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黑烏鴉AI公司標誌

黑烏鴉的人工智能

blackcrow.ai

黑烏鴉的人工智能沒有聲稱他們的個人資料。

9黑烏鴉AI的競爭對手已經聲稱他們的。

這是他們的競爭對手在說什麼:

黑烏鴉AI的標誌

法拉第自稱是更好的解決方案黑烏鴉的人工智能由於:

利基關注收購

黑烏鴉AI的標誌

Voyantis自稱是更好的解決方案黑烏鴉的人工智能由於:

我們預測意圖和LTV(他們隻意圖)

API支持

多個垂直

營銷業績預測儀表板

預測,支持營銷決策和行為在整個客戶生命周期

黑烏鴉AI的標誌

SegmentStream自稱是更好的解決方案黑烏鴉的人工智能由於:

我們獨特的技術

黑烏鴉的人工智能替代品和競爭對手

看看黑烏鴉的人工智能比較類似的產品。黑烏鴉的人工智能最主要的競爭對手包括第六感,Tomi.ai,Bloomreach

6意義上標誌

6開發預測智能平台。它提供了一個基於人工智能(AI)與個性化平台,omnichannel,多點觸控活動。…

黑烏鴉AI和6

更深入的數據視圖:

  • 競爭對手
  • 產品
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與黑烏鴉AI ?

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沒有商界無稽之談。

比較黑烏鴉AI對手

Nosto標誌
Nosto

Nosto為網絡營銷提供了一個電子商務平台自動化。它可以幫助零售商提供一個個性化的購物體驗從頭到沙拉使用AI-driven機製。它提供了客戶在線購物體驗通過啟用個性化產品推薦各種規模的在線商店。Nosto成立於2011年,位於赫爾辛基芬蘭。

三鯨標誌
三鯨

三鯨為電子商務平台提供了一個操作係統。該公司提供一個數據平台和見解,分析和歸因。三鯨成立於2021年,位於耶路撒冷,以色列。

Clearbit標誌
Clearbit

Clearbit提供api的集合,旨在幫助企業增加部分信息轉化為完整的聯係人數據,查找域名公司數據,幫助外國資產控製辦公室合規和篩選,並提供地址自動完成和驗證。

MadKudu標誌
MadKudu

MadKudu幫助收入團隊沒有依賴工程團隊將他們的產品導向型的引擎。在科技公司營銷團隊使用MadKudu提供智能和可行的見解,使銷售團隊知道向誰,什麼時候,什麼信息。公司成立於2014年,總部位於山景城,加州。

Bombora標誌
Bombora

Bombora B2B的人口是一個全球性的票據交換所和提供者,firmographic和意圖的數據。通過其數據合作社B2B的出版商,聚合前所未有的大規模的B2B數據量。這些數據被營銷人員、機構、出版商和其他B2B組織目標和決策者和利益相關者參與努力做出購買決定。

Similar.aiLogo
Similar.ai

Similar.aiunderstands what fashion retailer customers are searching for and makes sense of the product catalogue to deliver relevant meaningful results. When a customer looks for a little black dress, they find some little things, some black things and some dresses, but no LBDs. That's because search only scans the labels of clothes very quickly, but doesn't understand the language they're written in. Similar.ai speaks the language of the customer and also understands how to look at and understand pictures of the things people wear, just like customers. Under the hood, the company has built a very fine-grained Universal Product Ontology, a huge proprietary clean labeled dataset of what fashion and apparel, such as clothes, bags, shoes and jewelry, look like and are called, using a human-in-the-loop deep learning architecture. Its technology research focuses on fine-grained image classification ranking, understanding the linguistic intent of user queries and fine tuning using unstructured datasets.

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