Wie KI die Patientenversorgung verbessert
KI hat das Potenzial, die Gesundheitsbranche mit digitalen Lösungen zu verändern. Wie also kann KI die Patientenversorgung verbessern?
Artefact Modell zur Talententwicklung: Eine Vorlage für kontinuierliches Karrierewachstum
Artefact Talent Development Model: Wir leben von Transparenz und Innovation. Wir sind bestrebt, unsere besten Praktiken mit anderen zu teilen.
Wie Sie Personalisierungsmaßnahmen mit data-driven-Marketing skalieren können
Um im heutigen Umfeld erfolgreich zu sein, müssen Marketingfachleute ihre Personalisierungsbemühungen mit data-driven-Strategien skalieren.
Data & ML Herausforderungen für 2022
Die wichtigsten Trends für 2021 data & ML... und was sie für 2022 bedeuten
Data & Analytics Trends 2022 Podcast mit Artefact CEO, Vincent Luciani
2021 war ein Jahr des Übergangs, das durch einen starken Anstieg der data-Reife gekennzeichnet war. Dieser Podcast befasst sich mit den Trends, die in den kommenden Monaten zu erwarten sind. Es geht um die Beschleunigung der 1P data-Erfassung, die Ausweitung der CDPs von Marken und zunehmend probabilistische Ansätze zur Leistungsmessung.
So vergleichen Sie schnell zwei data-Sets mit einer generischen und leistungsstarken SQL-Abfrage
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die den Vergleich von datasets über eine gebrauchsfertige Structured Query Language-Vorlage erleichtert
Haben Sie kein cookies mehr? Tanken Sie eine KI-basierte Audience Engine mit first-party data für präzise targeting!
Der Wandel des technischen und regulatorischen Umfelds rund um die Erfassung und Verarbeitung von persönlichen data hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Fähigkeit der Vermarkter, ihre audiences präzise anzusprechen und zu messen. Marken müssen ihre data-Strategien überdenken, wenn sie ihre audiences weiterhin genau erreichen und ihre Medienbudgets optimieren wollen.
Bewertung der Kundenneigung mit Modellen des maschinellen Lernens in Google Analytics Data
Hier erfahren Sie, wie wir mit Google Analytics data hochmoderne benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen entwickelt haben, um die Bereitschaft von Kunden zum Kauf eines Produkts einzuschätzen.
Der Weg zur Entwicklung eines leistungsstarken Nachfrageprognosemodells - Teil 4
Bisher haben wir vor allem über Prognosen für reguläre Produkte gesprochen, die schon seit einiger Zeit im Regal stehen. Aber was ist mit Produkten, die erst vor kurzem auf den Markt gekommen sind?
