我们都见过漂亮的分析应用程序-它们是交互式的，向你展示你的业务中发生了什么。但是你怎么能从你的数据中得到更多呢？如果人工智能（AI）能深入挖掘你的数据，并从你的分析中获得更深入的见解呢？如果你现在能得到那些可行的建议呢？

你的分析之旅可能始于仪表盘和应用程序

也许你以前设置过仪表盘？如果你有，你知道他们在一个特定的时间点捕获数据。使用分析应用程序，您通常能够与仪表板中的数据进行交互，并看到它在更改数据点时如何动态调整。分析应用程序允许您查看数据随时间的变化情况，并允许您比使用静态仪表板更深入地查看数据。

仪表板和分析应用程序的缺点是它们报告过去的数据，需要人工分析。但是，如果一个工具可以为您分析您的过去、现在和不断发展的数据呢？如果它能够预测（准确地）未来的业务成果，并为您提供可操作的建议，使这些成果成为现实，大数据是，那该怎么办？如果你不需要花费大量的时间或财政投入就能做到这一点呢？

现在，人工智能可以增强分析能力

今天，一个现代的分析工具给你。Einstein Analytics Plus功能包括数据准备工具、构建模型的可视化以及在Salesforce中操作模型的能力。除了您期望的描述性和诊断功能之外，我们的分析工具还包括人工智能驱动的预测性和规范性见解。这个人工智能组件提供了对可能发生的事情和您现在可以采取的行动的洞察。如果你的所有数据都是连接的，企业软件公司，或者像Salesforce一样，你可以在你的CRM工作的地方采取行动。

如何开始AI增强分析

1。使数据成为组织DNA的一部分

数据管理需要与客户关系管理（CRM）战略相结合。您登录到CRM的信息需要与您要度量和分析的内容相关。实施人工智能增强分析意味着你想改变你做生意的方式。如果你已经为数字化转型做好准备，数据驱动的文化应该是执行层的战略重点。从一些小的用例开始

做一些小的改变，wap自助建站，在你成功的基础上再接再厉。优先考虑几个与组织目标一致的用例，并将重点放在这些用例上。它可以缩短您的销售周期，联网，提高支持人员的第一次呼叫解决率，或者最大限度地保留公司的销售代表。具有战略和推广公司采用。通过展示人工智能增强分析如何与业务目标保持一致并为业务目标做出贡献，您可以将其应用扩展到更多的程序和团队。

3。专注于支持和采用

确保您的应用程序在设计时考虑到了前端业务用户，并且在他们工作的地方是可操作的。你也应该密切跟踪你的成功。销售代表是否能够使用AI增强分析中的"购买倾向"分数完成更多交易？你的销售预测更准确吗？通过将用户成功与可跟踪的指标联系起来，云计算和大数据的区别，您将能够推动公司范围内的参与。

4。知道人工智能增强分析是一个旅程

现在就开始你的人工智能增强分析之旅，但要准备好沿途做出改变。创建一个反馈流程，从最终用户那里收集见解。通过从一开始就合并用户，您可以确保他们投入到结果中。作为一家公司，承诺采用支持迭代的灵活方法。当您主动与涉众进行迭代时，您将能够根据用户需求进行调整。这些持续的反馈将帮助你成功地改造你的公司。

通过结合这些原则，你可以开始将人工智能增强分析引入你的组织的旅程。想象一下，未来每个员工都可以更聪明地工作，根据数据做出决策。未来就在现在，这些决策的力量可以发生在你的客户关系管理中。

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