คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Augmented Analytics

ตามคำนิยาม การเสริมแต่งเกี่ยวข้องกับการเพิ่มมูลค่าหรือทำให้บางสิ่งมีขนาดใหญ่ขึ้นหรือแข็งแรงขึ้น

เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะเพิ่มมูลค่ามากมายให้กับการวิเคราะห์แบบเดิมด้วยพลังของปัญญาประดิษฐ์ มาเจาะลึกกันว่าการวิเคราะห์เสริมคืออะไรและจะทำความเข้าใจในภาพรวมได้อย่างไร

ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นส่งเสริมการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยโดยเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้คนในองค์กรมากขึ้นในการเข้าถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก

ด้วยข้อมูลที่ถูกบีบอัดโดยใช้การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น บริการสตรีมมิ่งออนไลน์เช่น Netflix และ Amazon สามารถแสดงเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้ องค์กรทางการเงินและภาครัฐใช้ข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งขุดและพัฒนาโดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อระบุและบรรเทาสัญญาณของการฉ้อโกง องค์กรต่างๆ ในภาครัฐสามารถให้บริการผู้คนได้ดียิ่งขึ้นด้วยข้อมูลอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น

ธุรกิจจะใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นได้อย่างไร

การมีวิสัยทัศน์ของอนาคตโดยไม่ปล่อยให้มันเปิดเผยสามารถผลักดันธุรกิจของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้อง การวิเคราะห์เสริมสามารถเป็นแรงผลักดันที่ทำให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจตัดสินใจอย่างมีข้อมูลดีขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่า แน่นอนว่ายังมีเทคนิคอื่นๆ ที่องค์กรใช้เพื่อก้าวไปข้างหน้า ตัวอย่างเช่น แนวโน้มที่ชัดเจนสามารถระบุได้โดยใช้พลังของความแน่นอน พลังของความคาดหวัง ความสามารถในการคิดค้นและกำหนดใหม่

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นสามารถช่วยธุรกิจในการให้ข้อมูลทางธุรกิจที่ดีขึ้น พูดง่ายๆ ก็คือ BI สามารถช่วยให้ธุรกิจใดๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมและประมวลผล ซึ่งนำไปสู่รายได้ที่เพิ่มขึ้น เริ่มจากด้านบนสุดของช่องทางการขายจนถึงจุดสิ้นสุด จากนั้นจึงดึงดูดผู้ซื้ออีกครั้ง/รักษาผู้ซื้อไว้ BI มีบทบาทสำคัญในทุกขั้นตอนของวงจรการตลาดและการขาย เครื่องมือ BI ที่ดีจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งภายในและภายนอกของธุรกิจเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกในอดีต ปัจจุบัน และอนาคต

เหตุใดเครื่องมือ BI ที่ใช้การวิเคราะห์อัตโนมัติจึงดีกว่าเครื่องมือ BI แบบเดิม มันง่าย; เทคนิค AI เช่น ML และ NLP สร้างความแตกต่าง

ก่อนหน้านี้ เครื่องมือ BI ใช้โค้ดหรือโปรแกรมที่อิงตามกฎเพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล จากนั้นจึงทำความเข้าใจ แม้ว่าจะได้ผล แต่ก็ไม่เพียงพอที่จะทำให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ล้ำสมัยซึ่งสร้างความแตกต่างได้อย่างแท้จริง โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงนั้นฉลาดกว่า พวกเขาไม่เพียงแค่ทำตามกฎ; พวกเขาปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง

โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุรูปแบบและประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติมตามรูปแบบเหล่านั้นได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถด้นสดโดยอิงจากประสบการณ์ที่ผ่านมา เหมือนกับความฉลาดของมนุษย์ สี่สิบแปดเปอร์เซ็นต์ขององค์กรที่นำ ML มาใช้ เห็นว่าการทำกำไรเพิ่มขึ้นเป็นผลประโยชน์สูงสุด

เทคนิค AI อีกประการหนึ่งที่นำมาซึ่งความแตกต่างคือการประมวลผลหรือการสร้างภาษาธรรมชาติ มนุษย์ไม่สามารถอ่านภาษาเครื่องได้ นับประสาการวิเคราะห์และรับข้อมูลเชิงลึกจากพวกเขา นั่นคือที่มาของการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

