી જ માનવીય