商业智能在各行业的十大应用

2025-03-06 09:59:27

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回答1：

　　如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。本文介绍了商业智能技术在各行业领域的十大应用。

　　商业智能（BI）可以为业务流程增加价值，创建全面的视图，并使企业的团队能够分析自己的数据，以提高效率并做出更好的日常决策。如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。以下是商业智能技术在各行业领域的十大应用：

　　（1）HelloFresh

　　对于餐饮服务商HelloFresh公司来说，采用集中的商业智能解决方案通过自动化报告流程，为营销分析团队每天节省了10～20个工时。它还可以使规模更大的营销团队策划区域性、个性化的数字营销活动。基于对客户行为的综合分析，HelloFresh创建了三个买家角色来指导他们的工作。能够查看和跟踪实时数据意味着团队能够对客户行为做出反应，并优化营销活动。因此，他们看到了更高的转化率和更好的客户保留率。

　　（2）REI

　　户外零售合作社REI公司使用商业智能平台来分析他们的合作社成员。合作社成员为REI公司贡献了90%以上的零售商购买量，因此跟踪获取、保留和重新激活等指标至关重要。所有这些信息相当于90TB以上的数据。解析所有这些数据的能力，意味着运营团队可以决定是否在实体零售或为其成员的数字体验上进行更多投资。这会带来更高的客户满意度和与品牌的积极关联。

　　（3）可口可乐

　　可口可乐公司的商业智能团队负责处理企业所有销售和交付业务的报告。借助他们的商业智能平台，该团队对传统的人工报告流程实现了自动化，每年节省超过260工时。报告自动化和其他企业系统集成通过提供及时、可操作信息和独特竞争优势的移动仪表板，将客户关系管理(CRM)数据交还给现场销售团队。自助式商业智能实施促进了IT和业务用户之间更有效的协作，最大限度地提高了参与者的知识和技能水平。

　　（4）Chipotle

　　Chipotle MexicanGrill是一家美国连锁餐厅，在全球拥有2,400多家分店。Chipotle公司淘汰了其传统的商业智能解决方案，并致力构建现代化的自助式商业智能平台。这使他们能够创建一个集中的运营视图，以便他们可以在全国范围内跟踪餐厅的运营效率。现在员工可以更多地访问数据，战略项目的报告交付速度从季度到月度提高了两倍，并节省了数千工时。

　　（5）得梅因公立学校

　　得梅因公立学校(DMPS)使用高级分析来提高辍学干预率，以更好地了解各种教学方法对个别学生成绩的影响。得梅因公立学校(DMPS)研究和数据管理团队使用多元线性回归模型并采用辍学系数来衡量学生指标，以预测哪些学生可能面临辍学风险。他们使用商业智能平台来利用该模型。数据可视化使教职员工可以轻松识别一些具有辍学风险的学生，并让这些学生得到必要的关心和帮助。

　　（6）Koodos

　　Koodos是哈佛商学院创业摇滚中心的一家新创业公司，它基于用户生成的数据为Z世代构建内容管理技术。Koodos的商业模式依赖于理解不同数据集之间的关系。他们的第一个实验将表情符号与音乐相匹配，例如将表情符号发短信到566-367，就会收到一首推荐的歌曲。借助商业智能工具，Koodos公司能够整理和组织他们的数据，以了解他们的实验是如何进行的，然后利用这些见解来构建更好的产品。

　　（7）纽约航运交易所

　　纽约航运交易所(NYSHEX)是一家航运技术公司，致力于改善海外航运流程。纽约航运交易所(NYSHEX)决定让企业使用他们的商业智能工具Chartio访问数据。这之所以成为可能，不仅因为所有数据都集中在一个系统中，还因为可以让没有编码知识的人员进行分析。

　　（8）CareLinx

　　CareLinx是一个全国性的家庭护理网络，将家庭与超过30万名家庭护理人员联系起来。CareLinx已经将商业智能工具用于非PHI数据，因此他们的工程和产品团队已经意识到商业智能的好处。一旦Chartio符合HIPAA标准，就会为他们打开一个充满机遇的全新世界。

　　（9）Bugcrowd

　　Bugcrowd是一个网络安全平台，可将其客户与安全研究人员联系起来，以识别产品和应用程序中的漏洞。他们的要求非常严格：严密的安全性和处理许多数据源的能力，并且必须易于使用。凭借其具体且可实现的商业智能目标，Bugcrowd公司能够解决他们的问题。

　　（10）DataRobot

　　DataRobot是一个企业级人工智能平台，它发明了自动化机器学习类别。DataRobot选择让新员工在其商业智能工具上占有一席之地。他们的目标是让每个团队无需经过工程或分析团队即可理解和处理数据。通过将他们的商业智能工具整合到入职流程中，DataRobot巩固了数据民主化的文化，在这种文化中，每位员工都有权分析和处理数据。

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