Perplexity : Unlocking the power of information
Perplexity AI is like having a 24/7 Chief Research Officer : fast, reliable, and grounded in real-time data. It helps teams synthesize complex topics, validate market opportunities, and explore strategy options with speed and clarity. But to use it effectively, you must ask clear, contextual questions and apply human judgment to its insights.
Perplexity AI က ၂၄ နာရီ၊ တစ်ပတ်လုံး Chief Research Officer တစ်ယောက်လိုပါပဲ။
အချိန်လိုအပ်ချက် အများကြီးမရှိပဲ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အချိန်နဲ့တပြေးညီ Data တွေပေါ်မှာ အခြေခံထားတာကြောင့် ခက်ခဲရှုပ်ထွေးတဲ့အကြောင်းတွေကို လွယ်ကူေအာင် ပေါင်းစပ်ဖော်ပြပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့ပြင် စျေးကွက်အခွင့်အလမ်းတွေကို ရှာဖွေ အတည်ပြုပေးနိုင်ပါတယ်။ ပိုကောင်းတာက Action Driven ဖြစ်နိုင်မယ့် Tactical Strategy တွေ ကိုလည်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် ရှာဖွေစူးစမ်း ပြီးတော့ အကြံပေးနိုင်ပါသေးတယ်။
ဒါပေမယ့် အကျိုးရှိအောင် သုံးချင်ရင်တော့ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း၊ အကြောင်းအရာနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ မေးခွန်းတွေကို မေးဖို့နဲ့ AI ကပေးတဲ့ အကြံဉာဏ်တွေကို မိမိရဲ့ Decision and Research Inputs တွေနဲ့ သုံးသပ် အသုံးပြုဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။
What exactly Perplexity is ?
Perplexity AI က ဘာလဲဆိုတော့ Research Assistant ကို Large Language Model ပေါ် အခြေခံထားတဲ့ Deep-brain based AI Platform ၁ ခု ဖြစ်ပါတယ်။ 2022 မှာ Launch လုပ်ခဲ့ပေမယ့် 2023 နှောင်းပိုင်းနဲ့ 2024 အစလောက်မှာ EU Countries တော်တော်များများက တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုလာခဲ့ကြပါတယ်။ အသုံးပြုလို့ရတဲ့ platforms တွေက Web based ကို စတင်အခြေခံခဲ့ပေမယ့် နောက်ပိုင်းမှာ Mobile Penetration ကြောင့် App version တွေ အပြင် Browser Extension တွေကိုပါ Add-on အဖြစ်ထပ်မံ upgrade လုပ်လာခဲ့ပါတယ်။ အားသာချက်ကတော့ Public information တွေတော်တော်များကို Research accuracy ပိုင်းမှာ deep analysis လုပ်နိုင်မှုကြောင့်အခြားသော AI Platform တွေထက်ပိုမို accurate ဖြစ်တယ်လို့ လူသိများခဲ့တာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
Which areas we can improve by using Perplexity ?
Perplexity ကို Industrialized Categories တွေ အပြင် Objective based researches တွေ တော်တော်များများ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဉပမာ Business Scratch Planning Stage ကနေ စလို့ Growth အတွက် Scaling or Pivoting လုပ်တဲ့ အချိန်အထိ Public Information and General Preferences တွေက စလို့ မိမိ လုပ်ငန်းရဲ့ Data တွေကိုပါ Feed လုပ်ပြီးတော့ Review and Predict လုပ်နိုင်တဲ့အထိကို အသုံး၀◌င်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် လိုအပ်ချက် ၁ ခုက General Prompts တွေထက် ပိုပြီးတော့ specific ဖြစ်တဲ့ deep prompts တွေကို အသုံးချဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ အောက်က examples တွေကတော့ ပုံမှန် public information အတွက်ဆိုရင် generalism အရ research purpioses တွေအတွက် capture လုပ်နိုင်တဲ့ prompts တွေကို အကြံပေးထားတာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
What are the benefits to use Perplexity ?
