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Goulston & Storrs Enhances Client Data Security with Zscaler Workload Segmentation - Zscaler Industrial IoT Case Study
Goulston & Storrs 通过 Zscaler 工作负载分段增强客户数据安全
Goulston & Storrs 是一家 Am Law 200 强律师事务所,在保护客户数据方面面临着多项挑战。该公司需要不断提高保护级别,以应对不断变化的威胁。由于过时的安全机制与现代应用程序不符而导致运营效率低下,这也是一个令人担忧的问题。该公司的安全措施因政策管理问题而变得复杂。该公司的私有云和公共云是网络犯罪分子的数据丰富的目标,通常通过基于防火墙的控制来保护安全。由于缺乏原始网络属性之外的可见性,这些控制允许恶意通信利用允许的网络策略。该公司需要一种能够提供应用程序级执行和持续信任评估以实现无间隙安全覆盖的解决方案。
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Cushman & Wakefield's Transformation with Secure SD-WAN and Cloud Security - Zscaler Industrial IoT Case Study
Cushman & Wakefield 通过安全 SD-WAN 和云安全进行转型
全球房地产服务公司 Cushman & Wakefield 面临着巨大的挑战,即提供安全、响应迅速的网络,为用户提供统一的体验,无论他们身在何处。该公司的员工严重依赖软件即服务 (SaaS) 产品,如 Workday、Salesforce 和 Microsoft 365,无论是在办公室还是在旅途中。然而,传统的中心辐射式 WAN 架构无法满足公司的需求。这尤其成问题,因为该公司正专注于通过并购 (M&A) 实现其增长战略。将新公司整合到 Cushman & Wakefield 网络中意味着尽可能无缝、快速地引入技术、软件、网络、流程和人员。现有的 WAN 架构不适合处理这种快速的入职。
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AirAsia Enhances Customer Experience with AI-Powered Chatbot -  Industrial IoT Case Study
亚航利用人工智能聊天机器人提升客户体验
亚洲航空是旅游业客户体验领域的全球领导者,由于乘客人数迅速增加,其在维持高质量客户服务方面面临着挑战。尽管其应用程序拥有超过 330 万活跃用户,但缺乏自助服务解决方案意味着客户需要聘请现场代理来获取支持,导致平均等待时间为 45 分钟。对于时间敏感且紧急的查询来说,这尤其成问题。此外,对以当地时间和语言运营的语音呼叫中心团队的依赖使得亚航难以支持其国际客户群、建立新的联系并推动新的销售。
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AI-Powered Assistance Revolutionizes Customer Support for Coffee Meets Bagel -  Industrial IoT Case Study
AI 驱动的协助彻底改变了咖啡与百吉饼的客户支持
Coffee Meets Bagel (CMB) 是一款流行的约会应用程序,随着公司的发展,在管理客户服务方面面临着重大挑战。每个月都会收到数千封新电子邮件通知单,让支持团队不堪重负,导致第一次回复的平均等待时间为 12 小时。这对客户体验产生了负面影响,因为客服人员花时间解决本来可以在没有实时支持的情况下处理的简单问题。事实证明,客户服务对人际联系的依赖是一种障碍,而不是优势。
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Revolutionizing Customer Support in Cryptocurrency with AI: A Case Study on LiteBit.eu -  Industrial IoT Case Study
利用 AI 彻底改变加密货币领域的客户支持:LiteBit.eu 案例研究
LiteBit.eu 是一家总部位于荷兰的加密货币经纪商,成立于 2013 年,提供购买、销售和存储 55 种不同类型加密货币的平台。该公司以提供高质量的客户体验而自豪,其 93% 的 NPS 得分令人印象深刻。然而,2017 年加密货币流行度的激增导致客户咨询量大幅增加,LiteBit.eu 现场支持代理的工作量增加了一倍多。这种突然的增长威胁到了客户支持的质量,而客户支持的质量是 LiteBit.eu 品牌价值的核心支柱。尽管该公司推出了 Zendesk 票务软件来简化客服人员的工作,但它无法提供实时响应,而这对于维持 LiteBit.eu 闻名的个性化体验至关重要。该公司需要一种解决方案,能够在不影响其行业领先的 NPS 的情况下扩展强大的自动化。
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AI-Driven Customer Service Transformation: A Case Study on Qapital -  Industrial IoT Case Study
AI驱动的客户服务转型:Qapital案例研究
