ප්‍රචාරණ තාක්ෂණයවිශ්ලේෂණ සහ පරීක්ෂණකෘතිම බුද්ධියඅන්තර්ගත අලෙවිCRM සහ දත්ත වේදිකාඊ-වාණිජ්‍යය සහ සිල්ලර වෙළඳාමවිද්‍යුත් තැපැල් අලෙවිකරණය සහ ස්වයංක්‍රීයකරණයසිදුවීම් අලෙවිකරණයඅලෙවිකරණ තොරතුරුජංගම සහ ටැබ්ලට් අලෙවිකරණයමානව සම්බන්ධතාවිකුණුම් සහ අලෙවිකරණ පුහුණුවවිකුණුම් සක්‍රීය කිරීමඅලෙවිකරණය සොයන්නසමාජ මාධ්‍ය සහ බලපෑම් අලෙවිකරණය

ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන නවීන තාක්ෂණයන් 10 ක්

පහත ඉන්ෆොග්‍රැෆික් බාධාව යන පදය භාවිතා කරන නමුත් සමහර විට වචනය භාවිතා කරයි කඩාකප්පල් කිරීම ඍණාත්මක අර්ථයක් ඇත. අද ඩිජිටල් අලෙවිකරණය කිසිදු නවීන තාක්‍ෂණයකින් කඩාකප්පල් වී ඇති බව මම විශ්වාස නොකරමි, එය එයින් පරිවර්තනය වන බව මම විශ්වාස කරමි.

නව තාක්ෂණයන් අනුවර්තනය කර අනුගමනය කරන අලෙවිකරුවන්ට ඔවුන්ගේ අපේක්ෂාවන් සහ ගනුදෙනුකරුවන් සමඟ වඩාත් අර්ථවත් ආකාරයකින් පුද්ගලීකරණය කිරීමට, සම්බන්ධ වීමට සහ සම්බන්ධ වීමට හැකිය. පාරිභෝගිකයින්ගේ සහ ව්‍යාපාරවල හැසිරීම ඉලක්ක කර පුරෝකථනය කිරීමට පද්ධති වඩා හොඳ වන හෙයින් කණ්ඩායම හා පිපිරුම් දින අප පසුපසින් ගමන් කරයි.

ඇත්ත වශයෙන්ම ප්‍රශ්නය වන්නේ එය කාලයාගේ ඇවෑමෙන් සිදුවනු ඇත්ද යන්නයි. ඩිජිටල් යනු එතරම් ලාභදායී නාලිකාවක් වන අතර දුර්වල භාවිතයන් පාරිභෝගික රහස්‍යතාව අනිසි ලෙස භාවිතා කරන අතර ඒවා තීරණ ගැනීමේ චක්‍රයක සිටියත් නැතත් ඔවුන් ඉදිරිපිට දැන්වීම් පළ කරයි. නියාමන කොන්දේසි ඉක්මවා නොයනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු. සමාගම්වලට තනිවම අපයෝජනය අවම කිරීමට කටයුතු කළ හැකිය. එය සිදුවනු ඇතැයි මම එතරම් සුබවාදී නොවෙමි.

ලෝක ආර්ථික සංසදයට අනුව, මෙම වෙනස්කම් වල ප්‍රධාන රියදුරන් හතර වන්නේ ජංගම ළඟාවීම පුළුල් කිරීම, වලාකුළු පරිගණකකරණය, කෘතිම බුද්ධිය (AI), සහ අන්තර්ජාලයේ දේවල් (IoT) කෙසේ වෙතත්, Big Data සහ Virtual Reality වැනි නව තාක්ෂණය (VR) භූ දර්ශනය තවත් වෙනස් කිරීමට පුරෝකථනය කර ඇත.

ලෝක ආර්ථික සංසදය

මෙම නව තාක්‍ෂණයන් මූලික වශයෙන් අපේක්‍ෂා කරනුයේ බහුවිධ ස්පර්ශක ස්ථාන හරහා ලොවට වැඩි සම්බන්ධතාවයක්‌ ගෙන ඒමයි, එයින් අදහස් කරන්නේ අන්තර්ජාල දැවැන්තයින්ට තවදුරටත් පාරිභෝගික දත්ත පාලනය කිරීමට නොහැකි වනු ඇති බවයි. වැදගත්ම දෙය නම්, එය අනාගතයේ දී වඩාත් පරිපූර්ණ හා ඉලක්කගත ව්‍යාපාරයක් නිර්මාණය කිරීමට අලෙවිකරුවන්ට උපකාරී වනු ඇත.

ස්පිරලයිටික්ස් මෙම කැපී පෙනෙන තොරතුරු විස්තරය එක් කරයි, ඩිජිටල් අලෙවිකරණය කඩාකප්පල් කරන නව තාක්ෂණය, අපගේ උත්සාහයන් වේගවත් කරන තාක්ෂණයන් 10 ක් සහ ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේ භූ දර්ශනය වෙනස් කිරීම.

විශාල දත්ත

Big Data යනු ව්‍යුහාත්මක සහ ව්‍යුහගත නොවන - විශාල දත්ත පරිමාව විස්තර කරන යෙදුමකි, එය එදිනෙදා පදනමින් ව්‍යාපාරයක් යටපත් කරයි. මෙම දත්ත ව්‍යාපාරික ගනුදෙනු, සමාජ මාධ්‍ය, සංවේදක, ඩිජිටල් රූප, වීඩියෝ, සහ තවත් බොහෝ මූලාශ්‍රවලින් පැමිණිය හැක. මෙම යෙදුම දත්තවල ප්‍රමාණය සමඟ පමණක් සම්බන්ධ නොවේ, නමුත් එවැනි විශාල දත්ත කට්ටල කළමනාකරණය කිරීමට භාවිතා කරන තාක්ෂණය ද ඇතුළත් වේ.

විශාල දත්ත සංකල්පය බොහෝ විට Vs තුන සමඟ සම්බන්ධ වේ:

  1. පරිමාව: සංවිධාන විවිධ මූලාශ්‍රවලින් දත්ත රැස් කරන අතර අන්තර්ජාලය, සමාජ මාධ්‍ය සහ IoT උපාංගවල නැගීමත් සමඟ, ජනනය කරන සහ එකතු කරන දත්ත ප්‍රමාණය ඝාතීය ලෙස ඉහළ ගොස් ඇත. මෙම වෙළුම සාම්ප්‍රදායික තොරතුරු තාක්ෂණ ව්‍යුහයන්ට වඩාත්ම ක්ෂණික අභියෝගය ඉදිරිපත් කරයි.
  2. ප්‍රවේගය: මෙයින් අදහස් කරන්නේ නව දත්ත උත්පාදනය වන වේගය සහ දත්ත එහා මෙහා යන වේගයයි. අන්තර්ජාලයේ සහ ස්මාර්ට් උපාංගවල වර්ධනයත් සමඟම, පෙර නොවූ විරූ වේගයකින් දත්ත අඛණ්ඩව ජනනය වේ.
  3. ප්රභේදය: මෙය ලබා ගත හැකි දත්ත වර්ග බොහොමයක් ගැන සඳහන් කරයි. සාම්ප්‍රදායික දත්ත වර්ග ව්‍යුහගත වූ අතර සම්බන්ධතා දත්ත ගබඩාවකට මනාව ගැලපේ. විශාල දත්ත වැඩිවීමත් සමඟ දත්ත නව ව්‍යුහගත නොවන දත්ත වර්ග වලින් පැමිණේ. පෙළ, ශ්‍රව්‍ය සහ දෘශ්‍ය වැනි ව්‍යුහගත නොවූ සහ අර්ධ ව්‍යුහගත දත්ත වර්ග, අර්ථය ව්‍යුත්පන්න කිරීමට සහ පාර-දත්ත සඳහා අමතර පෙර සැකසුම් අවශ්‍ය වේ.

අමතර Vs දෙකක් සමහර විට ඇතුළත් වේ:

  1. නිරවද්‍යතාවය: මෙය බොහෝ සෙයින් වෙනස් විය හැකි දත්තවල ගුණාත්මක භාවයට යොමු කරයි. වැරදි ලෙස ලේබල් කළ ප්‍රවර්ග, නැතිවූ අගයන් හෝ බාහිර අගයන් වැනි දත්තවල නොගැලපීම් හරහා දත්ත ගුණත්වය අවදානමට ලක්විය හැක.
  2. වටිනාකම: මෙයින් අදහස් කරන්නේ අපගේ දත්ත වටිනාකමක් බවට පත් කිරීමට අපට ඇති හැකියාවයි. විශාල දත්ත වලට ප්‍රවේශ වීම හොඳයි, නමුත් අපට එය වටිනාකමක් බවට පත් කළ නොහැකි නම් එය නිෂ්ඵල ය. උසස් විශ්ලේෂණ, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ දත්ත විද්‍යාව ක්‍රියාත්මක වන්නේ මෙහිදීය.

වඩා හොඳ තීරණ සහ උපායමාර්ගික ව්‍යාපාර චලනයන් සඳහා තුඩු දෙන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සඳහා විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය කළ හැකිය. එය අලෙවිකරණය, සෞඛ්‍ය සේවා, නිෂ්පාදන සහ මූල්‍ය ඇතුළු බොහෝ ක්ෂේත්‍ර හරහා භාවිතා වේ. කෙසේ වෙතත්, විශාල දත්ත සැකසීම සහ විශ්ලේෂණය අභියෝගාත්මක විය හැකි අතර විශේෂිත මෘදුකාංග, දෘඩාංග සහ කුසලතා අවශ්‍ය වේ.

විශාල දත්ත ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

විශාල දත්ත ක්රම කිහිපයකින් ඩිජිටල් අලෙවිකරණයට ගැඹුරු බලපෑමක් ඇති කර ඇත:

