ထိတွေ့မှုစက်များသည် အသုံးပြုသူများအား ကြည့်ရုံမှတ်တမ်းကျော်လွန်၍ တကယ့်အပါအဝင်ဖြစ်လာစေပါသည်။ ဥပမာ - မဲပေးရန် ထိတွေ့မှုမျက်နှာပြင်များ၊ လက်ဟန်အမူအရာများဖြင့် ဂိမ်းများကိုထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်မှုစနစ်များ စသည်တို့ဖြစ်ပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်က ပြပွဲများမှ လေ့လာမှုအချို့အရ ဤကဲ့သို့သောနည်းပညာကို အသုံးပြုသည့်နေရာများတွင် ဧည့်သည်များသည် ရိုးရှင်းသောပြသမှုများထက် ၃၅% ပို၍ကြာမြင့်စွာနေထိုင်ပြီး ဘူတ်များတွင် ၇၀% ပိုမိုထိတွေ့ဆက်ဆံမှုရှိကြသည်။ အထူးသဖြင့် အသက်အရွယ်အုပ်စု သို့မဟုတ် မျက်နှာပုံစံအလိုက် ပြသမှုများကို ပြောင်းလဲပေးသည့် အတုအယောင်ဉာဏ်ရည် (AI) အသုံးပြု ကီအိုစက်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတုံ့ပြန်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေပြီး ပုဂ္ဂလိကပြုလုပ်ထားသည့်အလား ခံစားရစေပါသည်။ လတ်တလော လေ့လာမှုများအရ ဤကဲ့သို့သော ဉာဏ်ရည်ရှိသည့်စနစ်များသည် ပါဝင်သူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကိုလည်း ၃၅ မှ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိုးတက်စေပြီး နောက်တစ်ကြိမ်ပြန်လာလိုစေသည့် အထူးအမှတ်ရဖွယ်အခိုက်အတန့်များကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါသည်။
အပြန်အလှန် စုံလင်သော အရာများက လူများ မျက်နှာပြင်များတွင် မြင်နေရသည့်အရာနှင့် ၎င်းတို့၏ ခံစားမှုများကြား ဆက်သွယ်မှုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ပုံမှန်မျက်နှာပြင်များတွင် မလုပ်နိုင်သော အရာဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပူးတွဲပြုလုပ်သည့် အခမ်းအနားများတွင် ပါဝင်သူများသည် ထိတွေ့မျက်နှာပြင်များကို အသုံးပြုခြင်း (သို့) တိုးချဲ့ထားသော အစားအစာများတွင် အတူတကွ လုပ်ကိုင်ခြင်းဖြင့် သူတို့၏ ဦးနှောက်အတွင်း စိတ်ဝင်စားဖွယ် အရာတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ဦးနှောက်သည် အရာများကို ကြည့်ရုံမျှမက အရာများကို တကယ် နားလည်ရန် ကြိုးစားလာပါသည်။ လေ့လာမှုများအရ ဤကဲ့သို့သော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုမျိုးသည် လူများအား အချက်အလက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ မှတ်မိစေသည်ဟု ပြသပါသည်။ လူများသည် လက်တွေ့ ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်ပြီး လက်တွေ့မပါဘဲ နောက်ကျောထိုင်နေခြင်းထက် မှတ်ဉာဏ်ထဲတွင် အချက်အလက်များ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ တည်ရှိနိုင်သည်ကို သုတေသနအဖွဲ့တစ်ခုက တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ အချက်အလက်များကို ၄၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုမှတ်မိနိုင်ပါသည်။ အခမ်းအနားများတွင် သင်ယူမှုနှင့် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုကို စဉ်းစားပါက ဤအချက်သည် အလွန်အရေးပါပါသည်။
ဥရောပတွင် နည်းပညာပွဲတော်တစ်ခုသည် ပုံမှန်စာရင်းသွင်းရာဇဝင်များကို AR အသုံးပြုသော စာရင်းသွင်းရာဇဝင်များဖြင့် အစားထိုးခဲ့ပြီး ပါဝင်သူများသည် ထုတ်ကုန်နှင့် သက်ဆိုင်သော ပဟေဠိများကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် ဗားရှူယယ် ဘောင်းချာများကို "ဖမ်းယူ"ခဲ့ကြပါသည်။ ဤကစားနည်းပုံစံဖြင့် အောက်ပါတို့ကို အောင်မြင်စွာ ရရှိခဲ့ပါသည်-
