AI-Powered Analytics: ວິທີການທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈໃຫຍ່ໂດຍບໍ່ມີທີມງານຂໍ້ມູນ

ຈາກການຄາດເດົາໄປເຖິງການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ: ການປະຕິວັດ AI Analytics

ເປັນເວລາຫຼາຍປີ, ທຸລະກິດອັດສະລິຍະໄດ້ຖືກສະຫງວນໄວ້ສໍາລັບວິສາຫະກິດທີ່ມີທີມຂໍ້ມູນສະເພາະ, ນັກວິເຄາະ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໄອທີທີ່ສາມາດໂຕ້ແຍ້ງສະເປຣດຊີດ, ສ້າງແຜງໜ້າປັດ ແລະຕີຄວາມແບບທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະຫນາດກາງໄດ້ຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ instinct ລໍາໄສ້, ບົດລາຍງານທີ່ແຕກແຍກ, ແລະການຄາດເດົາທີ່ດີທີ່ສຸດ. ອັນນີ້ໄດ້ສ້າງສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານເອີ້ນວ່າ "ການແບ່ງຂໍ້ມູນ", ເຊິ່ງບໍລິສັດທີ່ອຸດົມສົມບູນໄປດ້ວຍຊັບພະຍາກອນໄດ້ຮັບຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຫຼິ້ນຂະຫນາດນ້ອຍພະຍາຍາມສືບຕໍ່.

ໃນມື້ນີ້, ການແບ່ງປັນນັ້ນກໍາລັງປິດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ມີປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັບຊ້ອນ, ວາງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ, ການວິເຄາະແນວໂນ້ມ, ແລະການລາຍງານອັດຕະໂນມັດຢູ່ໃນມືຂອງເຈົ້າຂອງທຸລະກິດແລະຜູ້ຈັດການໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການ. ອີງຕາມການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາ, 67% ຂອງທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍໃນປັດຈຸບັນໃຊ້ບາງຮູບແບບຂອງການວິເຄາະ AI, ດ້ວຍການຮັບຮອງເອົາເພີ່ມຂຶ້ນ 34% ຈາກປີຕໍ່ປີ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ - ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈມັນ, ດັດແປງມັນ, ແລະແນະນໍາການປະຕິບັດສະເພາະໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ມະນຸດອາດຈະພາດ.

ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ອັດຕະໂນມັດ; ມັນ​ເປັນ ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ. ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະ AI ທີ່ທັນສະ ໄໝ ຄືກັບທີ່ປະສົມປະສານເຂົ້າໃນລະບົບປະຕິບັດການທຸລະກິດບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີລະຫັດ, ບໍ່ມີການສອບຖາມທີ່ສັບສົນ, ແລະບໍ່ມີລະດັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ພວກມັນເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບຂໍ້ມູນທຸລະກິດທີ່ມີຢູ່ຂອງເຈົ້າ - ຈາກລາຍການ CRM ແລະບັນທຶກໃບແຈ້ງຫນີ້ໄປຫາຊົ່ວໂມງຈ່າຍເງິນແລະປະຕິທິນການຈອງ - ແລະປ່ຽນຕົວເລກດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາອັງກິດແບບທໍາມະດາ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າເຈົ້າຂອງຮ້ານອາຫານສາມາດຄາດຄະເນຊົ່ວໂມງທີ່ຫຍຸ້ງທີ່ສຸດໃນອາທິດຕໍ່ໄປ, ອົງການການຕະຫຼາດສາມາດກໍານົດວ່າລູກຄ້າໃດໃຫ້ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດສູງສຸດ, ແລະຮ້ານຂາຍຍ່ອຍສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງກ່ອນການປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ - ທັງຫມົດໂດຍບໍ່ມີການຈ້າງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນດຽວ.

AI-Powered Analytics (ແລະສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນແຕກຕ່າງກັນ) ແມ່ນຫຍັງ?

ການລວບລວມຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ, ການຈັດລະບຽບທຸລະກິດ. dashboards, ແລະອີງໃສ່ການຕີຄວາມຂອງມະນຸດເພື່ອສະຫຼຸບ. ຂະບວນການນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງຮູ້ວ່າມີຄໍາຖາມໃດແດ່ທີ່ຈະຖາມ, ວິທີການໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ແລະວິທີການແຍກສັນຍານຈາກສິ່ງລົບກວນ. ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໂດຍພື້ນຖານຈະປ່ຽນແປງຄວາມສຳພັນນີ້: ແທນທີ່ມະນຸດຈະສອບຖາມຂໍ້ມູນ, ລະບົບ AI ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ມີຢ່າງຫ້າວຫັນ, ກຳນົດຮູບແບບທີ່ມີຄວາມໝາຍ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນພື້ນຜິວທີ່ທ່ານບໍ່ຮູ້ຈັກຊອກຫາ.

ເທັກໂນໂລຢີທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການປ່ຽນແປງນີ້ລວມເອົາວິທີການຂັ້ນສູງຫຼາຍອັນ:

• ການຖາມແບບທຳມະຊາດ (natural language processing): "ຜະລິດຕະພັນໃດທີ່ຫຼຸດລົງໃນການຂາຍ?" ຫຼື "ສະແດງໃຫ້ຂ້ອຍເຫັນລູກຄ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ຊື້ໃນ 90 ມື້." ລະບົບເຂົ້າໃຈຄວາມຕັ້ງໃຈ ແລະສ້າງພາບທີ່ເໝາະສົມ.
• ແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ: ໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໃນອະນາຄົດ - ຄາດຄະເນກະແສເງິນສົດສໍາລັບໄຕມາດຕໍ່ໄປ, ການກໍານົດວ່າລູກຄ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປັ່ນປ່ວນ, ຫຼືຄາດຄະເນໄລຍະເວລາການສໍາເລັດໂຄງການ.
• ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ ອາດຈະຊີ້ບອກເຖິງໂອກາດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອັດຕະໂນມັດ. ການຈາລະຈອນເວັບໄຊທ໌ຫຼຸດລົງຢ່າງກະທັນຫັນຈາກແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ໃນເມື່ອກ່ອນ ຫຼືການເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ບໍ່ຄາດຄິດໃນໝວດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສະເພາະ.
• ການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ: ສະແກນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອລະບຸແນວໂນ້ມ, ຄວາມສຳພັນ ແລະຄຳແນະນຳທີ່ປະຕິບັດໄດ້, ຈາກນັ້ນໃຫ້ຂໍ້ມູນເຈາະເລິກເຫຼົ່ານີ້ຜ່ານການແຈ້ງເຕືອນ, ບົດລາຍງານສະຫຼຸບສັງລວມ AI ແທ້ໆ
  ປັນຍາປະດິດ ຂອງມັນ. ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງສ້າງບົດລາຍງານ, ລະບົບຈະກວດສອບການດໍາເນີນທຸລະກິດຂອງທ່ານໃນແບບສົດໆ, ຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ປົກກະຕິສໍາລັບສະພາບການສະເພາະຂອງທ່ານ, ແລະເຕືອນທ່ານເມື່ອບາງສິ່ງບາງຢ່າງສົມຄວນໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ. ນີ້ຈະປ່ຽນການວິເຄາະຈາກກິດຈະກໍາການທົບທວນແຕ່ລະໄລຍະໄປສູ່ຄູ່ຮ່ວມທຸລະກິດຕະຫຼອດ.

  ຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດສາມຊັ້ນ: ການດໍາເນີນງານ, ຍຸດທະສາດ, ແລະການຄາດເດົາ

  ການວິເຄາະ AI ໃຫ້ຄຸນຄ່າໃນທົ່ວຫຼາຍມິຕິຂອງທຸລະກິດຂອງທ່ານ, ແຕ່ລະອັນສຸດທ້າຍເພື່ອສ້າງຄວາມສະຫລາດ Intel ທີ່ສົມບູນແບບ.

  Operational: Whatslix. ມື້ນີ້

  ໃນລະດັບທີ່ທັນທີທັນໃດທີ່ສຸດ, ການວິເຄາະ AI ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານລະບຸແລະແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບຂອງການດໍາເນີນງານ. ໂດຍ​ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ກັບ CRM ຂອງ​ທ່ານ, ການ​ອອກ​ໃບ​ເກັບ​ເງິນ, ແລະ​ໂມ​ດູນ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ໂຄງ​ການ, ລະ​ບົບ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ສາ​ມາດ​ກວດ​ພົບ​ຮູບ​ແບບ​ເຊັ່ນ:

  • ເງື່ອນໄຂການຈ່າຍເງິນໃດສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການເກັບເງິນທີ່ໄວທີ່ສຸດ (ແລະລູກຄ້າໃດທີ່ຈ່າຍເງິນຊ້າເປັນປະຈໍາ)
  • ການໃຫ້ບໍລິການໃດມີອັດຕາກຳໄລສູງສຸດທຽບກັບສິ່ງທີ່ໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍ່ສົມສ່ວນ
  • ການແຈກຢາຍວຽກຂອງພະນັກງານ ແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ອາດຈະໝົດໄປກ່ອນທີ່ມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນຜະລິດ

  ຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດ Mewayz ຄົ້ນພົບໂຄງການສະເພາະຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນລະບົບດິຈິຕອນ. ແມ່ແບບຂອບເຂດແມ່ນ 42% ມັກຈະຢູ່ໃນງົບປະມານແລະສົ່ງໄດ້ໄວກວ່າ 27%. ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ສືບສວນຢ່າງຈິງຈັງ—ລະບົບໄດ້ລະບຸຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນໂຄງການປະຫວັດສາດ ແລະ ນຳສະເໜີມັນເປັນ "ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ" ໃນບົດສະຫຼຸບການວິເຄາະປະຈຳອາທິດຂອງພວກເຂົາ.

  ຄວາມສະຫຼາດດ້ານຍຸດທະສາດ: ການວາງແຜນສຳລັບມື້ອື່ນ

  ການກ້າວໄປເໜືອກວ່າການດຳເນີນທຸລະກິດແບບກາງໆ, AI ຂອງທ່ານ. ໂດຍການວິເຄາະແນວໂນ້ມໃນທົ່ວແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຕອບຄໍາຖາມຕ່າງໆເຊັ່ນ:

  • ພາກສ່ວນລູກຄ້າໃດເຕີບໂຕໄວທີ່ສຸດ ແລະຍ້ອນຫຍັງ?
  • ຮູບແບບຕາມລະດູການໃດແດ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ກະແສເງິນສົດຂອງເຈົ້າ, ແລະເຈົ້າຈະກຽມຕົວແນວໃດ?
  • ຊ່ອງທາງການຕະຫຼາດໃດແດ່ທີ່ໃຫ້ການນໍາຄຸນນະພາບສູງທີ່ສຸດ (ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຜູ້ນໍາຫຼາຍທີ່ສຸດ)?
  Apace ທຸລະກິດອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້ ການ​ວິ​ເຄາະ​ປະ​ສົມ​ປະ​ສານ​. AI ໄດ້ກໍານົດວ່າລູກຄ້າທີ່ຊື້ຜ່ານແພລະຕະຟອມ link-in-bio ຂອງພວກເຂົາມີ 63% ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດທີ່ສູງກວ່າຜູ້ທີ່ມາຈາກການໂຄສະນາສື່ມວນຊົນສັງຄົມ - ເຖິງແມ່ນວ່າການໂຄສະນາການໂຄສະນາທີ່ສ້າງຍອດຂາຍເບື້ອງຕົ້ນຫຼາຍຂຶ້ນ. ຄວາມເຂົ້າໃຈນີ້ໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການຈັດວາງຍຸດທະສາດຂອງງົບປະມານການຕະຫຼາດໄປສູ່ການບໍາລຸງລ້ຽງຊ່ອງທີ່ມີມູນຄ່າສູງກວ່າ. ການນໍາໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຂອງທ່ານລວມກັບຮູບແບບຕະຫຼາດທີ່ກວ້າງຂຶ້ນ, ການວິເຄາະການຄາດເດົາສາມາດ:
  • ຄາດຄະເນລາຍໄດ້ປະຈໍາເດືອນສູງສຸດ 90 ມື້ລ່ວງຫນ້າດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາ 85-92% ສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ
  • ກໍານົດລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ຈະປັ່ນປ່ວນ 30-45 ມື້ກ່ອນການຂາຍ, ຕົວຈິງແລ້ວ, ຕົວຈິງແລ້ວຈາກການຂາຍ. ແລະແມ້ກະທັ້ງປັດໄຈພາຍນອກເຊັ່ນ: ສະພາບອາກາດ ຫຼືເຫດການທ້ອງຖິ່ນ

  ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດມັກຈະມາຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ. AI analytics ດີເລີດໃນການຄົ້ນຫາຄວາມສຳພັນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເຫຼົ່ານີ້ ເຊັ່ນວ່າ ຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງພະນັກງານໃນໂມດູນ HR ຂອງທ່ານກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າໃນ CRM ຂອງທ່ານແນວໃດ, ຫຼືວ່າຄວາມໄວໃນການຈ່າຍເງິນຂອງໃບເກັບເງິນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຊັບຊ້ອນໂຄງການໃນລະບົບການຈັດການວຽກຂອງທ່ານ.

  ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI Analytics: ການປະຕິບັດແຜນທີ່ 30-Day Roadmap Adting AI

  ການລົງທຶນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ ຫຼືຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກນິກ. ນີ້ແມ່ນວິທີການແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນທີ່ໃຫ້ມູນຄ່າທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນພາຍໃນເດືອນທໍາອິດຂອງທ່ານ:
  1. ອາທິດທີ 1: ເຊື່ອມຕໍ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ
     ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການລວມລະບົບທຸລະກິດທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານ. ແພລະຕະຟອມທີ່ທັນສະໄຫມສ່ວນໃຫຍ່ສະເຫນີຕົວເຊື່ອມຕໍ່ສໍາລັບເຄື່ອງມືທົ່ວໄປ, ຫຼືດີກວ່າ, ໃຊ້ OS ທຸລະກິດປະສົມປະສານເຊັ່ນ Mewayz ບ່ອນທີ່ CRM, ໃບແຈ້ງຫນີ້, HR, ແລະໂມດູນອື່ນໆຂອງທ່ານແບ່ງປັນຖານຂໍ້ມູນລວມແລ້ວ. ນີ້ຈະລົບລ້າງພາກສ່ວນທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງການປະຕິບັດການວິເຄາະ - ການລວມຂໍ້ມູນ.
  2. ອາທິດທີ່ 2: ກໍານົດຄໍາຖາມທີ່ສໍາຄັນຂອງທ່ານ
     ລາຍຊື່ 3-5 ຄໍາຖາມທຸລະກິດທີ່ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ຄໍາຕອບແຕ່ປະຈຸບັນບໍ່ສາມາດຕອບໄດ້. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະເປັນສະເພາະ ແລະສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ເຊັ່ນ: "ລາຄາການໄດ້ມາຂອງລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາແມ່ນຫຍັງຕໍ່ຊ່ອງ?" ຫຼື "ການບໍລິການໃດທີ່ມີກໍາໄລສູງສຸດ?" ຫຼື "ເມື່ອໃດທີ່ພວກເຮົາມັກຈະປະສົບກັບການຂາດແຄນກະແສເງິນສົດ?"
  3. ອາທິດທີ 3: ຕັ້ງຄ່າການລາຍງານອັດຕະໂນມັດ
     ຕັ້ງຄ່າຄວາມເຂົ້າໃຈອັດຕະໂນມັດທໍາອິດຂອງທ່ານ. ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະ AI ສ່ວນໃຫຍ່ໃຫ້ແມ່ແບບທີ່ສ້າງມາກ່ອນສໍາລັບຫນ້າທີ່ທຸລະກິດທົ່ວໄປ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ:
     • ແຜງໜ້າປັດດ້ານສຸຂະພາບການເງິນປະຈຳອາທິດ
     • ການເກັບຮັກສາລູກຄ້າ ແລະການວິເຄາະການຖ່ວງດຶງ
     • ພາບລວມການຜະລິດຂອງພະນັກງານ
     ກຳນົດເວລາໃຫ້ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມາຮອດໂດຍອັດຕະໂນມັດຜ່ານທາງອີເມວ ຫຼືການແຈ້ງເຕືອນໃນແອັບ.
  4. ອາທິດທີ 4: ສຳຫຼວດຄຸນສົມບັດການພະຍາກອນ
     ເມື່ອຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຂອງທ່ານເປີດໃຊ້ງານໜຶ່ງແລ້ວ, ການຄາດເດົາ. ການພະຍາກອນລາຍຮັບມັກຈະມີຄ່າທີ່ສຸດທັນທີ. ກວດເບິ່ງການຄາດເດົາຕໍ່ກັບຜົນໄດ້ຮັບຕົວຈິງຂອງເຈົ້າ ແລະປັບຕາມຄວາມຕ້ອງການ—ລະບົບສ່ວນໃຫຍ່ຈະຮຽນຮູ້ ແລະປັບປຸງຍ້ອນວ່າເຂົາເຈົ້າປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທຸລະກິດສະເພາະຂອງເຈົ້າຫຼາຍຂຶ້ນ.

  ຕະຫຼອດຂະບວນການນີ້, ເນັ້ນໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດຫຼາຍກວ່າຄວາມສົມບູນແບບ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນການສ້າງແບບຈໍາລອງການວິເຄາະທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ສຸດໃນໂລກ—ມັນຄືການໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນໃນອາທິດນີ້.

  ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແທ້ຈິງຂອງໂລກ: ສິ່ງທີ່ທຸລະກິດບັນລຸໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ

  ຜົນປະໂຫຍດທາງທິດສະດີຂອງການວິເຄາະ AI ແມ່ນຫນ້າສົນໃຈ, ແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຈິງແມ່ນສໍາຄັນກວ່າ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ທຸລະກິດຕົວຈິງລາຍງານຫຼັງຈາກການປະຕິບັດລະບົບເຫຼົ່ານີ້:

  ອົງການການຕະຫຼາດ (12 ພະນັກງານ): ຫຼຸດຜ່ອນການປັ່ນປ່ວນຂອງລູກຄ້າ 28% ໃນຫົກເດືອນໂດຍການກໍານົດລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ 45 ມື້ກ່ອນຫນ້າໂດຍຜ່ານການວິເຄາະການຄາດຄະເນ. ລະບົບໄດ້ແຈ້ງລູກຄ້າທີ່ສະແດງການມີສ່ວນພົວພັນທີ່ຫຼຸດລົງໃນທົ່ວຫຼາຍຕົວຊີ້ບອກ, ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການສາມາດແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນໄດ້ຢ່າງຈິງຈັງກ່ອນທີ່ສັນຍາຈະເກີດຂຶ້ນສໍາລັບການຕໍ່ອາຍຸ.

  ທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍ (3 ສະຖານທີ່): ເພີ່ມມູນຄ່າສິນຄ້າຄົງຄັງເພີ່ມຂຶ້ນ 19% ໃນຂະນະທີ່ການຫຼຸດຜ່ອນການອອກຫຼັກຊັບ 34%. ແພລດຟອມການວິເຄາະ AI ໄດ້ວິເຄາະຮູບແບບການຂາຍ, ແນວໂນ້ມຕາມລະດູການ ແລະເວລານຳຜູ້ສະໜອງເພື່ອແນະນຳຈຸດການສັ່ງຄືນໃໝ່ ແລະປະລິມານທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບແຕ່ລະໝວດສິນຄ້າ.

  ບໍລິສັດບໍລິການມືອາຊີບ (25 ພະນັກງານ): ປັບປຸງຜົນກຳໄລຂອງໂຄງການ 22% ໂດຍການລະບຸວ່າໂຄງການປະເພດໃດທີ່ແລ່ນເກີນງົບປະມານ ແລະຍ້ອນຫຍັງ. ການວິເຄາະໄດ້ເປີດເຜີຍວ່າໂຄງການທີ່ມີຮູບແບບການສື່ສານຂອງລູກຄ້າທີ່ແນ່ນອນຕ້ອງການເວລາບໍລິຫານທີ່ບໍ່ສາມາດເກັບເງິນໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 15-20%, ເຊິ່ງນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງຂອບເຂດ ແລະລາຄາສໍາລັບການມີສ່ວນພົວພັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.

  ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ແບ່ງປັນຫົວຂໍ້ທົ່ວໄປ: ພວກເຂົາມາຈາກຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ທຸລະກິດບໍ່ຮູ້ວ່າຈະຊອກຫາ. ລະບົບ AI ໄດ້ກໍານົດຮູບແບບ ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ຊັດເຈນຈາກການລາຍງານມາດຕະຖານ, ປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກບັນທຶກຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເປັນຄໍາແນະນໍາສໍາລັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດຕໍ່ໄປ.

  💡 DID YOU KNOW?

  Mewayz replaces 8+ business tools in one platform

  CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.

  Start Free →

  ການເລືອກເວທີທີ່ເຫມາະສົມ: ສິ່ງທີ່ຕ້ອງຊອກຫາ

  ດ້ວຍຫຼາຍສິບວິທີແກ້ໄຂການວິເຄາະ AI ທີ່ມີຢູ່, ການເລືອກອັນທີ່ຖືກຕ້ອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຄວາມສາມາດຫຼາຍປັດໃຈ: ເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການພັດທະນາແບບກໍານົດເອງບໍ? ແພລດຟອມທີ່ໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງພື້ນເມືອງ ຫຼືຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນຈະຊ່ວຍປະຢັດເວລາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

• ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້: ການໂຕ້ຕອບຄວນຈະເປັນ intuitive ພຽງພໍສໍາລັບສະມາຊິກທີມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນດ້ານວິຊາການ. ຊອກຫາການສອບຖາມພາສາທໍາມະຊາດ, ຕົວສ້າງ dashboard ແບບລາກແລ້ວວາງລົງ, ແລະການເບິ່ງເຫັນພາບທີ່ຊັດເຈນ.
• Action Insights: ນອກເຫນືອຈາກຕາຕະລາງທີ່ສວຍງາມ, ເວທີສະຫນອງຄໍາແນະນໍາສະເພາະບໍ? ລະບົບທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ, ພວກເຂົາບອກທ່ານວ່າຈະເຮັດແນວໃດກ່ຽວກັບມັນ.
• ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ: ສໍາລັບລັກສະນະການພະຍາກອນ, ຖາມກ່ຽວກັບອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງແລະວິທີການປັບປຸງລະບົບໃນໄລຍະເວລາ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄວນປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບທຸລະກິດສະເພາະຂອງທ່ານ.
• ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ: ເວທີຈະເຕີບໂຕຂຶ້ນກັບທຸລະກິດຂອງທ່ານບໍ ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ທັງ​ການ​ເພີ່ມ​ປະ​ລິ​ມານ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ກໍ​ລະ​ນີ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພີ່ມ​ເຕີມ​ທີ່​ທ່ານ​ອາດ​ຈະ​ຕ້ອງ​ການ​ທີ່​ຈະ​ແກ້​ໄຂ​ພາຍ​ຫຼັງ​. ວິທີການນີ້ກໍາຈັດ silos ຂໍ້ມູນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ - ໂມດູນການວິເຄາະຂອງທ່ານຈະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ເປັນເອກະພາບໂດຍອັດຕະໂນມັດຈາກ CRM, ການເງິນ, HR, ແລະການດໍາເນີນງານອື່ນໆຂອງທ່ານ. ທາງເລືອກ - ການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຜ່ານ APIs ແລະຫວັງວ່າຮູບແບບຂໍ້ມູນສອດຄ່ອງ - ມັກຈະສ້າງຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍກ່ວາມູນຄ່າສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ບໍ່ມີທີມງານດ້ານວິຊາການ.

  ນອກເຫນືອຈາກ Dashboard: ການລວມ AI Insights ເຂົ້າໃນການດໍາເນີນງານປະຈໍາວັນ

  ພະລັງງານທີ່ແທ້ຈິງຂອງການວິເຄາະ AI ເກີດຂື້ນເມື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກຍ້າຍຈາກບົດລາຍງານການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຂອງທ່ານ. ນີ້ແມ່ນສາມວິທີທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເກີດຂຶ້ນໄດ້:

  ການແຈ້ງເຕືອນ ແລະການແຈ້ງເຕືອນອັດຕະໂນມັດ: ແທນທີ່ຈະກວດສອບແຜງໜ້າປັດ, ຕັ້ງຄ່າລະບົບຂອງທ່ານເພື່ອສົ່ງຂໍ້ມູນເຈາະເລິກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງໄປຫາທ່ານ. ກຳນົດເກນການວັດແທກທີ່ສຳຄັນ ເຊັ່ນ: ຍອດເງິນທີ່ຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າລະດັບໃດໜຶ່ງ ຫຼື ຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າຫຼຸດລົງ ແລະ ຮັບການແຈ້ງເຕືອນທັນທີເມື່ອຕ້ອງການຄວາມສົນໃຈ.

  ອັດຕະໂນມັດການກະກຽມການປະຊຸມ: ຫຼາຍແພລະຕະຟອມສາມາດສ້າງບົດສະຫຼຸບປະສິດທິພາບສໍາລັບການປະຊຸມທີມໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍເນັ້ນໃສ່ສິ່ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງນັບຕັ້ງແຕ່ການສົນທະນາຄັ້ງຫຼ້າສຸດຂອງທ່ານແລະການແນະນໍາລາຍການເຫດການທີ່ເກີດຂື້ນ. ອັນນີ້ປ່ຽນການປະຊຸມຈາກການອັບເດດສະຖານະໄປສູ່ກອງປະຊຸມການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດ.

  ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ​ກັບ​ລະ​ບົບ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ງານ: ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ທີ່​ຊັບ​ຊ້ອນ​ທີ່​ສຸດ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ຄວາມ​ເລິກ​ໂດຍ​ກົງ​ກັບ​ເຄື່ອງ​ມື workflow. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອລະບົບການວິເຄາະກໍານົດຄວາມສົດໃສດ້ານທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຕິດຕໍ່ໃນ 30 ມື້, ມັນສາມາດສ້າງຫນ້າວຽກຕິດຕາມໃນ CRM ຂອງທ່ານໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຫຼືເມື່ອມັນກວດພົບບັນຫາກະແສເງິນສົດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນໄຕມາດຕໍ່ໄປ, ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຂະບວນການເຮັດວຽກເພື່ອທົບທວນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ຫຼືເລັ່ງການເກັບກຳ.

