การค้นหาแบบส่วนตัว: เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและประสบการณ์ในที่ทำงาน

คุณเคยใช้เวลาครึ่งวันไปกับการค้นหาไฟล์ อีเมล หรือการอัปเดตโปรเจกต์สำคัญที่ซ่อนอยู่ในแอปต่างๆ มากมายหรือไม่? คุณไม่ได้เป็นคนเดียว คนทำงานด้านความรู้ใช้เวลาเกือบ 60% ของวันทำงานไปกับการสลับระหว่างเครื่องมือและการค้นหาข้อมูล

เมื่องานกระจายอยู่ในอีเมล แชท เอกสาร และแพลตฟอร์มการจัดการโครงการ การค้นหาสิ่งที่คุณต้องการ—เมื่อคุณต้องการ—ดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้ เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อรองรับความซับซ้อนในระดับนี้

ต่างจากฟังก์ชันการค้นหาพื้นฐานที่แพลตฟอร์มอย่างบริการของ Google มีให้ ระบบการค้นหาที่เชื่อมต่อจะรวมข้อมูลจากทุกแอปในที่ทำงานเข้าด้วยกัน ทำให้สามารถเข้าถึงได้ทันที ช่วยขจัดเวลาที่เสียไปกับการค้นหาไฟล์ที่กระจัดกระจาย ช่วยให้พนักงานและผู้จัดการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในบทความบล็อกนี้ เราจะสำรวจประสบการณ์การค้นหาที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล การนำไปใช้ในสถานที่ทำงานและประสบการณ์ของลูกค้า บทบาทของแพลตฟอร์มการค้นหาขององค์กร และความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการปรับการค้นหาให้เหมาะกับบุคคล

การค้นหาแบบส่วนตัวคืออะไร?

เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมจะแสดงผลลัพธ์ที่ไม่มีที่สิ้นสุดและไม่มีโครงสร้าง การค้นหาแบบส่วนตัวจะปรับปรุงให้ดีขึ้นโดยคำนึงถึงประวัติโครงการ เอกสารที่เข้าถึงบ่อย ข้อมูลเฉพาะแผนก และแนวโน้มการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่ค้นหา 'รายงานไตรมาส 2' อาจเห็นการวิเคราะห์แคมเปญก่อน ในขณะที่ผู้บริหารฝ่ายการเงินจะเห็นการคาดการณ์รายได้

ระบบการจัดการความรู้ที่ชาญฉลาดหรือเทคนิคการค้นหาข้อมูลช่วยให้พนักงานสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะถูกเก็บไว้ที่ใดก็ตาม ด้วยงานที่กระจายอยู่ในอีเมล, แชท, ระบบจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์, และเครื่องมือจัดการโครงการ ระบบค้นหาที่เชื่อมต่อถึงกันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดความรำคาญ

ทำไมการค้นหาแบบส่วนตัวจึงมีความสำคัญ

เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมขององค์กรมักทำให้พนักงานได้รับผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องจำนวนมาก ส่งผลให้ต้องเสียเวลาค้นหาผ่านไฟล์ที่ล้าสมัยและการสนทนาที่กระจัดกระจาย การค้นหาแบบส่วนบุคคลเปลี่ยนเกมการแข่งขันด้วยการจัดอันดับผลลัพธ์ตามบริบท ความเกี่ยวข้อง ประวัติการใช้งานเว็บไซต์ และพฤติกรรมของผู้ใช้ แทนที่จะจับคู่เพียงคำสำคัญเท่านั้น

โดยการวิเคราะห์ความถี่ในการเข้าถึง ความสัมพันธ์ของเอกสาร และข้อมูลเมตา การค้นหาแบบเฉพาะบุคคลจะช่วยให้ไฟล์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดปรากฏขึ้นเป็นอันดับแรก โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะปรับปรุงความแม่นยำโดยการเรียนรู้รูปแบบการค้นหา ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้สามารถค้นหาตามเจตนาได้

แนวทางที่ชาญฉลาดนี้ช่วยลดการค้นหาที่ซ้ำซ้อน ลดความยุ่งเหยิง และทำให้การค้นพบความรู้เป็นเรื่องง่ายสำหรับทุกทีม

ประโยชน์ของการค้นหาแบบส่วนตัว

การค้นหาแบบส่วนตัวเป็นองค์ประกอบสำคัญของเทคโนโลยีการค้นหาสมัยใหม่ เมื่อธุรกิจและผู้บริโภคสร้างข้อมูลมากขึ้น การกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องจึงมีความสำคัญมากขึ้น

นี่คือวิธีที่การค้นหาแบบส่วนตัวช่วยได้:

การยอมรับการปรับแต่งการค้นหาในที่ทำงาน

ระบบการค้นหาที่ทำงานแบบส่วนตัวต้องมอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องในขณะที่ลดเวลาในการค้นหา. พนักงานต้องการผลการค้นหาที่ปรับให้เหมาะกับบทบาท, ความชอบ, และนิสัยการทำงานของพวกเขา.

