想突破转化瓶颈？安排上 AI ，比漏斗图更高效、更实用！

转化分析是洞察业务流程中各阶段走势状况的常备武器，它帮助我们了解用户或客户完成特定目标（如购买、注册）的过程，我们可以找出哪些环节有效，哪些需要改进，以提高整体效率和成效。可以说，转化分析是提高业务绩效的关键工具。

以常见的 HR 招聘流程为例，招聘团队会根据不同节点（收取简历、开展面试、入职等）的留存情况，借助漏斗图来进行转化分析、观察影响因素以定位瓶颈点，例如“通过内推过来的简历里，有多少人发了 Offer 但最终没有入职”

企业招聘的漏斗图示例

然而，传统漏斗图的制作过程通常需要依赖专业的数据团队来完成建模、取数和筛选等一系列前置准备，投入成本大，而一旦某个阶段的定义发生变化，整体的时效会更加受到影响。对于企业来说，转化分析的核心价值其实并不在于漏斗图的制作，甚至也不是每个阶段的具体数字，而是在于通过对数字的业务解读，客观且全方位地支撑下一阶段策略的调整。在当下的 AI 浪潮中，企业当然也希望借助大模型的推理和 AIGC 的能力，给予决策更加高效的支撑，但是这个过程中有更多需要考虑的：

• 更准确 ：结论背后的数据是否可信，是否在各部门间有共识的基础？这时就需要一个平台作为统一的载体，进而准确的判断就能充分体现出价值，例如：通过内推过来的候选人发了 Offer 但最终没有入职的，主要原因是什么？
• 更全面 ：转化分析因为涉及多个阶段，通常不会孤立地来看，这时就需要关联到业务目标并首先建立一个体系化的视角，在这个前提下去对比当前阶段不同维度或不同阶段间的相互影响，例如：渠道和入职所用天数这两个维度，哪个对入职人数的影响更大？

更快速、更准确、更全面，这就是决策智能的既要又要还要。

对于决策智能场景的承接，我们来一同看看 Kyligence Zen 指标平台给出的整体解决方案！作为一款智能一站式指标平台，Kyligence Zen 以统一可信的指标为基础，为管理者和业务人员提供高效、准确、全面的智能决策支持。

我们仍以企业招聘的漏斗转化分析为例，所有关键节点的业务信息，都会以指标的形式在 Kyligence Zen 里统一管理，指标是对企业核心数据资产的有效提炼，也更加直观更具亲和力：

而接着，我们向关注的指标发起提问就可以了。通过 Kyligence Copilot 配备的专属 AI 数智助理，以自然语言对话即可完成围绕业务指标的分析和洞察，充分凸显“更快速”，整个过程甚至都不用给出漏斗图：

而更加关键的在于，Kyligence Zen 围绕业务指标所维护的指标语义，借助创新的大模型技术，可以有效地将企业的运转信息传递给大模型，成为让大模型懂业务的基础；这其中归因分析就是一个很好的体现，只有让大模型“更准确”地理解企业的业务指标和数据的对应关系以及不同维度的含义等等，才能增强推理的准确度和客观性，并给出支撑决策的合理建议：

进一步，Kyligence Zen 还提供了一整套成熟的数据产品如目标管理，来达成决策智能“更全面”的要求。在下文的图中可以看到：转化分析不同阶段的指标在目标跟踪看板中以树状结构衔接在一起，平台可以对企业招聘过程的进展和瓶颈进行实时评估，定位其中的高风险目标和节点，并直接给出行动建议（如下图所示）

而当单独聚焦到转化分析的某个阶段时，也可以对比不同维度的影响大小（如下图所示）

不难发现，通过全程都是对话的方式，Kyligence Copilot 可以高效地赋能参与招聘过程的不同角色人员，他们都可以在第一时间得到想要的反馈，也同时助力 HR 管理人员的决策支撑。

当然，Kyligence Zen 不仅可以服务企业招聘的漏斗转化分析场景，也同样可以在各个不同的垂直领域赋能业务人员和管理者。

欢迎大家点击「链接」来注册试用，一同探索适合自己的业务场景，迈向更快速、更准确、更全面的决策智能！

关于 Kyligence

跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商，提供企业级 OLAP（多维分析）产品 Kyligence Enterprise 和智能一站式指标平台 Kyligence Zen，为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。