NLG แปลง ML ให้อยู่ในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ ML ทำงานแบ็กเอนด์ทั้งหมดโดยสร้างข้อมูลเชิงลึก และ NLG ประมวลผลในลักษณะที่ผู้ใช้เข้าใจได้ ตัวอย่างเช่น หากเครื่องมือ ML พบว่ามียอดขายเพิ่มขึ้นในเดือนธันวาคม 2019 NLG สามารถบอกผู้ใช้ว่ายอดขายของพวกเขาเพิ่มขึ้น 20% นับจากนั้นเป็นต้นมา

รูปแบบนี้ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายมาก นอกจากนี้ยังสามารถใช้คำค้นหาที่มนุษย์อ่านได้และแปลงผลลัพธ์เป็นภาพ ผู้ใช้สามารถค้นหาคำถามในลักษณะที่คล้ายกับการพูดคุยกับบุคคลอื่น

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นส่งผลต่อระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) อย่างไร

องค์กรภาครัฐและภาคธุรกิจกำลังใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลในกิจกรรมประจำวันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ในที่สุด ทุกธุรกิจต้องการขายได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์หรือบริการ – ปัจจัยเดียวที่ขับเคลื่อนความสำเร็จของพวกเขาคือรายได้ที่สร้างขึ้น การแข่งขันได้กระทบกระเทือนอย่างหนักในทุกภาคธุรกิจที่การอยู่เหนือกว่านั้นไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป

ระบบ BI ใด ๆ ก็ตามที่เติมพลังด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งจะถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ และประมวลผลในรูปแบบที่เข้าใจได้ หมดยุคแล้วที่การวิเคราะห์ใช้รหัสเป็นหลักและจะใช้เวลาหลายเดือนร่วมกันในการหาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญโดยใช้ความสามารถในการจัดหาข้อมูลที่จำกัด

ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นและ BI รายงานจะละเอียดยิ่งขึ้นและการคาดการณ์อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น CIO หมายเหตุ:

“การรวมกัน ( BI และการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น ) ที่รวมอยู่ในแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์เหล่านี้จะทำให้แต่ละฟังก์ชั่นมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีค่ามากขึ้นสำหรับนักธุรกิจที่ใช้พวกเขา”

1. การตัดสินใจที่ดีขึ้น

ด้วยวิธีการขุดข้อมูลและนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะมอบอำนาจที่แข็งแกร่งขึ้นในมือของผู้มีอำนาจตัดสินใจ ระบบ BI ที่เติมพลังด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีแนวโน้มได้

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือค้นหาข้อมูลอัจฉริยะในปัจจุบันได้พิสูจน์แล้วว่าเพิ่มมูลค่าธุรกิจเป็นสองเท่าโดยการเตรียมอย่างชาญฉลาด วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญโดยอัตโนมัติ ใช้งานง่ายและให้บริการตนเองได้ ช่วยให้แผนกต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น

2. พยากรณ์แนวโน้มธุรกิจ

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นช่วยให้ธุรกิจรับรู้ถึงแนวโน้มและรูปแบบที่ทำให้พวกเขาวางแผนและเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุแนวโน้มทางธุรกิจโดยใช้แบบจำลองทางสถิติกับข้อมูล การแปลงข้อมูลนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ง่ายขึ้นนั้นดำเนินการโดย NLG

ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นฐานที่แข็งแกร่งในการคาดการณ์แนวทางปฏิบัติในอนาคตสำหรับองค์กรใดๆ เช่น การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในความต้องการผลิตภัณฑ์ สถานที่ตั้งของลูกค้าที่มีศักยภาพใหม่ ความต้องการตามฤดูกาล และอื่นๆ สำหรับธุรกิจอย่างการเดินทาง การท่องเที่ยว และการบริการ การระบุและคาดการณ์รูปแบบการซื้อของลูกค้านั้นมีค่ามาก เนื่องจากช่วยให้พวกเขาสามารถคาดการณ์ขั้นตอนต่อไปในด้านการตลาดและการขาย

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของแดชบอร์ด KPI ของสายการบินประสิทธิภาพรายวันที่ตรวจสอบประสิทธิภาพของแต่ละสายการบินโดยการติดตาม KPI ประสิทธิภาพแต่ละรายการ ความสามารถในการติดตามอัจฉริยะเหล่านี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

แหล่งที่มา

3. ผลลัพธ์ที่เร็วขึ้น

การกระทืบข้อมูลโดยใช้ AI ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังเร็วกว่าอีกด้วย ระบบ BI แบบดั้งเดิมใช้เวลาหลายเดือนในการทำความสะอาด วิเคราะห์ข้อมูล และให้ข้อมูลเชิงลึกเนื่องจากการรวมระเบียนด้วยตนเอง การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะทำให้ขั้นตอนในการประมวลผลข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และสามารถปรับปรุง BI ได้ภายในไม่กี่วัน ข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้นหมายถึงอำนาจในมือของผู้มีอำนาจตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการตัดสินใจ

