資料科學可以應用在業務場景幫助實踐以及加強客戶體驗。本篇討論了添加 Looker 如何增加您對於 GCP 投資的價值，幫助您了解客戶使用旅程，從第一手資料釋放價值以及優化您的雲基礎架構。

資料是強大的工具

雖然每個人都不需要了解資料技術的具體細節，但大多數人依然關心資料能為他們創造的價值——如何幫助他們更好地完成工作。在資料領域，我們看到了讓資料可被“人類”試讀上有持續失敗的趨勢，——企業仍然沒有弄清楚如何在人們需要的時間和地點將資料交付到他們手中，以及了解他們如何需要。

如果您組織中的每個人都可以大規模分析資料，並做出更明智、基於事實的決策，那會怎樣？來自資料分析的資料和觀點是有價值的，但前提是您的用戶能夠看到它。我們認為 Looker 有助於解決這個問題。

解決方案講述了更大的故事關於如何將資料組合在一起

在所有垂直行業和行業中，企業都可以受益於從資料中了解客戶。許多業務目標是通過改進產品推薦和定價優化來增加收入，通過有針對性的營銷和個性化改善用戶體驗，並在提高保留率的同時減少客戶流失。為幫助實現這些目標，關鍵策略應側重於了解客戶需求、他們的動機、好惡，並使用所有可用資訊——換句話說，讓自己站在客戶的立場上。 

我們使用 Looker 解決方案的目標是提供適宜的開箱即用支持，使客戶能夠快速獲得價值，同時保持必要的靈活性。我們的目標是提供一個資料驅動的解決方案庫，以加速數據項目。許多解決方案包括 Looker Blocks（可加速資料探索環境的預構建程式碼）和 Actions（自定義整合），可讓客戶快速啟動和運行，並讓您為 BQML、App Engine 和Cloud Functions等 Google Cloud 功能構建業務友善的訪問點。

在下方，您將找到最新的 Looker 解決方案範例

透過資料查看來傾聽客戶

Looker 的聯絡中心人工智能 (CCAI) 解決方案通過從公司的所有第一手資訊中獲取觀點，幫助企業更深入地了解和重視客戶的整個旅程。呼叫中心可以利用人工智能與客戶自然對話並提供出色的體驗。CCAI 的最新產品——CCAI Insights——審視客戶服務代理人正在進行的對話，查找並註解帶有重要訊息的資料，並確定需要審查的呼叫。我們與 CCAI 的產品團隊合作，為 CCAI Insights 構建了 Looker’s Block，這讓您走上了將觀點整合到 Looker 中的第一手資料的道路，將業務資料與客戶體驗相疊加。

企業可以更好地了解聯絡中心體驗，並在必要時立即採取行動，以確保最有價值的客戶獲得最佳服務。

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實現第一方資料的全部商業價值

Looker for Google Marketing Platform (GMP) 使行銷人員能夠釋放其公司第一方數據的價值，從而更有效地定位受眾。 GMP 的 Looker Blocks （可加速資料探索環境的預構建程式碼）和 Actions（自定義整合）提供交互數據探索、具有內建 ML 預測的數據切片和返回 GMP 的啟動路徑。這一解決方案隨著 Google Ads（客戶匹配）的 Looker Action、Google Analytics（數據導入）的 Looker Action 和 Google Analytics 4 (GA4) 的 Looker Block 不斷發展。

• 目標客戶配對的 Looker Action 讓行銷人員能基於第一方數據的分群和受眾直接發送到 Google Ads。通過顯示、影片、YouTube 和 Gmail 等網路最強大的通路，跨設備與用戶溝通。整個過程在 Looker 的單一螢幕內執行，非技術用戶可以在幾分鐘內完成。

• 數據導入的 Looker 操作可通過利用 Looker 中可運用的用戶資料（例如 CRM 系統或交易數據倉庫）來增強 Google Analytics 中的用戶分群與和再行銷受眾。

• Google Analytics 4 (GA4) 的 Looker Block 通過的表板和針對最新版 Google Analytics 預先準備的 BigQuery ML 模型擴展了對解決方案的支持。Looker Block 提供具有靈活配置功能的報告以解鎖超過 GA 標準報告的自定義見解。自定義受眾群，定義目標以追蹤並可和無GA 控制台權限的團隊共享報告內容。

從臨床記錄到大規模的患者觀點

縱觀醫療保健行業，Looker Healthcare NLP API Block是現有醫療保健系統和託管在 Google Cloud 上的應用程序之間的重要橋樑，提供了用於在 Google Cloud 中儲存和訪問醫療保健資料的託管解決方案。Healthcare NLP API 使用自然語言模型從醫學文檔中提取醫療保健訊息，從非結構化醫學文檔中快速解鎖觀點，並為醫療提供者提供智能觀點。醫療保健提供者、付款人和製藥公司可以快速了解文檔中醫學概念的上下文和關係，例如藥物、程序、條件、臨床病史，並開始將其鏈接到下游 AI/ML 的其他臨床資料。

具體來說，自然語言處理 (NLP) 患者圖表（如下圖所示）允許您查看感興趣的單個選定患者，隨著時間的推移顯示他們的臨床記錄歷史。它通過家族史觀點為臨床診斷提供信息，這些訊息目前未包含在索賠中，並為收入周期目的獲取更多的步驟。

下面的儀表板顯示了 NLP 術語圖表，它允許用戶在整個患者群體的資料中專注於所選的醫學術語，以便他們可以開始查看患群體者的趨勢和模式。

該資料可用於：

• 加強臨床試驗的患者匹配
• 確定重新使用的藥物
• 推動癌症和罕見疾病研究的進步
• 確定健康的社會決定因素如何影響獲得照護的機會

跨雲管理成本

出於成本控制之外的原因，有效的雲成本管理非常重要——它使您能夠減少浪費並預測成本和資源需求。Looker 的雲成本管理解決方案提供對必要報告的快速訪問以及對雲支出和利用率的清晰觀點。  

該解決方案以分階段的方式匯集了來自不同雲提供商的計費資料：在您努力進行更複雜的跨平台規劃分析時，使用針對當前資料（谷歌云、AWS 或 Azure）優化的Blocks快速啟動並運行甚至通過跨雲映射標籤、標籤和成本中心來優化雲支出。

Looker 雲成本管理解決方案為努力監控、理解和管理與雲技術相關的成本和需求的運營團隊提供了一個全面的視角，了解他們花費的內容、地點和原因。

使用 Looker 驅動的資料做出更好的決策

領先的公司正在尋找從所有這些資料中獲取價值的方法，而不是在報告或儀表板中顯示這些資料。他們希望讓每個人都能做出更好的決策，但前提是每個人都可以對資料提出問題，並在不使用過時或不完整的資料的情況下獲得可靠、正確的答案，而無需等待。人員和系統需要以當時對他們最有意義的方式提供資料。

很明顯，成功的資料驅動型組織將引領各自的細分市場，不是因為他們使用資料來創建報告，而是因為他們使用資料為業務的各個部分（包括員工、客戶、運營工作流、產品和服務）提供量身定制的資料體驗。

隨著人們體驗資料的方式比以往任何時候都發生了變化，僅靠儀表板是不夠的。您可以將資料用作資料驅動型業務工作流的燃料，並為數位體驗提供動力，從而提高客戶參與度、轉化率和宣傳度。