  • පුද්ගලීකරණය සහ අභිරුචිකරණය: විශාල දත්ත අලෙවිකරුවන්ට තම ගනුදෙනුකරුවන් වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි. සමාජ මාධ්‍ය, සෙවුම් යන්ත්‍ර සහ සබැඳි සාප්පු සවාරි හැසිරීම වැනි විවිධ මූලාශ්‍රවලින් දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, අලෙවිකරුවන්ට වඩාත් පුද්ගලාරෝපිත සහ ඉලක්කගත අලෙවිකරණ ව්‍යාපාර නිර්මාණය කළ හැකිය. මෙම ඉහළ ගිය අභිරුචිකරණ මට්ටම පාරිභෝගික නියැලීම සහ පරිවර්තන අනුපාත වැඩි දියුණු කරයි.
  • පුරෝකථන විශ්ලේෂණ: විශාල දත්ත අලෙවිකරුවන්ට පාරිභෝගික හැසිරීම්, අවශ්‍යතා සහ අනාගත ප්‍රවණතා පුරෝකථනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙම අනාවැකි විශ්ලේෂණය වඩා ඵලදායී ලෙස අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සැලසුම් කිරීමට සහ තරඟයට වඩා ඉදිරියෙන් සිටීමට උපකාරී වේ.
  • වැඩි දියුණු කළ තීරණ ගැනීම: විශාල දත්ත උපාය මාර්ගික තීරණ ගැනීමේදී උපකාර වන ක්‍රියාකාරී විදසුන් සපයයි. අලෙවිකරුවන්ට තම ප්‍රචාරක ව්‍යාපාරවල ක්‍රියා කරන සහ නැති දේ හඳුනාගෙන අවශ්‍ය ගැලපීම් කළ හැකිය.
  • පාරිභෝගික ගමන සිතියම්ගත කිරීම: විවිධ නාලිකා සහ ටච් පොයින්ට් හරහා සම්පූර්ණ පාරිභෝගික ගමන තේරුම් ගැනීමට විශාල දත්ත උපකාරී වේ. මෙම අවබෝධය පාරිභෝගික ගමනේ සෑම අදියරකදීම වඩා හොඳ පරිවර්තනයක් සඳහා අලෙවිකරණ උපාය මාර්ගය ප්‍රශස්ත කිරීමට උපකාරී වේ.
  • තත්‍ය කාලීන අලෙවිකරණය: තත්‍ය කාලීනව විශාල දත්ත සැකසීමේ හැකියාව අලෙවිකරුවන්ට පාරිභෝගික හැසිරීම් වලට ක්ෂණිකව ප්‍රතිචාර දැක්වීමට ඉඩ සලසයි, අවශ්‍ය වූ විට නිෂ්පාදන හෝ සේවා ලබා දෙයි. මෙම තත්‍ය කාලීන අලෙවිකරණයට පරිවර්තන අනුපාත සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කළ හැක.
  • ඛණ්ඩනය: ඔවුන්ගේ හැසිරීම්, මනාප, ජන විකාශන සහ වෙනත් සාධක මත පදනම්ව පාරිභෝගිකයින් වඩාත් නිවැරදිව කොටස් කිරීමට විශාල දත්ත ආධාර කරයි. මෙම සවිස්තරාත්මක ඛණ්ඩනය වඩාත් ඉලක්කගත සහ ඵලදායී අලෙවිකරණ ව්‍යාපාර සඳහා ඉඩ සලසයි.
  • දියුණුයි සේවක අභිප්රේරණය: විශාල දත්ත ආධාරයෙන්, අලෙවිකරුවන්ට ඔවුන්ගේ ව්‍යාපාරවල ආයෝජන මත ප්‍රතිලාභ (ROI) වඩාත් නිවැරදිව විශ්ලේෂණය කළ හැකි අතර, ROI උපරිම කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සකස් කළ හැකිය.
  • තරඟකරු විශ්ලේෂණය: තරඟකරුවන්ගේ ක්‍රියාකාරකම් සහ උපාය මාර්ග නිරීක්ෂණය කිරීමට විශාල දත්ත භාවිතා කළ හැකි අතර, වෙළඳපොලේ තරඟකාරීව සිටීමට වටිනා අවබෝධයක් ලබා දේ.
  • වැඩිදියුණු කළ පාරිභෝගික සේවය: පොදු ගැටළු හඳුනා ගැනීම, විය හැකි ගැටළු අනාවැකි පළ කිරීම සහ වඩාත් පුද්ගලාරෝපිත සහය ලබා දීම මගින් පාරිභෝගික සේවා වැඩිදියුණු කිරීමට විශාල දත්ත භාවිතා කළ හැක.
  • නවෝත්පාදන: කලින් සැඟවී තිබූ හෝ නොපැහැදිලි වූ ප්‍රවණතා, රටා සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය හෙළිදරව් කිරීමෙන්, විශාල දත්ත නව්‍ය අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සහ ව්‍යාපාරවලට තුඩු දිය හැකිය.

මෙම සියලු බලපෑම් විශාල දත්ත ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේ මිල කළ නොහැකි මෙවලමක් බවට පත් කරයි. තාක්‍ෂණය අඛණ්ඩව පරිණාමය වන විට, අලෙවිකරණයේදී විශාල දත්ත භාවිතය වඩාත් ප්‍රචලිත වීමට ඉඩ ඇත.

කෘතිම බුද්ධිය

කෘතිම බුද්ධිය (AI) යනු මිනිසුන් මෙන් සිතීමට සහ ඔවුන්ගේ ක්‍රියාවන් අනුකරණය කිරීමට ක්‍රමලේඛනය කර ඇති යන්ත්‍රවල මානව බුද්ධිය අනුකරණය කිරීමයි. මෙම යෙදුම බොහෝ විට යෙදෙන්නේ ස්වභාවික භාෂාව තේරුම් ගැනීම, රටා හඳුනා ගැනීම, ගැටළු විසඳීම සහ තීරණ ගැනීම වැනි සාමාන්‍යයෙන් මානව බුද්ධිය අවශ්‍ය වන කාර්යයන් ඉටු කිරීමට හැකියාව ඇති යන්ත්‍රයකට හෝ පරිගණක පද්ධතියකටය.

AI ප්‍රධාන වර්ග දෙකකට වර්ග කළ හැක:

  • පටු AI: දුර්වල AI ලෙසද හැඳින්වෙන, මෙවැනි කෘතිම බුද්ධිය සීමිත සන්දර්භයක් යටතේ ක්‍රියාත්මක වන අතර එය මානව බුද්ධියේ අනුකරණයකි. පටු AI බොහෝ විට හඬ හඳුනාගැනීම වැනි තනි කාර්යයක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. ඩිජිටල් සහායක, නිර්දේශ පද්ධති, රූප හඳුනාගැනීමේ මෘදුකාංග ආදී වශයෙන් අද අපි සෑම තැනකම දකින AI මෙයයි.
  • සාමාන්ය AI: ශක්තිමත් AI ලෙසද හැඳින්වෙන, මෙම AI ආකෘතියට මිනිසාගේ මට්ටමින් පුළුල් පරාසයක කාර්යයන්හි දැනුම තේරුම් ගැනීමට, ඉගෙනීමට, අනුවර්තනය වීමට සහ ක්‍රියාත්මක කිරීමට හැකිය. එය තනි කාර්යයකට පමණක් සීමා නොවන නමුත් එක් වසමකින් තවත් වසමකට ඉගෙනීම මාරු කළ හැකිය.

කෘත්‍රිම බුද්ධිය යනු යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (පරිගණක පද්ධතියකට විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් සපයනු ලබන අතර, එය වෙනත් දත්ත පිළිබඳව තීරණ ගැනීමට භාවිතා කරයි), ස්වභාවික භාෂා සැකසීම (මිනිසුන් තේරුම් ගැනීමට පරිගණකවලට ඇති හැකියාව) ඇතුළු බොහෝ විෂයයන් සහ තාක්ෂණයන් ඇතුළත් පුළුල් ක්ෂේත්‍රයකි. භාෂාව), පරිගණක දැක්ම (පරිගණකවලට ඇති හැකියාව බලන්න සහ දෘශ්‍ය තොරතුරු අර්ථ නිරූපණය කරන්න) සහ වෙනත්.

AI ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

AI ඩිජිටල් අලෙවිකරණ භූ දර්ශනය විවිධ ආකාරවලින් සැලකිය යුතු ලෙස පරිවර්තනය කරයි:

  1. පුද්ගලීකරණය: පාරිභෝගික හැසිරීම් අවබෝධ කර ගැනීමට සහ පුද්ගලාරෝපිත අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීමට AI හට විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, තනි තනි පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ හැසිරීම්, මනාප සහ අතීත අන්තර්ක්‍රියා මත පදනම්ව පුද්ගලාරෝපිත අන්තර්ගතයන්, නිර්දේශ සහ ප්‍රවර්ධන ලබා දීමට AI භාවිතා කළ හැක.
  2. පුරෝකථන විශ්ලේෂණ: AI හට අනාගත ක්‍රියා පුරෝකථනය කිරීමට අතීත දත්ත සහ හැසිරීම් විශ්ලේෂණය කළ හැක. නිදසුනක් වශයෙන්, පාරිභෝගිකයෙකු උනන්දු විය හැකි නිෂ්පාදන හෝ සේවා මොනවාද, නැතහොත් ඔවුන් මිලදී ගැනීමක් කිරීමට සූදානම් වන්නේ කවදාද යන්න පුරෝකථනය කළ හැකිය. මෙය ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණ ප්‍රයත්නයන් වඩාත් ඵලදායී ලෙස ඉලක්ක කර ගැනීමට උදවු කළ හැක.
  3. පාරිභෝගික සේවය: AI chatbots සහ virtual Assistants හට 24/7 පාරිභෝගික සේවා සැපයීම, පොදු ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීම, තොරතුරු සැපයීම සහ ගනුදෙනු සඳහා පවා උපකාර කළ හැක. මෙය පාරිභෝගික අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කරනවා පමණක් නොව වඩාත් සංකීර්ණ කාර්යයන් සඳහා මානව සම්පත් නිදහස් කරයි.
  4. අන්තර්ගත උත්පාදනය: AI හට වාර්තා, පුවත් යාවත්කාලීන, හෝ සරල කථා වැනි ඇතැම් අන්තර්ගත වර්ග ජනනය කළ හැක. නිරන්තර මිනිස් උත්සාහයක් අවශ්‍ය නොවී ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අන්තර්ගතය නැවුම් සහ අදාළව තබා ගැනීමට මෙය උදවු කළ හැක.
  5. දැන්වීම් ප්‍රශස්තකරණය: AI හට විවිධ දැන්වීම්වල ක්‍රියාකාරීත්වය විශ්ලේෂණය කර ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට ඒවා ස්වයංක්‍රීයව සකස් කළ හැක. නිවැරදි ප්‍රේක්ෂකයින් වෙත සහ නියම වේලාවට දැන්වීම් ඉලක්ක කර ගැනීමට ද එය උදවු විය හැක.
  6. හඬ සෙවීම: Siri, Alexa, සහ Google Assistant වැනි කටහඬ-සක්‍රිය AI සහායකයන්ගේ වැඩිවීමත් සමඟ, කටහඬ හරහා වැඩි වැඩියෙන් සෙවීම් සිදු කෙරේ. මේ සඳහා ඇඟවුම් ඇත SEO සහ අන්තර්ගත අලෙවිකරණය, හඬ සෙවීම සඳහා ව්‍යාපාර ප්‍රශස්ත කිරීම අවශ්‍ය වේ.
  7. රූපය සහ කථන හඳුනාගැනීම: රූපය සහ කථන හඳුනාගැනීම වැනි උසස් AI තාක්ෂණයන් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සඳහා නව හැකියාවන් විවෘත කළ හැකිය. නිදසුනක් ලෙස, සන්නාමයකට හෝ නිෂ්පාදනයකට අදාළ ඡායාරූප හඳුනා ගැනීමට සමාජ මාධ්‍ය අලෙවිකරණයේදී රූප හඳුනාගැනීම භාවිත කළ හැකි අතර, කථන වචන පිටපත් කිරීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට වීඩියෝ අලෙවිකරණයේදී කථන හඳුනාගැනීම භාවිත කළ හැක.
  8. දත්ත විශ්ලේෂණය: AI ඇල්ගොරිතමවලට මිනිසුන්ට වඩා කාර්යක්ෂමව සහ නිවැරදිව දැවැන්ත දත්ත ප්‍රමාණයක් සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට හැකිය. මෙමගින් ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ ප්‍රේක්ෂකයින්, කාර්ය සාධනය සහ වෙළඳපල ප්‍රවණතා පිළිබඳ වටිනා අවබෝධයක් ලබා දිය හැක.

කෙටියෙන් කිවහොත්, AI ඩිජිටල් අලෙවිකරණය වඩාත් කාර්යක්ෂම, ඵලදායී සහ පුද්ගලීකරණය කරයි. එය ව්‍යාපාරවලට තම ගනුදෙනුකරුවන් වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමටත්, වඩාත් ඵලදායී ලෙස ඔවුන් වෙත ළඟා වීමටත්, ඔවුන්ට වඩා හොඳ අත්දැකීම් ලබා දීමටත් ඉඩ සලසයි. කෙසේ වෙතත්, එයට ව්‍යාපාරවලට නවතම තාක්ෂණයන් සහ උපාය මාර්ග සමඟ යාවත්කාලීනව සිටීමට සහ දත්ත රහස්‍යතාව සහ ආචාර ධර්ම පිළිබඳ ගැටලු සැරිසැරීමට අවශ්‍ය වේ.