4. เวลาว่างสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ธุรกิจมักจะพึ่งพานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมืองหรือฝ่ายสนับสนุนด้านไอทีเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล วิเคราะห์ และให้ข้อมูลเชิงลึก ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติและเครื่องมือประมวลผล AI นักวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้เวลาอันมีค่าของพวกเขาในสิ่งที่มีประสิทธิผลมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้ที่มีทักษะน้อยกว่าได้รับข้อมูลเชิงลึกด้วยตนเองโดยไม่ต้องพึ่งพาภายนอก

5. ฝังการวิเคราะห์ไปทุกที่

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนำเสนอวิดเจ็ตการวิเคราะห์แบบสแตนด์อโลนที่อนุญาตให้ผู้ใช้คว้าข้อมูลเชิงลึกจากแดชบอร์ดและเพิ่มลงในเวิร์กโฟลว์หรือที่อื่น ๆ นอกจากนี้ยังสามารถฝังการดำเนินการด้านการขายและการตลาดต่างๆ ควบคู่ไปกับข้อมูลเชิงลึกได้อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น Kodak ได้รวมการวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Yellowfin เข้ากับซอฟต์แวร์เวิร์กโฟลว์การพิมพ์ Prinergy ด้วยแอปพลิเคชัน Prinergy ลูกค้าสามารถคาดการณ์ความต้องการทรัพยากรและความพร้อมใช้งานโดยการติดตามการใช้หมึก จำนวนรอบการพิมพ์ ปริมาณการผลิต และแนวโน้ม

6. การแบ่งปันข้อมูล

ยิ่งมีการแชร์ข้อมูลกับทีมเร็วเท่าไร แต่ละคนก็ยิ่งมีประสิทธิผลมากขึ้นเท่านั้น การวิเคราะห์เสริมไม่เพียงแต่นำเสนอข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และประมวลผลเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้ร่วมกันได้อีกด้วย แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่เสริมให้ผู้ใช้มีคุณสมบัติเครือข่ายโซเชียลในแดชบอร์ด

เมื่อมีการค้นพบข้อมูลเชิงลึก พวกเขาสามารถแบ่งปันภายในสาขาต่างๆ หรือผู้มีอำนาจตัดสินใจขององค์กรผ่านแพลตฟอร์มเครือข่ายสังคมออนไลน์ การแบ่งปันข้อมูลนี้จะทำให้การตัดสินใจที่สำคัญดีขึ้น โปร่งใสมากขึ้น และเร็วขึ้น

ใครใช้การวิเคราะห์เสริม – และเพราะเหตุใด

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นไม่เพียงแต่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจเท่านั้น ช่วยให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ซึ่งหมายความว่าขณะนี้สามารถเข้าถึงการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกผ่านแผนกต่างๆ ขององค์กร สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจ ผู้ไม่ตัดสินใจ ผู้ใช้ และผู้ใช้ปลายทาง

ลูกค้า

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นอาจเป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันที่ลูกค้าใช้โดยที่ไม่เป็นที่รู้จัก ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น เราได้เห็นวิธีที่ Kodak ฝังการวิเคราะห์เข้ากับซอฟต์แวร์ที่ลูกค้าใช้เพื่อตรวจสอบความพร้อมของทรัพยากร การใช้หมึก จำนวนการพิมพ์ และอื่นๆ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าจัดการการใช้หมึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและหุ้นส่วน

ด้วยระบบอัจฉริยะขั้นสูงในการวิเคราะห์เสริม ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและพันธมิตรขององค์กรสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดมากขึ้นเกี่ยวกับการจัดซื้อ กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ การควบคุมคุณภาพ การเข้าซื้อกิจการของลูกค้า การรักษาลูกค้า และอื่นๆ อีกมากมาย

AI ในการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกมากกว่าที่ขอ ซึ่งจะเป็นการเพิ่มมูลค่ามหาศาลให้กับธุรกิจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของพวกเขา การค้นพบข้อมูลอันชาญฉลาดช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและคู่ค้าค้นพบและแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบของการคาดการณ์ ลิงก์ ความสัมพันธ์ รูปแบบที่ซ่อนอยู่ ฯลฯ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหายาก การศึกษาโดย McKinsey แสดงให้เห็นว่าจะขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมาก โดยจะมีประมาณ 250,000 คนในสหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียวภายในปี 2024 อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลลดภาระลง

ก่อนหน้านี้ สิ่งเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการสร้างอัลกอริธึมการคาดการณ์ การเรียกใช้รายงานและการสืบค้นซ้ำๆ ตอนนี้พวกเขาสามารถทุ่มเทเวลาและความพยายามในประเด็นที่มีประสิทธิผลมากขึ้น พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

ผู้บริหารการตลาด

นักการตลาดมักเป็นผู้ใช้ที่ไม่ใช้เทคนิค การวิเคราะห์เสริมสามารถเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานได้อย่างมากในแต่ละวัน เพื่อให้แน่ใจว่านักการตลาดอยู่ในงบประมาณ พวกเขาจำเป็นต้องเลือกโปรแกรมเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โปรแกรมที่เคยทำงานให้กับพวกเขาก่อนหน้านี้และ / หรือที่เคยทำงานโดยทั่วไป (การรวมข้อมูลหรือการรวมบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์)

ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น นักการตลาดสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าจะเลือกแคมเปญใด พวกเขาจะไม่ต้องพึ่งพาทีมวิเคราะห์อีกต่อไปเพราะตอนนี้พลังอยู่ในมือของพวกเขาแล้ว เพื่อให้ง่ายขึ้น นักการตลาดสามารถใช้การวิเคราะห์การสนทนาเช่นแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเพียงแค่ขอ

ผู้จัดการแบรนด์

เพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์และบริการของตนสอดคล้องกับลูกค้า ผู้จัดการแบรนด์จะต้องติดตามแนวโน้มของตลาดและคู่แข่ง เครื่องมือวิเคราะห์เสริมช่วยให้ค้นหาข้อมูลเชิงลึก การขึ้นต่อกัน และความสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นจึงช่วยให้ผู้จัดการแบรนด์สามารถตัดสินใจทางการตลาดได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ผู้บริโภคร้อยละเจ็ดสิบสามชอบการโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เครื่องมือวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นสามารถช่วยผู้จัดการแบรนด์ในการปรับแต่งโฆษณาและแคมเปญการตลาดได้อย่างมาก

พนักงานขาย

เวลาเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับพนักงานขาย ความล่าช้าในการดำเนินการตามการวิเคราะห์ที่มีอยู่อาจทำให้ลูกค้าเสียค่าใช้จ่าย การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นได้พิสูจน์แล้วว่าสามารถเร่งและปรับปรุงผลลัพธ์ได้ตลอดขั้นตอนต่างๆ ของขั้นตอนการตลาดและการขาย เช่นเดียวกับนักการตลาด พนักงานขายไม่ต้องคอยหรือพึ่งพานักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

พวกเขาสามารถตรวจสอบการชนะ การสูญเสีย การวัดประสิทธิภาพ การขายตามสถานที่ และอื่นๆ ด้วยการค้นหาภาษาธรรมชาติในแดชบอร์ดการวิเคราะห์ที่จัดเตรียมโดยเครื่องมือวิเคราะห์เสริม หัวหน้าฝ่ายขายสามารถใช้แดชบอร์ดเพื่อติดตามประสิทธิภาพของตัวแทนขายแต่ละคน

บทสรุป

ข้อมูลขับเคลื่อนโลก และองค์กรต่างๆ ทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อควบคุมข้อมูลที่เก็บรวบรวม ระบบ BI เสนอการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลองค์กรเพื่อช่วยในการตัดสินใจ ขออภัย มีข้อมูลเชิงลึกไม่มากที่สามารถสร้างความแตกต่างให้กับธุรกิจของคุณ เมื่อ BI ถูกขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น จะสร้างระบบวิเคราะห์อัตโนมัติที่ชาญฉลาดและทรงพลังยิ่งขึ้น

การใช้ประโยชน์จากความสามารถของเทคนิค AI เช่น ML และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนำเสนอระดับใหม่ของธุรกิจอัจฉริยะ เรียกว่าเป็นผู้ก่อกวนที่สามารถเปลี่ยนวิธีการพัฒนาเนื้อหาการวิเคราะห์ได้ องค์กรต่างๆ ที่นำการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นมาใช้กับแพลตฟอร์ม BI ของตนตั้งแต่เริ่มต้นสามารถเห็นความเร็วของข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อนและความได้เปรียบในการแข่งขัน

รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทุกสิ่งโดยใช้แพลตฟอร์มที่เหมาะสมกับความต้องการของบริษัทของคุณ – บน G2 เท่านั้น