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Shaped recursos principais

Shaped é uma plataforma de recomendações e pesquisa personalizável que se adapta em tempo real para aumentar o engajamento, conversão e receita, conectando-se diretamente às suas fontes de dados existentes e permitindo ajuste fino de LLMs e modelos de classificação neural para desempenho de última geração, além de oferecer segurança de nível empresarial compatível com GDPR e SOC2.

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Recursos principais de Shaped

Configuração em tempo real

Shaped permite que os usuários configurem regras de recomendações e pesquisa em tempo real, para ajustar dinamicamente os resultados com base no comportamento do usuário, no catálogo de produtos e nos objetivos de negócios.

Suporte para várias plataformas

Shaped suporta várias plataformas, como sites, aplicativos móveis, marketing por e-mail, etc. Ele se integra facilmente aos sistemas existentes.

Escalabilidade

Shaped pode processar grandes volumes de dados e solicitações de usuários, escalando à medida que o negócio cresce.

Facilidade de uso

Shaped fornece uma interface intuitiva e APIs, permitindo que as equipes técnicas criem, implantem e gerenciem facilmente recursos de recomendações e pesquisa.

Casos de uso de Shaped

  • Sites de comércio eletrônico: melhore a descoberta de produtos e aumente as taxas de conversão usando as recomendações baseadas em IA da Shaped e a adaptabilidade em tempo real para e-commerce.
  • Plataformas de mídia social: aumente o envolvimento e a retenção do usuário nas mídias sociais usando a classificação personalizada e os algoritmos de descoberta de conteúdo da Shaped.
  • Plataformas de mídia: a Shaped ajuda as plataformas de mídia a aumentar a receita e o engajamento por meio de pesquisa semântica e sistemas de recomendação adaptáveis.
  • Marketplaces: a Shaped otimiza os marketplaces, melhorando as experiências de compradores e vendedores usando modelos de classificação e recomendação orientados por IA.
  • Cientistas de dados: use a Shaped para implantar rapidamente modelos de aprendizado de máquina personalizáveis e construir sistemas de classificação personalizados sem codificação extensa.
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