智能聊天机器人助力业务智能与分析采纳提升

聊天机器人为组织改进业务智能和数据分析提供绝佳途径。

一家知名高街零售商的泳装采购员正赶往周一销售与运营规划会议。就要到站前，Slack通知她：牛津圆环品牌展厅最畅销泳装线面临7月断货——正赶上暑假前。她紧急邮件印尼供应商确认库存，赶在会前。

谁发了那条Slack消息？不是“谁”而是“什么”。她的库存预警由聊天机器人送达——AI“代理”现常见于消费网站，用于自动化销售和客服层面。聊天机器人正进入现代职场，让关键的“分析最后一英里”更快、更易、对日常业务用户更有价值。它们部分通过提升人们数据流利度做到此，使他们能用共享语言表达数据想法。数据流利员工能将原始数据转化为可执行信息，因他们懂如何解读、知何数据可用不可用、以及如何适当使用。

为何“分析最后一英里”重要？这是业务用户领域，采纳率通常在此断崖。尽管BI和分析软件数据可视化过去十年大幅改善，采纳率仍过低——据Gartner最新调查仅32%。若公司认真想成数据驱动型，需要的远不止花架子。业务人员需及时、相关、可执行的数据洞察以在角色中成功。聊天机器人助力达成所有这些点——具体如何：

1. 推送通知与发现

我们正处于AI驱动系统能检测数据集变化、异常和离群值，然后用聊天机器人基于角色、兴趣和偏好向用户推送相关信息的阶段。未来这将更复杂，不仅推送变化数据信息，还为数据添加洞察。旧系统用户需IT手动设规则若想获关键数据变化警报。这不仅慢且僵化，还需知要找什么。预先无法预见的大多数数据场景被排除在外。

2. 消息集成

每天更多员工通过Slack和Microsoft Teams等消息平台连接。据Spiceworks近期研究，21%企业用Microsoft Teams，15%用Slack。Slack即将IPO时，可预期更普遍企业级采用。

为何这重要？如开篇例，分析软件可用聊天机器人通过消息平台向桌面和移动设备传递数据信息。我们自家销售营销人员通过Slack频道从聊天机器人获Salesforce数据变化警报。数据对话在这些环境中发生得比相对较小分析师用户社区多得多。

3. 对话式分析

这里开始真正激动人心。有了对话式分析，用户通过消息或语音与聊天机器人互动。本质上是能随时随地与数据对话。假设我们的商品计划员想知为何那特定泳装线库存偏低。她可问聊天机器人为何发生、趋势背后驱动因素是什么。这种能用自然语言自由与机器人对话的能力，真正是职场分析的未来。

聊天机器人是理想数据信使

我首个承认聊天机器人最初非普遍受欢迎。例如，Facebook因70%互动因沟通困难失败而缩减聊天机器人。一些消费者在网站弹出销售聊天机器人时有点毛骨悚然。但在客服场景，聊天机器人越来越受欢迎。尤其是某人只需简单具体答案如“路由器Wi-Fi密码是什么？”时。

同样，聊天机器人为试图提升业务用户数据素养的组织提供理想数据信息信使。数据问题100%确定性——只有一个正确答案。这意味着无需期望聊天机器人具备更个人销售对话中可能期望的人类语言歧义和完美句法。一旦人们克服与机器对话的初始怪异感，他们开始在知道不被评判、不被不耐烦数据专家催促的安全感中舒适提问数据问题。

最后，聊天机器人受千禧一代欢迎，对他们消息传递是第二天性。移动营销商3C Interactive研究显示40%千禧一代称每天与机器人互动，数字持续上升。聊天机器人提供千禧一代因成长于搜索引擎而习惯期待的即时满足。这重要因为千禧一代即将成全球劳动力最大年龄群体，更多企业IT战略包括寻找吸引留住年轻人才的技术。

若你认真想成数据驱动型组织，聊天机器人提供巨大潜力改进BI和分析。不仅能帮助提升采纳率，还能帮所有人变得更多数据素养、做更明智商业决策。