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ธุรกิจควรนำกลยุทธ์ที่มีโครงสร้างมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้อง

ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการค้นหาเชิงคาดการณ์

เครื่องมือค้นหาในที่ทำงานต้องให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามรูปแบบการใช้งานของแต่ละบุคคล แบบจำลอง AI ติดตามประวัติการค้นหาของพนักงาน ความถี่ในการค้นหาของผู้ใช้ และการโต้ตอบกับการค้นหาและผลลัพธ์ในอดีต หากพนักงานค้นหาคำว่า 'sales pipeline' บ่อยครั้ง ระบบจะให้ความสำคัญกับข้อมูล CRM รายงานล่าสุด และแดชบอร์ดสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องมากกว่าเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้อง

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เช่น BERT ของ Google และ GPT ของ OpenAI ช่วยเพิ่มการเข้าใจความหมายเชิงความหมาย แทนที่จะพึ่งพาการจับคู่คำหลักที่ตรงกัน ระบบค้นหาที่ใช้ AI จะรับรู้เจตนา

📌 ตัวอย่างเช่น การค้นหา 'วันหมดอายุสัญญา' จะดึงวันที่ต่ออายุจากผลการค้นหาในไฟล์ PDFได้ แม้ในเอกสารจะมีคำว่า 'วันครบกำหนดต่ออายุ' ก็ตาม

นำตัวกรองการค้นหาตามบทบาทมาใช้

พนักงานในแต่ละแผนกต้องการผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสำหรับการค้นหาคำเดียวกัน โดยขึ้นอยู่กับบทบาทหน้าที่ของตน ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์การเงินที่กำลังค้นหา 'รายงานงบประมาณ' จะต้องการงบการเงิน ในขณะที่ผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่ค้นหาคำเดียวกันอาจคาดหวังข้อมูลการใช้จ่ายในแคมเปญ

ตัวกรองตามบทบาทช่วยให้จัดหมวดหมู่เอกสารตามหน้าที่งาน ทำให้พนักงานเห็นเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดก่อน แนวทางนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการค้นหาและให้พนักงานเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

แท็กผู้ใช้และข้อมูลเมตาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการกรอง

ระบบการจัดหมวดหมู่ที่มีโครงสร้างดีช่วยเร่งการค้นหาเอกสารโดยการจัดหมวดหมู่ไฟล์ด้วยข้อมูลเมตาดาต้าที่เกี่ยวข้อง องค์กรควรนำมาใช้กรอบการทำงานที่ชัดเจนที่จัดหมวดหมู่เอกสารตามแผนก, หัวข้อ, และวันที่

📌 ตัวอย่างเช่น การติดแท็กไฟล์ว่า 'รายงานการเงินไตรมาส 1', 'กำหนดการเปิดตัวผลิตภัณฑ์', หรือ 'เอกสารการฝึกอบรมพนักงาน' จะช่วยให้เครื่องมือค้นหาสามารถปรับผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการทำดัชนีเมตาดาต้าและการค้นหาแบบหลายมิติ พนักงานสามารถกรองเอกสารตามประเภท วันที่ ชื่อผู้ใช้ หรือหมวดหมู่โครงการได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องและเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาความรู้

เปิดใช้งานการค้นหาที่บันทึกไว้และทางลัด

พนักงานมักจะค้นหาเอกสารเดียวกันซ้ำๆ การค้นหาที่บันทึกไว้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บคำค้นหาที่ใช้บ่อย เพื่อให้สามารถเรียกดูผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องได้ทันทีโดยไม่ต้องพิมพ์ใหม่

