此次会议的目的是展示利用 Snowflake 的强大功能实现机器学习（ML）项目。会议以一项统计数据“ 85% 的机器学习项目都没有成功 ”开始，并试图解释如何让它们成功。因此，我们看到了很多架构图、字体 6 的幻灯片，但我们并不真正了解所有这些功能将用于什么用途。
直到最后，我们才明白观众提出的第一个问题：“ 您能给我们举一个用例的例子吗？” “。 Salomon 主要通过 B2B 方式向分销商销售。 2010年，他们开设了第一个电子商务网站，并开始实行D2C模式。 ML 的第一个用例是定义自动消费者聚类，并在此基础上开展营销活动。对于他们来说，完美地定位他们的营销行动无疑至关重要。因此，所有这些潜力仍有待通过新的用例来转化。
人工智能和可组合 CDP：如何利用 DinMo 提高整个客户旅程的营销绩效
本次会议提供了CDP：客户数据平台的优势。参与者重点关注个性化的价值。通过 CRM，我们只能进行非常通用的沟通，这会导致客户流失。通过 CDP，我们拥有了统一的愿景，并且可供公司的所有工具使用。 DinMo 的兴趣在于成为一个可组合的 CDP。然而，仍然存在维护不同系统之间的连接器的棘手问题。
全渠道个性化：通过 Actito 实现丰富、无缝的客户体验
我们参加了一场以令人愉快的个人秀形式举办的会议，Actito 的首席战略官 Marc Désenfant 也出席了此次会议。
首先，提醒一下可以联系到客户的沟通方式：邮件、短信、网络推送、应用内推送、地理围栏、RCS（目前仅限于 Android）、WhatsApp 和钱包，以及每种解决方案的优缺点。
然后，通过客户旅程的具体示例回顾了客户沟通一致性的挑战。我们知道这很复杂：
组织是孤立的。
有很多种工具。
管理商业压力很困难。
管理用户同意很复杂。
Actito 等工具可以实现全渠道个性化并提供无缝、引人入胜的互动。
最后，区分了生成式人工智能和机器学习，这在一切都有点 柬埔寨 WhatsApp 号码数据库 混乱的环境中非常有用。
商业新前沿：日产的个性化、人工智能丰富的旅程和组织
从这次大会上可以看出以下几点：
对于日产这样的品牌，我们确实需要努力实现 D2C 客户利益。出售车辆仍然被认为是复杂的。
该策略旨在制定“产品愿景”，即“以简单引领变革”。
该愿景专注于客户，他们把客户放在关注的核心位置：“客户的声音”。
他们特别关注界面，希望它非常灵活和模块化。
他们通过汲取品牌 DNA 和历史元素，对内容进行了重大改进，将其称之为“深度内容”。
综上所述
大多数有趣的会议都对当地的现实情况和环境所遇到的困难给出了具体的认识。许多工具正在提供优雅的解决方案，重点关注人工智能相关使用的具体案例。
然而，人们想知道这一切将把我们带向何方，特别是在信息的自动生成方面。我认为我们已经处于人工智能生成信息并被人工智能消费的过程之中。但在这所有的一切中，人类在哪里呢？有人告诉我，我一定要去读哈拉瑞 (Harari) 的最新作品《Nexus》：我要走了！