AI應用時代為APP帶來了新機遇，同時也對運營增長提出了新的要求，這也使得高效、智能的數(shù)據(jù)分析成為剛需。每日互動（個推）依托深厚的數(shù)據(jù)智能積累，將大數(shù)據(jù)與AI大模型深度融合，對個推用戶運營平臺進行智能化升級，正式推出智能問數(shù)助手。該功能作為一款企業(yè)級對話式Data Agent，內嵌于個推一站式用戶洞察和數(shù)據(jù)分析平臺中，幫助運營開發(fā)、管理和數(shù)據(jù)團隊通過自然語言對話，快速完成APP運營與用戶數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析這一核心任務，高效推進APP用戶與業(yè)務增長。
1.對話交互，業(yè)務視角一目了然
在全新升級的個推用戶運營平臺中，用戶可隨時通過懸浮窗或者功能按鈕喚醒智能問數(shù)助手，進入Chat界面直接輸入業(yè)務問題，例如“今天iOS端用戶的活躍環(huán)比情況如何？”或“對比新老客本月付費轉化情況”。智能問數(shù)助手就能實時理解需求，智能進行提數(shù)、分析，快速生成直觀的趨勢圖、漏斗圖或柱狀對比圖，并附帶簡明結論解讀。用戶即可據(jù)此快速判斷狀態(tài)、定位問題，將日常重復性提數(shù)和分析工作量降低80%，更聚焦于APP運營的產品分析、策略優(yōu)化與活動迭代。
個推用戶運營平臺
對智能問數(shù)助手進行提問并形成正確的7日趨勢圖
2.意圖解析，多層交互保障問答精準
為提升大模型在真實業(yè)務環(huán)境中的問答準確率，個推將多年來的行業(yè)Know-How深度融合在智能問數(shù)助手的意圖識別中，并在識別與拆解過程中最大化用戶的主動性來提升AI問答的準確性。
首先，智能問數(shù)助手會基于行業(yè)知識庫與企業(yè)知識庫，對業(yè)務查詢進行意圖消歧和語義標準化。其次，采用多維意圖拆解，為用戶提供多種可選意圖，逐步收斂和定位數(shù)據(jù)查詢范圍。最后，輸出時同步生成SQL與自然語言結果，可供數(shù)據(jù)開發(fā)人員復核邏輯或調整查詢條件。這種“交互-選擇-生成-修正”的透明化流程，有效規(guī)避了傳統(tǒng)AI黑盒式回答的不確定性，使大數(shù)據(jù)分析達到業(yè)務可用的可靠程度。
個推用戶運營平臺
智能問數(shù)助手針對提問進行意圖解析和返回自然語言和SQL語言
3.全面賦能，實現(xiàn)運營與分析角色升級
基于以自然語言提問的交互方式與兩種數(shù)據(jù)分析語言的回答形式，智能問數(shù)助手可以充分適配不同角色使用習慣。例如企業(yè)管理者可實時獲取重點指標數(shù)據(jù)與關鍵指標解讀等等，提升決策效率；運營人員能自主完成多維度下鉆、對比歸因等深度分析，快速定位增長瓶頸；數(shù)據(jù)團隊則從日常提數(shù)、查數(shù)、做報表中解放，更專注于高價值數(shù)據(jù)模型構建與標簽體系優(yōu)化，全面提升APP用戶運營與數(shù)據(jù)分析的流程效率，并驅動著APP運營向人與AI協(xié)同的智能運營模式演進。
4.沉淀復用，構建企業(yè)專屬數(shù)據(jù)資產
在問數(shù)過程中，用戶可以將有效、高頻等關鍵性指標、優(yōu)質問答和具體分析結論一鍵轉存至個推用戶運營平臺的可視化看板、周期性報表或監(jiān)控預警模板中。同時，運營團隊可隨時復用歷史分析框架，避免重復開發(fā)；管理者和數(shù)據(jù)分析師能夠基于沉淀的知識快速定位業(yè)務異動、追溯決策依據(jù)，形成“提問-分析-沉淀-復用”的良性循環(huán)，持續(xù)積累APP運營增長經驗。
個推用戶運營智能問數(shù)助手Data Agent工作流示意
目前，個推用戶運營智能問數(shù)助手Data Agent已在某千萬級內容型APP逐步應用落地。運營團隊可以通過智能問數(shù)助手，高效識別高潛力話題和流失風險用戶，有效推動了內容消費活躍與用戶粘性提升。
同時，個推用戶運營也將持續(xù)進行智能化升級，擁抱更多APP實現(xiàn)AI應用共創(chuàng)與能力迭代，助力APP快速搭建AI能力護城河，實現(xiàn)用戶與業(yè)務的雙增長！