  ການລວມຕົວນີ້ສ້າງສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າລະບົບ "ວົງປິດ": ຂໍ້ມູນສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈ, ຂໍ້ມູນເຈາະເລິກເຮັດໃຫ້ເກີດການກະທຳ ແລະຜົນຂອງການກະທຳເຫຼົ່ານັ້ນສ້າງຂໍ້ມູນໃໝ່ທີ່ປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈໃນອະນາຄົດ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ນີ້ຈະສ້າງການດຳເນີນງານທີ່ອັດສະລິຍະຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ປັບແຕ່ງສະເພາະກັບຮູບແບບທຸລະກິດຂອງທ່ານ.

  ອະນາຄົດມີຢູ່ນີ້ແລ້ວ: ແມ່ນຫຍັງຕໍ່ໄປສຳລັບ AI Analytics ທີ່ເຂົ້າເຖິງໄດ້

  ເມື່ອເທັກໂນໂລຢີ AI ສືບຕໍ່ກ້າວໄປ, ແນວໂນ້ມຫຼາຍໆຢ່າງເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະທີ່ຊັບຊ້ອນເຂົ້າເຖິງທຸລະກິດທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີມໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ:

  ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ:

  ເວທີຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີການສົນທະນາທໍາມະຊາດກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ແທນທີ່ຈະສ້າງແບບສອບຖາມ ຫຼືກຳນົດຄ່າ dashboards, ເຈົ້າພຽງແຕ່ຈະຖາມຄຳຖາມຄືກັບວ່າເຈົ້າຈະຖາມໝູ່ຮ່ວມງານ, ແລະ ໄດ້ຮັບການຕອບຮັບຢ່າງສະຫຼາດດ້ວຍຫຼັກຖານທີ່ຮອງຮັບ.

  Industrial-Specific Intelligence: ການວິເຄາະແບບທົ່ວໄປກຳລັງຖືກແທນທີ່ດ້ວຍຕົວແບບສະເພາະແນວຕັ້ງທີ່ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບອຸດສາຫະກໍາ. AI ຂອງຮ້ານອາຫານຈະເຂົ້າໃຈການປ່ຽນແປງຂອງເມນູຕາມລະດູການ ແລະຜົນກະທົບຂອງເຫດການໃນທ້ອງຖິ່ນ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບຂອງບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຈະຮັບຮູ້ຮູບແບບການຈັດສົ່ງໂຄງການ ແລະຕົວຊີ້ວັດການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງລູກຄ້າທີ່ເປັນເອກະລັກສະເພາະກັບການບໍລິການແບບມືອາຊີບ.

  ຄວາມສະຫຼາດໃນການຮ່ວມມື: ແພລະຕະຟອມໃນອະນາຄົດຈະອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈໃນທົ່ວທີມ ແລະລະຫວ່າງທຸລະກິດ (ໂດຍບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່) ເພື່ອກໍານົດທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດ. ຈິນຕະນາການການປຽບທຽບການປະຕິບັດຂອງທ່ານກັບມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍລະບົບຈະເນັ້ນໃສ່ບ່ອນທີ່ເຈົ້າກໍາລັງເຮັດວຽກດີກວ່າ ຫຼືມີຄຸນນະພາບຕໍ່າກວ່າໝູ່.

  ປະຊາທິປະໄຕທາງດ້ານທຸລະກິດຜ່ານ AI ສະແດງເຖິງການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນອັນໜຶ່ງໃນວິທີການດຳເນີນງານຂອງບໍລິສັດ. ເປັນຄັ້ງທໍາອິດ, ທຸລະກິດຂອງຂະຫນາດໃດກໍ່ຕາມສາມາດເຂົ້າເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຄີຍມີສະເພາະວິສາຫະກິດທີ່ມີງົບປະມານການວິເຄາະເຈັດຕົວເລກ. ລະດັບການຫຼີ້ນການແຂ່ງຂັນນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະກອບການສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຮັດໄດ້ດີທີ່ສຸດ - ການສ້າງທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາ - ໃນຂະນະທີ່ AI ຈັດການວຽກທີ່ສັບສົນຂອງການປ່ຽນຂໍ້ມູນໄປສູ່ຄວາມໄດ້ປຽບທາງຍຸດທະສາດ.

  ເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ຖືກລວມເຂົ້າໃນເວທີທຸລະກິດທີ່ສົມບູນແບບ, ອຸປະສັກຕໍ່ການເຂົ້າມາຍັງສືບຕໍ່ຫຼຸດລົງ. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຄວາມຮູ້ພິເສດໃນມື້ວານນີ້ກາຍເປັນມາດຕະຖານມາດຕະຖານໃນມື້ນີ້, ແລະສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າກ້າວຫນ້າໃນມື້ນີ້ຈະເປັນເລື່ອງທໍາມະດາໃນມື້ອື່ນ. ຄຳຖາມສຳລັບເຈົ້າຂອງທຸລະກິດບໍ່ແມ່ນວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດຈ່າຍໃຫ້ການວິເຄາະ AI ໄດ້ຫຼືບໍ່, ມັນແມ່ນວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໂດຍບໍ່ມີມັນຫຼືບໍ່.

  ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

  ຂ້ອຍຕ້ອງການທັກສະດ້ານວິຊາການເພື່ອໃຊ້ການວິເຄາະທີ່ໃຊ້ AI ບໍ?

  ບໍ່, ແພລດຟອມການວິເຄາະ AI ທີ່ທັນສະໄຫມຖືກອອກແບບມາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ມີການໂຕ້ຕອບ intuitive, ຄໍາຖາມພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ທາງດ້ານການເຂົ້າລະຫັດຫຼືຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດ.

  ຂ້ອຍຕ້ອງການຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຫຼາຍປານໃດເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການວິເຄາະ AI?

  ລະບົບສ່ວນໃຫຍ່ໃຫ້ຄ່າກັບຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບໜ້ອຍກວ່າ 3-6 ເດືອນ, ເຖິງແມ່ນວ່າຄຸນສົມບັດການຄາດເດົາຈະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ 12+ ເດືອນ. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ດ້ວຍ​ຂໍ້​ມູນ​ພື້ນ​ຖານ​ໄດ້​ທັນ​ທີ​ທັນ​ໃດ​ແລະ​ເພີ່ມ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​ຂັ້ນ​ສູງ​ທີ່​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ທ່ານ​ສະ​ສົມ.

  ການວິເຄາະ AI ສາມາດປະສົມປະສານກັບຊອບແວທຸລະກິດທີ່ມີຢູ່ຂອງຂ້ອຍໄດ້ບໍ?

  ແມ່ນແລ້ວ, ແພລດຟອມສ່ວນໃຫຍ່ມີຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນສຳລັບເຄື່ອງມືທຸລະກິດທົ່ວໄປ, ຫຼືທ່ານສາມາດໃຊ້ OS ທຸລະກິດແບບປະສົມປະສານ ເຊັ່ນ: Mewayz ບ່ອນທີ່ການວິເຄາະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດຈາກ CRM, ໃບແຈ້ງໜີ້, HR ແລະໂມດູນອື່ນໆຂອງທ່ານ ໂດຍບໍ່ມີການເຮັດວຽກການເຊື່ອມໂຍງເພີ່ມເຕີມ.

  ການຄາດເດົາຈາກລະບົບການວິເຄາະ AI ຖືກຕ້ອງຫຼາຍປານໃດ?

  ສຳ​ລັບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ທີ່​ສ້າງ​ຕັ້ງ​ຂຶ້ນ​ທີ່​ມີ​ຂໍ້​ມູນ​ປະ​ຫວັດ​ສາດ​ທີ່​ສອດ​ຄ້ອງ​ກັນ, ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ລາຍ​ໄດ້​ໂດຍ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ບັນ​ລຸ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ 85-92% ສໍາ​ລັບ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ 90 ວັນ, ມີ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ລະ​ບົບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຮູບ​ແບບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ສະ​ເພາະ​ຂອງ​ທ່ານ​ໃນ​ໄລ​ຍະ.

  ກຳນົດເວລາການປະຕິບັດແບບປົກກະຕິສຳລັບການວິເຄາະ AI ແມ່ນຫຍັງ?

  ທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈຂັ້ນພື້ນຖານພາຍໃນ 1-2 ອາທິດ, ໂດຍມີການປະຕິບັດຢ່າງເຕັມທີ່ ລວມທັງຄຸນສົມບັດການຄາດເດົາທີ່ຈະໃຊ້ເວລາ 3-4 ອາທິດ, ຂຶ້ນກັບຄວາມຊັບຊ້ອນການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມຕ້ອງການການປັບແຕ່ງ.

  ເຄື່ອງມືທຸລະກິດຂອງທ່ານທັງໝົດຢູ່ບ່ອນດຽວ

  ຢຸດການຫຼີ້ນເກມຫຼາຍແອັບ. Mewayz ລວມ 208 ເຄື່ອງ​ມື​ສໍາ​ລັບ​ພຽງ​ແຕ່ $49/ເດືອນ — ຈາກ​ສາງ​ເຖິງ HR, ການ​ຈອງ​ກັບ​ການ​ວິ​ເຄາະ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີບັດເຄຣດິດເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ.

  ລອງໃຊ້ Mewayz ຟຣີ →