人工智能[4640]如何使用技术解决方案做出数据驱动的决策[1]

数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。

数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说，数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标。

数据驱动决策示例

(1)推动亚马逊公司的销售

亚马逊公司的零售部门根据消费者以前的购买和搜索活动，利用数据确定向消费者推荐哪些商品。亚马逊公司的推荐引擎是由机器学习和人工智能引导的，并不是向消费者随意推荐产品。根据麦肯锡公司的调查，2017年亚马逊公司的客户购买率达到35%，这可能归因于该公司采用的推荐算法。

(2)谷歌的领导力发展

谷歌公司非常重视采用其“人员分析”方法。谷歌公司从10000多次绩效评估中收集数据，并将其与员工敬业度联系起来，作为著名的人力分析工作之一“Oxygen”项目的一部分。谷歌利用这些数据来识别高绩效管理者的共同习惯，并设计培训计划来帮助他们提高这些技能。由于采取这些举措，管理者的好感度从83%提高到88%。

(3)星巴克的门店选址决策

在2008年关闭数百家星巴克门店后，星巴克公司当时的首席执行官霍Howard Schultz表示，该公司将采用更科学的方法来选择开设新店的地址。

星巴克通过与一家位置分析公司合作，根据人口统计和流量趋势确定合适的地点。在做出决定之前，该公司与其区域团队进行协商。在进行新的投资之前，星巴克利用这些信息来评估一些地点能否获得成功。

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