
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
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11