近日，由 msup（麦思博）主办的第六届 HiPM 产品创新力峰会在深圳举行。每日互动（个推）开发者事业部解决方案专家在“AI×运营：如何驱动产品增长”专题中，带来《从看懂数据到驱动增长》主题分享。
AI数据分析工具很多，但是为什么企业仍难充分挖掘数据价值，驱动业务增长？个推指出，数据分散、口径不一，分析结果与运营策略脱节，成功经验难以沉淀复用，仍是许多运营团队面临的共同挑战。
针对这些痛点，个推面向企业运营团队推出AIBI，融合个推的数据能力、运营经验与AI能力，围绕用户留存、促活和价值转化等目标，串联数据分析、人群洞察与策略执行，推动数据洞察转化为运营行动，让有效经验持续复用。
补充三方数据，丰富用户洞察
个推 AIBI 将自身10亿+数据能力融入智能分析，为企业客户补全端外用户画像。
端内埋点数据记录了用户与平台已经发生的关系，AIBI 则能进一步补充用户的兴趣特征、场景偏好及消费特征，帮助运营团队更全面地理解用户需求。将企业一方数据与个推三方数据相结合，这也正是个推 AIBI 和其他ChatBI、AI数据分析工具的核心差异，让企业在分析自身业务数据的同时，获得更丰富的用户洞察。
以现场展示的名古屋亚运观赛人群洞察为例，AIBI 结合三方数据中的兴趣、应用及消费特征，识别出偏好观看直播、积极参与运动健身，以及关注游戏与电竞的不同人群，实现精细用户分层，并辅助制定差异化策略：面向直播用户提供开赛提醒与观赛内容，针对运动用户设计装备权益和活动，围绕电竞兴趣用户开展游戏联动，让人群洞察直接服务于运营决策。
基于个推的标签与模型能力，AIBI 还可支持潜在人群挖掘。以分享中的融媒客户内容推荐场景为例，通过将高频浏览赏桂资讯的用户作为种子样本，模型可进一步寻找具有相似行为特征的潜在人群。AIBI 将模型能力与画像洞察结合，为人群筛选和运营优先级判断提供依据，推动三方数据在具体业务场景中发挥价值。
元股证券:ygzq.hk连接运营场景，贯通洞察到触达全链路
围绕具体运营目标，AIBI 通过智能问数、人群洞察和策略生成等能力，将分析结论衔接到后续行动。业务人员可用自然语言提出需求，由AIBI 明确分析口径、调用相关能力，形成可执行的运营建议。
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在高付费用户分析场景中，AIBI 会先明确统计周期、支付次数和消费金额等圈选规则，经人工确认后开展画像分析，再据此生成会员权益、内容推荐及触达转化建议，使人群定义、分析结果与运营方案保持一致。
面向“提升新用户留存”等业务目标，AIBI 通过多Agent协同完成任务规划与拆解，串联新用户筛选、画像分析、人群分层、策略生成、触达对接和效果归因。关键执行环节保留人工确认，执行结果回流至下一轮分析，为策略优化提供依据。
这一流程承接了个推在数据整合、人群洞察、相似扩量、智能触达和策略沉淀等环节积累的运营方法，让各Agent围绕同一目标协同工作，减少重复操作，帮助运营人员将更多精力投入业务判断和策略优化。
沉淀业务知识，让运营经验持续复用
个推AIBI 通过技能市场（Skill Hub）与知识管理中心，沉淀专业分析技能、行业运营方法及企业自身的指标口径和业务知识。运营团队可将经过验证的分析路径与策略保存为可复用的技能，让单次任务的成果逐步转化为团队能力。
经验复用的基础，是AIBI对业务语义的准确理解。AIBI 背后的OntoOS 企业语义与业务分析操作系统，统一组织业务对象、指标规则及其关联关系，为分析提供语义与治理支撑。例如，诊断转化率下降时，系统先明确指标定义、计算规则和适用人群，再开展分析并生成建议，使结论能够追溯至相应的数据与规则。
语义如何对齐、分析结果如何验证，也是现场交流的重点。值得一提的是，10月23日至24日，个推AIBI还将亮相 DACon 北京站。届时，个推算法专家、AI 架构师将在“企业本体与知识工程”论坛带来《OntoOS：本体驱动Agentic 数据分析与策略执行》主题演讲，进一步分享个推AIBI可信数据分析与运营落地的工程实践，敬请关注。
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责任编辑：孙同怀 综合金融信息综合门户
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