聊天机器人如何提高商业智能、分析采用率和成功率

聊天机器人为组织提供了一种改善商业智能和数据分析的好方法。

一家受欢迎的高街零售商的泳装采购员正在通勤参加周一的销售和运营计划会议。就在她停下来之前，Slack 通知她，牛津​​马戏团的品牌陈列室可能会在 7 月份——就在暑期学校假期之前，卖光其最受欢迎的泳装系列。她紧急向印度尼西亚的供应商发送电子邮件，以在会议前检查可用性。

谁向跟单员发送了 Slack 消息？这不是“谁”，而是“什么”。她的库存警告是由一个聊天机器人发出的——一个现在在消费者网站中很常见的人工智能“代理”，作为自动化销售和客户服务方面的一种方式。聊天机器人现在正在进入现代工作场所，以使关键的“最后一英里分析”对日常业务用户来说更快、更容易和更有价值。他们部分地通过提高人们的数据流畅度来做到这一点，使他们能够使用共享语言表达关于数据的想法。数据流利的工作人员可以将原始数据转化为可操作的信息，因为他们了解如何解释它，了解可用和不可用的数据，以及如何适当地使用它。

为什么“分析的最后一英里”很重要？这是业务用户的领域，采用率通常会下降。尽管商业智能 (BI) 和分析软件中的数据可视化在过去十年中得到了极大的改进，但采用率仍然太低——根据 Gartner 的最新调查报告，只有 32%。如果公司真的想成为数据驱动的，他们需要的不仅仅是花哨的东西。业务人员需要及时、相关、可操作的数据洞察力才能在他们的角色中取得成功。聊天机器人有助于实现所有这些要点——方法如下：

1。推送通知和发现

我们正处于人工智能驱动系统可以检测数据集中的变化、异常和异常值的阶段，然后使用聊天机器人根据用户的角色、兴趣和偏好将相关信息推送给用户。将来，这将变得更加复杂，不仅会推送有关已更改数据的信息，还会为该数据添加洞察力。在旧系统中，如果用户希望收到有关数据重大更改的警报，则需要 IT 手动设置规则。这不仅是一个缓慢而僵化的过程，而且您还需要知道自己在寻找什么。排除了大部分用户无法提前预见的数据场景。

2。消息集成

每天都有更多的员工通过 Slack 和 Microsoft Teams 等消息传递平台进行联系。根据 Spiceworks 最近的研究，21% 的企业使用 Microsoft Teams，15% 的企业使用 Slack。当 Slack 即将进行 IPO 时，我们可以期待看到更普遍的企业采用。

为什么这很重要？在我的开场示例中，分析软件可以使用聊天机器人通过消息传递平台将数据信息传递到桌面和移动设备。我们自己的销售和营销人员通过他们的 Slack 渠道从聊天机器人收到有关 Salesforce 数据更改的警报。今天在这些环境中发生的数据对话比在相对较小的分析师用户社区中发生的要多得多。

3。会话分析

这是事情开始变得非常令人兴奋的地方。通过会话分析，用户可以通过消息或语音与聊天机器人进行交互。本质上，它是关于能够随时随地与您的数据进行对话。假设我们的商品规划师想更多地了解为什么该特定泳装系列的库存不足。她可以询问聊天机器人为什么会发生这种情况，以及趋势背后的驱动因素是什么。这种能够使用自然语言与机器人自由交谈的能力确实是工作场所分析的未来。

聊天机器人是理想的数据信使

我将是第一个承认聊天机器人一开始并没有普遍流行的人。例如，在 70% 的交互因通信困难而失败后，Facebook 不得不缩减其聊天机器人。一些消费者在访问网站并弹出销售聊天机器人时会感到有些毛骨悚然。然而，在客户支持场景中，聊天机器人变得越来越流行。当有人只需要一个简单而具体的答案来回答“我的路由器的 Wi-Fi 代码是什么？”这样的问题时，尤其如此。

同样，聊天机器人非常适合那些试图提高其业务用户的数据素养的组织中的数据信息的理想信使。数据问题是 100% 确定性的——只有一个正确答案。这意味着没有期望聊天机器人具有人类语言歧义和完美语法的水平，这可能在更私人的销售对话中得到预期。一旦人们克服了与机器交谈的最初怪癖，他们就会开始感到自在地提出数据问题，因为他们知道他们不会被不耐烦的数据专家评判或匆匆忙忙。

最后，聊天机器人在千禧一代中很受欢迎，对他们来说，消息传递是他们的第二天性。移动营销商 3C Interactive 的研究显示，40% 的千禧一代表示他们每天都与机器人互动，而且这一数字还在继续上升。聊天机器人提供了即时满足，千禧一代习惯于在搜索引擎的陪伴下成长。这一点很重要，因为随着千禧一代即将成为全球劳动力中最大的年龄人口，更多的企业 IT 战略包括寻求旨在吸引和留住年轻人才的技术。

如果你真的想成为一个数据驱动的组织，聊天机器人提供了改进 BI 和分析的巨大潜力。聊天机器人不仅可以帮助提高采用率，还可以帮助您的所有员工提高数据素养并做出更明智的业务决策。