යන්ත්ර ඉගෙනීම

යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) යනු AI හි උප කුලකයකි. එය විශ්ලේෂණාත්මක ආකෘති ගොඩනැගීම ස්වයංක්‍රීය කරන දත්ත විශ්ලේෂණ ක්‍රමයකි. අත්යවශ්යයෙන්ම, එය මාර්ගයකි දුම්රිය ඇල්ගොරිතමයක් වන අතර එමඟින් දත්ත මත පදනම්ව තීරණ හෝ පුරෝකථනය කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගත හැකිය.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම වැඩි දත්ත වලට නිරාවරණය වන බැවින් කාලයත් සමඟ වැඩිදියුණු කිරීමට සැලසුම් කර ඇත. එම ඉගෙනුම් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ කොටසක් යනු ML ඇල්ගොරිතම යම් මානයක් ඔස්සේ ප්‍රශස්ත කිරීමට උත්සාහ කරයි; සාමාන්‍යයෙන් මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔවුන් වැරදි අවම කිරීම හෝ ඔවුන්ගේ අනාවැකි සත්‍ය වීමේ සම්භාවිතාව වැඩි කිරීම අරමුණු කරගත් බවයි.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ වර්ග කිහිපයක් ඇත, ඒවා අතර:

  1. අධීක්ෂණය කළ ඉගෙනීම: ඇල්ගොරිතම පුහුණු කරනු ලබන්නේ ලේබල් කරන ලද උදාහරණ හෝ අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵලය දන්නා දත්ත භාවිතා කරමිනි. උදාහරණයක් ලෙස, රෝගියාගේ තොරතුරුවල දත්ත කට්ටලයක් මත ඇල්ගොරිතමයක් පුහුණු කළ හැකිය ලේබලය රෝගියාට යම් රෝගයක් වැළඳී තිබේද නැද්ද යන්නයි.
  2. අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම: පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරන තොරතුරු වර්ගීකරණය හෝ ලේබල් කර නොමැති විට ඇල්ගොරිතම භාවිතා වේ. සිස්ටම් එක කියලා නෑ නිවැරදි පිළිතුර, සහ පෙන්වන්නේ කුමක්දැයි සොයා බැලිය යුතුය. එය දත්තවල රටා සහ සම්බන්ධතා හඳුනා ගනී.
  3. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම: ඇල්ගොරිතම අත්දැකීමෙන් ක්‍රියාවක් කිරීමට ඉගෙන ගනී. එය යම්කිසි තත්වයක් තුළ විපාකය උපරිම කිරීමට සුදුසු ක්‍රියාමාර්ග ගැනීමයි. එය විශේෂිත සන්දර්භයක් තුළ ගත යුතු හොඳම හැසිරීම හෝ මාර්ගය සොයා ගැනීමට විවිධ මෘදුකාංග සහ යන්ත්‍ර මගින් භාවිතා කරයි.

AI සහ ML බොහෝ විට එකිනෙකට හුවමාරු වන අතර, ඒවා සමාන නොවේ. AI යනු අප සලකා බලන ආකාරයට කාර්යයන් ඉටු කිරීමට යන්ත්‍රවලට හැකි වීම පිළිබඳ පුළුල් සංකල්පයකි ස්මාර්ට්. අනෙක් අතට, Machine Learning යනු AI හි වත්මන් යෙදුමකි. එය පදනම් වී ඇත්තේ යන්ත්‍රවලට දත්ත වෙත ප්‍රවේශය ලබා දීමට සහ ඔවුන්ටම ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ දීමට අපට හැකි විය යුතුය යන අදහස මතය.

වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, සියලුම යන්ත්‍ර ඉගෙනීම AI ලෙස ගණන් ගනී, නමුත් සියලුම AI යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ලෙස ගණන් නොගනී. උදාහරණයක් ලෙස, රීති මත පදනම් වූ විශේෂඥ පද්ධතියක් AI ලෙස සලකනු ඇත, නමුත් එය දත්ත වලින් ඉගෙන නොගන්නා බැවින්, එය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ලෙස නොසැලකේ. AI හට චෙස් ක්‍රීඩාවක් කරන පරිගණක වැඩසටහනක්, Alexa වැනි කටහඬ හඳුනාගැනීමේ පද්ධතියක්, කථනයට පරිවර්ථනය කිරීම සහ ප්‍රතිචාර දැක්වීම, හෝ සැරිසැරීමට පරිගණක දර්ශනය භාවිතා කරන ස්වයංක්‍රීය මෝටර් රථයක් වැනි ඕනෑම දෙයක් ඇතුළත් කළ හැක.

ප්‍රධාන වෙනස වන්නේ කාර්යයක් කිරීමට සහ එය නැවත නැවත කිරීමට AI ක්‍රමලේඛනය කළ හැකි අතර, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් පද්ධති නිර්මාණය කර ඇත්තේ අත්දැකීම් වලින් ඉගෙන ගැනීමට, ඒවායේ ක්‍රියාකාරිත්වය සකස් කිරීමට සහ වැඩිදියුණු කිරීමට ය.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

Machine Learning (ML) වඩාත් කාර්යක්ෂම සහ ඵලදායී ඉලක්ක කිරීම, පුද්ගලීකරණය සහ පාරිභෝගික අවබෝධය සක්‍රීය කිරීම මගින් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සැලකිය යුතු ආකාරයෙන් පරිවර්තනය කරයි. ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේදී ML භාවිතා කරන ක්‍රම කිහිපයක් මෙන්න:

  1. පුරෝකථන විශ්ලේෂණ: ML හට අතීත පාරිභෝගික හැසිරීම් විශ්ලේෂණය කර අනාගත හැසිරීම් සහ ප්‍රවණතා පුරෝකථනය කිරීමට එය භාවිතා කළ හැක. පාරිභෝගිකයෙකු මීළඟට කුමක් කරනු ඇත්දැයි අපේක්ෂා කිරීමට මෙය අලෙවිකරුවන්ට උපකාර කළ හැකිය - ඔවුන් මිලදී ගැනීමට ඉඩ ඇති දේ හෝ ඔවුන් අවුල් විය හැකි අවස්ථා වැනි - සහ ඔවුන්ගේ උපාය මාර්ග සක්‍රීයව සකස් කිරීමට.
  2. පුද්ගලීකරණය කළ අලෙවිකරණය: ML ඇල්ගොරිතමවලට තනි පාරිභෝගික මනාපයන් සහ හැසිරීම් අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කළ හැකි අතර, අලෙවිකරුවන්ට ඉහළ පෞද්ගලීකරණය කළ අන්තර්ගත, නිර්දේශ සහ පිරිනැමීම් ලබා දීමට ඉඩ සලසයි. මෙය පාරිභෝගික නියැලීම සහ පරිවර්තන අනුපාත සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කළ හැකිය.
  3. පාරිභෝගික ඛණ්ඩනය: ML හට පාරිභෝගික දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ හැසිරීම්, මනාප සහ ජනවිකාස වැනි විවිධ සාධක මත පදනම්ව වෙනස් කොටස් හඳුනා ගත හැක. අලෙවිකරුවන්ට ගැලපෙන පණිවිඩ සහ දීමනා සමඟ එක් එක් කොටස ඉලක්ක කිරීමට මෙම විදසුන් භාවිතා කළ හැක.
  4. ස්වයංක්‍රීය දැන්වීම් ලංසු තැබීම: ඩිජිටල් ප්‍රචාරණයේදී, ML හට තත්‍ය කාලීනව දැන්වීම් ලංසු තැබීමේ උපාය මාර්ග ප්‍රශස්ත කළ හැකි අතර, උපරිමය ලබා ගැනීම සඳහා ප්‍රචාරණ අයවැයේ හොඳම භාවිතය සහතික කිරීමට උපකාරී වේ. සේවක අභිප්රේරණය.
  5. Chatbots සහ Virtual Assistants: ML විසින් පාරිභෝගික සේවා අන්තර්ක්‍රියා රාශියක් හැසිරවිය හැකි, පාරිභෝගිකයින්ට ක්ෂණික, 24/7 සහය ලබා දෙන, සහ වඩාත් සංකීර්ණ කාර්යයන් සඳහා මානව සම්පත් නිදහස් කිරීමට හැකි නවීන chatbots සහ virtual Assistants බලගන්වයි.
  6. අන්තර්ගත නිර්මාණය සහ සැකසීම: ML හට අන්තර්ගතය වඩාත් කාර්යක්ෂමව නිර්මාණය කිරීමට සහ පාලනය කිරීමට උදවු කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, එය අන්තර්ගතය බවට පත් කළ හැකි දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ජනනය කළ හැකිය, නැතහොත් එක් එක් පරිශීලකයා සඳහා ඔවුන්ගේ අතීත හැසිරීම මත පදනම්ව වඩාත්ම අදාළ අන්තර්ගතය නිර්දේශ කළ හැකිය.
  7. හැඟීම් විශ්ලේෂණය: ML හට සන්නාම කළමනාකරණය සහ නිෂ්පාදන සංවර්ධනය සඳහා වටිනා අවබෝධයක් ලබා දෙමින් පාරිභෝගික හැඟීම් සහ ප්‍රතිපෝෂණ අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා සමාජ මාධ්‍ය පළ කිරීම්, පාරිභෝගික සමාලෝචන සහ පරිශීලක-ජනනය කරන ලද වෙනත් ආකාරයේ අන්තර්ගත විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
  8. SEO සහ SEM: ML සෙවුම් රටා සහ හැසිරීම් වඩාත් හොඳින් අවබෝධ කර ගනිමින්, ඒ අනුව අන්තර්ගතය සහ දැන්වීම් ප්‍රශස්ත කිරීම මගින් සෙවුම් යන්ත්‍ර ප්‍රශස්තකරණය සහ අලෙවිකරණය වැඩිදියුණු කිරීමට උදවු කරයි.
  9. වෙබ් අඩවිය සහ ප්‍රචාරක ප්‍රශස්තකරණය: ML හට වෙබ් අඩවියක් හෝ අලෙවිකරණ ව්‍යාපාරයක් සමඟ පරිශීලකයින් අන්තර්ක්‍රියා කරන ආකාරය විශ්ලේෂණය කළ හැකි අතර අඛණ්ඩ පරීක්ෂාව, ඉගෙනීම සහ ප්‍රශස්තකරණය සඳහා ඉඩ ලබා දෙමින් ක්‍රියා කරන සහ නොකළ දේ හඳුනා ගත හැක.

ML උත්තේජනය කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ ඩිජිටල් අලෙවිකරණ උත්සාහයන් වඩාත් දත්ත මත පදනම් වූ, පුද්ගලීකරණය කළ සහ පාරිභෝගික කේන්ද්‍රීය කර ගත හැක. කෙසේ වෙතත්, සියලුම AI තාක්ෂණයන් මෙන්, ML ද දත්ත රහස්‍යතාව, ආරක්ෂාව සහ ආචාර ධර්ම වලට අදාළ අභියෝග ගෙන එයි, ඒවා ප්‍රවේශමෙන් කළමනාකරණය කළ යුතුය.

බොට්ස් සහ චැට්බෝට්

A බොට් යම් යම් කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා වැඩසටහන්ගත කරන ලද මෘදුකාංග යෙදුමකි. බොට් ස්වයංක්‍රීය වේ, එයින් අදහස් කරන්නේ ඒවා ආරම්භ කිරීමට අවශ්‍ය මිනිස් පරිශීලකයෙකු නොමැතිව ඔවුන්ගේ උපදෙස් අනුව ක්‍රියාත්මක වන බවයි. බොට් බොහෝ විට මිනිස් පරිශීලකයෙකුගේ හැසිරීම අනුකරණය කරයි හෝ ප්‍රතිස්ථාපනය කරයි. සාමාන්‍යයෙන් ඔවුන් පුනරාවර්තන කාර්යයන් සිදු කරන අතර, ඒවා මිනිස් පරිශීලකයින්ට වඩා වේගයෙන් කළ හැකිය.

