以下內(nèi)容來源于Stratifyd 高級解決方案經(jīng)理周冠男在AWS網(wǎng)絡研討會中的演講內(nèi)容「案例篇」。

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前兩篇介紹了構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系的方法以及如何利用增強智能技術(shù)釋放數(shù)據(jù)價值，為了幫助大家更好地理解數(shù)據(jù)在業(yè)務工作流中發(fā)揮的價值，本文將結(jié)合幾個有趣的案例，為大家介紹增強智能技術(shù)在挖掘數(shù)據(jù)價值、驅(qū)動企業(yè)科學決策方面發(fā)揮的重要作用。

增強智能助您輕松找到數(shù)據(jù)背后的故事

無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化的語音、文本、視頻數(shù)據(jù)，增強智能是否可以給我們帶來更深入的商業(yè)洞察呢？答案是肯定的。增強智能的本質(zhì)就是將人類擅長的技能與機器能力相結(jié)合，賦予人類更強的分析能力，幫助人們更快地找到數(shù)據(jù)背后的故事。接下來會給大家介紹幾個有趣的案例，從數(shù)據(jù)分析的深度和自動化兩個角度去展開。

1. 數(shù)據(jù)分析深度：只有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是遠遠不夠的

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系：

電商數(shù)據(jù)收集—>NLU 分析—>業(yè)務建議

美國某領(lǐng)先健康護理快消品牌借助 Stratifyd 挖掘非結(jié)構(gòu)化電商反饋，完成新品上市驗證。

故事背景：事業(yè)部打算推出新的卷紙 SKU。新款卷紙采用無中心紙筒的新設計，不僅降低了制造成本同時也節(jié)省了倉儲物流空間。為了驗證是否受消費者歡迎，他們在電商平臺上進行了一次帶有試驗性質(zhì)的短期促銷活動，發(fā)現(xiàn)銷量不錯。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的積極推論：無論從財務角度還是銷量角度，似乎都預示著如果正式將其推廣到市場中，公司將獲得高額利潤。

但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)卻得到相反的結(jié)論。

數(shù)據(jù)分析部門利用 Stratifyd NLU 模塊對消費者的評論進行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)消費者的反饋是比較負面的，系統(tǒng)自動歸納出的主流話題為：

• 該產(chǎn)品銷量不錯只是因為很多消費者是沖著牌子和新品促銷折扣購買的；
• 很多消費者收到產(chǎn)品后才發(fā)現(xiàn)是無中心紙筒的卷紙，表示自己沒仔細看商品介紹買錯了；
• 很多消費者表示不喜歡這種設計，并聲稱不會再買這種卷紙了。

決策層聽取了數(shù)據(jù)分析部門的這些洞察發(fā)現(xiàn)，決定停止該產(chǎn)品的正式推廣計劃。

2. 數(shù)據(jù)分析深度：挖掘客戶主動表達的業(yè)務痛點最有價值

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系：

反饋數(shù)據(jù)收集—>情感/文本分析—>業(yè)務建議

美國某領(lǐng)先的金融集團旗下銀行，借助 Stratifyd 情感預測及話題抽取模塊發(fā)現(xiàn)手機銀行體驗痛點。

故事背景：銀行的 DCX 數(shù)字化客戶體驗部門為了提升客戶在全行各個業(yè)務觸點的體驗，維持長久的客戶關(guān)系，推行以 NPS 作為核心指標的決策驅(qū)動型數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，旨在發(fā)現(xiàn)客戶生命旅程的業(yè)務痛點。其中在手機銀行部門進行客戶反饋收集及分析過程中，他們發(fā)現(xiàn)了諸多問題：在更新手機銀行 App 后，整體客戶情感和 NPS 都出現(xiàn)了下滑情況，僅僅通過用戶的行為，并沒有很好地找到問題出在哪里。

DCX 數(shù)字化客戶體驗部門利用Stratifyd增強智能平臺收集并分析了 App 內(nèi)的文本反饋和手機應用市場的公開評論后，有了重大發(fā)現(xiàn)：

• 部分手機指紋驗證功能出現(xiàn)多次驗證不通過的問題，大量客戶在短時間內(nèi)表達了相當程度的沮喪情緒；
• 另外，一些功能因為美觀問題被收納到“hamburger”樣式的菜單中，導致有需求的客戶無法找到這些功能，反而在頁面中停留了很長時間，業(yè)務無法順利展開。
• 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品設計和流程問題后，該銀行的產(chǎn)品團隊立即著手修復此功能，客戶的滿意度得到提升，留存率也大大增加，這正是得益于 Stratifyd 提供的轉(zhuǎn)型工作和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力。

