
大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式
如果你像许多其他人一样,想知道大数据和人工智能对商业的好处到底是什么,那么你就是在正确的地方。
01.改进商业智能
由于商业智能,分析业务变得更容易,更有效。使商业智能成为可能的数据工具集是大数据。在引入大数据之前,商业智能有限。但是,现在,商业智能被认为是合法的职业。
事实上,许多公司和企业通过聘请商业情报专家来利用这一新的信息涌入。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。
2.了解,定位和服务客户
在大数据应用方面,这是最知名的领域之一。主要关注点是使用大数据来了解客户,以及他们的偏好和行为。
通过实施大数据(以及雇用大数据专家),公司现在可以通过文本分析,浏览器日志和社交媒体数据扩展其传统数据集,从而更全面地了解其客户。
这里的主要目标是创建预测模型。
3.改变社交媒体的使用方式
AI影响商业世界的主要方式之一是通过社交媒体。在未来几个月和几年中,毫无疑问,实时定位的个性化内容将会增加。所有这些都是增加销售机会的最终目标。
这是可能的,因为AI可以使用有效的行为定位方法。AI的能力就是一个例子。由于启用了营销堆栈,AI可以有效且准确地确定任何平台上的某人何时开始搜索新的客户关系管理(CRM)软件。有了这些信息,企业可以自动响应,提供更好的购买体验。
4.客户响应产品的介绍
大数据不仅可以通过积极主动地改善客户服务,而且还允许公司制作客户响应产品。现在,产品设计专注于以前所未有的方式满足客户的需求。
而不是依靠客户告诉企业他们想要从产品中得到什么,数据分析可以用来预测产品的需求。
由于大数据,公司可以通过购买习惯,调查甚至客户的案例场景来收集信息,从而确定未来产品应该做什么和看起来像什么。
5.提高欺诈预防能力
那些已成为专业“欺诈者”的人已经在现代数字世界中提升了他们的游戏。虽然这是事实,但由AI提供支持的欺诈检测工具的功能可以帮助企业抵御这些复杂的欺诈计划。
这要归功于利用视频识别,自然语言处理,语音识别,机器学习引擎和自动化的企业。
6.效率的提高
工业工程师是可以使流程更高效的专业人员。他们明白,没有大数据,效率的提高几乎是不可能的。
如今,大数据提供了有关每个流程和产品的丰富信息。那些知道如何使用它的人理解丰富的数据正在讲述一个故事,而智能企业正在倾听。
工程师们还使用大数据来寻找使流程更有效运行的方法。对大数据的分析也适用于约束理论。对于大数据,现在更容易识别约束。一旦被识别,就可以快速确定约束是否具有约束力以及如何约束。
通过发现和删除约束,业务可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大数据有助于找到所有这些答案。
7.启用持续客户支持
现在,聊天机器人很常见且能够提供全天候客户支持,企业可以利用其CRM系统中收集的数据。这使他们能够获得更有价值的客户见解。
当充分发挥其潜力时,数据可以帮助优化多个接触点,包括聊天机器人交互性,以及创建充满客户数据的反馈循环。
这意味着AI可帮助企业创造最终的客户体验。这一切都归功于收集,分析和使用的必不可少的客户数据。
8.降低成本
利用大数据,企业可以使用可用信息来降低成本。怎么样?通过发现趋势和预测行业内的未来事件。
了解何时可能发生某些事情有助于改进规划和预测。负责规划的人现在知道何时生产和生产多少。他们可以预测在给定时间需要多少库存,确保客户满意度而不会产生过多的成本。
毕竟,维护库存非常昂贵。企业不仅要承担运输成本,还要将资金用于不必要的库存。
通过大数据分析,可以预测销售何时发生以及何时需要生产。
更深入的分析甚至可以显示企业何时购买库存的理想时间以及需要保留多少库存。
大数据和人工智能:商业的未来
如果您想帮助您的企业实现更多目标,那么拥抱大数据和AI是必须的。
事实上,不久之后,那些未能接受这项新技术的企业将被抛在后面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19