什么是增强分析？如何上手

有一种方法可以让你的工作更轻松——而且你的竞争对手很可能已经在使用它了。

这个秘密就是增强分析。

而且，根据Gartner的数据，如今有三分之一的企业在使用它。

增强分析可以自动化和改进各种业务任务，从客户细分到销售预测，再到推动更好的业务成果。以下是您需要了解的所有内容，以便利用这些工具推动更好的业务成果。

什么是增强分析？

增强分析结合了数据生成、准备和分析，并借助人工智能、机器学习和自然语言处理，使数据分析和建议更加高效和有效。这种分析方法可以帮助用户更快地发现见解并识别数据中的模式。它还有助于预测未来趋势，以便您做出基于数据的组织决策。

例如，假设您正在分析客户流失风险，并发现当客户需要调整下一财年的预算时，存在季节性流失的风险。您可以主动联系他们，通过提供折扣并尝试改善他们的客户体验来最大程度地减少这种流失。

增强分析的工作原理

增强分析为组织的数据提供额外的洞察，无论是客户行为、来自A/B测试的数据，还是特定时期内的销售活动。

增强分析中使用的技术包括机器学习、自然语言处理、数据可视化工具和人工智能：

• 机器学习分析数据并识别模式，以做出预测或对数据的洞察。
• 自然语言处理工具可以读取客户反馈，例如评论和调查，以搜索指示客户情绪趋势的词语。
• 数据可视化工具以易于理解的仪表板格式呈现洞察。

虽然AI和ML经常互换使用，但它们是不同的概念。机器学习是人工智能的一种类型，因此虽然所有ML都是AI，但并非所有AI都是ML。

增强分析的挑战与益处

如果您尚未利用增强分析，那么您将错失能以多种方式帮助您组织的功能。

• 实现更快速、基于数据的决策：增强分析工具可以轻松揭示需要解决的数据趋势。如果您发现客户在到达运费信息时放弃购物车，您可以尝试在客户达到一定消费门槛时提供免费送货服务。
• 减少人为错误：您是否曾经在电子表格中输入大量数字，然后意识到自己输入了错误的数据？使用AI数据工具有助于降低人为错误的风险，人为错误可能导致不可靠的洞察。
• 节省时间和金钱：借助AI，您的团队无需花费大量时间手动搜索数据。AI和ML工具还使人们更容易在需要信息时访问数据——这意味着他们无需等待数据分析师编制报告。
• 高效管理数据存储：增强分析工具既可以管理您的数据量，又可以按照GDPR和其他数据隐私法律保护客户信息安全。
• 提高数据可见性：提供增强分析的工具使数据对每个人都更易于访问——您无需深厚的知识或数据分析技能即可发现见解。但它们还通过使数据分析师和数据科学家的工作更轻松来帮助他们，因为它们可以为他们执行数据准备，从而腾出时间处理其他任务。

然而，这类分析产品确实伴随着挑战，您在实施之前需要考虑这些挑战。

• 解决人们的误解：许多人仍然认为AI和ML会取代他们的工作——而实际上它们是为了增强他们的工作并使其工作更轻松。教育您的员工了解这些工具的用途和好处，以获得他们的认可。
• 在AI和人类之间找到平衡：AI和ML可以处理可以自动化的日常任务，但它们不能做所有事情。人类仍然需要介入以提供背景和批判性思维。制定一个计划，确定您的员工和增强数据分析软件如何最好地协同工作。
• 使用质量差的数据：您可能听过这句话：“垃圾进，垃圾出。”如果您有质量差的原始数据，并且没有扎实的数据治理政策，您就会向AI提供不良数据，这可能导致错误的决策。确保清洁您的数据，以便获得尽可能高的质量。

增强分析的使用案例

增强分析在跨行业和部门中使用，以帮助推动客户关系、业务流程、决策等方面的变革。

• 市场营销：营销人员可以深入了解客户偏好、购买行为以及营销活动的有效性。
• 欺诈检测：增强分析可以在大型数据集中检测模式，以便组织迅速采取行动。
• 维护：AI可以分析来自机器和设备的数据，以发现潜在问题并提醒维护团队。
• 销售：您的销售团队可以使用AI查看全年的趋势，或者更深入地分析销售管道，以了解潜在线索在何处停止与您的团队互动。
• 供应链：您可以使用AI分析您的供应链，并发现改进交货时间或更高效发货的方法。

增强分析最佳实践

要成功采用增强分析，请在制定战略和选择平台时考虑这些最佳实践。

• 选择最适合您业务的分析工具：研究你可用的选项，并与所有内部利益相关者合作，选择一个提供增强分析且能帮助你实现业务目标的平台，并且该平台需具备你所需的所有功能。如果预算有限，可以尝试一些提供免费选项的工具，比如Amplitude。
• 先用一个项目展示成功：让所有人看到你的第一个AI项目成功后再在整个组织中推广。当你能够提供具体结果时，更容易获得支持。
• 与其他团队协作：在整个过程中与其他团队沟通，了解工具在哪些方面效果最佳。与这些团队合作，找出原因以及如何调整AI算法，使所有人都能从这些成功中受益。

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