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助手:如何连接打通纷享销客CRM?

【卫·协同CRM】是一款服务长链路、复杂交易的协同CRM系统,一直致力于帮企业“缩短连接路径,击破转化率瓶颈“。...31会议是卫科技的老客户,不过他们在采购卫助手之前,内部已经用了很长一段时间纷享销客的产品,你可能有点疑惑——一家公司为什么要同时使用两款CRM产品呢?...不过,同时使用两套工具之后,31会议团队又需要面对新的问题——线索从公域流量进入企业信之后,需要销售再手动将客户信息录入到纷享销客;销售人员在企业信中跟进结束后,也要再切换至纷享销客中填写跟进记录,...零代码快速打通卫助手+纷享销客手动重复填写线索费时费力,也容易出错;虽然卫、31会议都有自己的研发团队,但是31会议在纷享销客里有自定义字段,如果要投入人力进去做项目的定制打通,还是要投入不少人力...图片卫助手+纷享销客:1+1 大于2的应用连接中外企业,越来越多的使用标准化的SaaS产品,而非定制产品,这已成发展常态。但是企业应用之间数据不通,也是很多打工人的困扰。

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直播回顾|化身“江湖女侠”的她,都练就了哪些“独门秘籍”?

积累与沉淀 在建筑行业有这样一群人 他们总是忙碌着 奔波着 致力于让建筑更智慧 他们建模型、连弱电、调设备 写代码、搭应用…… 客户的各类需求总令他们心力交瘁 虽然他们很艰难 但他们一直“在路上” 她——同业开放平台...要给客户搭建孪生应用 又叒要手写代码 ——她提供最佳业务实践 让各类应用生产简单如搭积木 合作共赢,携手并进 直播中,思倍云与深度智控两位合作伙伴结合行业现状、融合背景及合作落地案例等内容进行了多角度深入分享...思倍云合伙人陈文聪从实际应用案例角度,分享思倍云如何基于同业开放平台打造节能、低碳、安全、环保、高效、健康的智慧空间联合产品与解决方案。...(同业x思倍云合作案例分享) 深度智控首席战略官张雨馨分享了深度智控基于同业开放平台打造的即插即用的标准化产品,做到极致节能、实时验证、轻量交付、安全保障,共同推进建筑行业“碳”数字化发展。...(同业x深度智控合作案例分享) 懂建筑,更懂你 腾讯数字孪生·同业开放平台 ——更懂建筑的一站式PaaS平台 现将最佳实践与API全面开放 携手行业伙伴共享建筑数字化高速发展红利 期待与懂建筑的你并肩同行

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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刘莫闲:物联网时代,如何用开发智慧建筑应用

腾讯是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统,提供物联网开发平台、物联 SDK、各类 OpenAPI 等内容。...本次演讲将为开发者介绍类操作系统,并分享在智慧建筑场景方面的思考,重点介绍开放平台以及生态系统,并通过实例介绍如何在建筑场景下通过开放平台提供的工具进行创新应用的开发,与开发者共建建筑应用生态...腾讯乃至腾讯,怎么样帮助我们整合行业里面的硬件开发商、软件开发商、服务提供商、解决方案提供商,来解决刚才的问题,接下来谈一下。...实际上在做这样的事情,让机器人在这栋建筑里面能够有人帮他,像刚才提到的一个好汉三个帮,一个人的能力总是有限的。...刘莫闲:物联网时代,如何用开发智慧建筑应用.pdf

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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推荐算法简述

在介绍推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题、具有怎样的价值?效果如何衡量?...接下来我们说一下推荐博本身的产品设计,使得即使没有推荐系统,仍然会形成一个大的用户关系网络,实现信息快速传播;而衡量一个事物的价值,一个简单的方法是对比看看保留它和去掉它时的差别。...推荐的作用在于加速这一过程,并在特定的情况下控制信息的流向,所以推荐的角色是一个加速器和控制器。 最后回到推荐算法中来,上面扯了那么多,只是为了让大家能对推荐算法有更好的理解。...基础及关联算法 这一层算法的主要作用是为推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要的数据分析为推荐业务提供指导。...分类与anti-spam 用于博内容推荐候选的分析,包含博内容分类和营销广告/色情类博识别; 内容分类采用决策树分类模型实现,共3级分类体系,148个类别;营销广告/色情类博的识别,采用贝叶斯与最大熵的混合模型

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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推荐算法如何设计

在介绍推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题、具有怎样的价值?效果如何衡量?...接下来我们说一下推荐博本身的产品设计,使得即使没有推荐系统,仍然会形成一个大的用户关系网络,实现信息快速传播;而衡量一个事物的价值,一个简单的方法是对比看看保留它和去掉它时的差别。...推荐的作用在于加速这一过程,并在特定的情况下控制信息的流向,所以推荐的角色是一个加速器和控制器。 最后回到推荐算法中来,上面扯了那么多,只是为了让大家能对推荐算法有更好的理解。...基础及关联算法 这一层算法的主要作用是为推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要的数据分析为推荐业务提供指导。...分类与anti-spam 用于博内容推荐候选的分析,包含博内容分类和营销广告/色情类博识别; 内容分类采用决策树分类模型实现,共3级分类体系,148个类别;营销广告/色情类博的识别,采用贝叶斯与最大熵的混合模型

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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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信游戏推荐系统大揭秘

这套系统从 18 年底开始设计 19 年初开发完成,现在已经在业务上运行了一年多,当前部门所有的推荐业务都已经应用上这套能力,包括所有精品 app 游戏分发和游戏相关的内容推荐、几万款小游戏分发,服务着几亿信游戏玩家...1、业务和项目背景介绍 信增值业务部当前核心业务是游戏,也就是在信场景下连接游戏玩家与游戏,同时给玩家提供丰富的游戏服务,比如攻略、战绩、视频、直播等内容,王者周报、和平周报、群排行榜、礼包等服务,...推荐引擎方面,我们基于信内部的 svrkit 框架搭建的一套 c++推荐服务。...除了工具调研之外,我们还邀请了当时在推荐系统方向做得比较好的团队过来分享经验,包括公司内的神盾、看一看、无量推荐系统团队,也邀请外部公司的博团队。...希望从这些团队实践经验中吸取养分,找到适合信增值业务特点的解决方案。

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Sony 全画幅单狗头推荐

下面推荐镜头的时候,难免有焦段的事情,这里找几个焦段的图补补课。...不过画质对得起价格,就是1k的价格,但是我不推荐买,这个镜头是比较长的,如果你觉得一个长镜头会让自己显得更专业的话,那也可以买。...A和E的对比 A卡口系统,它本来就是胶片单反时代的产物,由于本身法兰距较长,机身和镜头设计就注定小不到哪里去,尼康的F卡口单反也是这个道理,做不到体积更小,性能也不能对单形成优势,继续发展A卡口除了满足...接下来是副厂,推荐一个: 健身 24-70MM 5K大概的价格,我很推荐 和SONY有合作,所以眼控这些完美支持 总之这个镜头很好就对了 一直小气也不是个问题,我最后推荐一个: (SONY...)Sonnar T* FE 55mm F1.8 ZA 解析力太强了,体积也小巧,对焦快的一笔,非常值得推荐的一枚镜头,毕竟做工,画质,体积都是购买理由。

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