Qapital 是一项仅限移动设备的银行服务,在管理客户服务查询方面面临着重大挑战。尽管 Qapital 在 2017 年被 Google 评为“年度最具创新应用程序”,但事实证明,Qapital 对 Zendesk 实时客服人员服务客户服务的依赖是一个瓶颈。该公司经历了漫长的等待时间和不断增加的票单,这不仅让客户感到沮丧,而且也让客服人员很难专注于更复杂的问题。作为一家致力于将保守的银行业数字化的公司,Qapital 热衷于为其客户支持带来同样水平的创新。
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How Ada Automated Over 2 Million Conversations for Canada’s Fastest-Growing Telco in One Year -  Industrial IoT Case Study
Ada 如何在一年内为加拿大发展最快的电信公司实现超过 200 万次对话的自动化
在实施 Ada 的解决方案之前,该客户是一家快速发展的加拿大电信公司,每年难以管理来自 1,300 万多个客户的超过 3,000 万次查询。该公司的客户服务策略严重依赖实时支持,该支持仅在上午 9 点至下午 5 点提供,这导致客户等待时间增加,并产生大量重复的低价值票据,从而降低了客服人员的工作效率。即使是支付和升级等基本任务也需要人工支持,这进一步给系统带来了压力。为了继续提供卓越的客户体验并满足客户不断变化的期望,该公司需要一种企业级、可扩展的解决方案,以减少客户的工作量、提高座席工作效率并节省管理成本。
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Empowering Global Education App to Scale Support with Ada -  Industrial IoT Case Study
通过 Ada 为全球教育应用程序提供扩展支持
该客户端是一款快速发展的教育应用程序,美国和其他 150 多个国家/地区一半以上的学校都在使用该应用程序,该应用程序在管理客户支持方面面临着挑战。小型客户支持团队正在努力跟上每月不断增加的电子邮件票数,尤其是在返校高峰期。对客服人员手动响应的依赖对用户体验产生了负面影响,客户在首次联系前等待长达 28 小时。此外,在北美工作的美国客户服务团队无法支持不断增长的国际客户群,从而限制了品牌建设和销售驱动对话的潜力。
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Automating Customer Support: A Case Study on Ada's Integration with Square -  Industrial IoT Case Study
自动化客户支持:Ada 与 Square 整合的案例研究
Square 是一家数字支付公司,在提供高效和个性化的客户支持方面面临着挑战。该公司需要一个可以作为全球客户成功的第一个联系点的解决方案,提供个性化的自助服务,对卖家问题和产品问题进行分类,并在必要时将卖家路由到理想的联系渠道。目标是减少客户的工作量和支持需求,同时提高客户成功的效率和影响力。该公司还希望通过利用卖家资料数据来显示最佳支持路径并减少客户挫败感,从而优化支持渠道。此外,Square 旨在通过提供更广泛的背景信息来提高处理常见问题时的辩护人效率,从而减少卖家的工作量并提高辩护人效率。
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KLM's Innovative Booking and Packing Bot 'BB' Powered by Dialogflow - Dialogflow Industrial IoT Case Study
荷兰皇家航空公司的创新预订和打包机器人“BB”由 Dialogflow 提供支持
荷兰皇家航空是一家每年为超过 3000 万名乘客提供服务的全球航空公司,在为客户提供个性化且便捷的预订体验方面面临着挑战。平均客户每年乘坐荷航航班 1.4 次,其中许多客户不会下载航空公司的移动应用程序来预订航班。荷航希望为这些客户创建一个新的切入点,为使用语音或文本进行对话互动提供机会。目标是为与客户的对话带来温暖和个性,从而增强整体客户体验。
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Ticketmaster Enhances Ticket Buying Experience with Dialogflow - Dialogflow Industrial IoT Case Study
Ticketmaster 利用 Dialogflow 增强购票体验
Ticketmaster 是全球领先的现场活动票务公司,一直在寻求为购票者提供更快、更个性化服务的方法。他们认识到自然语言处理在增强客户体验方面的潜力,但在该领域缺乏经验。我们面临的挑战是找到一种易于实施、可扩展并提供良好开发人员体验的技术。他们还需要一个能够理解并准确响应数千名不同音乐艺术家姓名的系统,这是他们业务的一个重要方面。
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Domino’s Enhances Customer Experience with Dialogflow’s Conversational Technology - Dialogflow Industrial IoT Case Study
Domino's 利用 Dialogflow 的对话技术增强客户体验