A කතාබහ මිනිස් සංවාද අනුකරණය කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති විශේෂිත බොට් වර්ගයකි. මෙම bots පරිශීලකයන් සමඟ සාමාන්‍යයෙන් කතාබස් අතුරුමුහුණතක් හරහා අන්තර් ක්‍රියා කරයි, එය වෙබ් අඩවිවල, යෙදුම්වල හෝ සමාජ මාධ්‍ය වේදිකාවල පවා පැවතිය හැකිය. Chatbots අවශ්‍ය තරම් සරල හෝ සංකීර්ණ විය හැක. සමහරුන්ට ප්‍රතිචාර දැක්විය හැක්කේ පෙර-වැඩසටහන් කළ ප්‍රතිචාර සහිත නිශ්චිත විධානවලට පමණක් වන අතර තවත් සමහරු ස්වභාවික භාෂා සැකසීම වැනි වඩාත් දියුණු තාක්ෂණයන් භාවිතා කරයි (NLP) සහ පරිශීලක යෙදවුම් වඩාත් සංවාදාත්මක සහ අවබෝධාත්මක ආකාරයකින් තේරුම් ගැනීමට සහ ඒවාට ප්‍රතිචාර දැක්වීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීම.

සාමාන්‍ය විමසීම් හැසිරවීමට, වඩාත් සංකීර්ණ ගැටළු හැසිරවීමට මානව නියෝජිතයන් නිදහස් කිරීමට, පාරිභෝගික සේවයේ Chatbots බහුලව භාවිතා වේ. ඊයම් උත්පාදනය, පරිශීලක නියැලීම, පෞද්ගලීකරණය කළ නිර්දේශ, සහ තවත් බොහෝ දේ සඳහා ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේදී ඒවා භාවිතා කළ හැක.

චැට්බොට් ඉතා ප්‍රයෝජනවත් සහ කාර්යක්ෂම විය හැකි අතර, ඒවා පරිපූර්ණ නොවන අතර ඒවායේ කාර්යක්ෂමතාව බොහෝ දුරට ඔවුන්ගේ ක්‍රමලේඛනය මත රඳා පවතින බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය. පරිශීලකයෙකුගේ ආදානය පෙර-වැඩසටහන් කළ විධාන වලින් බැහැර වන විට සරල චැට්බොට් පහසුවෙන් ව්‍යාකූල විය හැක. වඩාත් දියුණු chatbots හට පුළුල් පරාසයක යෙදවුම් හැසිරවිය හැකි නමුත්, විශේෂයෙන් අපැහැදිලි භාෂාව, සංකීර්ණ ප්‍රශ්න හෝ අනපේක්ෂිත යෙදවුම් සමඟ ගනුදෙනු කිරීමේදී ඒවාට පවා වැරදි සිදු විය හැක. එබැවින්, පරිශීලක ප්‍රතිපෝෂණ සහ අන්තර්ක්‍රියා මත පදනම්ව chatbots ඵලදායී ලෙස සහ අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු කිරීම සැලසුම් කිරීම සහ පුහුණු කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.

Bots සහ Chatbots ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

Bots සහ chatbots ඩිජිටල් අලෙවිකරණය ක්රම කිහිපයකින් පරිවර්තනය කරයි:

  1. පාරිභෝගික සේවය: Chatbots හට 24/7 පාරිභෝගික සහාය සැපයිය හැකිය, නිතර අසන ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීම සහ නිෂ්පාදන හෝ සේවා පිළිබඳ තොරතුරු ක්ෂණිකව සැපයීම. මෙය පාරිභෝගික තෘප්තිය වැඩි දියුණු කරනවා පමණක් නොව වඩාත් සංකීර්ණ කාර්යයන් සඳහා මානව සම්පත් නිදහස් කරයි.
  2. ඊයම් උත්පාදනය: බොට් හට වෙබ් අඩවි නරඹන්නන් සමඟ සම්බන්ධ වීමට, සම්බන්ධතා තොරතුරු රැස් කිරීමට සහ කලින් තීරණය කළ ප්‍රශ්න මාලාවක් ඇසීමෙන් නායකත්වයට සුදුසුකම් ලබා ගැනීමට පවා හැකිය. මෙමගින් ඊයම් උත්පාදනයේ කාර්යක්ෂමතාව සහ කාර්යක්ෂමතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කළ හැක.
  3. පුද්ගලීකරණය: Chatbots හට පරිශීලක අන්තර්ක්‍රියා මත පදනම්ව පුද්ගලීකරණය කළ අන්තර්ගත සහ නිර්දේශ ලබා දිය හැක. ඔවුන්ට ඉතා පුද්ගලාරෝපිත අත්දැකීමක් ලබා දෙමින් අතීත අන්තර්ක්‍රියා සහ මනාප මතක තබා ගත හැක.
  4. පරිශීලක සහභාගීත්වය: බොට්ස් හට අන්තර්ක්‍රියාකාරී සංවාද, ප්‍රශ්නාවලිය, ක්‍රීඩා සහ තවත් බොහෝ දේ සඳහා පරිශීලකයින් සම්බන්ධ කර ගත හැක. මෙය පරිශීලක නියැලීම සහ වෙබ් අඩවියක් හෝ යෙදුමක් සඳහා වැය කරන කාලය වැඩි කළ හැක.
  5. ඊ-වාණිජ්‍යය ගනුදෙනු: සමහර chatbots ගණුදෙණු හැසිරවීමට තරම් නවීන වේ, පරිශීලකයින්ට නිෂ්පාදන සොයා ගැනීමට, ඒවා කරත්තයට එක් කිරීමට, සහ පිටවීමේ ක්‍රියාවලිය පවා සම්පූර්ණ කිරීමට උපකාරී වේ.
  6. දත්ත එකතු කිරීම සහ විශ්ලේෂණය: පරිශීලක හැසිරීම්, මනාප සහ ප්‍රවණතා පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට විශ්ලේෂණය කළ හැකි පරිශීලක අන්තර්ක්‍රියාවලින් බොට්ස් හට දත්ත සම්භාරයක් රැස් කළ හැක. මෙමගින් අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සහ තීරණ දැනුම් දිය හැක.
  7. සමාජ මාධ්‍ය පැවැත්ම: Bots හට සමාජ මාධ්‍ය ගිණුම් කළමනාකරණය කිරීමට, අන්තර්ගතය ස්වයංක්‍රීයව පළ කිරීමට, අදහස් වලට ප්‍රතිචාර දැක්වීමට සහ වෙනත් පරිශීලකයින් සමඟ සම්බන්ධ වීමට පවා හැකිය. මෙමගින් සන්නාමයක සමාජ මාධ්‍ය පැවැත්ම සහ ප්‍රවේශය වැඩි කළ හැක.
  8. පිරිවැය ඉතිරිකිරීම්: සාමාන්‍ය කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීය කිරීම මගින්, ශ්‍රම පිරිවැය අඩු කිරීමට සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීමට bots හට උපකාර කළ හැක.

bots සහ chatbots බොහෝ ප්‍රතිලාභ ලබා දෙන අතර, ඒවාට අභියෝග ද පැමිණේ. ඒවා නිසි ලෙස ක්‍රියාත්මක වීම සහ හොඳ පරිශීලක අත්දැකීමක් ලබා දීම සහතික කිරීම සඳහා ඒවා හොඳින් සැලසුම් කර හොඳින් නඩත්තු කළ යුතුය. පරිශීලක පෞද්ගලිකත්වයට ගරු කිරීමට සහ අයාචිත තැපැල් යැවීම හෝ වෙනත් ආක්‍රමණශීලී හැසිරීම් වළක්වා ගැනීමට ඒවා වගකීමෙන් යුතුව භාවිතා කළ යුතුය.

හඬ ගවේෂණය

හඬ සෙවුම යනු ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයකින්, ස්මාර්ට් උපාංගයකින් හෝ පරිගණකයකින් වාචිකව ප්‍රශ්නයක් ඇසීමෙන් අන්තර්ජාලයේ සෙවීම් සිදු කිරීමට පරිශීලකයින්ට ඉඩ සලසන තාක්ෂණයකි. මෙය සෙවුම් යන්ත්‍ර පිළිබඳ තොරතුරු සෙවීම, දත්ත සමුදායන්හි නිශ්චිත දත්ත ඉල්ලීම, ඩිජිටල් කාර්යයන් දියත් කිරීම හෝ සංගීතය වාදනය කිරීම වැනි ක්‍රියාවක් සම්පූර්ණ කිරීමට ඩිජිටල් සහායකයකුට අණ කිරීම විය හැකිය.

කටහඬ සෙවීම කථන විධාන සහ ප්‍රශ්න තේරුම් ගැනීමට කථන හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතා කරයි, පසුව නිවැරදි පිළිතුරක් සෙවීමට හෝ ඉල්ලා සිටින ක්‍රියාව සිදු කිරීමට උත්සාහ කරයි. එය ස්මාර්ට් ස්පීකර්, Amazon's Echo (Alexa), Google Home, Apple's Siri විවිධ උපාංගවල, Microsoft's Cortana, සහ බොහෝ මෝටර් රථ තුළ ඇති තොරතුරු රසාස්වාදය පද්ධති ඇතුළුව නමුත් ඒවාට පමණක් සීමා නොවන විවිධ තාක්ෂණයන් සහ යෙදුම්වල ප්‍රධාන අංගයකි.

එහි වේගය, පහසුව, සහ ස්මාර්ට් ස්පීකර් සහ හඬ-සක්‍රීය ඩිජිටල් සහායක භාවිතය වැඩි වීම හේතුවෙන් හඬ සෙවීම ජනප්‍රිය වෙමින් පවතී. ආහාර පිසීමේදී හෝ රිය පැදවීමේදී වැනි පරිශීලකයෙකුගේ දෑත් හෝ දර්ශනය වාඩිලාගෙන සිටින විට එය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ.

Voice Search ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

හඬ සෙවීම ඩිජිටල් අලෙවිකරණය විවිධ ආකාරවලින් සැලකිය යුතු ලෙස පරිවර්තනය කරයි:

