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使用人工智能和數據分析將數據貨幣化的4種技術

責任編輯:cres 作者:Veera Nallam |來源:企業網D1Net  2021-08-23 13:32:42 原創文章 企業網D1Net

除了采用技術之外,企業可以通過使用指標增加銷售量和改善客戶體驗來實現數據的貨幣化。
 
數據對企業的經濟價值很難直接概念化和衡量。許多高管對數據貨幣化有一些錯誤的觀點。對他們來說,從數據中獲得經濟價值的唯一方法是將數據出售給其他公司。因此,他們忽視了數據具有的巨大的未開發價值。企業可以通過改善客戶體驗、降低成本、尋找新客戶等方式從使用大數據分析和人工智能直接或間接產生的數據中獲利。
 
當然,這對每個人來說都不是新聞。許多B2B公司都明白,使用人工智能和數據分析實現數據貨幣化可以帶來更高的投資回報并簡化運營。然而,盡管有意愿和知識,他們無法最大化結果。
 
其原因很簡單:他們仍然將數據視為其更大戰略的技術組成部分,他們應該做的是挖掘數據的最大價值。
 
以下了解使用人工智能和大數據分析的數據分析技術如何幫助數據貨幣化。
 
(1)追加銷售
 
雖然追加銷售最初可能被視為銷售更多產品的一種方式,但現在它是一種銷售更多相關產品的方式。通過數據分析推動決策,企業可以推薦給客戶可以帶來更多價值的產品,為客戶創造更大的價值意味著他們的滿意度將會提高,這有助于留住客戶。
 
此外,企業也實現了最初的銷售目標。當客戶看到他們的需求得到預測和解決時,他們可能會更加愿意采用這項服務。這種新的銷售方式表明,企業可以通過使用數據驅動的方法優化運營以獲得更多銷售額和額外收入,而無需將數據出售給第三方。
 
(2)改善客戶體驗
 
客戶選擇更容易打交道的企業進行合作已經不足為奇。對于許多企業來說,提供高質量的客戶支持是成為開展業務的重點。基于機器學習算法的聊天機器人可以幫助減輕一些痛苦。這些聊天機器人可以處理最常見的用例,而人工助理可以滿足更獨特的客戶需求。聊天機器人能夠減少查詢響應時間,并最大限度地提高客戶滿意度。
 
聊天機器人在為客戶解決簡單問題方面發揮著至關重要的作用,這為客戶騰出更多的時間專注于更復雜的問題。消費者更喜歡與可以在購買時實時響應的企業互動,就像與實體店的銷售人員互動一樣。
 
因此,人工智能驅動的聊天機器人可以幫助客戶在下訂單時找到問題的答案。它給客戶的印象是企業總是盡力滿足他們的需求,即使在購物節期間。此外,人工智能可以整合零散的數據源來收集有關客戶體驗的所有信息,從而創建以客戶為中心的方法。
 
(3)優化銷售代表的時間管理
 
任何有銷售經驗的人都知道擁有最高質量的數據可以優化整個過程。銷售人員可以通過基于人工智能的數據驅動的商業模式獲得顯著的收益。他們可以輕松掌握有關每種產品、供應商、數量和銷售額的所有關鍵事實和數據。
 
不僅如此,他們還可以洞察競爭對手的產品。銷售人員可以使用這些知識來跟蹤他們負責的產品,并做出基于事實的決策。他們還可以通過了解訪問時間和對象或致電供應商來優化他們的時間。這種管理可以提高效率、減少浪費,并節省時間。
 
(4)簡化供應鏈和物流
 
管理供應鏈(尤其是大型企業的供應鏈來說)需要仔細規劃。供應鏈中的任何問題都會在供應鏈的下游產生一系列問題。在競爭激烈的商業世界中,即使稍微縮短交付周期和采購周期也能帶來巨大的好處。
 
擁有數據可以提供這樣的優勢。人工智能和數據分析是分析供應鏈以尋求改進的好方法。這將顯著影響客戶與供應商開展業務的方式。
 
實際上,人工智能可以提醒供應鏈中斷,識別供應商的合規問題,并快速識別欺詐案例。這可以實現更具創新性的采購,以幫助做出更好的決策,并為企業提供真正的競爭優勢。
 
啟用數據民主化策略
 
創建數據驅動的業務模型的一大障礙是對數據訪問的限制。由于隱私信息嚴格的控制,可能出現一些問題。如果數據分析師無法訪問信息,他們如何開展工作?如果沒有數據民主化,數據驅動的商業模式就不可能蓬勃發展。
 
數據民主化支持從以IT為中心的數據所有權到業務團隊,這有助于企業擁有數據并及時使用信息。這也消除了數據孤島,并使企業的團隊能夠在構建人工智能模型和數據可視化時查看全方位的業務數據。
 
最佳的數據治理策略
 
作為數據民主化的一部分,為了提供對數據的訪問以做出更好的決策,企業不能忽視數據共享的數據隱私、法規和道德風險。
 
企業需要制定完善的數據治理策略,以便在不影響數據驅動型業務和安全風險的投資回報率的情況下訪問數據。其數據治理過程應包括內置的檢查和平衡。決策者需要不斷做出改變,以促進市場和法規的新變化。這不是一蹴而就的事情。
 
執行團隊的支持
 
現在是企業高管將實施基于數據的商業模式放在首位的時候了。與此同時,企業高管應該意識到,采用人工智能是一個持續、迭代的過程,需要隨著時間的推移進行調整。眾所周知,機器學習具有獨特的周期性,需要持續不斷的微調和改進。
 
對于許多企業而言,最大的挑戰是獲得所有利益相關者的支持。技術主管必須向所有利益相關者提供人工智能實施的整體視圖。
 
在數字化、快速變化的運營環境和客戶行為時代,企業需要基于人工智能的分析方法來提高投資回報率。技術領導者必須認識到使用人工智能的數據驅動業務模型的重要性,并提高意識,以便企業層領導者渴望實施適當的變革管理策略。采用人工智能將使參與運營業務的每個人都認識到開創性的好處。
 
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關鍵字:數據分析 大數據

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