全球披萨连锁餐厅 Domino's 一直走在数字创新的前沿,让客户能够通过“Dom”订购披萨,Dom 是一款在线和通过公司移动应用程序提供的订购机器人。然而,随着消费者行为的变化和创新需求的增加,该公司面临着由自然语言理解 (NLU) 和机器学习提供支持的丰富对话体验的挑战。该公司需要一种可扩展并适应复杂订购流程所需的意图数量的解决方案。挑战在于考虑到客户从其丰富的菜单中订购时可能采取的多种指示。
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Top Asian Start-Up Leverages Instabot for Personalized User Experience -  Industrial IoT Case Study
亚洲顶级初创企业利用 Instabot 提供个性化用户体验
FintruX Network 是亚洲领先的初创企业,面临着在静态网站上在有限的时间内向四位不同受众解释其高度复杂的技术的挑战。用户在网站上的平均停留时间在 90 到 150 秒之间,具体取决于是 B2B 还是 B2C 网站。在这么短的时间内,用户通常无法阅读网站上的所有内容,从而导致转化率下降。如果用户遇到摩擦或无法找到问题的答案,他们更有可能放弃该网站。 FintruX 需要一种解决方案,能够回答不同受众的常见问题、教育访问者并加快他们的转换周期,而无需更改其网站上的任何内容。
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TSI Doubles Chat Leads with Instabot: An IoT Case Study -  Industrial IoT Case Study
TSI 通过 Instabot 将聊天线索翻倍:物联网案例研究
TSI 是一家入选 Inc. 5000 名人堂的消费物流公司,在增加潜在客户以推动竞争激烈的行业显着增长方面面临着挑战。该公司为客户提供多种联系方式,其中实时聊天是一个关键渠道。然而,由于资源重定向,实时聊天体验将从网站上很大程度上删除。这是一个令人担忧的问题,因为测试和客户反馈表明,完全删除交互式对话选项将对收入产生负面影响。此外,在可用于实时聊天的资源有限的时间内,取消某些不适合 TSI 的潜在客户资格以提高效率变得越来越重要。 TSI 使用 Intercom 作为他们的实时聊天解决方案,但随着聊天量的增加,价格标签也随之增加。除了 TSI 已经支付的高额月费之外,使用 Intercom 机器人产品还要支付额外费用,这使得它成为一个站不住脚的解决方案。
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AI-Driven Customer Service Transformation at Harry Rosen -  Industrial IoT Case Study
Harry Rosen 人工智能驱动的客户服务转型
在 COVID-19 疫情期间,由于封锁和客户行为的变化,加拿大男装零售商 Harry Rosen 的业务显著转向数字化领域。这一转变导致数字客户服务单量急剧增加,客户服务部门捉襟见肘。该公司最初试图通过将店内员工重新分配到数字客户服务来应对激增的客户服务单量。然而,这种方法被证明是不够的,也是不可持续的,因为单量持续上升,尤其是在假日购物季等旺季。
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EBANX Leverages AI to Scale Customer Support Amidst Latin American eCommerce Boom -  Industrial IoT Case Study
在拉丁美洲电子商务蓬勃发展的背景下,EBANX 利用人工智能扩大客户支持
拉丁美洲的数字化和电子商务繁荣给 EBANX 带来了重大挑战,EBANX 是一家总部位于巴西的公司,为该地区的跨国公司提供便利的支付服务。随着公司的商业基础迅速扩大,客户成功和支持团队努力跟上增长的步伐。聊天、电子邮件和语音消息中的客户支持票证数量达到每月约 55,000 个。 EBANX 团队发现维持响应时间越来越困难,导致客户支持聊天室中的队列数量比平时要多。由于客服人员缺乏及时响应,这导致客户经常放弃会话。面临的挑战是确保支持团队的平等增长和可扩展性,以最好地服务于用户和新兴市场。
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Megabus Enhances Customer Experience with AI-Powered Email Bot -  Industrial IoT Case Study
Megabus 通过人工智能驱动的电子邮件机器人增强客户体验
Megabus 是一家在美国和加拿大运营的城际巴士服务,在全球疫情爆发时面临着重大挑战。该公司在改善客户体验方面一直取得了重大进展,但旅行的突然停止导致大量客户咨询涌入。客户感到困惑和焦虑,导致取消或重新安排行程、要求退款以及了解不断变化的政策的电话和电子邮件激增。这种情况导致了“幽灵联系”,即同一客户通过多个渠道联系,导致工单数量和响应时间大量积压。客户服务团队不堪重负,公司提高净推荐值 (NPS) 和减少客户接触的努力受到严重影响。
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WestJet Enhances Customer Experience with Netomi’s AI Solution -  Industrial IoT Case Study
