6个问题AI应该能够回答 - 或者没有用|企业家

“我们需要1,000条线索 - 我们在目标上吗？”

这似乎是一个简单的业务问题，但是对于许多团队而言，到达答案需要数小时浏览手动文件和电子表格，将单个系统的数据拼凑在一起，并发现信息跨处存在的位置孤立的部门。

这不仅是要找到正确的数据并将其汇集在一起​​ - 知道团队是否朝着目标迈进，需要分析以了解数据的实际含义。这需要一定水平的专业知识和培训，大多数员工在数据科学家之外没有。

结果，许多公司现在正在倾斜AI弥合这个差距。

员工可以依靠AI来提取相关数据，分析趋势，将当前的进度与业务目标进行比较，并就下一步做什么提出建议 - 没有任何先前的数据分析经验。而且，由于它都是自动的，因此AI可以实时跟踪进度，并在发生时确定任何缺口或潜在的障碍。

借助AI，团队可以快速确定他们朝着目标方面的进步，并就促进业务影响的旁边做什么做出明智的决定。和

弹弓我们的AI驱动数据驱动的工作管理平台 - 我们将数据放在每个组织的中心，并使团队能够快速分析和可视化数据，以便他们可以立即进行工作。由于公司的所有数据都位于一个地方，因此AI可以访问所需的所有数据 - 在需要时，团队可以以简单的业务术语提出问题并在几秒钟内收到答案。这种AI驱动的分析节省了团队数小时的搜索和筛选数据，因此他们可以专注于为业务创造数据驱动价值。

如果AI不提供这些见解，则表明团队需要检查供给数据的数据，查看他们的技术堆栈或Upskill员工的数据，否则，他们错过了AI的全部潜力。

这是团队应确保AI准备好处理的其他五个问题。

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1。哪个KPI表现不佳，需要关注？

关键性能指标或kpis对于了解公司运营并达到目标的程度非常重要。团队通常会花时间检查单个指标，例如网站流量或他们拥有多少客户，但这与更大的公司目标有关。取而代之的是，他们需要创建KPI，例如“将网站流量增加5％”或“将产品的每月活跃用户增加10％”，以跟踪针对更大的业务目标。

在大多数情况下，跟踪KPI需要整体查看许多不同部门和业务流程。他们需要定期审查，以避免任何障碍，并随着公司的策略实时发展而进行调整。

团队可以将多个数据源汇总在一起，以通过AI实时计算KPI。这使他们能够立即查看他们是否与KPI进行跟踪，如果不是，AI可以建议采取改进的措施。

2。我们理想的客户资料是什么？它如何变化？

进入市场的团队旨在专注于最高合适的前景，因为他们是最有可能购买产品的人。但是，许多人依靠过时的角色或他们的直觉在哪里优先考虑他们的努力。AI可以分析CRM数据，产品使用情况和支持门票，以揭示行为，情感和采用趋势，这将需要几天的时间才能手动浮出水面。有了这些见解，团队可以识别其理想的客户资料，调整定位，个性化消息传递并完善他们的上市策略推动成功。

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3。用户段我们的功能采用率是多少？

产品团队，特别是技术团队，可能知道最频繁地使用哪些功能，以及他们每个月使用的用户数量，但他们经常难以按用户类型，行业或理性来分解这种用法​​。即使存在数据，手动整理它可能需要数小时甚至几天，因此很难理解有效的东西，什么无效，哪些用户真正从产品中受益。

缺乏清晰度可能会导致浪费时间和资源，这些功能不会为核心客户带来针头。和AI驱动的工具，团队可以根据行为，角色，公司规模，用例等自动细分用户，并在这些关键细分市场中立即表达采用趋势。这使团队能够专注于为合适用户带来最大价值的构建功能，以优化产品采用和客户满意度。

4。哪些团队成员被超载，这对我们的项目时间表有何影响？

工作量失衡是项目落后的最常见原因之一。快节奏，交叉功能工作环境，有些员工很容易感到超负荷，而另一些员工则没有得到充分利用。尽管许多经理试图将每个员工的盘子上的内容保留下来，但如果没有鸟眼的看法，这将是困难的。

AI可以分析任务分配，截止日期，跨团队任务和项目更新，以发现员工或经理可能会错过的模式，例如不切实际的时间表，资源差距或依赖事物的依赖。有了这个见解，团队可以重新平衡工作量，在延迟螺旋之前进行课程纠正并使项目更有效地移动。

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5。我们应该如何分配下一季度的预算和下一季度的人数来推动增长？

尽管许多企业倒退以评估绩效，但AI可以帮助您展望未来。通过分析诸如历史销售数据，营销绩效，用户采用和资源利用之类的见解，AI可以提供有关在哪里分配预算和员工的建议。AI可以确定最大收益的来源，额外的投资可能是有益的，在哪里可以进行扩展。这可能意味着在高转化的营销渠道上加倍，投资于更多的销售支持或减少对特定产品或产品功能的关注。

员工不应该花费数小时挖掘数据或试图了解其含义。取而代之的是，AI应该能够分享有关有效的内容，需要关注的内容以及下一步的简单问题的即时可见性。这种清晰度推动了更好的决策和更好的结果。