Faraday

Faraday AI Агенты для прогнозирования поведения клиентов — это платформа, которая оснащает научные и инженерные команды для создания проактивного опыта клиентов с использованием данных, агентов ИИ и автоматизации. Он поддерживает рабочие процессы на основе точек и кликов или интеграцию на основе API для развертывания прогнозов на тысячах брендов и платформ.

Обзор

• Встроенные потребительские данные с 1500 атрибутами.
• Предупакованные агенты ИИ для ключевых поведений клиентов.
• Возможности вывода в реальном времени и партии.
• Особенности соблюдения и управления, включая соображения SOC-2 и CCPA, а также управление предвзятостью и объяснимость.
• Поддержка жизненного цикла от приема данных до развертывания с интегрированной отчетностью.

Как это работает (шаги высокого уровня)

1. Подключите источники данных: Snowflake, BigQuery, Postgres, S3 или загрузите CSV через API (POST / загрузки).
2. Создание наборов данных: столбцы карт для идентификации людей и извлечения необходимых событий (POST/datasets).
3. Создание когорт: определение ключевых групп с использованием артефактов событий и черт (POST / когорты).
4. Объявите свою цель прогнозирования: используйте встроенные агенты для основных моделей поведения и установите результат для прогнозирования (POST / результаты).
5. Определите область применения: выберите население (группы) и полезную нагрузку с целью развертывания (POST / Scopes).
6. Развертывание с целью: Добавьте пункты развертывания для ваших прогнозов (POST / Targets).

Агенты ИИ и случаи использования

• Адаптивное дисконтирование: оценка стоимости рекламных предложений.
• Приоритезация лидера: сначала привлекайте лучших, чтобы максимизировать конверсию.
• Следующее лучшее предложение: предсказывайте, что клиент будет покупать дальше.
• Повторите готовность к покупке: Определите клиентов, наиболее готовых к покупке снова.
• Тематическая персонализация: индивидуальные сообщения и креативы для каждой цели.

Сквозной быстрый старт (API-центричный)

• Шаг 1: Подключите свои источники данных (хранилища данных, базы данных, облачное хранилище или загрузки CSV).
• Шаг 2: Создайте наборы данных и столбцы карт для идентификации людей и событий.
• Шаг 3: Создание когорт для представления ключевых групп.
• Шаг 4: Объявлять цели прогнозирования с использованием встроенных агентов (результаты).
• Шаг 5: Создайте план готовности к развертыванию.
• Шаг 6: Создайте цель для развертывания прогнозов в вашем трубопроводе.

Возможности готовности к судну

• Встроенные потребительские данные с обширными атрибутами.
• Предварительно созданные агенты ИИ для общего поведения клиентов.
• Предвзятое управление и ответственный инструментарий ИИ.
• Реальное время и серийный вывод.
• Простое развертывание по нескольким направлениям и интеграциям.
• Обработка конфиденциальных данных и нормативные соображения.

Безопасность и управление

• Инструменты обнаружения и смягчения последствий.
• Функции объяснимости для понимания прогнозов модели.
• Поддержка соблюдения нормативных требований (SOC-2, CCPA и т.д.).
• Четкая линия данных от приема внутрь до развертывания.

Основные характеристики

• Предварительно созданные агенты ИИ для ключевых моделей поведения клиентов (например, оценка потенциальных клиентов, склонность к покупкам, сигналы персонализации)
• Бесшовное подключение к источнику данных (Snowflake, BigQuery, Postgres, S3) и загрузка CSV
• Создание наборов данных и картирование колонок
• Создание когорты и сегментация на основе событий / черт
• Объективное заявление и определения результатов
• Планирование развертывания на основе охвата
• Развертывание целей по нескольким направлениям и каналам
• Реальное время и пакетный вывод
• Встроенные инструменты управления предубеждениями и объяснимости
• Возможности соблюдения и управления (SOC-2, CCPA и т.д.)