Perplexity ကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ဘယ်လို ကောင်းကျိုးတွေ ရနိုင်မှာလဲ ဆိုတော့ AI Assistant ၁ ခု အတွက် Prompt တွေကို Robotic ဆန်ဆန် အသုံးပြုစရာမလိုဘဲ ပုံမှန် စကားပြောနေကြအတိုင်း Researcher ၁ ယောက်ကို မိမိ လိုအပ်ချက်အတွက် discuss and suggestion တွေကို consulting လုပ်သလို တိုင်ပင်လို့ ရနေမယ့် အချက်ကတော့ အကောင်းဆုံး ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အပေါ်မှာ အကြံပေးထားသလိုတော့ တိကျစွာမေးမြန်းနိုင်တာမျိုးတွေတော့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါ့ပြင် နောက်ထပ် ကောင်းတဲ့အချက် ၁ ခု က Cited Sources တွေကို Double check အနေနဲ့ data accruracy ကောင်းမကောင်းကို ပြန်စစ်လို့ ရနိုင်အောင် References တွေကို Refer လုပ်ပေးထားတာကြောင့် တော်တော် အဆင်ပြေတယ်လို့ ပြောလို့ ရပါတယ်။ ဒါပြင် အခြား ကောင်းကျိုးလေးတွေကိုလည်း အောက်မှာ ထပ်ပြီးတော့ share လုပ်ပေးထားပါတယ်။
What are the Side-effects and Risks to use Perplexity ?
စွမ်းလှပါချည်ဆိုတဲ့ ဆေးတွေတောင် medication တိုင်းမှာ Side-effects လေးတွေ ရှိကြစမြဲပါ။ AI-Powered က ဒီနေ့ ဒီခေတ်မှာ အရမ်း အစွမ်းထက်တယ်ဆိုပေမယ့်လည်း အချို့သော အချက်တွေက Overdose ဖြစ်သွားတာမျိုးတွေလည်း ကြုံရနိုင်ပါသေးတယ်။ ဉပမာ Information Overload ဖြစ်တာကတော့ General issues လို့ပြောလို့ ရပါတယ်။ ဒါပြင် ဖြစ်နိုင်သေးတဲ့အခြားသော Risks လေးတွေကိုလည်း အောက်ပါတိုင်း ကြုံတွေ့နိုင်ပါသေးတယ်။
What are the Limitations and Challenges during using Perplexity ?
Perplexity သည်လည်း ဘယ်လောက် LLMs တွေကို Apply လုပ်ထားနိုင်တယ်ဆိုပေမယ့် သူ့မှာလည်း Limitation နဲ့ Challenges လေးတွေ ရှိနေပါသေးတယ်။ ဒီထဲမှာ ဖြစ်လေ့ရှိတာအများဆုံးကတော့ AI ဖြစ်သည့်အ လျှောက်သူကတော့ တွေ့ရှိချက်လေးတွေကို သုံးသပ်ပြထားတာမို့ Apply လုပ်သင့်/မသင့်ကိုတော့ မိမိ ရဲ့ actual action drivers တွေမှာ ဖြစ်နိုင်ခြေ အများဆုံး ရှိ/မရှိနဲ့ ပြန်ပြီး Balance လုပ်ဖို့တော့ လိုအပ်ပါတယ်။
Perpelexity ကို ထိရောက်အောင် ဘယ်လို အသုံးပြုမလဲ ? (My recent experiences)
Ecommerce Strategy ၁ ခု ထွက်ဖို့ အတွက်ဆိုရင် အကြမ်းဖျင်း 5 Stages of command prompt preparation အနေနဲ့ အောက်ပါအတိုင်း prompt တွေကို အရင် ပြင်ဆင်ရပါတယ်။ ဒီ prompt stage ၁ ခုချင်းစီတိုင်းမှာ feed လုပ်မယ့် data တွေကို realistic နဲ့ အနီးစပ်ဆုံးဖြစ်ချင်ရင် တော့ မိမိ မှာ ရှိတဲ့ data တွေကို XLS, PDF အစရှိတဲ့ files တွေကို attach လုပ်ပြီး prompt ထဲမှာ align လုပ်ခိုင်းလိုက်လို့လည်း ရပါတယ်။ တချို့ company တွေမှာတော့ မိမိ company data တွေကို အနီးစပ်ဆုံးနဲ့ accuracy ရှိချင်ရင်တော့ ထည့်သုံးလို့ ရပါတယ်။ အားသာချက်လို့ ပြောလို့ ရတာက Present realistic အပြင်ကို မှ Future Prediction Models တွေကိုလည်း forecast လုပ် ပေးနိုင်တဲ့ Deep Brrain Engine model က အခြား AI Platform တွေထက် Analytics မှာ Perplexity က ပို အားသာ တာကို တွေ့ရမှာပါ။
1. Frame the Strategy Scope
Prompt example : Based on Myanmar’s 2025 fashion e-commerce market outlook and trends, what should be the key components of a one-page strategy to grow an omnichannel fashion marketplace that sells both online and through physical stores ?