  1. සෙවුම් විමසුම් මාරු කරන්න: කටහඬ සෙවීම් බොහෝ විට සංවාදාත්මක වන අතර ටයිප් කළ සෙවුම්වලට වඩා දිගු වේ. මිනිසුන් ටයිප් කරන කෙටි වාක්‍ය ඛණ්ඩ හා සසඳන විට ඔවුන් කතා කරන විට වඩාත් ස්වාභාවික භාෂාව සහ සම්පූර්ණ වාක්‍ය භාවිතා කිරීමට නැඹුරු වේ. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, අලෙවිකරුවන් මෙම වෙනස්කම් අවබෝධ කර ගත යුතු අතර ඒ අනුව ඔවුන්ගේ අන්තර්ගතය සහ SEO උපාය මාර්ග ප්‍රශස්ත කළ යුතුය.
  2. දේශීය SEO: අවට අවන්හල් හෝ සාප්පු සොයා ගැනීම වැනි දේශීය විමසුම් සඳහා හඬ සෙවීම බොහෝ විට භාවිතා වේ. මෙය දේශීය SEO ව්‍යාපාර සඳහා වඩාත් වැදගත් කරයි. අලෙවිකරුවන් ඔවුන්ගේ වෙබ් අඩවියේ සහ සබැඳි නාමාවලිවල ඔවුන්ගේ ව්‍යාපාර තොරතුරු නිවැරදි සහ යාවත්කාලීන බව සහතික කළ යුතු අතර දේශීය මූල පද සඳහා ප්‍රශස්තිකරණය කළ යුතුය.
  3. වෙබ් අඩවි ප්‍රශස්තකරණය: හඬ සෙවීම සඳහා වෙබ් අඩවි ප්‍රශස්ත කළ යුතුය. වෙබ් අඩවිය ඉක්මනින් පූරණය වන බව සහතික කිරීම, ජංගම-හිතකාමී සහ ආරක්ෂිත (HTTPS) සම්බන්ධතාවය, හඬ සෙවීම සඳහා අඩවි ශ්‍රේණිගත කිරීමේදී සෙවුම් යන්ත්‍ර සලකා බලන සාධක වේ.
  4. ව්‍යුහගත දත්ත: ව්‍යුහගත දත්ත සලකුණු භාවිතා කිරීම සෙවුම් යන්ත්‍රවලට වෙබ් අඩවියක අන්තර්ගතය වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට උදවු කළ හැකි අතර, එය හඬ සෙවුම් ප්‍රතිඵලවල නැවත ලබා දීමට ඉඩ ඇත. මෙයට ව්‍යාපාර විස්තර, නිෂ්පාදන තොරතුරු, සහ වැනි තොරතුරු ඇතුළත් විය හැක නිති අසන පැණ අන්තර්ගතය.
  5. විශේෂාංගී කොටස්: හඬ සෙවුම බොහෝ විට Google සෙවුම් ප්‍රතිඵලවල විශේෂාංගගත කොටස් වලින් ඇදී යයි. එම නිසා, අලෙවිකරුවන් ඔවුන්ගේ අන්තර්ගතය මෙම කොටස්වල ප්‍රදර්ශනය කළ හැකි ආකාරයෙන් ව්‍යුහගත කිරීමට ඉලක්ක කළ යුතුය.
  6. නව ප්‍රචාරණ අවස්ථා: හඬ සෙවුම ජනප්‍රියත්වයේ වර්ධනය වන විට, නව ප්‍රචාරණ අවස්ථා මතුවීමට ඉඩ ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ඇතැම් හඬ සෙවුම් ප්‍රතිඵලවලට අනුග්‍රහය දැක්වීමට හෝ ස්මාර්ට් ස්පීකර් වේදිකාවල ප්‍රචාරණය කිරීමට ව්‍යාපාරවලට හැකි විය හැකිය.
  7. හඬ වාණිජ: කටහඬ සහායකයින් භාවිතා කිරීමට වැඩි පිරිසක් පහසු වන බැවින්, හඬ වාණිජ්‍යය ඉහළ යනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. ඊ-වාණිජ්‍ය ව්‍යාපාර සඳහා නව අවස්ථා විවෘත කළ හැකි හඬ සහායක හරහා මිනිසුන් සෘජුවම මිලදී ගැනීම් කිරීමට පටන් ගෙන ඇත.

හඬ සෙවීම තවමත් විකාශනය වෙමින් පවතින අතර, අලෙවිකරුවන්ට නවතම ප්‍රවණතා සහ තාක්ෂණයන් සමඟ යාවත්කාලීනව සිටීම වැදගත් වේ. සියලුම AI තාක්ෂණයන් මෙන්ම, දත්ත පෞද්ගලිකත්වය සහ ආරක්ෂාව සම්බන්ධ අභියෝග සහ සලකා බැලීම් ද ඇත.

වර්ථමාන යථාර්ථය සහ අතථ්‍ය යථාර්ථය

වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය (AR) සහ අතථ්‍ය යථාර්ථය (VR) අනුකරණය කළ අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීමට හෝ වැඩි දියුණු කිරීමට හැකි ගිලී යන තාක්ෂණයන් වේ.

  1. වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය (AR): AR ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයේ හෝ ටැබ්ලටයේ කැමරාව භාවිතා කිරීමෙන් සජීවී දසුනකට ඩිජිටල් මූලද්‍රව්‍ය එක් කරයි. AR යෙදුම් ඔබට තොරතුරු ස්ථරයක් - පෙළ, රූප, සහ ත්‍රිමාණ ආකෘති ඇතුළුව - සැබෑ ලෝකයට අධිස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ දෙයි. AR අත්දැකීම් සඳහා උදාහරණ Snapchat කාච සහ Pokémon Go ක්‍රීඩාව ඇතුළත් වේ. AR හට සන්දර්භානුකූලව අදාළ තොරතුරු සැපයීම, විනෝදාස්වාදය සහ සැබෑ ලෝකය පිළිබඳ සංජානනය වැඩිදියුණු කළ හැක.
  2. අතථ්‍ය යථාර්ථය (VR): VR යනු භෞතික ලෝකය වසා දමන සම්පූර්ණ ගිල්වීමේ අත්දැකීමකි. වැනි VR උපාංග භාවිතා කිරීම සජීවීව, මෙටා ගවේෂණය (කලින් Oculus Rift), හෝ ගූගල්, පරිශීලකයින් පෙන්ගුයින් ජනපදයක මැද හෝ මකරෙකුගේ පිටුපස වැනි සැබෑ ලෝකයේ සහ පරිකල්පනීය පරිසරයන් ගණනාවකට ප්‍රවාහනය කළ හැකිය. VR අත්දැකීමක් තුළ, ඔබ සැබෑ ලෝකයෙන් හුදෙකලා වී සම්පූර්ණයෙන්ම ගොතන ලද ලෝකයක ගිලී ඇත.

කෙටියෙන් කිවහොත්, මේ දෙක අතර මූලික වෙනස වන්නේ ගිල්වීමේ මට්ටමයි. අතථ්‍ය යථාර්ථය යනු ඩිජිටල් ලෝකයක සම්පූර්ණ ගිල්වීමකි, නමුත් වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය ඩිජිටල් තොරතුරු සැබෑ ලෝකයට ආවරණය කරයි. තාක්ෂණයන් දෙකටම ආකර්ෂණීය අත්දැකීම් ලබා දිය හැකි නමුත් විවිධ භාවිත අවස්ථා සහ යෙදුම් තිබේ.

AR සහ VR ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

AR සහ VR පාරිභෝගිකයින් අද්විතීය ආකාරවලින් සම්බන්ධ කර ගත හැකි ගිලී ගිය අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීමෙන් ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේ නව අවස්ථා විවෘත කරයි. ඔවුන් ක්ෂේත්‍රය පරිවර්තනය කරන ආකාරය මෙන්න:

  1. නිෂ්පාදන දෘශ්‍යකරණය: මිලදී ගැනීමක් කිරීමට පෙර පාරිභෝගිකයින්ට ඔවුන්ගේම පරිසරය තුළ නිෂ්පාදන දෘශ්‍යමාන කිරීමට AR ඉඩ දෙයි. නිදසුනක් වශයෙන්, IKEA වැනි ගෘහ භාණ්ඩ සිල්ලර වෙළෙන්දන් සතුව AR යෙදුම් ඇති අතර එමඟින් පාරිභෝගිකයින්ට ඔවුන්ගේ නිවෙස්වල ගෘහ භාණ්ඩයක් පෙනෙන්නේ කෙසේදැයි බැලීමට ඉඩ සලසයි. ඒ හා සමානව, විලාසිතා සහ රූපලාවන්‍ය සන්නාම පාරිභෝගිකයින්ට පාහේ ඉඩ සලසයි
    උත්සාහ කරන්න ඇඳුම් හෝ වේශ නිරූපණය.
  2. අතථ්‍ය වෙළඳසැල් ඉදිරිපස සහ ප්‍රදර්ශනාගාර: අතථ්‍ය වෙළඳසැල් ඉදිරිපස හෝ ප්‍රදර්ශනාගාර නිර්මාණය කිරීමට AR සහ VR යන දෙකම භාවිතා කළ හැක. මෙය පාරිභෝගිකයින්ට වෙළඳසැලක් හෝ නිෂ්පාදන පෙළක් අතථ්‍යව ගවේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි, එය මූලික වශයෙන් සබැඳිව ක්‍රියාත්මක වන ව්‍යාපාර සඳහා විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් විය හැකිය.
  3. අන්තර්ක්‍රියාකාරී ප්‍රචාරණය: AR සහ VR වලට වෙළඳ ප්‍රචාරණය වඩාත් අන්තර්ක්‍රියාකාරී සහ ආකර්ෂණීය කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, පාරිභෝගිකයෙකුට ක්‍රීඩාවක් කිරීමට හෝ වෙළඳ දැන්වීමක් තුළ දර්ශනයක් ගවේෂණය කිරීමට හැකි වේ. මෙම ගිලී යන අත්දැකීම් පාරිභෝගිකයින්ට වෙළඳ දැන්වීම් වඩාත් මතක තබා ගත හැකි සහ ප්‍රීතිමත් කළ හැක.
  4. ගිලී ගිය අත්දැකීම්: VR මගින් පාරිභෝගිකයන් සම්පූර්ණයෙන්ම නව ලෝකයකට ප්‍රවාහනය කළ හැක. සංචාරක සන්නාමවලට ​​ගමනාන්තවල අතථ්‍ය සංචාර සැපයිය හැකිය, දේපළ වෙළඳාම් සමාගම්වලට අතථ්‍ය නිවාස සංචාර පිරිනැමිය හැකිය, සහ විනෝදාස්වාද සමාගම්වලට ගිලී යන ක්‍රීඩා හෝ අත්දැකීම් නිර්මාණය කළ හැකිය.
  5. සන්නාම නියැලීම: AR සහ VR හට අද්විතීය සහ අමතක නොවන අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීමෙන් සන්නාම නියැලීම වැඩි කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, සන්නාමයක් පාරිභෝගිකයින්ට ඔවුන්ගේ ජංගම උපාංග භාවිතයෙන් ක්‍රීඩා කළ හැකි AR ක්‍රීඩාවක් නිර්මාණය කළ හැකිය.
  6. පුහුණුව සහ අධ්‍යාපනය: නිෂ්පාදනයක් හෝ සේවාවක් පිළිබඳව පාරිභෝගිකයන් දැනුවත් කිරීමට AR සහ VR භාවිතා කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, නව විශේෂාංගයක් ක්‍රියා කරන ආකාරය පාරිභෝගිකයින්ට පෙන්වීමට මෝටර් රථ සමාගමක් VR භාවිතා කළ හැක.
  7. සමාජ මාධ්ය ඒකාබද්ධ කිරීම: Snapchat සහ Instagram වැනි වේදිකා දැනටමත් AR විශේෂාංග ඒකාබද්ධ කර ඇති අතර, පාරිභෝගිකයින්ට භාවිතා කිරීමට සහ බෙදා ගැනීමට හැකි පෙරහන් හෝ බලපෑම් නිර්මාණය කිරීමට වෙළඳ නාමවලට ​​ඉඩ සලසයි.

මෙම තාක්ෂණයන් අඛණ්ඩව දියුණු වන විට, ඒවා ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේ වැඩි වැඩියෙන් වැදගත් කාර්යභාරයක් ඉටු කිරීමට ඉඩ ඇත. කෙසේ වෙතත්, සියලුම තාක්ෂණයන් මෙන්, ඒවා ද අභියෝග සමඟ පැමිණේ. නිදසුනක් වශයෙන්, උසස් තත්ත්වයේ AR සහ VR අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීම මිල අධික සහ කාලය ගත විය හැකි අතර, මෙම අත්දැකීම් වෙත ප්‍රවේශ වීමට අවශ්‍ය දෘඪාංග සෑම පාරිභෝගිකයෙකුටම නොමැත. එනිසා, AR හෝ VR භාවිතා කිරීමට තීරණය කිරීමේදී අලෙවිකරුවන් ඔවුන්ගේ ඉලක්කගත ප්‍රේක්ෂකයින් සහ අරමුණු හොඳින් සලකා බැලිය යුතුය.

