人工智能和数据分析如何将数据货币化

当然，这对每个人来说都不是新闻。许多B2B公司都明白，使用人工智能和数据分析实现数据货币化可以带来更高的投资回报并简化运营。然而，尽管有意愿和知识，他们无法最大化结果。

其原因很简单：他们仍然将数据视为其更大战略的技术组成部分，他们应该做的是挖掘数据的最大价值。

以下了解使用人工智能和大数据分析的数据分析技术如何帮助数据货币化。

虽然追加销售最初可能被视为销售更多产品的一种方式，但现在它是一种销售更多相关产品的方式。通过数据分析推动决策，企业可以推荐给客户可以带来更多价值的产品，为客户创造更大的价值意味着他们的满意度将会提高，这有助于留住客户。

此外，企业也实现了最初的销售目标。当客户看到他们的需求得到预测和解决时，他们可能会更加愿意采用这项服务。这种新的销售方式表明，企业可以通过使用数据驱动的方法优化运营以获得更多销售额和额外收入，而无需将数据出售给第三方。

客户选择更容易打交道的企业进行合作已经不足为奇。对于许多企业来说，提供高质量的客户支持是成为开展业务的重点。基于机器学习算法的聊天机器人可以帮助减轻一些痛苦。这些聊天机器人可以处理最常见的用例，而人工助理可以满足更独特的客户需求。聊天机器人能够减少查询响应时间，并最大限度地提高客户满意度。

聊天机器人在为客户解决简单问题方面发挥着至关重要的作用，这为客户腾出更多的时间专注于更复杂的问题。消费者更喜欢与可以在购买时实时响应的企业互动，就像与实体店的销售人员互动一样。

因此，人工智能驱动的聊天机器人可以帮助客户在下订单时找到问题的答案。它给客户的印象是企业总是尽力满足他们的需求，即使在购物节期间。此外，人工智能可以整合零散的数据源来收集有关客户体验的所有信息，从而创建以客户为中心的方法。

任何有销售经验的人都知道拥有最高质量的数据可以优化整个过程。销售人员可以通过基于人工智能的数据驱动的商业模式获得显著的收益。他们可以轻松掌握有关每种产品、供应商、数量和销售额的所有关键事实和数据。

不仅如此，他们还可以洞察竞争对手的产品。销售人员可以使用这些知识来跟踪他们负责的产品，并做出基于事实的决策。他们还可以通过了解访问时间和对象或致电供应商来优化他们的时间。这种管理可以提高效率、减少浪费，并节省时间。

管理供应链(尤其是大型企业的供应链来说)需要仔细规划。供应链中的任何问题都会在供应链的下游产生一系列问题。在竞争激烈的商业世界中，即使稍微缩短交付周期和采购周期也能带来巨大的好处。

拥有数据可以提供这样的优势。人工智能和数据分析是分析供应链以寻求改进的好方法。这将显著影响客户与供应商开展业务的方式。

实际上，人工智能可以提醒供应链中断，识别供应商的合规问题，并快速识别欺诈案例。这可以实现更具创新性的采购，以帮助做出更好的决策，并为企业提供真正的竞争优势。

创建数据驱动的业务模型的一大障碍是对数据访问的限制。由于隐私信息严格的控制，可能出现一些问题。如果数据分析师无法访问信息，他们如何开展工作?如果没有数据民主化，数据驱动的商业模式就不可能蓬勃发展。

数据民主化支持从以IT为中心的数据所有权到业务团队，这有助于企业拥有数据并及时使用信息。这也消除了数据孤岛，并使企业的团队能够在构建人工智能模型和数据可视化时查看全方位的业务数据。

作为数据民主化的一部分，为了提供对数据的访问以做出更好的决策，企业不能忽视数据共享的数据隐私、法规和道德风险。

企业需要制定完善的数据治理策略，以便在不影响数据驱动型业务和安全风险的投资回报率的情况下访问数据。其数据治理过程应包括内置的检查和平衡。决策者需要不断做出改变，以促进市场和法规的新变化。这不是一蹴而就的事情。

现在是企业高管将实施基于数据的商业模式放在首位的时候了。与此同时，企业高管应该意识到，采用人工智能是一个持续、迭代的过程，需要随着时间的推移进行调整。众所周知，机器学习具有独特的周期性，需要持续不断的微调和改进。

对于许多企业而言，最大的挑战是获得所有利益相关者的支持。技术主管必须向所有利益相关者提供人工智能实施的整体视图。

在数字化、快速变化的运营环境和客户行为时代，企业需要基于人工智能的分析方法来提高投资回报率。技术领导者必须认识到使用人工智能的数据驱动业务模型的重要性，并提高意识，以便企业层领导者渴望实施适当的变革管理策略。采用人工智能将使参与运营业务的每个人都认识到开创性的好处。