商業(yè)數(shù)字化的今天，越來越多的公司開始倡導(dǎo)“用數(shù)據(jù)說話”，利用數(shù)據(jù)分析來幫助公司進行商務(wù)運營和制定決策。但如果一個公司試圖對所有可能收集到的數(shù)據(jù)進行分析或者期望用數(shù)字來解決一切問題，那便又陷入了另一個極端，讓自己受到數(shù)據(jù)分析復(fù)雜性的困擾。如今，智能客服機器人便能夠提供簡單有效的數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)在已有的業(yè)務(wù)認知基礎(chǔ)上更好地作出商務(wù)決策。

第一步，提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)

更快的數(shù)據(jù)=更快的認知=更快的結(jié)果。通過建立一個可以快速融合大數(shù)據(jù)的混合科技數(shù)據(jù)服務(wù)平臺來自動化并加速數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和更新。這樣的環(huán)境能夠幫助企業(yè)更好地運轉(zhuǎn)和管理業(yè)務(wù)，并使大量數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部更好地流通。實時的數(shù)據(jù)分析可以幫助公司更快地制定決策并提高服務(wù)質(zhì)量。

第二步，利用分析工具

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化。商務(wù)智能的核心就是將數(shù)據(jù)分析融入公司運營中來優(yōu)化的決策制定并提高業(yè)績。商務(wù)智能通過合適的數(shù)據(jù)、時機和媒介，用直觀明了的可視化方式向公司決策者展示他們需要的分析結(jié)果，幫助他們更好地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果并進一步優(yōu)化決策分析。

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，公司可以更好地探索出原本不是很明顯的數(shù)據(jù)變化趨勢，以此來優(yōu)化商業(yè)決策。

利用數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序可以讓公司管理者直接有效地進行數(shù)據(jù)分析，幫助他們更好地按照數(shù)據(jù)分析結(jié)果來作出商業(yè)決定。這些應(yīng)用程序可以針對不同行業(yè)，也可以靈活機動地滿足公司內(nèi)部不同人群的需要：從市場部到財務(wù)部，從公司管理層到中層。

智能客服機器人能夠去除數(shù)據(jù)建模中的人員影響因素，更直觀地預(yù)測客戶行為和企業(yè)業(yè)績。通過大量的數(shù)據(jù)和強大的運行能力，智能軟件可以結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)和認知科技幫助機器作出更好的決定。

第三步，利用數(shù)據(jù)分析制定決策

商務(wù)目標(biāo)、科技、數(shù)據(jù)形式、數(shù)據(jù)來源等很多因素都會影響數(shù)據(jù)分析，這些因素也在隨時間不斷變化。通常，公司可以按照不同的商業(yè)問題的本質(zhì)采用兩種方法。

(1)如果商業(yè)問題很明確而且有已經(jīng)存在的解決方法，采用以假驗為基礎(chǔ)的方法，用對照組測試結(jié)果，然后再進一步將分析結(jié)果應(yīng)用到更大的顧客群中。

(2)如果商業(yè)問題很明確，但是沒有已知的應(yīng)對方法，那么公司可以采用一些數(shù)據(jù)挖掘的方法，從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律以及因素之間的關(guān)聯(lián)性。當(dāng)商業(yè)問題較多時，公司首先應(yīng)該關(guān)注解決哪個問題能給公司帶來最大的價值，然后按照已有的知識來選擇是假驗法還是挖掘法。

以數(shù)據(jù)分析結(jié)果為導(dǎo)向的運營思路可以幫助公司決策者優(yōu)化決定，但是過猶不及，紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析也許也會擾亂決策制定。有時候，去繁就簡，才能更好地利用數(shù)據(jù)，看清海量數(shù)據(jù)背后隱藏的商業(yè)秘密。