දේවල් අන්තර්ජාල

දේවල් අන්තර්ජාලය (IoT) යනු අන්තර්ජාලයට සම්බන්ධ වී ඇති භෞතික උපාංග ජාලය, සියලු දත්ත එකතු කිරීම සහ බෙදාගැනීමයි. මෙම උපාංග, හෝ දේවල්, ශීතකරණ, දොර සීනු, සහ උෂ්ණත්ව පාලක වැනි එදිනෙදා ගෘහ භාණ්ඩවල සිට කාර්මික මෙවලම් සහ යන්ත්‍රෝපකරණ දක්වා ඕනෑම දෙයක් විය හැකිය. මෙම උපාංගවල ප්‍රධාන ලක්ෂණය වන්නේ ඒවායේ සම්බන්ධතාවයයි, එමඟින් අන්තර්ජාලය හරහා සන්නිවේදනය කිරීමට සහ අන්තර් ක්‍රියා කිරීමට සහ දුරස්ථව නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ පාලනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.

ලාභ ප්‍රොසෙසර සහ රැහැන් රහිත ජාල පැමිණීමත් සමඟ ඕනෑම දෙයක් IoT හි කොටසක් බවට පත් කළ හැකිය. මෙය වෙනත් ආකාරයකින් ගොළු වන උපාංගවලට ඩිජිටල් බුද්ධි මට්ටමක් එක් කරයි, මිනිසුන් සම්බන්ධ නොවී සන්නිවේදනය කිරීමට සහ ඩිජිටල් සහ භෞතික ලෝකයන් ඒකාබද්ධ කරයි.

IoT වැදගත් වන්නේ එය ඩිජිටල් ලෙස නිරූපණය කළ හැකි වස්තුවක් වස්තුවට වඩා විශාල දෙයක් බවට පත්වන බැවිනි. වස්තුව තවදුරටත් එහි පරිශීලකයාට පමණක් සම්බන්ධ නොවේ, නමුත් එය දැන් අවට වස්තූන් සහ දත්ත සමුදා දත්ත සමඟ සම්බන්ධ වේ. බොහෝ වස්තු ඒකාත්මිකව ක්‍රියා කරන විට ඒවා ඇති බව හඳුන්වයි අවට බුද්ධිය.

IoT ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

IoT ඩිජිටල් අලෙවිකරණය ක්‍රම කිහිපයකින් පරිවර්තනය කරයි:

  1. දත්ත එකතුව: IoT උපාංග පරිශීලක හැසිරීමේ සිට පාරිසරික තත්ත්වයන් දක්වා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් රැස් කරයි. මෙම දත්ත පාරිභෝගික මනාපයන්, පුරුදු සහ අවශ්‍යතා පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දිය හැකි අතර, ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණ උත්සාහයන් වඩාත් ඵලදායී ලෙස ඉලක්ක කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
  2. පුද්ගලීකරණය: IoT උපාංග මගින් එකතු කරන ලද දත්තවලට ඉහළ පුද්ගලීකරණය කළ අලෙවිකරණ ව්‍යාපාර සබල කළ හැක. නිදසුනක් වශයෙන්, ස්මාර්ට් ශීතකරණයක් පාරිභෝගිකයාගේ ආහාර පරිභෝජනය පිළිබඳ දත්ත සැපයිය හැකි අතර, එය පුද්ගලීකරණය කළ වට්ටෝරු හෝ සිල්ලර බඩු කූපන් පත් පිරිනැමීමට භාවිතා කළ හැකිය.
  3. පාරිභෝගික කටයුතු: IoT උපාංගවලට ගනුදෙනුකරුවන් සමඟ සම්බන්ධ වීමට ව්‍යාපාර සඳහා නව ක්‍රම සැපයිය හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, යෝග්‍යතා නිරීක්ෂකයෙකුට පුද්ගලාරෝපිත යෝග්‍යතා උපදෙස් හෝ යෝග්‍යතාවයට අදාළ නිෂ්පාදන සඳහා ප්‍රවර්ධන ලබා දෙන යෙදුමකට සම්බන්ධ විය හැක.
  4. තත්‍ය කාලීන අලෙවිකරණය: IoT උපාංග මගින් සපයන තත්‍ය කාලීන දත්ත තත්‍ය කාලීන අලෙවිකරණ උත්සාහයන් සඳහා ඉඩ සලසයි. පාරිභෝගික හැසිරීම් හෝ පාරිසරික තත්ත්වයන් වෙනස් කිරීම සඳහා ව්යාපාරවලට ක්ෂණිකව ප්රතිචාර දැක්විය හැක.
  5. ස්ථානය පදනම් වූ අලෙවිකරණය: IoT උපාංගවලට නිශ්චිත ස්ථාන දත්ත සැපයිය හැකි අතර, ස්ථානය මත පදනම් වූ අලෙවිකරණයට ඉඩ සලසයි. ව්‍යාපාරවලට ආසන්නයේ සිටින හෝ ඔවුන්ගේ වෙළඳසැල තුළ සිටින පාරිභෝගිකයින්ට ඉලක්කගත දීමනා යැවිය හැක.
  6. වැඩිදියුණු කළ පාරිභෝගික අත්දැකීම්: IoT තාක්ෂණය ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට පාරිභෝගික අත්දැකීම වැඩිදියුණු කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, සිල්ලර වෙළඳසැල් වලදී, IoT උපාංගවලට පාරිභෝගිකයින්ට නිෂ්පාදන තොරතුරු ලබා දීමට, ගබඩාවේ සැරිසැරීමට උදව් කිරීමට හෝ පුද්ගලික වට්ටම් පවා පිරිනැමීමට හැකිය.
  7. නව ප්‍රචාරක වේදිකා: IoT උපාංග වෙළඳ ප්‍රචාරණය සඳහා නව වේදිකා ලෙස සේවය කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, ස්මාර්ට් හෝම් උපාංගවල හෝ සම්බන්ධිත මෝටර් රථවල දැන්වීම් හෝ ප්‍රවර්ධන පණිවිඩ පෙන්විය හැක.

IoT ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සඳහා බොහෝ අවස්ථාවන් ලබා දෙන අතර, එය අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. විවිධ උපාංග සහ වේදිකා හරහා ප්‍රමිතිකරණයේ අවශ්‍යතාවය මෙන්ම දත්ත පෞද්ගලිකත්වය සහ ආරක්ෂාව ප්‍රධාන උත්සුකයන් වේ. IoT හි විභවයන් උපයෝගී කර ගනිමින් අලෙවිකරුවන්ට මෙම අභියෝග සැරිසැරීමට අවශ්‍ය වනු ඇත.

Blockchain

Blockchain යනු ප්‍රජාවක් විසින් තොරතුරු ගබඩා කිරීමට සහ හුවමාරු කිරීමට ඉඩ සලසන තාක්ෂණයකි. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, එය හවුල්, විමධ්‍යගත දත්ත ගබඩාවකි. මෙම දත්ත සමුදාය බ්ලොක් දාමයක් වන අතර, සෑම බ්ලොක් එකකම තොරතුරු අඩංගු වේ. බ්ලොක් දම්වැලක සබැඳි මෙන් රේඛීය අනුපිළිවෙලකට සම්බන්ධ වේ. මෙන්න වඩාත් සවිස්තරාත්මක බිඳවැටීමක්:

  1. වාරණය: සෑම බ්ලොක් එකකම ගනුදෙනු ලැයිස්තුවක් අඩංගු වේ. සෑම ගනුදෙනුවක්ම සිදුවීමක් වාර්තා කරයි, විශේෂයෙන් භාණ්ඩයක යම් ප්‍රමාණයක් (ක්‍රිප්ටෝ මුදල් වැනි) එක් ස්ථානයක සිට තවත් ස්ථානයකට ගෙන ගොස් ඇත. ගනුදෙනුවක් සිදු කරන සෑම අවස්ථාවකම එය බ්ලොක් එකක සටහන් වේ.
  2. දාම: දම්වැලක සබැඳි වැනි නිශ්චිත අනුපිළිවෙලකට බ්ලොක් එකිනෙක සම්බන්ධ කර ඇත. සෑම බ්ලොක් එකකම හෑෂ් ලෙස හැඳින්වෙන අනන්‍ය කේතයක් මෙන්ම ඊට පෙර බ්ලොක් එකේ හැෂ් ද අඩංගු වේ. හැෂ් කේත නිර්මාණය කර ඇත්තේ සංඛ්‍යාංක තොරතුරු සංඛ්‍යා සහ අකුරු පෙළක් බවට පත් කරන ගණිත ශ්‍රිතයක් මගිනි. එම තොරතුරු කිසියම් ආකාරයකින් සංස්කරණය කළහොත්, හැෂ් කේතය ද වෙනස් වේ.
  3. විමධ්‍යගතකරණය: මෙය blockchain පිටුපස ඇති ප්‍රධාන සංකල්ප වලින් එකකි. දත්ත භාරව සිටින එක් තනි ආයතනයක් (බැංකුවක් වැනි) වෙනුවට, එය ලොව පුරා පරිගණක ජාලයක් (නෝඩ් ලෙස හැඳින්වේ) අතර බෙදා ගනී. සෑම නෝඩ් එකකම බ්ලොක්චේන් සම්පූර්ණ පිටපතක් ඇති අතර නව බ්ලොක් වලංගු කිරීමට සහ වාර්තා කිරීමට එකට ක්‍රියා කරයි. බ්ලොක්චේන් එකට නව බ්ලොක් එකක් එකතු කළ විට, ජාලයේ ඇති සෑම පරිගණකයක්ම වෙනස් වීම පිළිබිඹු කිරීම සඳහා එහි බ්ලොක්චේන් යාවත්කාලීන කරයි.
  4. ආරක්ෂාව සහ විනිවිදභාවය: සෑම බ්ලොක් එකකම තමන්ගේම හැෂ් අඩංගු වන නිසා, එයට පෙර බ්ලොක් එකේ හැෂ් සමඟ, පවතින තොරතුරු වෙනස් කිරීම අතිශයින් දුෂ්කර ය. එසේ කිරීම සඳහා සියලු පසුකාලීන අවහිර කිරීම් සහ ජාලයේ බහුතර එකඟතාවය වෙනස් කිරීම අවශ්‍ය වේ - එය ප්‍රායෝගිකව කළ නොහැකි තරම් පරිගණකමය වශයෙන් තීව්‍ර කාර්යයකි. මෙය, බ්ලොක්චේන්හි විමධ්‍යගත ස්වභාවය සමඟ, දත්තවල අඛණ්ඩතාව සහ විනිවිදභාවය සහතික කරයි.

Bitcoin වැනි cryptocurrencies සඳහා බ්ලොක්චේන් වඩාත් ප්‍රසිද්ධ වුවද, එහි විමධ්‍යගත සහ විනිවිද පෙනෙන ස්වභාවය ඩිජිටල් අලෙවිකරණය ඇතුළු බොහෝ කර්මාන්ත හරහා විභව යෙදුම් තිබේද?