📌 ตัวอย่างเช่น สมาชิกทีมกฎหมายที่รับผิดชอบการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดสามารถบันทึกการค้นหาเกี่ยวกับข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลไว้ล่วงหน้า ทำให้สามารถเข้าถึงนโยบายล่าสุดได้อย่างรวดเร็ว คีย์ลัดอัจฉริยะจะยกระดับไปอีกขั้นด้วยการอัตโนมัติการค้นหาที่ซ้ำซ้อน และนำทางพนักงานไปยังแดชบอร์ด รายงาน หรือพอร์ทัลที่พวกเขาใช้งานบ่อยที่สุดโดยตรง

รวมการวิเคราะห์การค้นหาและข้อเสนอแนะ

เครื่องมือค้นหาควรปรับตัวให้เข้ากับพฤติกรรมของพนักงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ด้วยการวิเคราะห์ ธุรกิจสามารถระบุรูปแบบการค้นหาและช่องว่างในความแม่นยำ และปรับปรุงอัลกอริทึมการจัดอันดับ

📌 ตัวอย่างเช่น หากพนักงานปรับคำว่า "สัญญาผู้ขาย" เป็น "ข้อตกลงกับผู้ขาย" บ่อยครั้ง ระบบควรจดจำคำว่า "ข้อตกลง" เป็นคำที่เหมาะสมและปรับปรุงคำแนะนำการเติมข้อความอัตโนมัติ

กลไกการให้ข้อเสนอแนะ เช่น การให้คะแนนแบบถูกใจ/ไม่ถูกใจบนผลการค้นหา ช่วยปรับปรุงความเกี่ยวข้องให้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้พนักงานและลูกค้าค้นหาสิ่งที่ต้องการได้เร็วขึ้น

แพลตฟอร์มการค้นหาสำหรับองค์กรช่วยเพิ่มการปรับแต่งให้เหมาะกับบุคคลอย่างไร

แพลตฟอร์มการค้นหาขององค์กรกำลังปฏิวัติวิธีการที่องค์กรเข้าถึง ประมวลผล และใช้ข้อมูล โดยฝังฟีเจอร์การปรับแต่งขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการทำงาน

แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้ระบบข้อมูลที่ยุ่งเหยิงง่ายขึ้น ช่วยให้พนักงานค้นหาข้อมูลที่ต้องการสำหรับบทบาทของตนได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ระบบค้นหาขั้นสูงสำหรับองค์กรจึงนำเสนอคุณสมบัติหลากหลายที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการในที่ทำงาน ซึ่งรวมถึง:

คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยปรับปรุงการค้นหาโดยให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องผ่านเทคโนโลยีการเรียนรู้เพื่อจัดอันดับ (Learning-to-rank หรือ LTR) แต่แล้วองค์กรสามารถผสานสิ่งนี้เข้ากับกระบวนการทำงานประจำวันได้อย่างไร และทำให้พนักงานค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว?

นี่คือจุดที่ClickUpแอปเดียวครบทุกการทำงานเข้ามาช่วย

ผสานการจัดการโครงการที่ขับเคลื่อนด้วย AIการจัดการเอกสาร และการแชท เพื่อมอบความส่วนตัวให้กับที่ทำงานร่วมกันของคุณ

ClickUp's Connected Searchเชื่อมโยงความรู้ในที่ทำงาน งานเอกสาร แชท และผู้คนของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้ทีมสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว—ไม่ต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือหรือค้นหาในความยุ่งเหยิงอีกต่อไป

การกรองขั้นสูงของ ClickUp ช่วยให้คุณปรับแต่งการค้นหาด้วยคำสำคัญ วันที่ หรือผู้รับผิดชอบ เพื่อให้การทำงานของคุณมีสมาธิและไม่ถูกรบกวน ขณะนี้ ClickUp AI และ Connected Search ทำงานร่วมกัน มอบคำตอบแบบเรียลไทม์จากทั้ง Workspace ของคุณและแอปภายนอก

การทำงานคนเดียวหรือเป็นทีมเป็นส่วนที่ยอดเยี่ยมใน ClickUp และฉันสามารถค้นหาผลงานที่ผ่านมาหรือเสร็จสิ้นได้อย่างง่ายดายหากต้องการอ้างอิงบางสิ่งบางอย่าง ง่ายกว่าการค้นหาผ่านอีเมลมาก!

