您的客户分析策略的效果如何?

许多企业领导人对涉足客户分析和AI感到焦虑，更不用说为其投入资源了。考虑到数据科学的复杂性，领导者可能会犹豫不决地参与他们认为超出其权限范围的技术过程。这不是数据科学家的目的吗?

但是，为了使企业保持相关性并最好地为当前和未来的客户提供服务，他们需要具有数据科学工作知识的领导者。领导者可以带给分析和AI的最重要技能不是技术技能，数学天才，也不是计算机科学精通，而是思维能力。

什么是客户分析?

凯洛格(Kellogg)的弗洛里安·泽特梅耶(Florian Zettelmeyer)认为，分析是将数据转化为知识的科学或过程。简而言之，这就是使我们能够从数据中得出有用结论的原因。分析可以包括机器学习之类的过程，但它也可以包括进行因果推理的实验或运行统计分析。

但是，组织通常会在分析方面挣扎，因为业务计划可能与分析计划不符，并且在日常业务中收集的数据可能不足以为将来的决策提供依据。

探索如何在业务策略中使用数据分析

这个问题没有一个单一的答案-没有成功的捷径或正确的道路。取而代之的是，这本书提供了凯洛格(Kellogg)和美国西北大学的教师以及领先的从业者关于领导者应如何考虑数据，分析和AI的独特观点。它包括使用这些工具解决实际业务问题的实用技巧和策略。

关于公司应在何处以及如何关注分析工作的关键而复杂的决定，不能外包：不要卖给寻求最合适的解决方案的供应商，甚至不能卖给公司自己的数据科学家。领导者本身对改变组织负有最终责任。如果您认同并拥护这个概念，那么此电子书适合您。