影音體驗是真的強 簡單聊聊iQOO Pad
大公司的好處就是產品線豐富，非常細分化的東西也能給你做出來，例如早先我們看到了新的vivo Pad2，之后我們又在iQOO Neo8 Pro的發布會上看到了iQOO的首款平板產品iQOO Pad。雖
當前, 數字化轉型已進入深水區, 數據成為企業最核心的戰略資產。全球數據總量高速增長, 但并非所有企業都能夠有效利用這些數據創造價值。這一現狀正在被以 DeepSeek R1 為代表的大語言模型能力突破所改變。大模型憑借其強大的自然語言理解、邏輯推理和知識泛化能力, 正在重塑企業數字化管理的每一個環節。
神策數據自 2015 年成立以來, 已成功服務 2500 + 企業客戶, 積累了大量行業實戰經驗, 構建了行業專家知識庫, 同時對客戶私域數據進行全面深度整合, 利用大模型深度思考推理能力, 結合客戶業務特征和業務場景進行深度自適應智能適配決策, 重塑企業智能分析與智能營銷范式。
神策數據在原本神策數界、神策分析、神策智能運營三大旗艦產品的基礎上, 接入以 DeepSeekR1 為代表的深度思考推理大模型。大模型作為客戶私有數據與神策行業知識庫的有效“粘合劑”, 可以基于客戶業務場景提供智能分析和智能營銷決策能力, 從而誕生了神策數據客戶旅程 GPT、神策數據 AI 智能分析師、神策數據 AI 智能運營師。
一、企業數據分析的現實困境
盡管數據價值已成共識, 但企業在數據應用過程中仍面臨三重困境。
1、數據分析思路不全不深, 導致業務跑偏:
●數據分析不深入: 一般公司的數據分析師比較初階, 無法基于業務場景進行深入全面分析;
●新業務分析無從下手: 當面對新業務場景時, 公司分析師不知道如何做數據分析、無從下手;
●分析維度遺漏導致業務跑偏: 分析師個人經驗有限, 經常出現分析維度遺漏或者分析不充分。
2、數據洞察難, 無法識別關鍵問題:
●指標下鉆分析難: 分析師不知道相關指標或關聯指標的重要性, 無法進行關鍵指標維度的下鉆分析, 經常導致分析跑偏;
●報表難發現異常變化: 當進行數據報表分析時, 很難從一大堆的圖表里邊快速找到關鍵異常的指標數據, 無法識別關鍵問題、指導業務決策。
3、數據報告生成低效, 與業務關聯性差:
●數據報告生成效率低: 通常公司每個報告需要耗費數據團隊 2~5 天來制作, 非常耗時耗人;
●數據報告與業務的關聯性差: 數據團隊產出的報告, 因缺少對業務場景 / 細節 / 關聯性的更多了解, 導致數據報告與業務關聯度低, 難以支撐業務做決策使用。
這些困境背后反映的是更深層的矛盾。業務人員與數據洞察之間始終隔著一道技術鴻溝。同時, 隨著數據量激增, 傳統人工分析模式已難以為繼。更關鍵的是, 通用 AI 解決方案往往難以理解行業特定的業務邏輯和指標體系, 導致分析結果與業務實際嚴重脫節。
二、神策 AI 智能分析師的突破性創新
神策數據在自身旗艦產品神策分析的基礎上推出全新功能 AI 智能分析師。AI 智能分析師正是這一趨勢下的創新產物, 它將專業的數據分析能力轉化為人人可用的 "對話式" 服務, 標志著企業數據分析正式進入智能時代。
面對這些挑戰, 神策 AI 智能分析師帶來了三大突破性創新。
1、交互方式革命: 在原有的分析方式上, 通過引入大模型能力, 以自然語言界面徹底改變了傳統數據分析的 "高門檻" 印象, 提供更好的操作方式 / 交互方式。業務人員現在可以用 "為什么華東區客單價下降?" 這樣的日常語言獲取專業分析, 就像咨詢一位資深數據分析師。
2、行業知識內化: 神策將服務 2500 多家企業積累的行業 know-how 轉化為可計算的知識庫, 使 AI 不僅能理解語言, 更能理解業務。例如在零售場景中,AI 會主動關聯 "促銷力度"" 庫存周轉 " 等跨維度指標, 這種專業度是通用大模型無法企及的。
3、企業級安全架構: 神策同樣樹立了新標準。神策擁有大量的私有化部署客戶, 積累了豐富的經驗, 并做了對應的產品架構層優化, 保證客戶在私有化環境下的使用也能擁有同等效果。對于金融等敏感行業, 神策的私有化方案實現了模型、知識庫、數據的全棧本地化部署。