ต้องการตรวจสอบผู้เข้าร่วมกิจกรรมใน Google Sheet หรือไม่? เพียงถาม ClickUp Brain ฟีเจอร์AI ที่เชื่อมต่อของClickUp ต้องการค้นหา GitHub commits ที่เชื่อมโยงกับงานหรือไม่? ทุกอย่างอยู่แค่ปลายนิ้วของคุณ—โดยไม่ต้องสลับแท็บหรือแพลตฟอร์ม

รับเคล็ดลับเพิ่มเติมในการปลดล็อกการค้นหาด้วย AI ใน ClickUp ได้ที่นี่👇🏽

ด้วยClickUp Brain คุณสามารถสรุปการสนทนา สร้างคำตอบ และติดตามความคิดเห็นและการอภิปรายต่างๆ ได้ ซึ่งช่วยให้พนักงานได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง ลดเวลาในการค้นหา และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ด้วยเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่าง AI Knowledge Manager, ClickUp Brain สามารถส่งมอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ทันที ช่วยประหยัดเวลาให้พนักงานไม่ต้องค้นหาข้อมูลด้วยตนเองอย่างน่าเบื่อในระบบต่าง ๆ

ผู้จัดการโครงการ AI แนะนำการแบ่งงาน, งานย่อย, และกระบวนการทำงานตามกิจกรรมของทีม. มันปรับแต่งการวางแผนให้เหมาะกับเป้าหมายและสไตล์การทำงานของทีม.

ClickUp Brain ยังเสริมด้วย AI Writer ขั้นสูงที่ปรับให้เข้ากับสไตล์ของคุณ โดยนำเสนอผลการค้นหาที่ปรับให้เหมาะกับคุณโดยเฉพาะ คำแนะนำ และการตรวจสอบไวยากรณ์และการสะกดในตัว—ไม่ต้องใช้ปลั๊กอินเพิ่มเติม

ไม่ว่าคุณจะกำลังเขียนอีเมลตอบกลับอย่างรวดเร็ว จัดโครงสร้างข้อมูลเชิงลึกเป็นตาราง หรือถอดเสียงและคลิปวิดีโอ ClickUp Brain จะปรับแต่งงานให้ตรงกับความต้องการของคุณโดยเฉพาะ มันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเทมเพลต การจัดการโครงการและการจัดระเบียบไฟล์และโฟลเดอร์เพื่อการทำงานที่ชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น

ผู้ใช้ Redditชื่อ Paddywise513ได้แบ่งปันประสบการณ์เกี่ยวกับวิธีที่ ClickUp Brain ช่วยเร่งโครงการและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ประสบการณ์ของพวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับประโยชน์ในโลกแห่งความเป็นจริงของเครื่องมือนี้

ฉันใช้ [ClickUp Brain] ตลอดเวลาเพื่อเริ่มต้นทำงาน ต้องการเขียนบล็อก? เริ่มต้นด้วย Brain ต้องการสร้างเมทริกซ์ทักษะเพื่อยกระดับความรู้ของคุณ? เริ่มต้นด้วย Brain ต้องการสร้างเทมเพลตอีเมลสำหรับการติดต่อกับลูกค้า? เริ่มต้นด้วย Brain! มันช่วยคุณเริ่มต้นโครงการหรือเพียงแค่เริ่มต้นร่างเนื้อหาได้อย่างดีจริงๆ

ClickUp สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มมากกว่า 1,000 แห่ง เช่น GDrive, Box, Dropbox, Confluence และ GitHub โดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยตนเองหรือใช้บริการจากบุคคลที่สาม ดังนั้น คุณสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกได้ไม่เพียงแค่จากพื้นที่ทำงานของคุณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงแอปที่เชื่อมต่อได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที

และนี่ไม่ใช่ส่วนที่ดีที่สุดของ ClickUp ด้วยซ้ำ

ClickUp ไม่เพียงแต่รวบรวมข้อมูลจากทุกแอปของคุณไว้ด้วยกัน แต่ยังช่วยขจัดความจำเป็นในการลงทุนกับเครื่องมือหลายอย่างอีกด้วย

ด้วยClickUp Chat งานและการสนทนาของคุณจะถูกรวมเข้าด้วยกันบนแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันที่ทรงพลังเพียงหนึ่งเดียว นี่คือสิ่งที่คุณสามารถทำได้ภายใน Chat:

ด้วยการผสานรวมคุณสมบัติเหล่านี้ ClickUp สร้างประสบการณ์การค้นหาและการทำงานที่ปรับแต่งตามบุคคลและทีม ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการร่วมมือในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับแต่งการค้นหา

