數據對企業(yè)的經濟價值很難直接概念化和衡量。許多高管對數據貨幣化有一些錯誤的觀點。對他們來說，從數據中獲得經濟價值的唯一方法是將數據出售給其他公司。因此，他們忽視了數據具有的巨大的未開發(fā)價值。企業(yè)可以通過改善客戶體驗、降低成本、尋找新客戶等方式從使用大數據分析和人工智能直接或間接產生的數據中獲利。
當然，這對每個人來說都不是新聞。許多B2B公司都明白，使用人工智能和數據分析實現(xiàn)數據貨幣化可以帶來更高的投資回報并簡化運營。然而，盡管有意愿和知識，他們無法最大化結果。
其原因很簡單：他們仍然將數據視為其更大戰(zhàn)略的技術組成部分，他們應該做的是挖掘數據的最大價值。
以下了解使用人工智能和大數據分析的數據分析技術如何幫助數據貨幣化。
(1)追加銷售
雖然追加銷售最初可能被視為銷售更多產品的一種方式，但現(xiàn)在它是一種銷售更多相關產品的方式。通過數據分析推動決策，企業(yè)可以推薦給客戶可以帶來更多價值的產品，為客戶創(chuàng)造更大的價值意味著他們的滿意度將會提高，這有助于留住客戶。
此外，企業(yè)也實現(xiàn)了最初的銷售目標。當客戶看到他們的需求得到預測和解決時，他們可能會更加愿意采用這項服務。這種新的銷售方式表明，企業(yè)可以通過使用數據驅動的方法優(yōu)化運營以獲得更多銷售額和額外收入，而無需將數據出售給第三方。
(2)改善客戶體驗
客戶選擇更容易打交道的企業(yè)進行合作已經不足為奇。對于許多企業(yè)來說，提供高質量的客戶支持是成為開展業(yè)務的重點。基于機器學習算法的聊天機器人可以幫助減輕一些痛苦。這些聊天機器人可以處理最常見的用例，而人工助理可以滿足更獨特的客戶需求。聊天機器人能夠減少查詢響應時間，并最大限度地提高客戶滿意度。
聊天機器人在為客戶解決簡單問題方面發(fā)揮著至關重要的作用，這為客戶騰出更多的時間專注于更復雜的問題。消費者更喜歡與可以在購買時實時響應的企業(yè)互動，就像與實體店的銷售人員互動一樣。
因此，人工智能驅動的聊天機器人可以幫助客戶在下訂單時找到問題的答案。它給客戶的印象是企業(yè)總是盡力滿足他們的需求，即使在購物節(jié)期間。此外，人工智能可以整合零散的數據源來收集有關客戶體驗的所有信息，從而創(chuàng)建以客戶為中心的方法。
(3)優(yōu)化銷售代表的時間管理
任何有銷售經驗的人都知道擁有最高質量的數據可以優(yōu)化整個過程。銷售人員可以通過基于人工智能的數據驅動的商業(yè)模式獲得顯著的收益。他們可以輕松掌握有關每種產品、供應商、數量和銷售額的所有關鍵事實和數據。
不僅如此，他們還可以洞察競爭對手的產品。銷售人員可以使用這些知識來跟蹤他們負責的產品，并做出基于事實的決策。他們還可以通過了解訪問時間和對象或致電供應商來優(yōu)化他們的時間。這種管理可以提高效率、減少浪費，并節(jié)省時間。
(4)簡化供應鏈和物流
管理供應鏈(尤其是大型企業(yè)的供應鏈來說)需要仔細規(guī)劃。供應鏈中的任何問題都會在供應鏈的下游產生一系列問題。在競爭激烈的商業(yè)世界中，即使稍微縮短交付周期和采購周期也能帶來巨大的好處。
擁有數據可以提供這樣的優(yōu)勢。人工智能和數據分析是分析供應鏈以尋求改進的好方法。這將顯著影響客戶與供應商開展業(yè)務的方式。
實際上，人工智能可以提醒供應鏈中斷，識別供應商的合規(guī)問題，并快速識別欺詐案例。這可以實現(xiàn)更具創(chuàng)新性的采購，以幫助做出更好的決策，并為企業(yè)提供真正的競爭優(yōu)勢。
啟用數據民主化策略
創(chuàng)建數據驅動的業(yè)務模型的一大障礙是對數據訪問的限制。由于隱私信息嚴格的控制，可能出現(xiàn)一些問題。如果數據分析師無法訪問信息，他們如何開展工作?如果沒有數據民主化，數據驅動的商業(yè)模式就不可能蓬勃發(fā)展。
數據民主化支持從以IT為中心的數據所有權到業(yè)務團隊，這有助于企業(yè)擁有數據并及時使用信息。這也消除了數據孤島，并使企業(yè)的團隊能夠在構建人工智能模型和數據可視化時查看全方位的業(yè)務數據。
最佳的數據治理策略
作為數據民主化的一部分，為了提供對數據的訪問以做出更好的決策，企業(yè)不能忽視數據共享的數據隱私、法規(guī)和道德風險。
企業(yè)需要制定完善的數據治理策略，以便在不影響數據驅動型業(yè)務和安全風險的投資回報率的情況下訪問數據。其數據治理過程應包括內置的檢查和平衡。決策者需要不斷做出改變，以促進市場和法規(guī)的新變化。這不是一蹴而就的事情。
執(zhí)行團隊的支持
現(xiàn)在是企業(yè)高管將實施基于數據的商業(yè)模式放在首位的時候了。與此同時，企業(yè)高管應該意識到，采用人工智能是一個持續(xù)、迭代的過程，需要隨著時間的推移進行調整。眾所周知，機器學習具有獨特的周期性，需要持續(xù)不斷的微調和改進。
對于許多企業(yè)而言，最大的挑戰(zhàn)是獲得所有利益相關者的支持。技術主管必須向所有利益相關者提供人工智能實施的整體視圖。
在數字化、快速變化的運營環(huán)境和客戶行為時代，企業(yè)需要基于人工智能的分析方法來提高投資回報率。技術領導者必須認識到使用人工智能的數據驅動業(yè)務模型的重要性，并提高意識，以便企業(yè)層領導者渴望實施適當的變革管理策略。采用人工智能將使參與運營業(yè)務的每個人都認識到開創(chuàng)性的好處。
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