PIGOSS的生命线——服务决定未来

PIGOSS秉承“成功始于口碑”的理念,提供包括巡检服务、一对一管家式服务等在内的全方位服务,确保客户问题得到快速响应与解决,助力客户业务发展。

  文章摘自pigoss 官网 http://www.netistate.com  如需转载,请标明出处!

 

“成功始于口碑,服务决定未来”这是阿里巴巴董事局主席马云的一句名言,自己门口的客户都没做好,就想做天下的生意,那是做不起来的。小企业不要先想着做强自己的品牌,而应该先想着做好自己的服务,做好门前的客户,做好自己的口碑。PIGOSS 自诞生的第一天开始,便把服务视为与产品同等重要的企业生命线。

俗话说:“人抬人高,自尊自贵。”每一个人都渴望得到尊重,对于被奉为上帝的客户来说更是如此。那么,PIGOSS可以为上帝们提供怎样的服务,才能得到用户如此的肯定呢?

1、巡检服务

对 于PIGOSS的工程师们来说,它不仅仅只是用来挣钱的工具,更是一个凝聚了他们无数心血的孩子,当有朝一日,只身前往异地他乡,开始新的生活,家人们怎 么会不牵肠挂肚呢?所以,工程师们会定期巡检,检查这些孩子的目前的状况,他们过的好不好,是否健康,是否有能力帮助客户解决实际问题,哪些方面还存在薄 弱环节,急需加强?工程师们会将这些一一记录下来,有问题我们会勇敢的面对,就算用户没有发现,没有提出,但我们不会装作不知道而进行掩饰。此外,更有二 线专家不定期巡检服务,从代码层面现场排查问题。总的来说,PIGOSS的巡检服务可以为客户带来如下好处:

   1)可以辅助客户及时解决积压问题

   2)帮助客户完成新环境的部署

   3)及时了解软件系统压力情况及隐患

   4)了解客户的使用情况、及时提醒客户进行升级

   5)了解硬件设备的运行状态,确保硬件问题及早发现

   6)了解系统版本情况,及时对比新旧版本差异,并做升级建议

   7)通过历史数据分析,对于客户业务系统进行状态预测,给出未来规划建

   8)二线专家亲赴现场,从代码层面剖析问题

巡检报告.jpg

 

2、一对一管家式服务

对于每一个客户,PIGOSS都有单独的工程师与其一对一联系,提供最及时的问题响应与技术支持,对于自己负责的客户,其基本情况早已了然于胸,沟通起来自然事半功倍。

3、问题及需求响应迅速

PIGOSS有严格的事件处理标准,客服人员为客户提供7x24电话支持与5x8线上远程支持,即时问题响应,即时问题解决,对于客户问题及新需求3-5工作日给予快速反馈或实现。

4、售后实施能力强

得益于PIGOSS软硬一体、即插即用的产品特性,与传统软件产品部署方案相比,PIGOSS售后工程师有专业的部署流程,科学优化了部署过程,相对传统软件部署方案可以缩短30%的工期。

“做 企业不是盯着对手如何强大,如何做生意,而是眼睛盯着客户。每天对客户多了解一点、服务得好一点,每天把自己放在客户的角度上面去做,做好自己的口碑,这 才是真谛。”在未来的日子里,PIGOSS将在会一如既往的为更多的客户提供更优质的服务,这是每一个PIGOSS人的理想与信念。

转载于:https://my.oschina.net/pigoss/blog/701812

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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