9 Insight Engine-Funktionen, die die Unternehmenssuche optimieren • BUOM

25. April 2022

Da Unternehmen große Datenmengen ansammeln, verlassen sie sich zunehmend auf Analyse-Engines. Mit diesen leistungsstarken Unternehmensplattformen können Benutzer nahezu sofort spezifische Abfragen ausführen und Informationen synthetisieren. Unternehmen, die diese Tools implementieren, profitieren von Vorteilen wie erhöhter Produktivität und erhöhter Kundenzufriedenheit. In diesem Artikel besprechen wir neun Funktionen der Analyse-Engine, die die Unternehmenssuche optimieren können.

Was ist eine Insight Engine?

Eine Analyse-Engine ist ein unternehmensweites Suchtool, das Benutzern den Zugriff auf spezifische Informationen aus großen Datenmengen erleichtert. Sie ähnelt einer typischen Suchmaschine, da sie darauf abzielt, die relevantesten Ergebnisse anzuzeigen, verfügt jedoch über erweiterte Funktionen. Die Engines von Insight basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen, um hyperspezifische Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen. Die Technologie kann durch die Analyse seiner Aktionen sogar Ergebnisse generieren, bevor der Benutzer eine Abfrage eingibt. Mitarbeiter nutzen häufig Analyse-Engines, um ihre Produktivität zu steigern, aber einige Unternehmen stellen sie ihren Kunden zur Verfügung, um deren allgemeine Benutzererfahrung zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Insight Engine auch die gesamte Methode abdecken kann, die ein Unternehmen zur Datensynthese verwendet. Während ein Mitarbeiter möglicherweise Informationen mithilfe einer erweiterten Suchmaschine sammelt, nutzt er auch seine eigenen Prozesse, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Aktionspläne umzusetzen. Beispielsweise können sie Experteneinblicke in Daten einholen oder Informationen in Kategorien einteilen, die ihnen bei der Bewertung der Produktleistung, des Kundenverhaltens oder der Finanzprognosen eines Unternehmens helfen.

9 Merkmale des Verständnismechanismus

Hier sind neun Merkmale, die den Mechanismus des Verstehens definieren:

1. Datensynthese

Unter Datensynthese versteht man den Prozess, Informationen aus mehreren Quellen zu extrahieren und daraus einen Mehrwert zu ziehen. Insight Engines optimiert Ergebnisse mithilfe künstlicher Intelligenz und umfassendem Data Mining, Techniken, die besonders in Branchen wie der Pharma- und Finanzdienstleistungsbranche verbreitet sind. Dank dieser technologischen Fortschritte ist die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten zu synthetisieren, heute wichtiger als die Menge an Informationen, über die es verfügt.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass Unternehmen A über ein größeres Marktforschungsbudget verfügt und mehr Verbraucherinformationen sammeln kann als Unternehmen B. Diese Erkenntnisse sind für die Entwicklung wirksamer Werbestrategien von entscheidender Bedeutung, Unternehmen B nutzt jedoch eine effektive Datensynthese als Teil seiner Analyse-Engine. Die Möglichkeit, von weniger verfügbaren Daten zu profitieren, ermöglicht es Unternehmen B, in seiner Branche wettbewerbsfähig zu bleiben.

2. Konsistente Darstellung der Daten

Herkömmliche Unternehmenssuchtools können aufgrund ähnlicher Abfragen unterschiedliche Ergebnisse liefern. Unterschiede entstehen oft durch die Sprache, die das Tool dazu zwingt, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu beziehen oder inkompatible Bewertungsmethoden zu verwenden. Mit einer Analyse-Engine kann eine Organisation eine konsistente Darstellung der Daten erwarten. Das Tool basiert auf maschinellem Lernen, um personalisierte Ergebnisse zu liefern und gleichzeitig die Konsistenz im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten. Beispielsweise könnten Marketing- und Finanzabteilungen unabhängig voneinander nach Verkaufsdaten für das zweite Quartal für dasselbe Produkt suchen. Wenn sie die gleiche Zahl sehen, können diese Abteilungen Strategien entwickeln, die miteinander und mit den Gesamtzielen der Organisation im Einklang stehen.