အောင်မြင်မှုမှာ စိတ်ဝင်စားဖွယ်နှင့် လက်တွေ့ကျမှုကို ဟန်ချက်ညီစွာ ပေါင်းစပ်ခြင်းမှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ပဟေဠိများသည် စက္ကန့် ၉၀ အတွင်း ပြီးမြောက်စေကာ ပြသသူများ၏ အဓိက အချက်အလက်များကို ဖော်ပြပေးခဲ့သည်။
2021 ခုနှစ်က 41% မှ တိုးတက်လာကာ အခမ်းအနားများတွင် ယခုအခါ အခန်းပေါင်း 67% ကျော်တွင် ထိတွေ့ထိန်းချုပ်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များ သို့မဟုတ် လက်ခုပ်တီးခြင်း ထိန်းချုပ်မှုများကို အဓိက ထိန်းချုပ်ရေးကိရိယာများအဖြစ် အသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်သည် (EventTech Report 2024)။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် ဧည့်သည်များ၏ မျှော်မှန်းချက်များ ပိုမိုမြင့်တက်လာမှုကို ဖော်ပြနေသည်-
| သင့်အသီးအရွက်စက် | 2021 | 2024 |
|---|---|---|
| ထိတွေ့ထိန်းချုပ်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များ | 38% | 61% |
| ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခလုတ်များ | 52% | 29% |
| အသံဖြင့် ထိန်းချုပ်မှုများ | 10% | 10% |
ထိတွေ့မှုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကို ပေါင်းစပ်ထားသော ရောစပ်စနစ်များသည် ယခုအခါ အသုံးပြုနိုင်မှု 81% ရရှိပြီး လူတိုင်းအတွက် အဆင်ပြေမှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးကာ စွဲမက်ဖွယ်ရှိမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။
နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ နေရာများတွင် လူများ သူတို့ဝန်းကျင်တွင် ရွေ့လျားသည့်အခါ တုံ့ပြန်မှုရှိသော အန်တရားစီးပွား LED နံရံများကို တပ်ဆင်လာကြပါသည်။ ထိုသို့သော နံရံများသည် ပွဲများဖြစ်ပွားသည့်အခါ ပုံပြင်များကို အလိုအလျောက် ဖော်ပြပေးပါသည်။ လက်ဟန်ဖြင့် ရိုးရှင်းစွာ ထိန်းချုပ်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များကြောင့် ပွဲသဘင်များအတွင်း ပရိသတ်များက ပုံရိပ်များ၏ အသွင်အပြင်ကို ပုံဖော်နိုင်ပါသည်။ ဂီတပွဲများတွင် စမ်းသပ်မှုများအရ ဤကဲ့သို့သော အန်တရားစီးပွားမှုများသည် ပရိသတ်များကို မျှော်လင့်ချက် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုခံစားရစေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ရပါသည်။ LED ပြားများကို ပုံစံအမျိုးမျိုး၊ အရွယ်အစားများစွာဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို တိုင်များ၊ တန်းစီးများ၊ ပွဲတင်နေရာများတွင်ပါ လိုက်ပါတပ်ဆင်နိုင်ပြီး နေရာတစ်ခုလုံးကို စုစည်းမှုရှိသော ၃၆၀ ဒီဂရီ ပတ်ဝန်းကျင်သို့ ပြောင်းလဲပေးကာ ပါဝင်သူတိုင်း ပြောပြနေသော ပုံပြင်တွင် ပါဝင်နိုင်ပါသည်။
