當(dāng)前,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進(jìn)入深水區(qū),數(shù)據(jù)成為企業(yè)最核心的戰(zhàn)略資產(chǎn)。全球數(shù)據(jù)總量高速增長,但并非所有企業(yè)都能夠有效利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。這一現(xiàn)狀正在被以DeepSeek R1為代表的大語言模型能力突破所改變。大模型憑借其強(qiáng)大的自然語言理解、邏輯推理和知識泛化能力,正在重塑企業(yè)數(shù)字化管理的每一個(gè)環(huán)節(jié)。

神策數(shù)據(jù)自 2015 年成立以來,已成功服務(wù)2500+ 企業(yè)客戶,積累了大量行業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建了行業(yè)專家知識庫,同時(shí)對客戶私域數(shù)據(jù)進(jìn)行全面深度整合,利用大模型深度思考推理能力,結(jié)合客戶業(yè)務(wù)特征和業(yè)務(wù)場景進(jìn)行深度自適應(yīng)智能適配決策,重塑企業(yè)智能分析與智能 營銷 范式。

神策數(shù)據(jù)在原本神策數(shù)界、神策分析、神策智能運(yùn)營三大旗艦產(chǎn)品的基礎(chǔ)上,接入以DeepSeek ?R1為代表的深度思考推理大模型。大模型作為客戶私有數(shù)據(jù)與神策行業(yè)知識庫的有效“粘合劑”,可以基于客戶業(yè)務(wù)場景提供智能分析和智能營銷決策能力,從而誕生了神策數(shù)據(jù)客戶旅程GPT、神策數(shù)據(jù)AI智能分析師、神策數(shù)據(jù)AI智能運(yùn)營師。

一、企業(yè)數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實(shí)困境

盡管數(shù)據(jù)價(jià)值已成共識,但企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中仍面臨三重困境。

1 、數(shù)據(jù)分析思路不全不深,導(dǎo)致業(yè)務(wù)跑偏:

●? ? ? 數(shù)據(jù)分析不深入:一般公司的數(shù)據(jù)分析師比較初階,無法基于業(yè)務(wù)場景進(jìn)行深入全面分析;

●? ? ? 新業(yè)務(wù)分析無從下手:當(dāng)面對新業(yè)務(wù)場景時(shí),公司分析師不知道如何做數(shù)據(jù)分析、無從下手;

●? ? ? 分析維度遺漏導(dǎo)致業(yè)務(wù)跑偏:分析師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)有限,經(jīng)常出現(xiàn)分析維度遺漏或者分析不充分。

2 、數(shù)據(jù)洞察難,無法識別關(guān)鍵問題:

●? ? ? 指標(biāo)下鉆分析難:分析師不知道相關(guān)指標(biāo)或關(guān)聯(lián)指標(biāo)的重要性,無法進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)維度的下鉆分析,經(jīng)常導(dǎo)致分析跑偏;

●? ? ? 報(bào)表難發(fā)現(xiàn)異常變化:當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)表分析時(shí),很難從一大堆的圖表里邊快速找到關(guān)鍵異常的指標(biāo)數(shù)據(jù),無法識別關(guān)鍵問題、指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。

3 、數(shù)據(jù)報(bào)告生成低效,與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性差:

●? ? ? 數(shù)據(jù)報(bào)告生成效率低:通常公司每個(gè)報(bào)告需要耗費(fèi)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)2~5天來制作,非常耗時(shí)耗人;

●? ? ? 數(shù)據(jù)報(bào)告與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性差:數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出的報(bào)告,因缺少對業(yè)務(wù)場景/細(xì)節(jié)/關(guān)聯(lián)性的更多了解,導(dǎo)致數(shù)據(jù)報(bào)告與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度低,難以支撐業(yè)務(wù)做決策使用。

這些困境背后反映的是更深層的矛盾。業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)洞察之間始終隔著一道技術(shù)鴻溝。同時(shí),隨著數(shù)據(jù)量激增,傳統(tǒng)人工分析模式已難以為繼。更關(guān)鍵的是,通用AI解決方案往往難以理解行業(yè)特定的業(yè)務(wù)邏輯和指標(biāo)體系,導(dǎo)致分析結(jié)果與業(yè)務(wù)實(shí)際嚴(yán)重脫節(jié)。