Blockchain ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

Blockchain තාක්‍ෂණය ඩිජිටල් අලෙවිකරණය ක්‍රම කිහිපයකින් පරිවර්තනය කරයි:

  1. විනිවිදභාවය සහ විශ්වාසය: බ්ලොක්චේන් සමඟ, සියලුම ගනුදෙනු වාර්තා කර දෘශ්‍යමාන වන අතර එමඟින් ව්‍යාපාරික-පාරිභෝගික සබඳතාවට නව විනිවිදභාවයක් ගෙන එයි. ව්‍යාපාර ඔවුන්ගේ පොරොන්දු ඉටු කරන බව පාරිභෝගිකයින්ට සත්‍යාපනය කළ හැකි අතර, ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ වෙළඳ දැන්වීම් අපේක්ෂිත ප්‍රේක්ෂකයින් වෙත ළඟා වන බව සහතික කළ හැකිය.
  2. දත්ත ආරක්ෂාව: Blockchain හි ආරක්ෂිත ස්වභාවය යනු පාරිභෝගික දත්ත ආරක්ෂිත බවයි. මෙම වැඩි කළ දත්ත ආරක්ෂාව පාරිභෝගික විශ්වාසය ගොඩනගා ගත හැකිය.
  3. දැන්වීම් වංචා වැළැක්වීම: ඩිජිටල් දැන්වීම් වංචාව සැලකිය යුතු ප්‍රශ්නයක් වන අතර, බොට්ස් සැබෑ පුද්ගලයින් විසින් කිසිදා නොපෙනෙන දැන්වීම් සඳහා ව්‍යාපාරවලට මුදල් නාස්ති කිරීමට හේතු වේ. Blockchain හට සෑම පරිශීලකයෙකුම සත්‍ය බවත් සෑම දැන්වීමක්ම ඇත්ත වශයෙන්ම ලබා දී බලා ඇති බවත් තහවුරු කර ගැනීමෙන් මෙය වළක්වා ගත හැක.
  4. සම-සම අලෙවිකරණය: බ්ලොක්චේන් මැදිහත්කරුවන්ගේ අවශ්‍යතාවයකින් තොරව පාර්ශවයන් අතර සෘජු ගනුදෙනු සක්‍රීය කරයි. සම වයසේ මිතුරන්ට පහසුකම් සැලසීමට මෙය භාවිතා කළ හැක (P2P) අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග, ව්‍යාපාර තම නිෂ්පාදන අන් අයට ප්‍රවර්ධනය කිරීමට පාරිභෝගිකයින් දිරිමත් කරයි.
  5. වඩා හොඳ ආරෝපණය: Blockchain මගින් වඩාත් නිවැරදි සහ විශ්වාසනීය ආරෝපණය සැපයිය හැකි අතර, ව්‍යාපාර ප්‍රතිඵල ගෙන එන්නේ කුමන අලෙවිකරණ ප්‍රයත්නයන් දැයි හරියටම දැන ගැනීම සහතික කරයි. මෙය අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග ප්‍රශස්ත කිරීමට සහ ආයෝජනයේ ප්‍රතිලාභ වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.
  6. ටෝකන්-පාදක ත්‍යාග පද්ධති: Blockchain විසින් මිලදී ගැනීමක් සිදු කිරීම හෝ සමාලෝචනයක් තැබීම වැනි විවිධ ක්‍රියාවන් සඳහා පාරිභෝගිකයින්ට ටෝකන සමඟින් ත්‍යාග පිරිනැමිය හැකි ටෝකන් මත පදනම් වූ පද්ධති නිර්මාණය කිරීමට හැකියාව ලැබේ. මෙම ටෝකන පසුව ත්‍යාග සඳහා මුදවා ගත හැකි අතර, පාරිභෝගික කටයුතු සඳහා බලවත් දිරිගැන්වීමක් නිර්මාණය කරයි.
  7. විමධ්‍යගත වෙළඳපල ස්ථාන: Blockchain විමධ්‍යගත වෙළඳපල තැනීමට භාවිතා කළ හැකි අතර, ගැනුම්කරුවන්ට සහ විකුණුම්කරුවන්ට එකිනෙකා සමඟ සෘජුවම සම්බන්ධ විය හැක. මෙය Google හෝ Facebook වැනි අතරමැදියන් සැලකිය යුතු කාර්යභාරයක් ඉටු කරන සම්ප්‍රදායික ඩිජිටල් වෙළඳ ප්‍රචාරණ ආකෘතිවලට බාධා කළ හැක.

මෙම විභව ප්‍රතිලාභ තිබියදීත්, බ්ලොක්චේන් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සඳහා අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. තාක්ෂණය සංකීර්ණ වන අතර එය තේරුම් ගැනීමට අපහසු විය හැක, එය සම්මත කිරීම සීමා කළ හැකිය. ගනුදෙනු ආරක්ෂිත සහ නිර්නාමික වන අතරම, ඒවා පොදු වන බැවින් පුද්ගලිකත්වය ද සැලකිලිමත් වේ. ඩිජිටල් අලෙවිකරණයේ බ්ලොක්චේන් වල විභවයන් ගවේෂණය කරන බැවින් අලෙවිකරුවන්ට මෙම අභියෝග සැරිසැරීමට අවශ්‍ය වනු ඇත.

බීකන්ස්

බීකන්ස් යනු කුඩා, රැහැන් රහිත සම්ප්‍රේෂක වන අතර ඒවා අසල ඇති අනෙකුත් ස්මාර්ට් උපාංග වෙත සංඥා යැවීමට අඩු ශක්ති බ්ලූටූත් තාක්ෂණය භාවිතා කරයි. ඒවා ස්ථාන තාක්ෂණයේ සහ සමීපතම අලෙවිකරණයේ නවතම වර්ධනයන්ගෙන් එකකි.

ඒවා ක්‍රියා කරන ආකාරය මෙන්න: සෑම බීකනයක්ම බ්ලූටූත් අඩු ශක්තියකින් සමන්විත වේ (බීඑල්ඊ) සඳහා සංවර්ධනය කරන ලද බල-කාර්යක්ෂම බ්ලූටූත් තාක්ෂණයකි IoT රේඩියෝ සංඥාවක් විකාශනය කරන යෙදුම් සහ වෙනත් උපාංග. පරාසයේ ඇති ජංගම උපාංගවලට මෙම සංඥාවලට සවන් දිය හැකි අතර පසුව ඒවා බීකනයට සමීප වූ විට ඒ අනුව ප්‍රතික්‍රියා කළ හැකිය. බීකන්ස් සඳහා පොදු භාවිතයන් කිහිපයක් මෙන්න:

  1. සිල්ලර: සිල්ලර වෙළඳසැල් පාරිභෝගිකයින්ට නිෂ්පාදන තොරතුරු, ෆ්ලෑෂ් විකුණුම් හෝ ගනුදෙනු සැපයීමට බීකන්ස් භාවිතා කරයි, සහ සම්පූර්ණයෙන්ම ස්පර්ශ රහිත ගෙවීම් පද්ධතියක් සමඟින් පිටවීමේ ක්‍රියාවලිය වේගවත් කරයි.
  2. සංචලනය: කෞතුකාගාර, ගුවන් තොටුපළ, හෝ විශාල දෙපාර්තමේන්තු ගබඩා වැනි ගොඩනැගිලිවල, GPS ඉතා ඵලදායී නොවන නිශ්චිත ගෘහස්ථ සංචාලනය සැපයීමට බීකන්ස් උපකාර විය හැක.
  3. සිදුවීම්: සම්මන්ත්‍රණ හෝ සංගීත උත්සව වැනි සිදුවීම් වලදී, බීකන්ස් සහභාගිවන්නන්ට ස්ථානය සැරිසැරීමට, තථ්‍ය කාලීනව සිදුවන්නේ කුමන සැසිදැයි බැලීමට සහ අනෙකුත් සහභාගිවන්නන් සොයා ගැනීම සහ සම්බන්ධ වීම වැනි සමාජ විශේෂාංග සැපයීමට උදවු කළ හැක.
  4. දේපළ වෙළදාම්: බීකන්ස් විසින් අනාගත ගැනුම්කරුවන්ට දේපල අයිතියක් ඉදිරියෙන් සිටින විට ඔවුන් ගැන තොරතුරු සැපයිය හැක.
  5. හෝටල්: හෝටල්වලට කාමරවලට යතුරු රහිත ඇතුළුවීම, වේගවත් පිරික්සුම් සේවා සහ හෝටලයේ සේවා සඳහා ස්ථාන පදනම් කරගත් දීමනා සැපයීමට බීකන්ස් භාවිත කළ හැක.

ඕනෑම තාක්ෂණයක් සමඟ මෙන්, පෞද්ගලිකත්වය සැලකිලිමත් වේ. බීකන්ස් වලට පරිශීලක හැසිරීම නිරීක්ෂණය කළ හැකි බැවින්, කැමැත්ත සහ දත්ත ආරක්ෂාව වටා ඇති විය හැකි ගැටළු තිබේ. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, බොහෝ බීකන් පද්ධතිවලට සාමාන්‍යයෙන් ජංගම යෙදුමක් හරහා පරිශීලකයන් ඇතුළු වීමට අවශ්‍ය වේ.

බීකන්ස් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

බීකන්ස් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය කෙරෙහි සැලකිය යුතු බලපෑමක් ඇති කරයි, ව්‍යාපාර ගනුදෙනුකරුවන් සමඟ විවිධ ආකාරවලින් සම්බන්ධ වන ආකාරය පරිවර්තනය කරයි:

  1. පුද්ගලීකරණය කළ අලෙවිකරණය: පාරිභෝගිකයෙකු අසල හෝ වෙළඳසැලක සිටින විට බීකන්ස් හට හඳුනා ගත හැකි අතර, ඔවුන්ගේ ජංගම උපාංගයට පෞද්ගලීකරණය කළ පණිවිඩ හෝ දීමනා යැවීමට හැකිය. මෙය පාරිභෝගික අත්දැකීම් සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කළ හැකි අතර, ඔවුන්ට අදාළ තොරතුරු හෝ ප්‍රවර්ධන නියම වේලාවට සහ ස්ථානයට ලබා දෙයි.
  2. වැඩිදියුණු කළ විශ්ලේෂණ: බීකන්ස් ඔවුන් වෙළඳසැලක කොපමණ කාලයක් ගත කරනවාද, ඔවුන් කුමන අංශවලට පිවිසෙන්නේද, ඔවුන් අන්තර්ක්‍රියා කරන නිෂ්පාදන මොනවාද වැනි පාරිභෝගික හැසිරීම් පිළිබඳ වටිනා දත්ත රැස් කරයි. මෙම දත්ත මඟින් ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ ගබඩා පිරිසැලසුම, නිෂ්පාදන ස්ථානගත කිරීම සහ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග ප්‍රශස්ත කිරීමට උදවු කිරීමට තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සැපයිය හැකිය.
  3. සමීප අලෙවිකරණය: බීකන්ස් ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ භෞතික පිහිටීම මත පදනම්ව ගනුදෙනුකරුවන් සම්බන්ධ කර ගැනීමට සබල කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, කෞතුකාගාරයකට අමුත්තන් ඔවුන් වෙත ළඟා වන විට ප්‍රදර්ශන භාණ්ඩ පිළිබඳ තොරතුරු සැපයීමට බීකන්ස් භාවිතා කළ හැකිය, නැතහොත් සිල්ලර වෙළඳසැලකට වෙළඳසැලේ ඇතැම් කොටස්වල පාරිභෝගිකයින්ට විශේෂ දීමනා ප්‍රවර්ධනය කිරීමට බීකන්ස් භාවිතා කළ හැකිය.
  4. වැඩිදියුණු කළ පාරිභෝගික නියැලීම: ජංගම යෙදුම් සමඟ බීකන්ස් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට පාරිභෝගිකයින් සඳහා වඩාත් ආකර්ෂණීය අත්දැකීම් නිර්මාණය කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, ආපනශාලාවකට පාරිභෝගිකයින්ට ඔවුන්ගේ මේසයේ සිට යෙදුමක් හරහා ආහාර ඇණවුම් කිරීමට බීකන්ස් භාවිතා කළ හැකිය, නැතහොත් සිල්ලර වෙළඳසැලකට සූදු සාප්පු සවාරි අත්දැකීමක් නිර්මාණය කිරීමට බීකන්ස් භාවිතා කළ හැකිය.
  5. නොබැඳි සිට සබැඳි ඒකාබද්ධ කිරීම: නොබැඳි සහ සබැඳි අත්දැකීම් අතර පරතරය පියවීමට බීකන්ස් උදවු කරයි. වෙළඳසැල් සංචාරයකින් පසු පසු විපරම් දීමනාවක් යැවීම හෝ වෙළඳසැල-තුළ අන්තර්ක්‍රියා මත පදනම්ව සබැඳි සම්පත් නිර්දේශ කිරීම වැනි පාරිභෝගිකයෙකුගේ නොබැඳි හැසිරීම මත පදනම්ව ඔවුන්ට ජංගම යෙදුම්වල ක්‍රියා ආරම්භ කළ හැකිය.
  6. තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිපෝෂණ සහ ගැලපීම්: තත්‍ය කාලීන ගනුදෙනුකරුවන්ගේ හැසිරීම නිරීක්ෂණය කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ගවලට ක්ෂණික ගැලපීම් කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, කිසියම් නිෂ්පාදන සංදර්ශකයක් අවධානයට ලක් නොවන බව බීකන් එකක් හඳුනා ගන්නේ නම්, එම ප්‍රදේශයට වැඩි පාරිභෝගිකයින් ආකර්ෂණය කර ගැනීමට වෙළඳසැලකට විශේෂ දීමනාවක් ඉක්මනින් යෙදවිය හැකිය.

