Wie lange dauert die Integration?

Der Integrationsprozess ist schnell. Sie können Ihre Daten in wenigen Minuten mit Shaped verbinden, Ihr erstes Modell in wenigen Stunden trainieren und in wenigen Tagen vollständig in Ihre App integrieren.

Wie unterscheidet sich Shaped von Algolia oder AWS Personalize?

Shaped wurde als eine einheitliche, KI-native Plattform entwickelt, die für Echtzeit-, tief anpassbare Such- und Empfehlungssysteme konzipiert ist - speziell für moderne Daten-Teams. Es kombiniert Suche und Empfehlungen in einem einzigen System, verwendet Transformer-Modelle und Echtzeit-Lernschleifen und integriert sich direkt in Datenlager.

Kann ich Shaped für mehrere Ranking-Anwendungsfälle nutzen?

Natürlich! Shaped ist so konzipiert, dass es für alle Ihre Ranking-Anwendungsfälle verwendet werden kann. Typischerweise setzen die Unternehmen, mit denen wir arbeiten, Dutzende ein. Sobald Ihre Daten mit Shaped verbunden sind, ist die Erstellung zusätzlicher Ranking-Modelle einfach.

Wie viele Daten benötige ich?

Es gibt keine minimale Datenmenge, die erforderlich ist. Das Sammeln von Interaktionen, zum Beispiel Klicks, Ansichten oder Impressionen, ist die einzige Anforderung.

Warum sollte ich das nicht intern entwickeln?

Die hohen Kosten für die Einstellung mehrerer Maschinenlern-Ingenieure, die lange Zeit, die zum Aufbau erforderlich ist, und die laufende Vollzeitwartung, die erforderlich ist. Wir kümmern uns um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, ohne sich darum zu kümmern. Shaped kann Sie in wenigen Tagen mit einem Bruchteil der Kosten von 0 auf 1 bringen.

Wie gehen Sie mit meinen Daten um?

Shaped wurde von Grund auf mit Sicherheit als oberste Priorität entwickelt. Wir arbeiten als Cloud-Software-as-a-Service (SaaS) Plattform und greifen nur dann auf Ihre verbundenen Datenspeicher zu, wenn es notwendig ist, um Ihre Ranking-Algorithmen zu erstellen. Nach dem Training werden die meisten Ihrer Daten verworfen, mit Ausnahme spezifischer, nicht identifizierbarer kodierter Merkmale, die bei der Inferenz verwendet werden. Wir benötigen nur Lesezugriff auf Ihre Datensätze, und Kundendaten müssen niemals innerhalb von Shaped gespeichert werden.

Shaped: KI-native Personalisierungsplattform zum Erstellen von Ranking-Modellen und personalisierten Erlebnissen.

Name: Shaped
Rating: 5 (72 reviews)
Author: toolify

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KI-native Personalisierungsplattform zum Erstellen von Ranking-Modellen und personalisierten Erlebnissen.

Hinzugefügt am:

Mar 07 2023

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Articos ist eine schnelle, rekrutierungsfreie Plattform für Benutzerforschung, die Ihnen hilft, Produktideen zu validieren, UX-Flows zu testen und Kundenbedürfnisse zu verstehen, ohne wochenlang auf die Suche nach echten Teilnehmern warten zu müssen. Anstatt Anrufe zu buchen und Nichterscheinen nachzujagen, führen Sie KI-moderierte Interviews mit realistischen synthetischen Nutzern durch, die Ihren Ziel-Personas entsprechen. In kurzer Zeit erhalten Sie klares Feedback darüber, was Nutzer verstehen, was sie verwirrt, wofür sie bezahlen würden und was sie davon abhalten würde, Ihr Produkt zu nutzen. Es wurde für Gründer, Produktmanager, Designer und Agenturen entwickelt, die schnelle Orientierungshilfe benötigen, bevor sie Zeit und Budget für die Entwicklung des falschen Produkts aufwenden.

Shaped Produktinformationen

Was ist Shaped?

Shaped ist eine KI-native Personalisierungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, leistungsstarke Ranking-Modelle zu erstellen, um den Inhalt zu verstehen, mit dem ihre Benutzer am wahrscheinlichsten interagieren oder den sie kaufen. Dieses Verständnis kann genutzt werden, um personalisierte Entdeckungsseiten, Feeds, Empfehlungen und Marketingkommunikation zu erstellen. Shaped hilft Teams, schnell mit KI-Suche, Empfehlungen und Personalisierung zu experimentieren, und bietet eine konfigurierbare Relevanz-Engine für den Einsatz in großem Maßstab.

Wie benutzt man Shaped?

Um Shaped zu nutzen, verbinden Sie Ihre bestehenden Datenquellen, optimieren Sie LLMs und neuronale Ranking-Modelle und experimentieren Sie mit Ranking- und Abrufkomponenten. Die Plattform integriert sich direkt in Datenlager und unterstützt SQL-basiertes Feature Engineering, sodass technische Teams das System vollständig kontrollieren und erweitern können.

Shaped's Hauptmerkmale

KI-gestützte Suche und Empfehlungen

Echtzeit-Anpassungsfähigkeit durch VerhaltenSignale

Bibliothek modernster Modelle

Hochgradig anpassbare Ranking- und Abrufkomponenten

Erklärbare Ergebnisse mit in-sitz Analysen

Sichere Infrastruktur mit GDPR- und SOC2-Compliance

Shaped's Anwendungsfälle

Personalisierte Entdeckungsseiten

Kundenspezifische Feeds

KI-gesteuerte Empfehlungen

Optimierte Marketingkommunikation

Marktplatzoptimierung

Engagement in sozialen Medien

Personalisierung von Medienplattformen

Steigerung der E-Commerce-Konversionsrate

FAQ von Shaped

Wie lange dauert die Integration?
Wie unterscheidet sich Shaped von Algolia oder AWS Personalize?
Kann ich Shaped für mehrere Ranking-Anwendungsfälle nutzen?
Wie viele Daten benötige ich?
Warum sollte ich das nicht intern entwickeln?
Wie gehen Sie mit meinen Daten um?

Shaped Unternehmen

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