以下了解使用人工智能和大數據分析的數據分析技術如何幫助數據貨幣化。

(1)追加銷售

雖然追加銷售最初可能被視為銷售更多產品的一種方式，但現在它是一種銷售更多相關產品的方式。通過數據分析推動決策，企業可以推薦給客戶可以帶來更多價值的產品，為客戶創造更大的價值意味著他們的滿意度將會提高，這有助于留住客戶。

此外，企業也實現了最初的銷售目標。當客戶看到他們的需求得到預測和解決時，他們可能會更加愿意采用這項服務。這種新的銷售方式表明，企業可以通過使用數據驅動的方法優化運營以獲得更多銷售額和額外收入，而無需將數據出售給第三方。

(2)改善客戶體驗

客戶選擇更容易打交道的企業進行合作已經不足為奇。對于許多企業來說，提供高質量的客戶支持是成為開展業務的重點。基于機器學習算法的聊天機器人可以幫助減輕一些痛苦。這些聊天機器人可以處理最常見的用例，而人工助理可以滿足更獨特的客戶需求。聊天機器人能夠減少查詢響應時間，并最大限度地提高客戶滿意度。

聊天機器人在為客戶解決簡單問題方面發揮著至關重要的作用，這為客戶騰出更多的時間專注于更復雜的問題。消費者更喜歡與可以在購買時實時響應的企業互動，就像與實體店的銷售人員互動一樣。

因此，人工智能驅動的聊天機器人可以幫助客戶在下訂單時找到問題的答案。它給客戶的印象是企業總是盡力滿足他們的需求，即使在購物節期間。此外，人工智能可以整合零散的數據源來收集有關客戶體驗的所有信息，從而創建以客戶為中心的方法。

(3)優化銷售代表的時間管理

任何有銷售經驗的人都知道擁有最高質量的數據可以優化整個過程。銷售人員可以通過基于人工智能的數據驅動的商業模式獲得顯著的收益。他們可以輕松掌握有關每種產品、供應商、數量和銷售額的所有關鍵事實和數據。

不僅如此，他們還可以洞察競爭對手的產品。銷售人員可以使用這些知識來跟蹤他們負責的產品，并做出基于事實的決策。他們還可以通過了解訪問時間和對象或致電供應商來優化他們的時間。這種管理可以提高效率、減少浪費，并節省時間。

(4)簡化供應鏈和物流

管理供應鏈(尤其是大型企業的供應鏈來說)需要仔細規劃。供應鏈中的任何問題都會在供應鏈的下游產生一系列問題。在競爭激烈的商業世界中，即使稍微縮短交付周期和采購周期也能帶來巨大的好處。

擁有數據可以提供這樣的優勢。人工智能和數據分析是分析供應鏈以尋求改進的好方法。這將顯著影響客戶與供應商開展業務的方式。

實際上，人工智能可以提醒供應鏈中斷，識別供應商的合規問題，并快速識別欺詐案例。這可以實現更具創新性的采購，以幫助做出更好的決策，并為企業提供真正的競爭優勢。

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