Goal: Get a high-level structure including market context, goals, segments, growth drivers, and KPIs.
2. Extract Market Trends and Growth Drivers
Prompt example : Summarize the most important 2023–2025 fashion e-commerce growth trends and consumer behavior insights in Myanmar and Southeast Asia, especially social commerce, Gen Z influence, mobile-first behavior, and influencer marketing.
Goal: Validate if the strategy aligns with current trends in social commerce, influencer partnerships, product demand, etc.
3. Identify High-Potential Segments & Revenue Levers
Prompt Example : Which customer segments and revenue levers should a fashion retailer in Myanmar focus on in 2025 to drive new growth? Include rural youth, men’s fashion, family/luxury bundles, and mobile wallet shoppers.
Goal: Discover new money sources — segments like rural, male, Gen Z, family; tactics like bundles, subscriptions, COD, KBZPay offers.
4. Recommend Tactical Action Drivers
Prompt Example : What are the most effective action strategies for Myanmar fashion e-commerce in 2025 to increase GMV and market share? Include live selling, hyper-local logistics, data personalization, and loyalty programs.
Goal: Get actionable tactics matched with expected outcomes (e.g., reduce CAC, boost AOV, increase repeat rates)
5. Generate One-Page Summary Strategy
Prompt Example : Can you help draft a one-page e-commerce growth strategy for a fashion retailer in Myanmar, summarizing market insights, growth objectives, target segments, key tactics (social commerce, segment diversification, performance marketing), KPIs, and a timeline to double revenue by 2025?
Goal: This is your final synthesis step to output a clean, readable one-pager
ဒီ Report ၂ ခု ကတော့ Same Prompts ပေါ်မှာပဲ Generalism နဲ့ Own Data Feed ၂ ခုပဲ ကွာခြားပြီး generate လုပ်ထားတဲ့ Perplexity ရဲ့ report ၂ ခုပါ။ Report A ကတော့ General and Public Information တွေကို research လုပ်ခိုင်းပြီး generate လုပ်ထားတာဖြစ်ပြီး Report B ကတော့ Own Data Feed တွေ ပေါ်မူတည်ပြီးတော့ 2025 မှာ ဖြစ်လာနိုင်ခြေရှိတဲ့ Fashion Ecommerce of Myanmar Trend ကို generate လုပ်ထားတာပဲဖြစ်ပါတယ်။
Presenation Slides တွေကိုတော့ Perplexity itself က generate လုပ်လို့ မရပေမယ့် Cross-platform အနေဖြင့် ChatGPT ရဲ့ SORA ကို prompt articulate လုပ်ပြီးတော့ visualized report တွေကို ပြင်ခိုင်းလို့ ရပါတယ်။
.png)
Key Takaways
Summary အနေနဲ့ Learned Experiences ကို Suggest လုပ်ရမယ်ဆိုရင်တော့ ဒီအချက်တွေကို suggest လုပ်ချင်ပါတယ်။ Business's Objective ၁ ခု ရောက်ဖို့အတွက်ဆိုရင် Simplicity and Clarity မရှိမဖြစ်လိုအပ်တာကြောင့် ဒီအချက်ကို အခြေခံပြီး တိကျသေချာအောင် မေးခြင်း၊ Data-Driven Action ၁ ခု ဖြစ်ဖို့ အတွက် Human inputs ကို 30% အနည်းဆုံး လိုအပ်ခြင်း နဲ့ ပိုတိကျအောင် လုပ်နိုင်ဖို့ လိုအပ်ကြောင်း အကြံပေးရင် ဒီ learning experiences sharing ကို နိဂုံးချုပ်ချင်ပါတယ်။ အားလုံး ပဲ အသုံးတည့်ကြပါစေ။
Comments
Post a Comment