客户流失预测系统和留存分析
机器学习模型评估每个订阅者流失的风险,解释原因,并从群体仪表板触发留存行动。
机器学习模型评估每个订阅者流失的风险,解释原因,并从群体仪表板触发留存行动。
工作室需要一个时间跟踪和计费工具:按客户和项目记录小时,可以使用计时器或手动记录,跟踪费用并从可计费小时生成PDF发票,并按项目和人员生成报告。
模板商店让我们变得缓慢。我们需要一个快速的商店前端,基于我们自己的代码,构建在无头后端(Medusa或commercetools)之上:前端解耦,API,购物车,结账,两个支付提供商和供编辑使用的CMS。
内容库在关键词搜索不足的地方。需要语义向量搜索:嵌入,向量数据库,混合排名,相关性调整和 API。这是搜索,不是聊天机器人。
需要在我们的合作伙伴API前面设置一个API网关:API密钥、身份验证、速率限制、配额、路由、缓存和每个合作伙伴的分析。
需要一个CDP,将来自网站、应用程序、客户关系管理(CRM)和广告的数据汇集到一个单一的客户档案中:身份解析、细分和与营销服务的受众自动同步。
需要一个具有计算机视觉的应用程序,通过相机检查生产线上的产品,标记划痕、缺失部件和印刷缺陷,记录缺陷并在仪表板上显示统计数据。
需要PIM系统作为关于产品的单一真实来源:中央目录、属性、变体、媒体、翻译、验证、角色以及导出/馈送到商店和市场。
用于端到端产品可追溯性的私有区块链:原材料来源、批次、转移和证书在安全注册中,客户的二维码验证和完整审计轨迹。
需要一个合作伙伴平台:推荐链接和代码,转化归因,合作伙伴账户,佣金等级,支付和反欺诈。
用基于 Apache Kafka 的实时流处理管道替换缓慢的夜间批量分析:事件生产者、流处理、存储和仪表板的交付、可靠性和重放。
内容网站加载缓慢,失去访客和搜索排名。需要一名前端开发人员:优化LCP/INP/CLS、图像、JS和缓存,提高Lighthouse评分。
需要独立的 Web 应用程序渗透测试,遵循 OWASP Top 10:报告包含严重性级别、修复建议,并在修复后进行重新测试。
电子商务商店需要与QuickBooks/Xero的自动双向同步:订单、发票、客户、产品和库存,带有冲突解决和字段映射。
我们需要一个跨平台的Electron桌面应用程序:适用于Win/Mac/Linux的安装程序、本地数据库、文件处理、系统托盘、通知和自动更新。
设计团队需要一个Figma插件,该插件可以读取产品数据源(CSV或API),自动生成目录卡,将数据分配到命名图层,并在重新运行时就地更新。