Вернуться к списку новостей

Дополненная аналитика как способ многомерного анализа данных для повышения эффективности бизнеса

Разнообразие и новизна типов данных и доступных современных приложений для их тщательного анализа представляют собой один из главных вызовов в эпоху диджитализации и способствуют трансформации бизнеса. В связи с этим, у многих представителей бизнеса возникают муки выбора при внедрении или переходе на аналитические приложения: какие данные необходимо проанализировать в первую очередь?

Сможет ли искусственный интеллект (ИИ) сегментировать данные и сделать выводы из аналитики на шаг вперед? Сможет ли ИИ дать точные рекомендации по их дальнейшему применению? Что если бы вы могли получить ответы на эти вопросы и действенные рекомендации сейчас?

Ваше путешествие в аналитику, вероятно, началось с настройки панелей мониторинга и дополнительных приложений?

Приходилось ли вам ранее настраивать панели мониторинга? Если да, то вы наверняка знаете, что сведения на интерактивной панели мониторинга отображаются в реальном времени и могут сегментироваться за определенный временной интервал. С помощью аналитических приложений вы часто можете взаимодействовать с данными на панели мониторинга и видеть динамику их изменений. Такие приложения позволяют вам видеть, как данные изменяются с течением времени, и принимать самые верные решения для бизнеса.

Отсутствие персонализированных панелей и аналитических приложений в вашей компании является большим минусом и требует человеческого вмешательства. Но что, если инструмент может действительно проанализировать ваши прошлые, настоящие и актуальные данные? Что, если бы подобные решения могли бы предсказать (с точностью) будущие результаты бизнеса и дать вам действенные рекомендации? Что, если бы вы могли сделать это без больших временных или финансовых вложений?

Какие задачи решает дополненная аналитика? 

Современный инструмент аналитики, такой как Einstein Analytics Plus, позволяет предоставлять аналитику на основе искусственного интеллекта. Функции Einstein Analytics Plus включают инструменты для подготовки данных, визуализации для построения различных моделей и возможность использования этих моделей в Salesforce. Помимо этого, аналитический инструмент обладает прогнозирующими функциями и позволяет строить прогнозирование, основанное на искусственном интеллекте. Этот компонент ИИ дает представление о том, что может произойти и какие действия вы можете предпринять именно сейчас. Если все ваши данные находятся на одной платформе, такой как Salesforce, вы можете действовать именно там, где вы работаете в своей CRM.

Как начать использовать дополненную аналитику? 

1. Сделайте данные важнейшей частью вашей компании

Компаниям нужно иметь представление о показателях, показывающих зависимость между событиями или объектами, которые имеют отношение к их бизнесу. Для этих целей лучше всего задействовать расширенную аналитику (augmented analytics) — новый класс инструментов на базе машинного обучения и искусственного интеллекта, который может обнаруживать труднодоступные данные и выдавать более вразумительные результаты. Инструменты управления данными должны быть интегрированы с вашей стратегией управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Внедрение решений аналитики с помощью ИИ означает, что вы хотите изменить методы ведения бизнеса. Если вы готовы к цифровому преобразованию, культура управления данными должна быть стратегическим приоритетом на исполнительном уровне.

2. Начните с малого

Расставьте приоритеты использования решений по анализу данных, которые соответствуют целям вашей компании и сфокусированы на них. Это может привести к сокращению цикла продаж, повышению скорости обслуживания первого звонка службы поддержки или поспособствует удержанию торгового представителя вашей компании «в полях». Показывая, как расширенная аналитика помогает принимать стратегические решения для бизнеса, вы можете расширить ее использование в том числе для сотрудников вашей компании.

3. Сосредоточьтесь на адаптации решения

Убедитесь, что новые приложения и решения внедрены с учетом требований бизнес-пользователей и у вас четко выстроены ролевая модель и разграничения прав доступа. Вы также должны внимательно следить за своими успехами. Могут ли сотрудники отдела продаж заключать больше сделок, используя оценки «склонности к покупке» на основе данных аналитики и искусственного интеллекта? Ваши прогнозы продаж теперь более точны? Отслеживая успех пользователей с помощью определённых метрик, вы сможете стимулировать продажи и развитие бизнеса в целом.

4. Комбинируйте машинное обучение и человеческий подход

Начните изучать различные аналитические инструменты на основе искусственного интеллекта уже сейчас, но будьте готовы внести изменения на этом пути. В этом процессе крайне важно настроить процесс сбора обратной связи от ваших конечных пользователей. Включив пользователей в бизнес-процесс с самого начала, вы гарантируете их развитие и вклад в результат. Когда вы будете активно взаимодействовать с заинтересованными сторонами, вы сможете быстрее адаптироваться к потребностям пользователей. Получение обратной связи от конечных пользователей на регулярной основе поможет вам успешно преобразовать вашу компанию.

Включив эти принципы, вы можете начать путь внедрения аналитики, дополненной искусственным интеллектом, в вашей организации. Представьте себе будущее, в котором каждый сотрудник может работать умнее, принимая решения на основе реальных данных. Это будущее уже сейчас, и сила этих решений может возникнуть в вашей CRM.