本文通过多个案例展示了增强智能如何帮助企业从数据中获取深度洞察，驱动科学决策。例如，通过NLU分析电商反馈，阻止了不受消费者欢迎的新产品推广；在金融领域，情感预测和话题抽取揭示了手机银行体验问题，提升了客户满意度；在烟草行业，口味趋势分析调整了产品策略。此外，还介绍了自动化模型如何提升运营效率和销售成单率。
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以下内容来源于Stratifyd 高级解决方案经理周冠男在AWS网络研讨会中的演讲内容「案例篇」，如需查看完整演讲视频，请点击文末“阅读原文”，扫描文末二维码还可免费领取Stratifyd演讲课件哦！
前两篇介绍了构建数据驱动业务体系的方法以及如何利用增强智能技术释放数据价值，为了帮助大家更好地理解数据在业务工作流中发挥的价值，本文将结合几个有趣的案例，为大家介绍增强智能技术在挖掘数据价值、驱动企业科学决策方面发挥的重要作用。
增强智能助您轻松找到数据背后的故事
无论是结构化数据还是非结构化的语音、文本、视频数据，增强智能是否可以给我们带来更深入的商业洞察呢？答案是肯定的。增强智能的本质就是将人类擅长的技能与机器能力相结合，赋予人类更强的分析能力，帮助人们更快地找到数据背后的故事。接下来会给大家介绍几个有趣的案例，从数据分析的深度和自动化两个角度去展开。
数据分析深度：只有结构化数据是远远不够的
数据驱动业务体系：
电商数据收集—>NLU 分析—>业务建议
美国某领先健康护理快消品牌借助 Stratifyd 挖掘非结构化电商反馈，完成新品上市验证。
故事背景：事业部打算推出新的卷纸 SKU。新款卷纸采用无中心纸筒的新设计，不仅降低了制造成本同时也节省了仓储物流空间。为了验证是否受消费者欢迎，他们在电商平台上进行了一次带有试验性质的短期促销活动，发现销量不错。
结构化数据的积极推论：无论从财务角度还是销量角度，似乎都预示着如果正式将其推广到市场中，公司将获得高额利润。
但是，非结构化数据却得到相反的结论。
数据分析部门利用 Stratifyd NLU 模块对消费者的评论进行深度挖掘，发现消费者的反馈是比较负面的，系统自动归纳出的主流话题为：
该产品销量不错只是因为很多消费者是冲着牌子和新品促销折扣购买的；
很多消费者收到
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