බීකන්ස් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සඳහා බොහෝ අවස්ථාවන් ලබා දෙන අතර, ඒවා විශේෂයෙන් පෞද්ගලිකත්වය සහ දත්ත ආරක්ෂාව සම්බන්ධයෙන් අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. බීකන් තාක්ෂණය භාවිතා කරන විට දත්ත ආරක්ෂණ රෙගුලාසිවලට අනුකූලව සහ පාරිභෝගික පෞද්ගලිකත්වයට ගරු කරන බව සහතික කිරීමට ව්‍යාපාරවලට අවශ්‍ය වනු ඇත.

5G

5G පස්වන පරම්පරාව සඳහා වන අතර, එය ජංගම උපාංග අන්තර්ජාලයට සම්බන්ධ වීමට සහ එකිනෙකා සමඟ සන්නිවේදනය කිරීමට භාවිතා කරන නවතම පරම්පරාවේ සෙලියුලර් ජාල තාක්ෂණයයි. එය ලෝකයේ බොහෝ ප්‍රදේශවල වර්තමාන ප්‍රමිතිය වන 4G LTE හි අනුප්‍රාප්තිකයයි.

5G ජාල 4G වලට වඩා සැලකිය යුතු වැඩිදියුණු කිරීම් කිහිපයක් ලබා දෙයි:

  1. වේගවත් වේගය: 5G ජාල වලට න්‍යායාත්මකව 100G වලට වඩා 4 ගුණයක් වේගයෙන් දත්ත ලබා දිය හැක. එයින් අදහස් වන්නේ වේගවත් බාගත කිරීම් සහ උඩුගත කිරීම් සහ අධි-විභේදන සහ 4K වීඩියෝ සුමට ලෙස ප්‍රවාහය කිරීමයි.
  2. අඩු ප්‍රමාදය: Latency යනු දත්ත එක් ලක්ෂයක සිට තවත් ස්ථානයකට ගමන් කිරීමට ගතවන කාලයයි. 5G ඉතා අඩු ප්‍රමාදයක් ලබා දෙයි, එය ක්‍රීඩා කිරීම, මිලි තත්පර කිහිපයක ප්‍රමාදයක් විශාල වෙනසක් කළ හැකි හෝ ස්වයංක්‍රීය වාහන වැනි දේ සඳහා විශාල වාසියක් විය හැකිය, ක්ෂණික දත්ත සම්ප්‍රේෂණය ආරක්ෂාව සඳහා ඉතා වැදගත් වේ.
  3. වැඩි සම්බන්ධතාව: 5G ජාල වලට 4G වලට වඩා වැඩි සම්බන්ධිත උපාංග ගණනකට සහය විය හැක. වැඩි වැඩියෙන් එදිනෙදා වස්තු අන්තර්ජාලයට සම්බන්ධ වන බැවින්, අන්තර්ජාලයේ දේවල් (IoT) සඳහා මෙය විශේෂයෙන් වැදගත් වේ.
  4. ජාල කැපීම: මෙය එක් භෞතික 5G ජාලයක් තුළ බහු අතථ්‍ය ජාල නිර්මාණය කිරීමට ක්‍රියාකරුවන්ට ඉඩ සලසන 5G හි විශේෂාංගයකි. මෙම නම්‍යශීලීභාවය මඟින් සම්පත් වඩාත් කාර්යක්ෂමව භාවිතා කිරීමට ඉඩ ලබා දේ, විශේෂයෙන්ම විශේෂිත ජාල අවශ්‍යතා ඇති ව්‍යාපාර සහ සේවා සඳහා.

5G හි බොහෝ විභව ප්‍රතිලාභ ඇති අතර, එය අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. නිදසුනක් ලෙස, 5G රඳා පවතින අධි-සංඛ්‍යාත කලාපවලට කෙටි පරාසයක් ඇති අතර ගොඩනැගිලි වැනි බාධක විනිවිද යාමට අරගල කරයි, ආවරණය සහතික කිරීම සඳහා බොහෝ කුඩා “ක්ෂුද්‍ර මූලික ස්ථාන” ස්ථාපනය කිරීම අවශ්‍ය වේ.

5G ඩිජිටල් අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

5G ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සැලකිය යුතු ආකාර කිහිපයකින් පරිවර්තනය කිරීමට සූදානමින් සිටී:

  1. වැඩිදියුණු කළ ජංගම අත්දැකීම්: එහි අතිශය වේගවත් වේගයන් සහ අඩු ප්‍රමාදය සමඟින්, 5G අලෙවිකරුවන්ට ජංගම උපාංග මත වඩාත් ගිලී ගිය සහ ආකර්ෂණීය අත්දැකීම් ලබා දීමට හැකියාව ලබා දෙයි. මෙයට අධි-විභේදන වීඩියෝ ප්‍රවාහය, වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය (AR), අතථ්‍ය යථාර්ථය (VR) සහ මීට පෙර ජාල සීමාවන් මගින් සීමා වූ අන්තර්ක්‍රියාකාරී අන්තර්ගතය ඇතුළත් වේ.
  2. තත්‍ය කාලීන පුද්ගලීකරණය: 5G හි අඩු ප්‍රමාදය තත්‍ය කාලීන දත්ත සැකසීමට ඉඩ සලසයි, අලෙවිකරුවන්ට මේ මොහොතේ පෞද්ගලීකරණය කළ අන්තර්ගතයන් සහ දීමනා ලබා දීමට හැකි වේ. මෙයට ස්ථාන මත පදනම් වූ අලෙවිකරණය, ගතික මිලකරණය සහ තත්‍ය කාලීන පරිශීලක හැසිරීම් මත පදනම්ව අභිරුචි කළ නිර්දේශ ඇතුළත් වේ.
  3. පොහොසත් බහුමාධ්‍ය අන්තර්ගතය: 5G හි ඉහළ කලාප පළල අධි-විභේදන රූප, වීඩියෝ සහ අංශක 360 අත්දැකීම් වැනි පොහොසත් බහුමාධ්‍ය අන්තර්ගතය බාධාවකින් තොරව බෙදා හැරීමට ඉඩ සලසයි. පරිශීලකයින්ගේ අවධානය ආකර්ෂණය කර ගන්නා වඩාත් දෘශ්‍යමය වශයෙන් බලගතු සහ ආකර්ෂණීය ව්‍යාපාර නිර්මාණය කිරීමට අලෙවිකරුවන්ට මෙම හැකියාව ප්‍රයෝජනයට ගත හැකිය.
  4. දේවල් අන්තර්ජාලය (IoT) ඒකාබද්ධ කිරීම: සම්බන්ධිත උපාංග විශාල සංඛ්‍යාවකට සහය දැක්වීමට 5G ට ඇති හැකියාව අලෙවිකරුවන්ට IoT තාක්ෂණය උපයෝගී කර ගැනීමට අවස්ථා විවර කරයි. පාරිභෝගික හැසිරීම් සහ මනාපයන් පිළිබඳ ගැඹුරු අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට ඔවුන්ට පැළඳිය හැකි, ස්මාර්ට් නිවාස උපාංග සහ සංවේදක වැනි විවිධ IoT උපාංගවලින් දත්ත රැස් කර විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
  5. අධි-ඉලක්කගත වෙළඳ දැන්වීම්: 5G හි ජාල ධාරිතාව වැඩි වීමත් සමඟ, අලෙවිකරුවන්ට තත්‍ය කාලීනව නිශ්චිත කොටස්වලට හෝ තනි පරිශීලකයින්ට පවා අධි-ඉලක්කගත දැන්වීම් ලබා දිය හැක. මෙම නිරවද්‍ය ඉලක්ක කිරීම ස්ථානය, මනාපයන්, බ්‍රවුස් කිරීමේ හැසිරීම් සහ සන්දර්භීය දත්ත මත පදනම් විය හැකි අතර, වඩාත් ඵලදායී සහ අදාළ වෙළඳ ප්‍රචාරණයට ඉඩ සලසයි.
  6. වැඩිදියුණු කළ දත්ත විශ්ලේෂණ: 5G සම්බන්ධිත උපාංග මගින් උත්පාදනය කරන ලද අතිවිශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් අලෙවිකරුවන්ට පාරිභෝගික හැසිරීම් පිළිබඳ වඩාත් සවිස්තරාත්මක සහ තත්‍ය කාලීන අවබෝධයක් ලබා දේ. මෙම දත්ත අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග පිරිපහදු කිරීමට, ව්‍යාපාර ප්‍රශස්ත කිරීමට සහ දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීමට භාවිතා කළ හැක.
  7. වැඩි දියුණු කළ සහ අතථ්‍ය යථාර්ත අත්දැකීම්: 5G හි අඩු ප්‍රමාදය සහ අධිවේගී සම්බන්ධතාව AR සහ VR අත්දැකීම්වල හැකියාවන් වැඩි දියුණු කරයි. අලෙවිකරුවන්ට ඩිජිටල් සහ භෞතික ලෝකයන් මුසු කරන අතථ්‍ය නිෂ්පාදන අත්හදා බැලීම්, අතථ්‍ය චාරිකා සහ AR ආවරණ වැනි වඩාත් ගිලී ගිය සහ අන්තර්ක්‍රියාකාරී ව්‍යාපාර නිර්මාණය කළ හැකිය.

5G ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සඳහා දැවැන්ත අවස්ථා ලබා දෙන අතර, එය අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. අලෙවිකරුවන් දත්ත රහස්‍යතා සහ ආරක්‍ෂක අවශ්‍යතා සලකා බැලිය යුතුය, තොරතුරු අධි බර සඳහා ඇති හැකියාව කළමනාකරණය කළ යුතුය, සහ විවිධ උපාංග සහ ජාල හරහා බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ වීම සහතික කළ යුතුය. එසේ වුවද, 5G හි පරිවර්තනීය විභවය අලෙවිකරුවන්ට වඩාත් ආකර්ෂණීය හා නව්‍ය ආකාරයෙන් ප්‍රේක්ෂකයින් සමඟ සම්බන්ධ වීමට නව මං විවර කරයි.

නවීන තාක්ෂණයන් ඩිජිටල් අලෙවිකරණය වැඩි දියුණු කිරීම

Douglas Karr

Douglas Karr හි CMO වේ විවෘත INSIGHTS සහ නිර්මාතෘ Martech Zone. ඩග්ලස් සාර්ථක MarTech ආරම්භක දුසිම් ගණනකට උදව් කර ඇත, මාර්ටෙක් අත්පත් කර ගැනීම් සහ ආයෝජන සඳහා ඩොලර් 5 කට වඩා වැඩි කඩිසරකමකට සහාය වී ඇත, සහ ඔවුන්ගේ විකුණුම් සහ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග ක්‍රියාත්මක කිරීමට සහ ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සමාගම්වලට දිගටම සහාය වේ. ඩග්ලස් යනු ජාත්‍යන්තරව පිළිගත් ඩිජිටල් පරිවර්තනයක් වන අතර MarTech විශේෂඥයෙකු සහ කථිකයෙකි. ඩග්ලස් ඩමිගේ මාර්ගෝපදේශකයෙකු සහ ව්‍යාපාර නායකත්ව පොතක ප්‍රකාශිත කතුවරයෙකි.

සබැඳි පුවත්

ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.