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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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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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    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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    信公众帐号推荐

    深夜谈吃 吃很重要 玩物丧志又如何~ 怪玩具 最酒徒:喝酒聊天才是正经事~ CITYZINE:城市画报的官方信 appsolution:App推荐 互联网从业前辈们的故事 MacTalk:技术与人文的故事 小道消息 孕峰 道哥的黑板报 懒人在思考:余弦的公众帐号 肉饼铺子 投资人子柳 来点干货 TOMsInsight:互联网深度数据报告 雷晓宇频道:很多文章很值得一看 TimYang:新浪博技术总监。

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    信代码大全,推荐收藏!

    给大家分享一些微信代码 可能有些不能用了 但是感兴趣的朋友可以自己测试一下 编号 代码 命令 1 //switchtabpos 更改底部功能按钮位置的命令 2 //multiwebview 信多窗口显示命令 4 //getfpkey 得到手机基本信息 5 //pickpoi 定位当前位置 6 //fullexit 完全退出信 7 //testwaitsms 测试验证手机号码 8 //sightinfo 打开查看小视频参数 30 //printcrash 显示开发相差信息(崩溃记录) 31 //makemsgdata[ ] 加了个空格,崩溃了 32 //whatsnew 打开首屏窗口显示信新功能介绍 33 //profile 43 //dumpcrash 44 //dumpanr 45 //testanr 46 //opensnsadRightbar 47 //switchsdcard 48 //getip 一试信就退出

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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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    为什么推荐这么快?

    作者:sauronzhang、flashlin、fengshanliu,信后台开发工程师 1. SimSvr 目前已广泛应用于信视频号、看一看、搜一搜、信安全、表情搜索等业务,接下来会阐述 SimSvr 的设计以及如何解决来自于业务的难题。 2. Yard 系统上,充分了利用信闲置机器上的资源。 因此我们开发了 SimSvr,搭配特征存储 FeatureKV,在视频号、看一看、搜一搜等推荐系统中发挥了重要的作用。 海报底部扫码添加“他二哥”进信群 一起做运维大牛! ? ? ? 想了解鹅厂程序员有多硬核? 有哪些欢乐沙雕日常? 快来视频号找我们! ? 扫码关注腾讯程序员

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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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    新浪博王传鹏:推荐架构的演进

    博两个核心基础点:一是用户关系构建,二是内容传播,推荐一直致力于优化这两点,促进博发展。如图1所示: ? 图1 推荐的使命 在推荐发展的过程中遇到体系方向的变化、业务的不断更迭、目标的重新树立,其产品思路、架构以及算法也随之进行变迁。 为了便于理解推荐架构演进,在介绍之前需要陈述一下推荐在流程上的构成,其实这个和博本身没有关系,理论上业内推荐所存在的流程基本都是相同的。 图2推荐的链路 在上述整体流程的基础上,推荐架构经历了如图3所示的三个阶段: ? 仅仅是一个线上投放系统,不足以构成完整的推荐体系 2.3 成果 推荐2.0的诞生产生很好的收益,其成果如下: 1) 推荐的核心业务均在该体系下完成:正文页推荐、趋势用户推荐、趋势内容推荐、各个场景下的用户推荐

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    打破业务壁垒,犀让企业采购数据“动”起来

    01打造智能化的数据分析及应用模型基于强大的后端开发平台,犀为不同体量的企业提供完整的SaaS与PaaS服务,全面的API接口更是可以实现与各种生态型软件的对接,便捷高效满足企业个性化运营需求。 犀采购SaaS,通过“数据+算力+算法”的支持,让整个采购过程在线上“动”起来。 2.1内部流通层面:管理层获取信息不再需要层层传递,通过犀采购SaaS系统可以随时查询采购进度以及相关数据,大大缩短企业内部获取信息的时间,领导以及相关业务人员可以快速配合做出决策。 2.3供应商自身层面:可以通过犀对企业的招标/寻源信息做出快速响应,在线实时跟进议价情况、合同付款进度、到货入库等业务周期,降低与企业的沟通成本,让信息和数据真正流通起来。 从数据流动的视角看,犀将采购流程线上化解决了“有数据”的问题,而其网络化的协同能力解决了“能流动”问题,智能算法的加持,则解决了“流程自动流转”的问题。