二、神策 AI 智能分析師的突破性創(chuàng)新

神策數(shù)據(jù)在自身旗艦產(chǎn)品神策分析的基礎(chǔ)上推出全新功能 AI 智能分析師。AI 智能分析師正是這一趨勢下的創(chuàng)新產(chǎn)物,它將專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力轉(zhuǎn)化為人人可用的"對話式"服務(wù),標(biāo)志著企業(yè)數(shù)據(jù)分析正式進(jìn)入智能時(shí)代。

面對這些挑戰(zhàn),神策AI智能分析師帶來了三大突破性創(chuàng)新。

1 、交互方式革命:在原有的分析方式上, 通過引入大模型能力,以自然語言界面徹底改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的"高門檻"印象,提供更好的操作方式/交互方式。業(yè)務(wù)人員現(xiàn)在可以用"為什么華東區(qū)客單價(jià)下降?"這樣的日常語言獲取專業(yè)分析,就像咨詢一位資深數(shù)據(jù)分析師。

2 、行業(yè)知識內(nèi)化: 神策將服務(wù)2500多家企業(yè)積累的行業(yè)know-how轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的知識庫,使AI不僅能理解語言,更能理解業(yè)務(wù)。例如在零售場景中,AI會(huì)主動(dòng)關(guān)聯(lián)"促銷力度""庫存周轉(zhuǎn)"等跨維度指標(biāo),這種專業(yè)度是通用大模型無法企及的。

3、 ? 企業(yè)級安全架構(gòu): 神策同樣樹立了新標(biāo)準(zhǔn)。神策擁有大量的私有化部署客戶,積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),并做了對應(yīng)的產(chǎn)品架構(gòu)層優(yōu)化,保證客戶在私有化環(huán)境下的使用也能擁有同等效果。對于 金融 等敏感行業(yè),神策的私有化方案實(shí)現(xiàn)了模型、知識庫、數(shù)據(jù)的全棧本地化部署。

神策數(shù)據(jù) AI分析師全面解決企業(yè)數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實(shí)困境。

1 、 ?? 數(shù)據(jù)分析智庫:智能秒級生成面向業(yè)務(wù)場景的全面分析框架

場景化智能適配:

內(nèi)置神策服務(wù)2500家客戶積累的行業(yè)數(shù)據(jù)分析場景知識庫;

AI大模型根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景智能匹配最優(yōu)場景分析思路框架。

全面深入拆解分析思路:

由AI產(chǎn)出符合客戶業(yè)務(wù)場景下全面深入拆解的業(yè)務(wù)場景指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系;

自動(dòng)識別指標(biāo)和維度的關(guān)聯(lián)性和重要程度,全面產(chǎn)出分析思路框架。

可視化呈現(xiàn)分析思路:

以思維導(dǎo)圖的方式可視化呈現(xiàn)場景分析思路框架;

全面洞察相關(guān)指標(biāo)和維度,以支撐正確的業(yè)務(wù)決策。

2 、 ?? 智能業(yè)務(wù)突破手:智能分析識別關(guān)鍵問題,挖掘業(yè)務(wù)突破點(diǎn)

異常指標(biāo)自動(dòng)識別:

客戶只需要輸入待查詢的指標(biāo)或問題(比如:昨日GMV),AI分析師即可自動(dòng)分析該指標(biāo)的關(guān)聯(lián)指標(biāo)和關(guān)聯(lián)維度的數(shù)據(jù)變化,并智能識別總結(jié)數(shù)據(jù)異常變化。

智能業(yè)務(wù)突破:

結(jié)合神策行業(yè)知識庫,針對該場景的異常問題,AI將智能適配并推薦該場景的業(yè)務(wù)突破點(diǎn),以正確指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策行動(dòng)。

業(yè)務(wù)決策效率提升:

“零門檻”自然語言交互,告別復(fù)雜SQL/代碼查詢,秒級輸出數(shù)據(jù)總結(jié)、異常分析和業(yè)務(wù)突破建議,提升業(yè)務(wù)決策效率。