ပရိုဂျက်ရှင်မြေပုံစနစ်များအကြောင်း ပြောရလျှင် ၎င်းတို့သည် လက်တွေ့ရှိနေသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနေရာများပေါ်တွင် အပြန်အလှန် စွက်ဖက်ပါဝင်နိုင်သည့် ဒစ်ဂျစ်တယ် အကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းပေးခြင်းဖြင့် ပုံမှန်နေရာများကို လူများ လှုပ်ရှားသည်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနေသည့် အရာများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကစားသမားများ၏ စွမ်းဆောင်ရည် အချက်အလက်များကို ကြမ်းပြင်ပေါ်တွင် မီးများဖြင့် ပြသပေးသည့် အားကစား အားကစားကွင်းများ၊ သို့မဟုတ် စပီကာများမှ ထွက်လာသော သီချင်းများ၏ စည်းချက်နှင့်အတူ မီးများ ကခုန်နေသည့် ဂီတဖျော်ဖြေပွဲများကို ကြည့်ပါ။ ဤနည်းပညာ၏ နောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော စနစ်မှာ လူတစ်ဦးဦး လုပ်ဆောင်လိုက်သည့်အချိန်မှ ပတ်ဝန်းကျင်က ပြန်လည်တုံ့ပြန်သည့်အထိ အတော်လေး မြန်ဆန်ပြီး အကြာအချိန်မှာ စက္ကန့် ၁.၈ ခန့်သာ ကြာပါသည်။ ဤသို့ မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကြောင့် အရာရာသည် သဘာဝကျပြီး ဆက်စပ်နေသည့် အလားသဏ္ဍာန်ရှိပြီး ဖြစ်ရပ်များအတွင်း ပရိသတ်များသည် ၎င်းတို့၏ လှုပ်ရှားမှုများနှင့် ၎င်းတို့ဝန်းကျင်ရှိ မျက်မြင်အဖြစ်အပျက်များကြား နောက်ကျမှုကို မသတိထားမိပါ။
လူတွေသည် အရာဝတ္ထုများကို တိုက်ရိုက်ထိတွေ့စဉ်အတွင်း hybrid AR နှင့် VR စနစ်များက ဒစ်ဂျစ်တယ်အဆင့်တွင် ဖြစ်ပျက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ မြောက်များစွာသော ပြတိုက်များသည် နောက်ပိုင်းတွင် mixed reality ခေါင်းစည်းများကို အသုံးပြုလာကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ရှေးဟောင်း အထိမ်းအမှတ်ရုပ်များအပေါ်တွင် သမိုင်းဝင် အချက်အလက်များကို တိုက်ရိုက်ပြသပေးခြင်းဖြင့် ဧည့်သည်များ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ မှတ်မိစေပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပုံမှန်ပြတိုက်ပြသမှုများထက် မှတ်ဉာဏ်ထဲတွင် အမှတ်ရမှုကို 58 ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုတိုးတက်စေသည်ဟု လေ့လာမှုအချို့က ဆိုထားပါသည်။ VR စမ်းသပ်မှုတွင် ပါဝင်သူအား ထိတွေ့မှုအာရုံကို ပေးသော အထူးအိတ်ကပ် (vests) များလည်း ရှိပါသည်။ ဤအိတ်ကပ်များမှ ရရှိသော အာရုံခံမှုများက စိတ်ကူးယဉ် ပတ်ဝန်းကျင်များကို ထိတွေ့မှုအရ အမှန်တကယ်ကဲ့သို့ ခံစားရစေပါသည်။ ပါဝင်သူများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ထိတွေ့ခံစားရန် မဖြစ်နိုင်သော အရာများကို အတွေ့အကြုံရရှိစေသည့် ပွဲများနှင့် ဆွေးနွေးပွဲများတွင် ကုထုံးဆိုင်ရာ အစီအစဉ်များအတွက် ဤနည်းပညာသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။
နည်းပညာပွဲတစ်ခုတွင် အဖွဲ့အစည်းများက ပြပွဲဧရိယာအဓိကတွင် တိုးချဲ့ထားသော အစီအစဉ် (augmented reality) လမ်းညွှန်မှုစနစ်ကို ထည့်သွင်းခဲ့သည်။ လူများသည် ပြသမှုများအနီးသို့ လျှောက်လာသည့်အခါ ၎င်းတို့၏ဖုန်းများက တည်နေရာအချက်အလက်အပေါ်အခြေခံ၍ အထူးပြသမှုများကို ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သည်။ ရလဒ်များမှာ တကယ်ပဲ ထိရောက်မှုရှိခဲ့သည်။ ပြသမှုတစ်ခုချင်းစီတွင် ကုန်ဆုံးသော ပျမ်းမျှအချိန်မှာ မိနစ် ၂ နှင့်အထက်မှ မိနစ် ၆ နီးပါးအထိ တိုးတက်လာခဲ့ပြီး မူရင်းအချိန်၏ သုံ့ဆလောက်ရှိသည်။ တက်ရောက်သူ ၁၀ ယောက်လျှင် ၉ ယောက်ခန့်က လမ်းညွှန်စနစ်ကို အသုံးပြုရန်နှင့် နားလည်ရန် လွယ်ကူသည်ဟု ပြောကြားခဲ့ကြသည်။ ပွဲပြီးနောက် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများကို ကြည့်လျှင် စပွန်ဆာများက စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ပုံမှန် တစ်နေရာတည်းတွင် ရပ်တည်သော ဘူတ်များထက် အပြန်အလှန် ပါဝင်ပြုလုပ်နိုင်သော ပြသမှုများမှတစ်ဆင့် မက်ဆေ့ဂျ်နှင့် မြှင့်တင်မှုများကို မှတ်မိသည့်အကြိမ်ရေ နှစ်ဆခန့် ပိုများခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်ပင် အဓိပ္ပါယ်ရှိပါသည်။ အကြောင်းမှာ လူများသည် ပို၍ အပြန်အလှန်ပါဝင်သော အကြောင်းအရာများကို တက်ကြွစွာ ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်ပြီး ပို၍များပြားသော အချက်အလက်များဖြင့် ပြည့်နှက်နေသော အခြေအနေများတွင် အမှတ်ရှိစေရန် ပို၍ကောင်းမွန်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
အတုယောင် ဉာဏ်ရည်မှ အားပေးသော စမတ်ကီယိုက်စတ်များသည် ပွဲတော်များတွင် လူများလုပ်ဆောင်နေပုံနှင့် နှစ်သက်မှုများကို RFID ဘက်ဂ်များ၊ စမတ်ဖုန်းအပ်ပ်များနှင့် တပ်ချိန်းများနှင့် အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုများမှတစ်ဆင့် ခြေရာခံပါသည်။ ဤစနစ်များသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ အပြုအမူများအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော ဆွေးနွေးပွဲများ၊ လည်ပတ်သင့်သော ပြသသူများ သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်သော ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုနေရာများကို အကြံပြုပေးပါသည်။ 2025 ခုနှစ်တွင် Accenture မှ ထုတ်ဝေသော သုတေသနအရ ပွဲတော်သို့ လာရောက်သူများ (လူတိုး၉ ဦးခန့်) သည် တစ်ခုတည်းသော အစီအစဉ်ထက် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးညှိနှိုင်းထားသော အစီအစဉ်များကို ပို၍ နှစ်သက်ကြသည်။ အထက်တန်းကုမ္ပဏီအချို့သည် ၎င်းတို့၏ AI ကီယိုက်စတ်များတွင် စိတ်ခံစားမှု အသိအမှတ်ပြုနည်းပညာကို စတင်ထည့်သွင်းလာကြပါသည်။ မျက်နှာအမူအရာများကို ဖတ်ခြင်းဖြင့် ဤစနစ်များသည် လူတစ်ဦးဦး ရှုပ်ထွေးနေသည်ဖြစ်စေ၊ စိတ်ဝင်စားနေသည်ဖြစ်စေ ပြသသည့် အကြောင်းအရာကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုနှုန်းကို ၃၄% ခန့် တိုးမြင့်စေကြောင်း အစောပိုင်း စမ်းသပ်မှုများက ပြသခဲ့ပြီး နည်းပညာသည် ယခုချိန်တွင် အလွန်အသစ်ဖြစ်နေသေးသည့်အတွက် အလွန်ကောင်းမွန်သော ရလဒ်ဖြစ်ပါသည်။
အကြောင်းအရာများကို အလိုအလျောက် ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းကို အဓိက နည်းလမ်း (၃) သုံးသွားပါသည်
2024 Event Tech Report ၏ အချက်အလက်များအရ အပြန်အလှန် အလုပ်လုပ်သော စက်ကိရိယာများကို အသုံးပြုသည့် ကုန်ပစ္စည်းပြပွဲများတွင် ဤနည်းလမ်းက ကျေနပ်မှုနှုန်းကို ၄၀% တိုးတက်စေခဲ့ပါသည်။ စနစ်များ၏ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အလိုက်သင့်ပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပင်ပန်းမှုကို လျော့နည်းစေပြီး သက်ဆိုင်ရာကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပါသည်။ ပုံမှန်ပွဲများတွင် ဧည့်သည်များ၏ ၆၈% သည် ပုံစံရိုးရိုးများကြောင့် ဖိစီးမှုကို ခံစားရကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။