神策數據 AI 分析師全面解決企業數據分析的現實困境。
1、數據分析智庫: 智能秒級生成面向業務場景的全面分析框架
場景化智能適配:
內置神策服務 2500 家客戶積累的行業數據分析場景知識庫;
AI 大模型根據企業數據和業務場景智能匹配最優場景分析思路框架。
全面深入拆解分析思路:
由 AI 產出符合客戶業務場景下全面深入拆解的業務場景指標關聯關系;
自動識別指標和維度的關聯性和重要程度, 全面產出分析思路框架。
可視化呈現分析思路:
以思維導圖的方式可視化呈現場景分析思路框架;
全面洞察相關指標和維度, 以支撐正確的業務決策。
2、智能業務突破手: 智能分析識別關鍵問題, 挖掘業務突破點
異常指標自動識別:
客戶只需要輸入待查詢的指標或問題 (比如: 昨日 GMV),AI 分析師即可自動分析該指標的關聯指標和關聯維度的數據變化, 并智能識別總結數據異常變化。
智能業務突破:
結合神策行業知識庫, 針對該場景的異常問題,AI 將智能適配并推薦該場景的業務突破點, 以正確指導業務決策行動。
業務決策效率提升:
“零門檻”自然語言交互, 告別復雜 SQL / 代碼查詢, 秒級輸出數據總結、異常分析和業務突破建議, 提升業務決策效率。
神策 AI 智能分析師自然語言交互界面
3、智能業務全局診斷: 一鍵快速生成全局業務診斷報告
智能生成全局業務診斷報告:
根據所選業務場景報表, 一鍵智能生成全局業務診斷報告
原來耗費數據團隊 2~5 天VS大模型分鐘級完成
業務場景智能適配:
內置神策服務 2500 家客戶積累的各業務場景數據報告知識庫
AI 大模型根據企業數據和業務場景智能匹配產出最優診斷報告
智能指導業務戰略決策:
以圖文并茂的方式可視化呈現業務報告
全面解讀業務場景數據, 識別關鍵影響因子, 智能推薦行動建議, 指導業務戰略決策
神策 AI 智能分析師可視化全局業務診斷報告
三、場景應用: 從數據到決策的價值閉環
在實際業務場景中, 神策 AI 智能分析師正在創造顯著價值。
模擬場景一: 某鞋服品牌大促 GMV 異常分析思路智能推薦
品牌鞋服行業需要線上線下全渠道經營,GMV 波動受促銷節奏、庫存周轉、渠道流量等多因素影響, 需快速診斷大盤波動因子, 并基于數據指導行動策略制定 (如爆品補貨、滯銷品清倉、渠道資源傾斜)。
問題描述:
38 節大促后,GMV 環比下降 15%, 分析師原有的 6 個指標洞察方向未發現異常, 待發現更多洞察思路, 以定位業務問題。
AI 解決方案-神策 AI 智能分析師:
結合客戶業務場景特征及私有數據, 通過神策 AI 智能分析師, 幫客戶生成圍繞 GMV 全面洞察的 13 個指標分析體系, 幫分析師找到遺漏的 3 個關鍵指標及指標解讀 (首頁活動曝光、首頁銷售活動歸因等), 以幫助快速定位問題。
應用價值:
分析提效:30~40% 的復雜分析場景需要資深分析師投入 2~3 天, 通過神策 AI 智能分析師分鐘級完成;
經驗賦能: 神策行業分析智庫解決分析師經驗不足或業務場景復雜時難以定位關鍵指標變化的問題。
智能分析引領企業未來
隨著技術持續演進,AI 驅動的智能分析將呈現三個發展方向。首先是實時化, 分析粒度將從 "天級" 邁向 "秒級"; 其次是自動化, 從分析到執行的閉環將更加緊密; 最重要的是普及化, 數據分析將真正成為每個業務人員的基本能力。
在數字化與智能化轉型浪潮中, 神策 AI 智能分析師展現出的專業深度和業務貼合度, 正在為行業樹立新標桿。"未來的企業競爭力, 將越來越取決于其將數據轉化為決策的能力。" 在這個意義上, 擁抱智能數據分析不僅是一種技術選擇, 更是企業面向未來的戰略必需。神策 AI 智能分析師即將上線, 如果對神策 AI 智能分析師感興趣, 歡迎留言或私信我們提前預約功能演示與講解。也可在神策數據公眾號獲取一對一咨詢服務。
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