神策AI智能分析師自然語言交互界面

3 、 ?? 智能業(yè)務(wù)全局診斷:一鍵快速生成全局業(yè)務(wù)診斷報(bào)告

智能生成全局業(yè)務(wù)診斷報(bào)告:

根據(jù)所選業(yè)務(wù)場景報(bào)表,一鍵智能生成全局業(yè)務(wù)診斷報(bào)告

原來耗費(fèi)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)2~5天 ?VS ?大模型分鐘級完成

業(yè)務(wù)場景智能適配:

內(nèi)置神策服務(wù)2500家客戶積累的各業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)報(bào)告知識庫

AI大模型根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景智能匹配產(chǎn)出最優(yōu)診斷報(bào)告

智能指導(dǎo)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策:

以圖文并茂的方式可視化呈現(xiàn)業(yè)務(wù)報(bào)告

全面解讀業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù),識別關(guān)鍵影響因子,智能推薦行動(dòng)建議,指導(dǎo)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策

神策AI智能分析師可視化全局業(yè)務(wù)診斷報(bào)告

三、場景應(yīng)用:從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的價(jià)值閉環(huán)

在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中,神策AI智能分析師正在創(chuàng)造顯著價(jià)值。

模擬場景一:某鞋服品牌大促GMV異常分析思路智能推薦

品牌鞋服行業(yè)需要線上線下全渠道經(jīng)營,GMV波動(dòng)受促銷節(jié)奏、庫存周轉(zhuǎn)、渠道流量等多因素影響,需快速診斷大盤波動(dòng)因子,并基于數(shù)據(jù)指導(dǎo)行動(dòng)策略制定(如爆品補(bǔ)貨、滯銷品清倉、渠道資源傾斜)。

問題描述:

38節(jié)大促后,GMV環(huán)比下降15%,分析師原有的6個(gè)指標(biāo)洞察方向未發(fā)現(xiàn)異常,待發(fā)現(xiàn)更多洞察思路,以定位業(yè)務(wù)問題。

AI解決方案-神策AI智能分析師:

結(jié)合客戶業(yè)務(wù)場景特征及私有數(shù)據(jù),通過神策AI智能分析師,幫客戶生成圍繞GMV全面洞察的13個(gè)指標(biāo)分析體系,幫分析師找到遺漏的3個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)及指標(biāo)解讀(首頁活動(dòng)曝光、首頁銷售活動(dòng)歸因等),以幫助快速定位問題。

應(yīng)用價(jià)值:

分析提效:30~40%的復(fù)雜分析場景需要資深分析師投入2~3天,通過神策AI智能分析師分鐘級完成;

經(jīng)驗(yàn)賦能:神策行業(yè)分析智庫解決分析師經(jīng)驗(yàn)不足或業(yè)務(wù)場景復(fù)雜時(shí)難以定位關(guān)鍵指標(biāo)變化的問題。

智能分析引領(lǐng)企業(yè)未來

隨著技術(shù)持續(xù)演進(jìn),AI驅(qū)動(dòng)的智能分析將呈現(xiàn)三個(gè)發(fā)展方向。首先是實(shí)時(shí)化,分析粒度將從"天級"邁向"秒級";其次是自動(dòng)化,從分析到執(zhí)行的閉環(huán)將更加緊密;最重要的是普及化,數(shù)據(jù)分析將真正成為每個(gè)業(yè)務(wù)人員的基本能力。

在數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型浪潮中,神策AI智能分析師展現(xiàn)出的專業(yè)深度和業(yè)務(wù)貼合度,正在為行業(yè)樹立新標(biāo)桿。"未來的企業(yè)競爭力,將越來越取決于其將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策的能力。"在這個(gè)意義上,擁抱智能數(shù)據(jù)分析不僅是一種技術(shù)選擇,更是企業(yè)面向未來的戰(zhàn)略必需。神策AI智能分析師即將上線,如果對神策AI智能分析師感興趣,歡迎留言或私信我們提前預(yù)約功能演示與講解。也可在神策數(shù)據(jù)公眾號獲取一對一咨詢服務(wù)。