AI သည် အဖြစ်အပျောင်းများတွင် ထူးခြားသော ကိုယ်ရံတော်အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးပေးနိုင်သော်လည်း ဘာကိုတော့ သိပါသလဲ။ ဒီနည်းပညာများကို အသုံးပြုရာတွင် ဒေတာများကို ဘေးကင်းစွာ ထိန်းသိမ်းနိုင်ရေးကို အဖြစ်အပျောင်း စီမံသူ ၁၀ ယောက်လျှင် ၈ ယောက်ခန့်မှာ စိုးရိမ်နေကြပါသည်။ ကံကောင်းစွာပဲ ယနေ့ခေတ်တွင် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်သော နည်းလမ်းများရှိပါသည်။ ကုမ္ပဏီအများအပြားသည် အချက်အလက်များကို မှီငြမ်း၍မရအောင် လုပ်ဆောင်ရန် GDPR နှင့်ကိုက်ညီသော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြပြီး ခွင့်ပြုချက်ပေးရန် လူတို့က စစ်ဆေးအမှန်ခြစ်ပေးနိုင်သော အဆင့်ဆင့်ခွင့်ပြုချက် ဖောင်များကိုလည်း ပြုလုပ်ထားကြပါသည်။ တချို့ကုမ္ပဏီများမှာ ဒေတာများကို မိုးတိမ် (cloud) သို့ ပို့ပြီး ပျောက်ဆုံးခြင်း သို့မဟုတ် ခိုးယူခံရခြင်းမျိုး မဖြစ်စေရန် ကိရိယာပေါ်တွင် တိုက်ရိုက် အသုံးပြုကြပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ လူ့အခွင့်အရေး အစီရင်ခံစာအရ ဤနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသောနေရာများတွင် ဧည့်သည်များ၏ ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် သူတို့၏ အချက်အလက်များကို မျှဝေရန် သဘောတူကြောင်း ပြုလုပ်ကြပြီး အလုပ်ရုံဆိုင်ရာ ပျမ်းမျှနှုန်းထက် စတုတ္ထကိန်းခွဲခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ အကောင်းဆုံးအလုပ်ဖြစ်သည်မှာ အဖွဲ့အစည်းများက လူတစ်ဦး၏ အချက်အလက်များကို မည်သို့အသုံးပြုမည်ကို ရှင်းလင်းစွာ ရှင်းပြပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကိုယ်ရံတော်အတွေ့အကြုံများကို ပြန်လည်ပေးအပ်ခြင်းဖြင့် တန်ဖိုးရှိသော အရာများကို ပေးအပ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဒေတာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအပေါ် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိခြင်းနှင့် မျှဝေဖို့တန်ဖိုးရှိသော အရာတစ်ခုခုကို ပေးအပ်နိုင်ခြင်းတို့ကြား သင့်တော်သော အမှတ်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းဖြစ်ပါသည်။
အခမ်းအနားများတွင် ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ကီအိုစက်များသည် ဧည့်ဝန်ဆောင်ရုံ့များတွင် ဖြစ်ပွားလေ့ရှိသော ရှုပ်ထွေးမှုကို သိသိသာသာလျော့ကျစေပါသည်။ လူတိုင်းသည် ကီအိုစက်ရှေ့သို့လာပြီး ကိုယ်ရေးအချက်အလက်အတည်ပြုကာ မိနစ် ၉၀ အတွင်း မှတ်ပုံတင်မှုကို ပြီးစီးအောင်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ မှတ်ပုံတင်ခြင်းကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နေသည့် နေရာအများစုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သုံ့ဆယ်ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုမြန်ဆန်ပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Hospitality Technology ကုမ္ပဏီ၏ သုတေသနအရဖြစ်ပါသည်။ ထိုကီအိုစက်များသည် အခမ်းအနားစီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲနှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်နိုင်သည့်အတွက် ဧည့်သည်များ ရောက်ရှိလာသည်နှင့် တပြိုင်နက် တက်ရောက်မှုစာရင်းများကို အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်လုပ်ပေးပါသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ပါက