Am Donnerstag, den 18. Mai, veranstaltete Artefact in Zusammenarbeit mit Google und Microsoft seinen Londoner KI-Gipfel. Hier diskutierten Experten und Vordenker aus den Bereichen artificial intelligence, digitales Marketing und data Wissenschaft über die aufkommenden Trends in der Branche. Die Leiter der Bereiche SEO und PPC von Artefact hielten die folgende Rede darüber, was generative KI für die Zukunft der Suche bedeutet.
Artefact hat eine maßgeschneiderte Bibliothek von data-Anwendungsfällen für aufstrebende Tourismusziele entwickelt, die sich mit den oben genannten Schwerpunktbereichen befassen.
Fremdenverkehrsämter oder Reisezielbehörden müssen zunächst wissen, in welcher Phase sich das Reiseziel befindet, und die strategischen Notwendigkeiten verstehen, die für die Entwicklung zur nächsten Phase erforderlich sind. Sie sollten dann die data-Anwendungsfälle identifizieren, die für jede strategische Notwendigkeit erforderlich sind, und auswählen, welche data-Anwendungsfälle für jede Phase priorisiert werden sollen, wie in der obigen Tabelle dargestellt.
Ein aufstrebendes Reiseziel muss eine kritische Masse erreichen, um als Reiseziel anerkannt zu werden, das man unbedingt besuchen muss. Das folgende Diagramm veranschaulicht die vier Phasen eines solchen Reiseziels. Diese Entwicklung stellt den idealen Wachstumspfad dar. Zwar sind nicht alle Reiseziele in der Lage, die fortgeschrittenen Phasen zu erreichen, doch sollte dies ihr Ziel sein.
Da mehrere Länder in der MENA-Region bestrebt sind, ihre Position als globale Tourismusdestinationen und Reisedrehkreuze zu stärken, sind data-Analysen und -Intelligenz von entscheidender Bedeutung, um eine globale Präsenz aufzubauen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Tatsächlich kann data diesen Ländern helfen, den Wachstumsstillstand der aufstrebenden Reiseziele zu durchbrechen, indem es Marketing-Exzellenz vorantreibt, die Schaffung von Angeboten anregt und das Besuchererlebnis verbessert.
Dieser Artikel untersucht, wie Einkaufszentren durch die Implementierung ganzheitlicher data- und KI-Strategien die Anforderungen der Verbraucher erfüllen können, um wettbewerbsfähig zu bleiben...
In diesem Artikel stellen Oussama Ahmad und Karim Hayek zehn bewährte Taktiken vom Schlachtfeld vor.
Bevor wir uns mit data-Katalogen für maschinelles Lernen (ML) befassen, sollten wir definieren, was ein data-Katalog ist: ein zentrales Repository, das Metadata speichert.
Decathlon ist seit 20 Jahren auf dem chinesischen Markt vertreten und verfügt über ein starkes digitales Fundament mit einer großen Menge an Industrie data.