WestJet 利用 Netomi 的 AI 解决方案提升客户体验
领先的航空公司西捷航空面临的挑战是满足客户日益增长的期望,即立即、准确、有效地解决他们的疑问。该公司正在扩大业务,开辟新的目的地,扩充机队,并建立全球合作伙伴关系。随着业务的扩张,客户群也在增长,导致客户支持工单增加。该公司发现很难管理激增的客户查询并提供优质支持。在 Covid-19 疫情期间,情况进一步恶化,航空公司收到了大量重新预订或取消航班的请求,以及包括飞行限制和取消在内的大量问题。
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Singtel Enhances Telecom Customer Service with Netomi’s AI -  Industrial IoT Case Study
Singtel 利用 Netomi 的人工智能增强电信客户服务
Singtel 是新加坡最大的电信公司之一,在为其超过 6.4 亿客户提供积极的客户体验方面面临着挑战。客户对轻松、即时、方便的支持的期望正在迅速上升。该公司正在努力应对大量电子邮件请求,平均解决时间超过 24 小时。其中许多门票都是高度重复的场景。此外,某些任务(例如在客户帐户上激活新计划)需要代理访问多个系统并进行来回交互以确认各种详细信息,每个请求需要花费 10 分钟以上的时间。
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Zinus Customer Support Team Scales to Meet Pandemic-Era Demands with AI -  Industrial IoT Case Study
Zinus 客户支持团队扩大规模,利用 AI 满足大流行时代的需求
Zinus 是一家全球知名的在线床垫和家具品牌,在管理客户服务运营方面面临着巨大挑战。客户服务团队每月平均收到 5,000 张工单,与保修索赔、产品查询和订单状态相关的问题不堪重负。疫情加剧了这种情况,客户要等待 30-40 分钟,有时甚至要等上几天才能得到答复。随着公司计划在国际上扩张,需求不断上升,Zinus 需要一种解决方案来帮助他们管理不断增加的客户查询量并保持较高的客户满意度。
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Transforming Customer Service in Crypto Industry: Simplex and Netomi Partnership -  Industrial IoT Case Study
改变加密行业的客户服务:Simplex 与 Netomi 合作
Nuvei 旗下的 Simplex 是一家为复杂的加密货币生态系统提供完整法定货币基础设施的公司,由于需求激增且不可预测,该公司在管理客户服务方面面临挑战。该公司每月平均处理 5.5 万张票,每日票量变化很大,有时低至 500 张,有时高达 8,000 张。加密货币行业全天候运营的特点要求无论票量如何,都要采取一致的支持策略。为了在不增加员工人数的情况下扩大规模,Simplex 需要将 AI 融入其员工队伍中。
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Aventon's Customer Support Transformation with AI -  Industrial IoT Case Study
Aventon 通过人工智能实现客户支持转型
Aventon 是一家创新型电动自行车公司,在管理客户支持请求方面面临巨大挑战。在疫情期间,电动自行车的需求猛增,导致客户支持请求增加。这个小型客服团队平均每天处理 500 张工单,电子邮件回复时间平均为 1.5 - 2 周。在 2021 年 6 月的旺季,情况进一步恶化,由于积压了 2,400 张工单,他们不得不禁用聊天功能。Aventon 需要一个解决方案来扩展其运营规模,并通过客户首选渠道与他们联系,同时转移来自现场客服的重复查询。他们正在寻找一种可以轻松与现有技术堆栈集成的解决方案,其中包括 Zendesk(CRM)、Shopify(订单管理)和 Helpjuice(知识库)。
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Automating Recruitment Process: A Case Study on LanguageLine Solutions -  Industrial IoT Case Study
自动化招聘流程:LanguageLine 解决方案案例研究
LanguageLine Solutions 是一家领先的语言访问解决方案提供商,在招聘过程中面临着挑战。该公司希望增加合格候选人的数量并实现招聘流程自动化,以便招聘人员有更多时间关注优质候选人。传统的招聘流程非常耗时,并且常常导致招聘人员在管理任务上花费大量时间,而不是专注于识别和吸引潜在的优质候选人。该公司还面临着一项常青申请的困扰,由于招聘流程效率低下,他们无法关闭该申请。
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IoT in HR: Maggiano’s Little Italy Enhances Hiring Process with AllyO -  Industrial IoT Case Study
人力资源中的物联网:Maggiano 的小意大利通过 AllyO 增强招聘流程