แม้ว่าประโยชน์ของการค้นหาแบบส่วนตัวจะไม่อาจปฏิเสธได้ แต่ก็มาพร้อมกับปัญหาเช่นกัน ธุรกิจสามารถดึงศักยภาพสูงสุดออกมาได้โดยการแก้ไขปัญหา AIที่พบบ่อยเหล่านี้ และนำมาใช้กลยุทธ์ที่แข็งแกร่ง

ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

ความท้าทายสำคัญในการทำให้การปรับแต่งการค้นหาเป็นส่วนตัวได้ผลคือการสร้างสมดุลระหว่างความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้กับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง ระบบเหล่านี้ใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ประวัติการเข้าชมและการซื้อ ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการนำไปใช้ในทางที่ผิดและความปลอดภัย

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ องค์กรต้องนำมาใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้ รวมถึง:

การส่งมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ความท้าทายที่สำคัญในการปรับแต่งการค้นหาให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนคือความถูกต้องแม่นยำ. อัลกอริทึมที่ปรับแต่งไม่ดีอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหรือทำให้เข้าใจผิดได้ ซึ่งอาจทำให้พนักงานรู้สึกไม่พอใจและลดความไว้วางใจในแพลตฟอร์ม. เพื่อให้การค้นหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนมีความสำคัญ องค์กรสามารถใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เช่น เทคโนโลยีการเรียนรู้เพื่อจัดอันดับ.

ClickUp's Connected Search แก้ไขปัญหานี้โดยใช้ระบบอัลกอริทึมอัจฉริยะเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำ บริบท และส่วนตัว. ระบบคำนึงถึงความต้องการเฉพาะทีมและบุคคล ทำให้การค้นหาเกี่ยวข้องอย่างมาก. นอกจากนี้ การตั้งค่าที่ปรับแต่งได้ช่วยให้พนักงานปรับปรุงพารามิเตอร์การค้นหา ทำให้ความถูกต้องและความพึงพอใจโดยรวมดีขึ้น.

การลดความเสี่ยงของผลกระทบฟองสบู่กรอง

หนึ่งในความท้าทายของการค้นหาแบบส่วนตัวคือปรากฏการณ์ฟองสบู่กรอง (filter bubble effect) ผู้ใช้จะเห็นผลลัพธ์ที่ตรงกับพฤติกรรมในอดีตของตนเท่านั้น ซึ่งจำกัดการเปิดรับแนวคิดและมุมมองใหม่ๆ ส่งผลให้เกิดประสบการณ์การค้นหาที่แคบและซ้ำซาก

ClickUp แก้ไขปัญหานี้โดยการส่งเสริมความหลากหลายของข้อมูลในการค้นหา ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการตั้งค่าการค้นหา ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง และแม้กระทั่งสลับไปยังโหมดการค้นหาที่ไม่มีการปรับแต่งส่วนบุคคลเมื่อพวกเขาต้องการมุมมองที่กว้างขึ้น

ด้วยการสร้างสมดุลระหว่างการปรับให้เข้ากับบุคคลและการรวมเข้าด้วยกัน ClickUp ทำให้มั่นใจว่าทีมสามารถเข้าถึงผลลัพธ์ที่ครอบคลุมได้เสมอ

โอบรับพลังแห่งการค้นหาที่ปรับให้เหมาะกับคุณด้วย ClickUp

การค้นหาแบบส่วนตัวกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราค้นหาและใช้ข้อมูล ด้วยเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบสามารถคาดการณ์ความต้องการของคุณได้—นำเสนอข้อมูลเชิงลึกก่อนที่คุณจะถาม

ClickUp ยกระดับสิ่งนี้ไปอีกขั้นด้วย Connected Search และ ClickUp Brain ที่มอบผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะกับคุณโดยเฉพาะ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

มันเรียนรู้จากการโต้ตอบของคุณ—ประวัติการค้นหา, การดูเอกสาร, และกิจกรรมของทีม—และปรับปรุงการค้นหาให้เหมาะกับกระบวนการทำงานของคุณ ทำให้ทุกการค้นหาเร็วขึ้นและเกี่ยวข้องมากขึ้น

พร้อมหรือยังสำหรับวิธีการทำงานที่ฉลาดขึ้น?ลงทะเบียนใช้ ClickUp วันนี้และสัมผัสการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทำงานเพื่อคุณ!