Karar zekası, Sorular yanıtlandı.
Ekiplerin gösterge tablolarından ve dağınık araştırmadan tek bir karar zekası katmanına geçerken en çok sorduğu sorular.
Karar zekası temelleri
Karar Zekası Nedir?
Karar zekası, iç ve dış verileri sıralanmış, açıklanabilir önerilere dönüştürme pratiğidir. Bir karar zekası katmanı, müşterilerden, rakiplerden ve pazarlardan gelen sinyalleri birleştirir, bunları sürekli olarak sentezler ve kaynakları eklenmiş olarak sonucu sahiplenen ekibe en iyi sonraki eylemi sunar.
Karar Zekası Katmanı Nedir?
Bir karar zekası katmanı, mevcut sistemlerinizi değiştirmek yerine onların üzerinde yer alır. Dahili ve harici sinyalleri toplar, bunları temalar halinde sentezler, fırsatları ve riskleri sıralar ve her kararı kanıtlarıyla birlikte doğru ekibe yönlendirir. mia, orta ölçekli ve kurumsal kuruluşlar için oluşturulmuş bir karar zekası katmanıdır.
Karar Zekası, iş zekasından nasıl farklıdır?
İş zekası kendi sistemlerinizde ne olduğunu raporlar. Karar Zekası, rakip hamleleri, pazar kaymaları ve müşteri sesi gibi harici bağlam ekler, birleşik tablonun ne anlama geldiğini açıklar ve sonra ne yapılması gerektiğini önerir. BI bir grafikte biter; Karar Zekası bir kararda biter.
Karar Zekası, bir yapay zeka sohbet robotundan nasıl farklıdır?
Bir sohbet robotu, kendisine verilen her şeyden bir soruyu yanıtlar. Bir karar zekası katmanı, yönetilen şirket verilerine karşı sürekli çalışır, sinyallerin zaman içinde nasıl değiştiğini izler, fırsatları ve riskleri sıralar ve bir önerinin arkasındaki her kaynağı belirtir.
Karar Zekası, tahmine dayalı analitik ile aynı mı?
Tahminsel analitik bir sonucu tahmin eder. Karar Zekası, bu tahminleri nitel ve harici sinyallerle birlikte kullanır, ardından bir ekibin alması gereken eylemi önererek ve önceliklendirerek, gösterilen gerekçelerle bir adım daha ileri gider.
Karar Zekasını kullanmak
Hangi ekipler karar zekası katmanını kullanır?
Ürün, ürün pazarlama, büyüme, satış, müşteri deneyimi ve strateji ve içgörü ekipleri. Değer, hepsinin ayrı araştırma döngüleri yerine aynı sentezlenmiş gerçekten çalışmasından gelir.
mia hangi veri kaynaklarını kullanır?
CRM kayıtları, ürün kullanımı, destek biletleri ve satış görüşmeleri gibi dahili sinyaller, incelemeler, sosyal dinleme, rakip faaliyetleri, pazar eğilimleri ve mevzuat değişiklikleri gibi harici sinyallerle birleştiğinde.
Bir Karar Zekası platformunu nasıl değerlendirirsiniz?
Beş şeyi kontrol edin: dahili ve harici kaynakların kapsamı, her öneride kaynak gösterimi, ham özetler yerine gerçek sıralama, dağıtım ve yönetim seçenekleri ve ilk karar alma süresi. mia, çoğu ekip için iki haftadan kısa sürede kullanıma hazırdır.
Uygulama ne kadar sürer?
Çoğu kuruluş ilk kaynaklarını bağlar ve iki hafta içinde sıralı kararları görür. Veri ambarı yeniden inşasına gerek yoktur, çünkü mia mevcut sistemlerinizden okuma yapar.
Ne Gibi Sonuçlar Beklemeliyiz?
Ekipler araştırma döngülerinde tipik olarak haftalardan dakikalara geçiş yapar ve tek bir ortak kanıt tabanından kararlar alırlar. Erken referans noktaları yönlendiricidir ve bağlı kaynakların sayısına ve kapsanan kararlara bağlıdır.
Güvenlik, fiyatlandırma ve başlangıç
mia GDPR uyumlu mu?
Evet. mia, AB'de geliştirilmiştir, AB'de barındırılmaktadır, GDPR ve AB Yapay Zeka Yasası'na uyumludur ve ISO 27001 sertifikasyon süreci devam etmektedir. Kendi modelinizi getirme dahil olmak üzere bulut, özel bulut ve şirket içi dağıtımlar mevcuttur.
mia'nın maliyeti ne kadar?
Fiyatlandırma, sabit bir genel katman yerine koltuklara ve bağlı sistemlere göre belirlenir, bu nedenle mia aracılığıyla yürüttüğünüz kararların kapsamına göre ölçeklenir. Özel bir fiyat teklifi için fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin veya bir demo rezervasyonu yapın.
Nasıl başlarız?
Demo ayarlayın. Mevcut karar iş akışınızı haritalandırıyor, ilk dahili ve harici kaynak kümesini bağlıyor ve kendi verileriniz üzerinde sıralanmış, kaynakça belirtilmiş kararları gösteriyoruz.
Hala bir sorunuz mu var?
Şunun tam rehberini okuyun: Karar Zekası nedir, veya nasıl olduğunu görün mia karar zekası katmanı Kendi verileriniz üzerinde çalışır.
Demo ayarlayın