数据对企业的经济价值很难直接概念化和衡量。许多高管对数据货币化存在一些误解。对他们来说，从数据中获取经济价值的唯一途径就是将其出售给其他公司。结果，他们忽视了数据所蕴含的巨大未开发价值。通过改善客户体验、降低成本、寻找新客户等，企业可以从使用大数据分析和人工智能直接或间接生成的数据中获利。当然，这对每个人来说都不是新闻。许多B2B公司都明白，使用人工智能和数据分析将数据货币化可以带来更高的投资回报并简化运营。然而，尽管有意愿和知识，他们仍无法最大化结果。原因很简单：他们仍然将数据视为其更大战略的技术组成部分，他们应该做的是从中提取最大价值。了解以下使用人工智能和大数据分析的数据分析技术如何帮助数据货币化。(1)向上销售虽然向上销售最初可能被视为销售更多产品的一种方式，但现在它是一种销售更多相关产品的方式。通过数据分析驱动决策，企业可以推荐能够为客户带来更多价值的产品。为客户创造更大的价值意味着他们的满意度会提高，这有助于留住客户。此外，该业务也实现了原先的销售目标。当客户看到他们的需求得到预测和解决时，他们可能更愿意采用该服务。这种新的销售方式表明，企业可以通过使用数据驱动的方法优化其运营以获得更多销售和额外收入，而无需将数据出售给第三方。（2）提升客户体验客户选择更容易打交道的公司进行合作也就不足为奇了。对于许多企业而言，提供高质量的客户支持是开展业务的重点。基于机器学习算法的聊天机器人可以帮助减轻一些痛苦。这些聊天机器人处理最常见的用例，而人工助理则处理更独特的客户需求。聊天机器人能够减少查询响应时间并最大限度地提高客户满意度。聊天机器人在为客户解决简单问题方面发挥着至关重要的作用，这让客户有更多时间专注于更复杂的问题。消费者更喜欢与能够在购买时做出实时响应的企业互动，就像他们与实体店的销售人员互动一样。因此，人工智能聊天机器人可以帮助客户在下订单时找到问题的答案。它给顾客的印象是商家总是尽力满足他们的需求，即使是在购物节期间。此外，人工智能可以整合不同的数据源来收集有关客户体验的所有信息，从而创建以客户为中心的方法。(3)优化销售代表的时间管理任何有销售经验的人都知道拥有最高质量的数据可以优化整个流程。销售人员可以从基于AI的数据驱动业务模型中获益匪浅。他们可以轻松掌握每个产品、供应商、数量和销售额的所有关键事实和数据。不仅如此，他们还可以深入了解竞争对手的产品。销售人员可以使用这些知识来跟踪他们负责的产品并做出基于事实的决策。他们还可以通过了解何时以及与谁一起访问或致电供应商来优化他们的时间。这种管理可以提高效率、减少浪费并节省时间。(4)简化供应链和物流管理供应链（尤其是大公司的供应链）需要仔细规划。供应链中的任何问题都会在供应链下游产生一连串问题。在竞争激烈的商业世界中，即使稍微缩短采购周期和采购周期也会带来巨大的好处。拥有数据可以提供这样的优势。人工智能和数据分析是分析供应链以进行改进的好方法。这将显着影响客户与供应商开展业务的方式。事实上，人工智能可以提醒供应链中断，识别供应商的合规问题，并快速识别欺诈案件。这使得更具创新性的采购能够帮助做出更好的决策，并为企业提供真正的竞争优势。启用数据民主化策略创建数据驱动的业务模型的一大障碍是对数据访问的限制。由于对隐私信息的严格控制，可能会出现一些问题。如果数据分析师无法访问信息，他们如何开展工作？没有数据的民主化，数据驱动的商业模式就无法蓬勃发展。数据民主化支持从以IT为中心到业务团队的数据所有权，这有助于企业及时拥有数据和使用信息。这也消除了数据孤岛，使团队在构建AI模型和数据可视化时能够看到全方位的业务数据。最佳数据治理策略作为数据民主化的一部分，为了提供对数据的访问以做出更好的决策，企业不能忽视数据共享的数据隐私、监管和道德风险。企业需要有一个完善的数据治理策略来访问数据，而不会影响数据驱动业务和安全风险的投资回报率。其数据治理流程应包括内置的制衡机制。政策制定者需要不断做出改变，以促进市场和法规的新变化。这不是一夜之间发生的事情。执行团队的支持现在是业务主管优先考虑实施基于数据的业务模型的时候了。与此同时，企业高管应该意识到人工智能的采用是一个持续的、迭代的过程，需要随着时间的推移进行调整。我们都知道机器学习具有独特的周期性，需要不断的微调和改进。对于许多企业来说，最大的挑战是获得所有利益相关者的支持。技术领导者必须向所有利益相关者提供AI实施的整体视图。在数字化、快速变化的运营环境和客户行为的时代，企业需要基于人工智能的分析来提高投资回报率。技术领导者必须认识到使用AI的数据驱动业务模型的重要性并提高认识，以便企业级领导者渴望实施适当的变革管理策略。人工智能的采用将使参与经营业务的每个人都认识到开创性的好处。
