• 2024-09-19

ĐIều này có thể là bạn, xúc phạm khách hàng của bạn? |

Siêu Nhân Minh Khoa Tốt Bụng | Kind-hearted Superheroes ♥ Minh Khoa TV

Siêu Nhân Minh Khoa Tốt Bụng | Kind-hearted Superheroes ♥ Minh Khoa TV
Anonim

Tôi chỉ đọc The Perils of Renting Mailing Lists: Bank Mailer "Slut" trên xu hướng kinh doanh nhỏ:

Một nhà văn tự do San Francisco nhận được một đề nghị thẻ tín dụng trong thư từ Bank of America, gửi đến "Lisa là một Slut McIntire." … Một lá thư bên trong phong bì địa chỉ thậm chí có cùng tên không may được gắn thẻ trong đoạn văn để làm cho nó âm thanh cá nhân hơn, như: "Lisa là một McIntire Slut, bạn đã kiếm được đặc biệt này …".

Đó là một câu chuyện hài hước, vâng; và Lisa trong câu hỏi là một nhà văn tự do đang đối phó với nó tốt. Nó cho cô ấy một dấu hiệu nhận diện nhanh chóng.

Với tôi nó cũng là một lời nhắc nhở về sự pha trộn kỳ lạ, kỳ lạ, đôi khi buồn cười, đôi khi nguy hiểm, nhưng khá khó tránh khỏi trong tương tác của con người, suy nghĩ của con người và tự động hóa.

Dữ liệu lớn, danh sách gửi thư, tự động tiếp thị… Tôi xử lý một số phần mềm trí tuệ nhân tạo dựa trên quy tắc rất sớm vào đầu những năm 1980 và với một số tự động tiếp thị sớm vào cuối những năm 1980. Đó là sức hấp dẫn của việc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại một cách dễ dàng, chiến đấu với sự cần thiết phải kiểm tra mọi thứ, tùy chỉnh và cá nhân hóa.

Rất nhiều điều này là về việc buông bỏ. Lấy nhiệm vụ tự động hóa hoặc kiểm soát mọi chi tiết.

Mặc dù không ai biết chắc chắn, không khó để đoán được chuyện này đã xảy ra như thế nào. Danh sách thư mà ngân hàng đã sử dụng là vài năm tuổi, và đến từ một xã hội danh dự. Tên đệm đã được thay đổi từ sáu đến 10 năm trước. Có những lời xin lỗi. Tất cả chúng ta đều tưởng tượng thời điểm đó, nhiều năm trước, khi ai đó thêm vào đó một chút bình luận độc hại vào trường dữ liệu cho tên đệm. Một cựu hạnh phúc? Hàng xóm ký túc xá ghen tuông? Hoặc có lẽ chỉ là những mẩu dữ liệu nhỏ khó chịu kết thúc ở sai trường trong hồ sơ sai dữ liệu sai.

Nhưng đây là điều: vì tất cả chúng ta đều xử lý một lượng lớn dữ liệu, chúng ta hãy để nó đi hoặc chết đối phó với mọi chi tiết.