商業智能 （Business Intelligence） 的概念最初由 Gartner 提出，意即結合現代科技應用，解讀、分析企業過往數據，以提供管理決策參考依據。
而商業智能的終極目標則是數據驅動決策（Data-Driven Decision-Making Process），指管理階層能夠從數據中獲得更多相關資訊，進而做出客觀且正確的決策。
在達成數據驅動決策前，企業的商業智能部門通常會訂定三個階段性任務：「報表自動化」、「資料探勘」及「預測分析」。愛酷資料科學團隊所研發的 AccuCDP 綜合儀表板，則是在處理「資料探勘」之任務。以下說明 AccuCDP 綜合儀表板兩大亮點：
全渠道消費者行為分析
「消費者行為」意即消費者在其顧客旅程中，於各行銷渠道的表現行為，若要捕捉完整消費者行為資訊，彙整來自各行銷渠道的數據則為首要之務。
愛酷資料科學團隊透過專利指紋技術埋設追蹤碼及串接 API 等技術，已能整合用戶在實體門市、電商網站、形象網站、內容網站、四大社群平台及品牌 APP 上的消費者行為數據。AccuCDP 透過頁面瀏覽、20 種事件的 JavaScript 追蹤碼或 SDK 捕捉用戶在不同網域網站、APP 上的互動歷程，並串接社群平台官方 API，將四大社群平台 （Facebook、Instagram、YouTube、LinkedIn） 後臺數據導入至綜合儀表板中。
此外，AccuCDP 亦提供重要指標跨渠道比較，一方面降低行銷人員在評估各渠道成效時，需要來回跳轉的不適感，一方面將從 API 回傳之原始數據進行行銷價值評估、分類、與加工，提供具整合性與全面性的消費者行為分析。
精準且利於行銷分析的數據指標
「資料視覺化」指「透過資訊圖表來說明資料」；而「資料探勘」則是從資料中挖掘出有價值的資訊。隨著圖表呈現目的、種類、繪製方式的不同，都會影響資料視覺化的結果，若行銷人員無法自行解讀儀表板，並根據數據調整行銷策略，則此情境僅有達成「資料視覺化」，而未能夠作為行銷決策參考的「資料探勘」。因此，愛酷資料科學團隊致力於打造去蕪存菁、易於解讀的數據儀表板，避免過多指標、圖表及華麗的設計呈現分散使用者注意力，從而降低其易用性。
- 完整且關鍵的指標選擇標準
- 該指標變化會引發對應行銷活動，例如： 透過「熱門時段分析」，可觀察特定時段與品牌互動的用戶人數，後續即可選擇特定熱門時段，作為限時活動的起迄時間。
- 該指標可幫助行銷人員更瞭解品牌用戶關鍵互動，例如：觀察「貼文互動次數」，可了解用戶對特定行銷素材的喜好。
- 高易讀性、低門檻數據呈現
- 以常用圖表類型呈現簡潔易懂的資訊 （例如：散佈圖、折線圖、雷達圖等），不追求炫目視覺效果，使行銷人員能輕鬆上手。
- 精準具體行銷作為建議
- 七大分析模組：將影響行銷人員決策之關鍵指標，規整為七大分析模組：「指標分析」、「用戶分析」、「熱門分析」、「深度分析」、「漏斗分析」、「生命週期分析」、「外部分析」。
- 智能商業分析：每個分析模組內皆有「建議行銷作為」，將商業分析師解讀數據的方式規則化，提供企業具體決策及行銷操作優化方向。
綜合儀表板是讓品牌數據說話的第一步，愛酷資料科學團隊協助品牌搜集、整合全渠道消費者行為數據 （Data），接著透過「資料視覺化」將數據轉化為資訊 （Information）、智能商業分析將資訊進一步轉化為知識 （Knowledge），愛酷資料科學團隊也正投入時間序列分析演算法開發，將知識轉化為智慧 （Wisdom），達到精準預測行銷。
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作者：愛酷智能科技 資料科學團隊