舉辦主題為「您能分辨出超越相關性的『導向成果的根本原因』嗎？」的網路研討會

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數位化加速，決策日益複雜 隨著數位化的進展，企業能夠獲取和利用的數據量逐年增加。

客戶接觸點橫跨線上線下，措施也日益多樣化。數據利用已成為行銷、銷售和產品改進等所有領域的先決條件。

此外，生成式 AI 的出現極大地提高了分析和報告的速度。一個環境正在就緒，即「擁有數據」且「能夠進行分析」。

從複雜交織的因素中識別「導向成果的根本原因」 然而，儘管許多企業都在利用數據，但很少有企業能夠解釋「為何會取得成果」或「需要改變什麼才能增加成果」。

例如，在一家度假飯店，人們可能認為應該加強「客戶服務」或「待客之道」以提高客戶滿意度和重複入住意願。但實際上，影響成果的因素可能隱藏在餐飲、客房、價格和住宿體驗等多重交織的因素之中。

僅僅依賴表面上的分數和相關性，可能會導致誤判真正需要關注的重點，而耗費時間和成本的措施可能無法產生預期的成果。

透過「實驗」驗證假設的可重複決策流程 即使您識別出了僅憑相關性無法看到的「真正有效的因素」，但若未經驗證，您仍無法確定由此產生的措施是否會真正帶來成果。

本次網路研討會將介紹一種決策流程，透過因果分析和實驗來科學地確認措施的有效性，並持續選擇「致勝措施」。

我們將根據實際分析案例，具體闡述如何從識別導向成果的根本原因，到假設設計、驗證和落實到後續行動的整個過程。

作為支持決策的機制，因果 AI「causal analysis」 Hootfolio 公司秉持「讓科學決策惠及每個人」的宗旨，於 2025 年從日本電氣株式會社（NEC）分拆出來。

透過其在 NEC 研究實驗室開發的因果 AI「causal analysis®︎（因果分析）」，無需專業知識即可從數據中識別出「驅動成果的因素」。它提供從措施規劃到透過實驗進行驗證和改進的一站式服務。

它支持生成式 AI 時代所需的、可重複的科學決策實踐。

推薦對象 - 在識別有效訊息和措施方面遇到困難者。 - 擁有數據但無法充分利用於決策者。 - 希望擺脫基於經驗或直覺的判斷者。 - 希望建立可重複的行銷和業務策略者。

主辦/協辦單位 Hootfolio 公司 ■ 合作 Majisemi 公司

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