3. Sofortige Ergebnisse

In der heutigen schnelllebigen Technologieumgebung erwarten Benutzer sofortige Befriedigung. Analyse-Engines erfüllen diese Anforderung, indem sie einen einzigen Index verwenden, um sofortige Ergebnisse bereitzustellen. Die Konsolidierung von Datenquellen an einem Ort und die Verwendung von maschinellem Lernen, um Abfragen vorzuschlagen, während der Benutzer weiter tippt, führt zu einem schnelleren Informationsabruf. Durch sofortige Ergebnisse können Mitarbeiter ihre Produktivität steigern und Kunden assoziieren das Unternehmen mit einer positiven Benutzererfahrung.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man die Fähigkeit einer Verständnis-Engine, mit Benutzern in menschlichen Sprachen statt in Programmiersprachen zu kommunizieren. Dieser Begriff bezieht sich auf die Fähigkeit der Analyse-Engine, eine Abfrage über die Keyword-Übereinstimmung hinaus zu analysieren. Mit NLP können verstehende Engines Ergebnisse liefern, die der Absicht des Benutzers entsprechen, auch wenn die Abfrage seine Absicht nicht offensichtlich macht. Zu den Funktionen, die NLP implementiert, gehören Rechtschreibprüfung, Textvorhersage und Sprachübersetzung.

5. Kontextualisierung

Ähnlich wie beim NLP handelt es sich bei der Kontextualisierung um den Prozess der Interpretation der Absicht einer Abfrage, um hyperrelevante Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise kann eine Analyse-Engine fortlaufende Analysen nutzen, um Informationen anzuzeigen, die für den laufenden Betrieb der Organisation am relevantesten sind. Daher können unterschiedliche Schlüsselwörter das ganze Jahr über zu einzigartigen Ergebnissen führen. Analyse-Engines kontextualisieren Ergebnisse auch, indem sie erkennen, wann Benutzeranfragen eine bestimmte Antwort erfordern. Anstatt einen breiten Datensatz darzustellen, versucht die Analyse-Engine möglicherweise, eine einfache Antwort zu liefern, um zu verhindern, dass der Benutzer seine eigenen Schlussfolgerungen zieht.

6. Cloud-Technologien

Insight-Engines sind auf Daten aus öffentlichen und privaten Clouds angewiesen, daher ist die Aufrechterhaltung der Kompatibilität mit diesen Systemen von entscheidender Bedeutung. Dank robuster Plattformen können Benutzer mehrere Informationsquellen integrieren und die Sicherheitsprotokolle des Unternehmens einhalten. Cloud-Technologien können Analyse-Engines auch dabei helfen, schnellere Ergebnisse zu liefern und zu geringeren Kosten zu arbeiten.

7. Personalisierung

Unternehmen legen bei der Implementierung von Analysesystemen häufig Wert auf Personalisierung, da sie die Bedeutung einer personalisierten Benutzererfahrung erkennen. Analyse-Engines können das bisherige Verhalten eines Benutzers analysieren, um entsprechende Empfehlungen bereitzustellen und den Informationsabruf zu optimieren. Außerdem ist es wichtig, dass die Suchmaschine hinsichtlich der Personalisierungsmöglichkeiten flexibel ist, da sich das Suchverhalten und die Präferenzen der Nutzer ständig ändern.

8. Sicherheit

Analytics-Engines haben Zugriff auf die internen Daten einer Organisation, daher ist es wichtig, dass sie wirksame Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Der Schutz von Informationen vor unbefugten Benutzern ermöglicht es Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sensible Kundendaten zu schützen. Darüber hinaus können sichere Analyse-Engines den Datenschutz bei der Suche wahren, um die Benutzerabsicht geheim zu halten.

9. Filter

Obwohl Filter eine relativ grundlegende Funktion von Suchmaschinen sind, helfen sie Unternehmenssuchplattformen dabei, Daten anhand von Benutzerkriterien zu kategorisieren. Mitarbeiter können Abfragen verfeinern, um relevantere Ergebnisse zu finden und den Datenabruf zu beschleunigen. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter seine Suche auf Ergebnisse in der Personalabteilung beschränken.