Maggiano's Little Italy 是一家连锁餐厅,在 22 个州拥有 51 家门店,在招聘过程中面临着重大挑战。强劲的经济使求职者能够更加挑剔地寻找机会,而消费者对餐馆的需求则要求全年稳定的员工流。该连锁餐厅对各种永久性和季节性职位有大量招聘需求,包括服务员、主持人、厨师、服务员和宴会销售。目标是吸引更广泛的受众,增加申请人捕获,自动化预筛选和安排,并减少面试时间。然而,事实证明,传统的招聘流程效率低下且耗时,使得公司难以吸引和留住合适的人才。
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Automating Recruitment Process: A Case Study on GQR -  Industrial IoT Case Study
自动化招聘流程:GQR 案例研究
GQR 是一家全球人才招聘和咨询公司,在招聘过程中面临着挑战。该公司的内部招聘人员花费了很长的时间来审查一些资格的申请,然后与候选人联系以找到最适合双方的时间。这个过程非常耗时,招聘人员每天分配 1-2 个小时扫描申请表,单独向候选人发送电子邮件,了解他们的空闲情况,然后最终为他们预订空缺职位。目标是在赢得招聘交易方面获得竞争优势,节省内部招聘人员在招聘流程第一步的时间,并为整个公司的多个申请配置 AllyO。
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National Safety Apparel: Enhancing Recruitment Efficiency with Automation -  Industrial IoT Case Study
国家安全服装:通过自动化提高招聘效率
National Safety Apparel (NSA) 是一家领先的工业环境防护服制造商,该公司正努力应对维持俄亥俄州工厂充足员工水平的挑战。该公司迫切需要一种招聘解决方案,帮助他们快速找到、评估和聘用合格人才。主要挑战是避免求助于昂贵的人事代理机构,同时确保工厂拥有足够的人力。该公司正在寻找一种解决方案,可以简化招聘流程,减少招聘时间,并提高招聘团队的整体效率。
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Enhancing Recruitment Efficiency: A G4S Case Study -  Industrial IoT Case Study
提高招聘效率:G4S 案例研究
G4S 是一家全球领先的综合安全公司,业务遍及六大洲,拥有 570,000 名员工,其招聘流程面临挑战。该公司旨在为求职者提供便捷的申请渠道,提供引人入胜的求职体验,并缩短面试时间。然而,现有系统效率不够高,无法实现这些目标。该公司正在寻找一种可以提高求职者参与度并加快其全球申请流程的解决方案。挑战在于找到一种可以轻松与其申请人跟踪系统 (ATS) 集成并增强整体招聘流程的解决方案。
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Black Angus Steakhouses: Leveraging Texting for Employee Communication During Pandemic -  Industrial IoT Case Study
Black Angus 牛排馆:疫情期间利用短信进行员工沟通
Black Angus Steakhouse 是一家拥有 40 多家分店、2000 多名员工的著名美式牛排馆,在新冠病毒大流行期间面临着巨大的挑战。疫情迫使该公司关闭了所有餐厅,导致人力资源团队无法与全体员工进行沟通。由于一线员工没有公司电子邮件,而休假员工的电子邮件访问权限被停用,这一事实加剧了这一挑战。因此,通过电子邮件进行的传统沟通方法不再是一种选择,这使人力资源团队陷入了困境。
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IoT in Recruitment: Five Guys Burgers and Fries Case Study -  Industrial IoT Case Study
招聘中的物联网:五个人汉堡和薯条案例研究
Five Guys Burgers and Fries 是一家快速发展的连锁餐厅,在北美、欧洲、非洲和中东拥有 1,500 家分店,另有 1,500 家分店正在筹备中。该公司在招聘过程中面临着巨大的挑战。强劲的经济使得求职者能够更加谨慎地选择工作机会,而消费者对餐厅的需求则要求全年有更稳定的员工流。作为阿肯色州餐厅运营总监,我的任务是聘用顶尖人才,同时控制员工流动率,以提供卓越的服务。目标是吸引更广泛的受众,增加应聘者数量,实现预筛选和安排自动化,并缩短面试时间。
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AI-Powered Talent Pool Engagement: A Case Study on Randstad -  Industrial IoT Case Study
人工智能驱动的人才库参与:Randstad 案例研究
任仕达是一家全球领先的人才招聘机构,在保持人才数据库的最新性和大规模培养关系方面面临着重大挑战。该公司的使命是将聪明的人与优秀的工作相匹配,而他们的人才数据库是这一使命的核心组成部分。然而,由于新的隐私法要求明确同意,该公司正在努力有效地吸引数百万候选人并保持国内合规性。此外,他们还面临着在紧张的劳动力市场中寻找新求职者的挑战。使用登陆页面和表单字段来收集个人资料详细信息的传统营销自动化方法并未产生预期的结果。
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