3. 數(shù)據(jù)分析深度：掌握客戶口味偏好，調(diào)整產(chǎn)品研發(fā)戰(zhàn)略

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系：

電商數(shù)據(jù)收集—>NLU 分析—>業(yè)務建議

Stratifyd幫助某全球知名煙草集團監(jiān)控競品市場動態(tài)，洞察消費者口味趨勢和情感訴求，開發(fā)新口味市場。

故事背景：該煙草集團在全球都有電子煙銷售業(yè)務，尋求與Stratifyd合作主要是出于兩個目的：一方面是為了更好地監(jiān)控競爭對手的市場動態(tài)，找到差異化競爭優(yōu)勢；另一方面想更好地了解消費者的口味偏好，以推出更迎合市場需求的產(chǎn)品。

在研究競品的消費者反饋時，發(fā)現(xiàn) “口味”是一大話題，消費者尤其喜歡糖果、咖啡、紅糖等口味，深挖發(fā)現(xiàn)很多消費者提到“孤獨感”，這些口味可以讓他們放松，是很好的情感依賴。

以上發(fā)現(xiàn)引起決策層的注意，后來企業(yè)在及時調(diào)整了電子煙口味策略，弱化真煙，更加偏重生產(chǎn)甜口味的煙。此外，該企業(yè)也積極地研究其他領(lǐng)域（如飲料、食品）最流行的口味是什么，將這些發(fā)現(xiàn)也整合在電子煙的研發(fā)工作流中。

通過這個案例可以看出，如果不以客戶需求為中心，就很難發(fā)現(xiàn)這些商業(yè)洞察。

4. 數(shù)據(jù)分析自動化：意圖識別模型，幫助人員判斷

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系：

收集數(shù)據(jù)—>相關(guān)性判斷—>意圖識別—>運營執(zhí)行

中國某500 強集團旗下人力資源外包及品牌咨詢服務公司，使用 Stratifyd AI AutoLearn 模塊，打造自動化多層意圖識別模型，完成運營業(yè)務的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

故事背景：該企業(yè)幫助客戶運營品牌并提供咨詢服務，其中一個策略就是提升客戶品牌在社交媒體上的發(fā)聲并增加消費者互動。最開始該工作需先由人工團隊對社交媒體內(nèi)容進行篩選和分類，識別意圖后交由運營團隊進行消費者互動，但因為相關(guān)內(nèi)容體量大，產(chǎn)能有限無法實現(xiàn)業(yè)務規(guī)模化，效率低。

解決方案：借助 Stratifyd增強智能數(shù)據(jù)分析工具，數(shù)據(jù)分析師完成 AI 模型訓練，實現(xiàn)文本的自動分類與意圖識別，大幅提升運營效率，產(chǎn)能得到指數(shù)級優(yōu)化。

5. 數(shù)據(jù)分析自動化：潛客識別模型，優(yōu)化產(chǎn)能分配

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務體系：

通話錄音—>轉(zhuǎn)文本—>潛客模型識別—>意向客戶篩選分組

中國某保險行業(yè)外呼團隊，利用 Stratifyd AI AutoLearn 訓練潛客意向判斷模型，找到高意向客戶，節(jié)約產(chǎn)能，提高成單。

故事背景：該保險公司有數(shù)百名代理人以電話營銷的方式銷售保單，通常情況下，一個代理人要打4通電話才能促成一單，為了提高銷售單量，加快成單時間，該公司急需一種解決方案，幫助其快速分析客戶與代理人質(zhì)檢的通話內(nèi)容，快速甄選更有可能成單的高價值潛客。

解決方案：Stratifyd可以全面分析客戶與代理人互動數(shù)據(jù)，利用AI模型訓練框架快速識別出匹配業(yè)務目標的高價值潛客。模型訓練全自動完成，每完成一次通話即可給出是否進入下次觸達流程的判斷結(jié)果，幫助外呼部門在單位時間內(nèi)快速找到更多的高意向成單客戶。在Stratifyd AI訓練模型的幫助下，150個代理人一周內(nèi)的成單率提升了20%！

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