تقنيات التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي توفر أدوات قوية لقياس الجودة وتحسين أداء المؤسسات. ويمكن استخدام هذه التقنيات لاستخراج الأنماط والتقديرات المفيدة من البيانات الكبيرة وتحليلها بطريقة فعالة ودقيقة.

1- تحليل البيانات باستخدام التحليلات البيانية:

 استخدام أدوات التحليل البياني يساعد المؤسسات على فحص البيانات واستخلاص المعلومات الهامة. على سبيل المثال، يمكن تحليل ردود العملاء لفهم المشكلات الشائعة والاتجاهات في تفضيلات العملاء. وعند فحص البيانات بشكل دقيق، يمكن للمؤسسة تحديد المشكلات الكبرى وترتيبها حسب الأولوية، مما يوجه جهود تحسين الخدمات ويسهم في زيادة رضا العملاء.

2- استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التنبؤات:

 الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع كميات ضخمة من البيانات والكشف عن الأنماط غير المرئية بالعين المجردة. ويمكن استخدام تقنيات مثل الشبكات العصبية لإنشاء نماذج تنبؤيه معقدة. وهذه النماذج يمكن أن تساعد في التنبؤ بالمشكلات المستقبلية مثل انخفاض رضا العملاء أو زيادة الاحتياجات. والتنبؤ المبكر يمكن أن يمكن المؤسسة من اتخاذ إجراءات تصحيحية فورية ومنع المشكلات من التفاقم.

3- دراسة حالات عن كيفية استخدام التقنيات:

 دراسات الحالات توفر أمثلة عملية حول كيفية استخدام التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي في الحياة الواقعية. ويمكن لهذه الحالات توضيح كيفية استخدام تحليلات البيانات لفحص تاريخ الشكاوى وتحديد الأنماط الزمنية والجغرافية للشكاوى. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المستمرة وتنبؤ المشكلات المستقبلية.

4- استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين القرارات:

 تقنيات التعلم الآلي مثل الطرق الشجرية والتصنيف الآلي تمكن المؤسسة من تحليل البيانات المعقدة واتخاذ قرارات دقيقة. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام هذه التقنيات لتصنيف الشكاوى وفهم الأسباب الرئيسية وراءها. ويعد تحليل البيانات بمثل هذه الطريقة يمكنه توجيه المؤسسة نحو الحلول الفعالة ومساعدتها في اتخاذ القرارات الأمثل.

على سبيل المثال: لنفترض أن منظمة غير ربحية تعمل في مجال توفير الخدمات الصحية. ويمكنها استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السابقة حول مرضى معينين والتنبؤ بالأمراض المحتملة والتحذير مسبقًا للأطباء لاتخاذ الإجراءات اللازمة. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين جودة الرعاية وتوجيه الجهود بفعالية أكبر.