从焦虑到安心，白泽AI归因分析助我破局

   作为企业管理者，我最近真的经历了一场“惊心动魄”的经营挑战。就在上个月，我们团队在分析关键业务指标时，发现销售额骤降，这可不是个小问题，直接关系到公司的生存与发展。当时，焦虑和担忧瞬间笼罩了整个团队，大家都在猜测，到底是哪里出了问题？是市场推广不给力，还是产品质量出现了瑕疵？又或者是竞争对手推出了更具吸引力的产品？每一种可能性都让我们坐立不安。 在这种紧急情况下，我们决定使用归因分析，识别影响业务变化的关键因素，定位业务波动的根本原因。

但是，市场上一些智能问答式BI产品，在应对我们复杂的业务场景时，存在明显的局限性。 首先，它们不支持复杂归因分析业务场景。我们的业务涉及多个指标相互关联，比如销售额不仅与销售渠道、客户群体等维度相关，还与产品成本、市场推广费用等指标存在因果关系。

其次，这些产品的灵活性受限。它们的算法模型比较通用单一，而且采用不透明的黑盒操作。我们无法深入理解数据背后的处理逻辑，也难以根据我们独特的业务场景和数据特点，灵活调整模型和方法来适配不同需求。

就在我们几乎绝望的时候，偶然了解到了白泽AI。起初，我们也是半信半疑，但抱着试一试的

心态，决定用它来分析我们的销售额下降问题。 当我们在白泽AI中输入“为什么销售额会骤降？”这个问题后，它的表现让我们大为惊叹。

白泽AI迅速调用适配的归因分析插件，从维度相关性和指标因果关系两个方面进行全面分析。它不仅考虑了销售渠道、客户群体等维度因素，还深入分析了产品成本、市场推广费用等指标与销售额之间的因果关系。

 通过白泽AI的分析，我们清晰地看到，销售额下降的主要原因是某个重要销售渠道的合作出现了问题，同时市场推广费用的投入产出比过低。针对这些问题，白泽AI还精准地给出了策略建议，比如优化与该销售渠道的合作模式，调整市场推广策略，提高推广费用的使用效率等。

白泽AI达成多指标因果分析的过程也让我们印象深刻。分析前，通过可视化轻松搭建因果图谱，能随时调整，帮我们快速理清指标关联，吃透业务。

分析销售额问题时，它丰富的算法组件可按需自定义模型，核心因果分析组件能算出因果关系，全程白盒操作，我们能调整算法、参数，查看结果，决策更有底气。

它用AI Agent技术，借Python融合机器学习能力，依场景智能调用模型，按因果图谱精准取数，深入剖析因果和关键因素，挖掘数据规律，让我们突破单一算法局限，从多维度深挖业务。

通过这次经历，我深刻认识到白泽AI的强大之处。它不仅帮助我们快速、准确地找出了销售额下降的根本原因，还为我们提供了切实可行的策略建议。有了白泽AI，我们在面对复杂的业务问题时，不再感到迷茫和焦虑，而是能够从容应对，做出明智的决策。