လက်တွေ့လုပ်ဆောင်မှုမှားယွင်းမှုများသည် ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့ကျသွားပြီး ပါဝင်သူအားလုံးအတွက် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်မှုများ လျော့နည်းသွားပါသည်။ ထို့အပြင် ဝန်ထမ်းများသည် စာရွက်စာတမ်းများကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နေရခြင်းမှ လွတ်မြောက်ကာ ဧည့်သည်များ၏ အကူအညီလိုအပ်သည့် ပြဿနာများကို တကယ်ကိုယ်တိုင် ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါသည်။ ယခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် EventTech ၏ နောက်ဆုံးသုတေသနအချက်အလက်များအရ ထိုကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုသည့် နေရာများသည် အခမ်းအနားတက်ရောက်သည့် လူတစ်ဦးချင်းအတွက် လုပ်သားကုန်ကျစရိတ်ကို ရိုးရာ စစ်ဆေးမှုလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပျမ်းမျှ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေပါသည်။
ဆက်သွယ်မှုကင်းသောနည်းပညာသည် နေရာတစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်လာသည့် လူအရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။ ဤစနစ်များသည် တစ်နာရီလျှင် တစ်ခုချင်းစီတွင် ဧည့်သည် ၁၂၀ မှ ၁၅၀ အထိ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး NeedZappy ၏ ၂၀၂၃ ခုနှစ်အတွက် ပွဲတော်ဆိုင်ရာ ဒေတာများအရ ပုံမှန်လူသားများဖြင့် စစ်ဆေးသည့် စားပွဲများထက် ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမြန်ဆန်ပါသည်။ ထို့အပြင် ဧည့်သည်များ၏ တတိယတစ်ပုံခန့်ကို ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများဖြစ်စေသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုများကို လုံးဝဖယ်ရှားပေးပါသည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြု ကီအိုစက်များသည်လည်း လူစိမ်းများကို အတည်ပြုရာတွင် ၉၉.၈% အနီးစပ်ဆုံး တိကျမှန်ကန်မှုရှိလာပါပြီ။ ဤအချက်သည် လိမ်လည်မှုဖြစ်နိုင်ခြေကို လျော့နည်းစေပြီး စစ်ဆေးမှုများအတွက် အတည်ပြုထားသော တက်ရောက်မှုမှတ်တမ်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်အတွက် Hospitality Technology ၏ နောက်ဆုံးထွက်အစီရင်ခံစာအရ ဒီဂျစ်တယ်စနစ်များသို့ ပြောင်းလဲအသုံးပြုသည့်နေရာများသည် ရောက်ရှိမှုအတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များတွင် ပုံမှန်နည်းလမ်းများထက် ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်ဟု တွေ့ရှိရပါသည်။
အဖြစ်များသော အခမ်းအနားများတွင် လူများက စခရင်များကို ထိတွေ့ပါက အပ်စီတိုက်စက်များသည် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပေးပါသည်။ ဥပမာ - လူတစ်ဦးက ဘယ်လောက်ကြာ တည်နေသည်၊ သူတို့က ဘယ်အမျိုးအစားသော အကြောင်းအရာကို အများဆုံးကြည့်ရှုသည်၊ သူတို့၏ လက်ချောင်းများက မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ဘယ်နေရာများသို့ ရွေ့လျားလေ့ရှိသည် စသည်တို့ကို စောင့်ကြည့်ထားပါသည်။ အဆင့်မြင့်သော စနစ်အချို့သည် အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူတွင် သေးငယ်သော အသေးစိတ်များကိုပါ စောင့်ကြည့်ပါသည်။ ဥပမာ - အသုံးပြုသူများ ရွေးချယ်မှုများကို