Brand Health Intelligence

ทีมแบรนด์และทีมดูแลลูกค้าต้องรู้ว่าแบรนด์ไหนแข็งแรง แบรนด์ไหนกำลังถดถอย และเพราะอะไร โดยไม่ต้องนั่งต่อรายงานแคมเปญเอง

สร้างทั้ง pipeline โมเดล และ serving layer ตั้งแต่ feature snapshot บน Databricks การพยากรณ์ร่วมกับการให้คะแนนแบบ deterministic การเผยแพร่ API และชั้นอธิบายผลด้วย LLM บน Azure AI Foundry รวมถึงโมเดล Reward Recommendation ที่ให้บริการจาก API เดียวกัน

ข้อมูลสมาชิก กิจกรรม และยอดขายที่คัดแล้ว ถูกแปลงเป็น feature snapshot ตามช่วงเวลา ผลพยากรณ์ถูกรวมกับกฎการให้คะแนนที่โปร่งใส ทำให้ตัวเลขทั้งพยากรณ์ได้และอธิบายได้ ผลลัพธ์ถูกเผยแพร่เป็น artifact ที่มีเวอร์ชัน cache ใน PostgreSQL และให้ LLM อธิบายโดยอ้างอิง feature ชุดเดียวกัน

Brand Health ที่ทีมดูแลลูกค้าเปิดอ่านและนำไปใช้ได้ทันทีในภาษาของตัวเอง พร้อมอันดับรีวอร์ดและไอเดียแคมเปญ

• คะแนนที่อธิบายไม่ได้จะไม่มีใครใช้ ต้องจับคู่โมเดลกับกฎที่คนอ่านเข้าใจ
• ผูกเวอร์ชันของโมเดลกับ feature contract เสมอ ไม่อย่างนั้น serving จะเพี้ยนแบบเงียบๆ
• ให้ LLM อธิบายโดยอ้างอิง feature จริงที่อยู่เบื้องหลังตัวเลข

• Databricks
• MLflow
• Azure AI Foundry
• Azure AutoML
• Bicep
• FastAPI
• PostgreSQL
• MongoDB