תיאום הדגמה
DashAI המוצר
DashAI מחובר למערכות העסק בהרשאת קריאה. כל בוקר הוא מושך מהן נתונים, בונה מהם מוח נתונים אחד, כותב תובנות ועונה על שאלות. בדף הזה תמצאו איך כל חלק עובד.
לכל עסק יש מקור אחד שמחזיק את כל המספרים, ולצידו עובדות, ציר זמן והמקור של כל נתון. הדשבורד, התובנות והיועץ קוראים מאותו מקום, ולכן אותו מספר לא יכול להופיע בשתי גרסאות.
תובנה עוברת חמישה שלבים לפני שהיא מגיעה למסך. רק שלב אחד בהם לא משתמש ב-AI, והוא זה שבודק את המספרים.
ליד כל תובנה יש כפתור "מאיפה המספרים", ואפשר לסמן "מועיל" או "לא מועיל". המודל שכותב את התובנות קורא את הסימונים האלה בסבב הבא.
בשש בבוקר תהליך מתוזמן בענן מושך את הנתונים החדשים מכל המקורות ומעדכן את המוח. אפשר להוסיף בדיקות במהלך היום. למשל, חמש פעמים ביום להשוות את התנועה באתר מתחילת היום לאותו יום בארבעת השבועות הקודמים, ולהתריע בערב אם היום חלש מהרגיל. אם ריצה נכשלת, נשלחת התראה.
שומר הוא שאלה שכתובה כמשפט: "כשההזמנות מהאתר יורדות מתחת לממוצע של החודש, תגיד לי". כל שומר מציג את השאילתה שהוא מריץ. תשובה שמזכירה מספר שלא מופיע בנתונים נפסלת ולא מוצגת.
שואלים בעברית חופשית. היועץ מחזיק בזיכרון את ליבת מוח הנתונים, פותח קבצים נוספים כשצריך, ומריץ שאילתות קריאה בלבד על המקורות. התשובה מגיעה עם המספרים ועם רשימת השאילתות שהוא הריץ בדרך, כך שאפשר לבדוק כל צעד.
היועץ יכול להציע לשמור עובדה חדשה, למשל החלטה שהתקבלה בישיבה או הסבר לחריגה. היא נשמרת רק אחרי שאדם לוחץ על "שמור בזיכרון", ונכנסת לציר הזמן של העסק עם התאריך שלה.
כשיש מספיק היסטוריה, DashAI מוסיף תחזית ומציג לצידה את הטעות שנמדדה כשהרצנו אותה על העבר. למשל, תחזית הרשמות לחודש שנבדקה מול 12 חודשים קודמים. בתכנון מלאי, אותו מנוע אומר כמה מלאי יספיק לכל מוצר, מה להזמין ועד מתי.
אפשר לבנות תצוגה מלאה להנהלה ותצוגה מצומצמת לצוות. פרקים פרטיים נחתכים כבר בזמן הבנייה, ובדיקה אוטומטית עוצרת את הבנייה אם משהו פרטי נשאר בתצוגה של הצוות.
מערכות לא תמיד מסכימות ביניהן. DashAI מרכז את הפערים בפרק אחד. למשל, כשמערכת הפרסום מדווחת על יותר המרות ממה שהאנליטיקס רואה מאותן מודעות, או כש"המרות" באנליטיקס הן בכלל צפיות בדף ולא הזמנות.
הדשבורד והיועץ עובדים גם בטלפון, כך שאפשר לקרוא את התובנות של הבוקר עוד בדרך למשרד.
DashAI עובד עם Gemini של Google דרך Gemini Enterprise Agent Platform (לשעבר Vertex AI), בתוך פרויקט הענן שלכם. לניתוח ולכתיבה משמש המודל החזק ביותר שזמין באותו רגע, היום Gemini 4 Argon. לסריקה הראשונית של הנתונים משמש מודל מהיר. ה-AI כותב את המילים, וקוד מחשב את המספרים.
נראה לכם דשבורד אמיתי עם נתונים מומצאים, ונגיד בדיוק אילו גישות צריך כדי לבנות אחד על הנתונים שלכם.
תיאום הדגמה