မည်မျှမြန်မြန် ရွှေ့ပြောင်းသည်၊ သို့မဟုတ် မျက်နှာပြင်၏ အချက်အချို့ကို ပြန်လည်လာရောက်ကြည့်ရှုမှုများ ရှိမရှိ စသည်တို့ကို စောင့်ကြည့်ပြီး ဧည့်သည်များ၏ စွဲမက်မှုအဆင့်ကို တိကျစွာ သိရှိနိုင်ပါသည်။ အပြုအမူဆိုင်ရာ ပုံစံများနှင့် ပတ်သက်၍ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ထုတ်ဝေခဲ့သော သုတေသနအရ ဤကဲ့သို့သော ဒေတာများကို အသုံးပြုသည့်နေရာများတွင် ဧည့်သည်များ ပျမ်းမျှနေထိုင်သည့် အချိန်သည် အလုပ်ရှုပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မဟုတ်ဘဲ အမှန်တကယ် အပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ ပြသသည့်အရာများကို ပြောင်းလဲခဲ့သောကြောင့် နှစ်ဆခန့် တိုးလာခဲ့ပါသည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် အဖြစ်အပျက်များကို စီစဉ်သည့်သူများသည် လူများ အဖြစ်အပျက်များအတွင်း အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်ပြုမူမှုအရ ဝဘ်ဆိုဒ်များနှင့် မီးပုံပြင်းများကို ချက်ချင်း ချိန်ညှိပေးသည့် စက်သင်ယူမှုကိရိယာများကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ လူစုလူဝေးများ အများဆုံးစုဝေးသည့်နေရာများနှင့် လူများသည် ဧရိယာများစွာတွင် မည်မျှကြာအောင် နေထိုင်ကြသည်ကို ကြည့်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အရာရာကို ချက်ချင်း ပြောင်းလဲ၍ အရာရာကို ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်နေစေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ချီကာဂို အစည်းအဝေးစင်တာသည် လူများ စုဝေးလေ့ရှိသည့်နေရာများအပေါ် အခြေခံ၍ မှတ်ပုံတင်စားပွဲများကို ရွှေ့ပြောင်းခြင်းဖြင့် တက်ရောက်သူများ နေရာများကို အသုံးပြုမှုကို သုံးပုံတစ်ပုံခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်စေခဲ့သည်။ စာရင်းသွင်းကီးအိုက်စက်များတွင် လူများစုဝေးနေသည့်နေရာများကို အတိအကျ ဖော်ပြသည့် စီန်ဆာများပါရှိသည်။ ထို့ကြောင့် လူများစုဝေးသည့် အချိန်မတိုင်မီ အရာရာကို ရွှေ့ပြောင်းနိုင်ခဲ့သည်။
အပြန်အလှန် စက်များသည် ခိုင်မာသောဒေတာများကို ရယူနိုင်သော်လည်း နေရာ ၄၃% မှာ ဖြစ်ရပ်ပြီးနောက် ဒီဒေတာကို အပြည့်အဝ အသုံးမပြုကြပါ (MDPI 2023)။ အဖွဲ့အစည်းများအလိုက် ခွဲထားသော စနစ်များနှင့် ဆန္ဒရှိသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကျွမ်းကျင်မှု ကန့်သတ်ချက်များမှာ အများအားဖြင့် အတားအဆီးများဖြစ်ကြသည်။ အဆင့်မြင့်နေရာများတွင် ယခုအခါ စပ်ကူးပလက်ဖောင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို အသုံးပြုကာ ထိတွေ့မှုများနှင့် CRM ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်၍ တည်ငြိမ်စွာ တက်ရောက်သူများ၏ နှစ်သက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် နောင်လာမည့် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှု ပုံစံများကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနေကြသည်။
အပူပြင်းသော သတင်း
ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ဆုံးပုံစံများနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပထမဆုံးရယူပါ။
မူပိုင်ခွင့် © ကျွန်းကော့စ် ရှူအိုက်စီ နည်းပညာ ကုမ္ပဏီလီမိတက်now All rights reserved - လုံခြုံရေးမူဝါဒ
EN