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    Go开发信小程序SDK推荐

    最近准备用Go语言开发信小程序,发现会调用很多信小程序的服务端接口,并且还需要自己封装。 、信支付、企业信。 功能非常的强大,几乎是把信生态的产品都包含在内。在选择它主要基于下面几个目的: 功能强大,完整的信生态覆盖。涵盖了信公众号、信小程序、信企业号和信支付。 PowerWechat有属于自己的官网,不管是信公众号、信小程序、信企业号和信支付都有独立的模块介绍如何使用,同时也有完整的示例代码。 不推荐用于生产环境,如果你是一个想自己学习如何去封装,或者想在这个基础上去实现一个自己的SDK,可以借鉴一下该SDK。

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    博如何向五亿人推荐东西

    博用户通过关注来订阅内容,在这种场景下,推荐系统可以很好地和订阅分发体系进行融合,相互促进。博两个核心基础点:一是用户关系构建,二是内容传播,推荐一直致力于优化这两点,促进博发展。 图 1 推荐的使命 在推荐发展的过程中遇到体系方向的变化、业务的不断更迭、目标的重新树立,其产品思路、架构以及算法也随之进行变迁。 为了便于理解推荐架构演进,在介绍之前需要陈述一下推荐在流程上的构成,其实这个和博本身没有关系,理论上业内推荐所存在的流程基本都是相同的。 ,仅仅是一个线上投放系统,不足以构成完整的推荐体系 2.3 成果 推荐 2.0 的诞生产生很好的收益,其成果如下: 1) 推荐的核心业务均在该体系下完成:正文页推荐、趋势用户推荐、趋势内容推荐、 2) 推荐推荐技术环节距离领域内有一定距离,当下有条件进行追赶。

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    Demo推荐商城完整源码+配置指南

    基于vue, react, node.js, go开发的商城(含信小程序) 截图如下: ?

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    地球一小时 | 腾讯竟然用这种姿势关灯

    (腾讯滨海大厦地球一小时熄灯) 其实,一秒关闭整幢教学楼的灯具,只是腾讯系统的基础操作。 还可实现一秒操控空调、电脑、安防等各种智能设备,它让建筑有了“大脑”。 当遇上智慧教育 腾讯系统在智慧校园里应用非常广泛,它是腾讯智慧校园的“中枢”大脑。 (龙华外国语学校的腾讯系统应用) 踏入校门的那一刻起,学生们便享受到炫酷的智慧化校园生活,校门口的人脸识别闸机可以精准记录下每一位学生的容貌,刷脸即可通行。 ? 在教室内,当同学们感觉到太阳光线暗淡时,腾讯系统会自动调节教室内的灯光颜色和光线强弱,开启护眼模式;天气转凉时,智能空调将自动调节室内气温,为学生们打造出最舒适的学习环境。 ? 除此之外,系统还可以对所有设备的数据进行实时监控。 哪间教室没有关灯、哪个时间段教室耗电量过大......统统逃不过腾讯系统的“眼睛”。

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    探寻博背后的大数据原理: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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    信视频号推荐算法上分神技!

    之前写过的信视频推荐算法大赛的两篇文章: 乘风破浪的信视频号推荐算法 当推荐系统遇上多模态Embedding (1)几种Embedding ? 比如有三种颜色:红|粉红|蓝;有两种性别:男|女,用one-hot表示二者的关系,假设满足男和红是1,那么其他的组合全部都会是0,很明显,这是不合理的,因为男和粉红以及男和蓝的关系肯定是不一样的,这类比到搜索推荐中也是一样 在短视频推荐等问题中, 用户的满意程度很难衡量,我们需要从用户的点击,是否看完视频, 分享,喜欢,评论等角度来刻画,所以多任务学习在推荐领域已经成为主流的方法。 无论是显性反馈还是隐性反馈都能反映用户对商品的意见,这对于学习推荐中的用户偏好至关重要。然而,目前大多数推荐算法只关注隐式的正反馈(如follow),而忽略了其他信息丰富的用户行为。 在推荐系统中,显式和隐式的反馈都是有价值的,许多工作使用特征mapping以及迁移学习的方式来构建显示和隐式反馈的关系,目前大多数算法使用多任务学习方式将显式和隐式反馈结合来联合处理ranking和rating

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