許多企業投入大量資源建置資料倉儲（Data Warehouse）與商業智慧（BI）工具，卻仍難以將海量數據有效轉化為具體營收。針對這個普遍存在的「可視化瓶頸」，數據分析平台 Amplitude 的日本代表廣瀬一輝（日本代表執行役社長）指出，企業不僅需要看見數據「發生了什麼」，更需理解「為什麼發生」，並透過人工智慧（AI）驅動的工具將洞察加速轉化為實際行動。
企業資料應用面臨三大挑戰
廣瀬一輝分析，日本企業在數據應用上，主要面臨三大挑戰導致難以將數據轉化為獲利：首先是「工具林立導致資料分斷」。隨著顧客接觸點日趨多元，企業為網頁、應用程式（App）及實體門市各自導入專用工具，結果形成「拼湊而成的系統環境」，使跨部門資料分析變得困難。其次是「難以從數據中解讀『為何』（Why）」。傳統流量分析工具雖能呈現點擊率或轉換率等「發生了什麼」（事實），卻無法揭露事件背後的原因或有效行為的脈絡。第三則是「過度依賴專家」。高度複雜的資料擷取與分析任務，往往集中在少數 SQL 工程師或資料分析師身上，導致產品經理或行銷人員難以及時獲得所需洞察。
這些挑戰拖慢了企業從分析、假設驗證到改進的週期，使企業難以快速回應市場變化。
以使用者行為為核心加速商業洞察
Amplitude 提出的解決方案是將「使用者行為事件」作為分析核心，整合網頁、應用程式乃至線下行為，視覺化呈現完整的顧客旅程。這種使用者行為分析的目標，在於協助企業找出其特有的商業成功法則，Amplitude 稱之為「關鍵數字」（Magic Number）。
例如，美國食物外送平台 DoorDash 曾利用 Amplitude 找出「顧客等待外送的容忍時間極限為 45 分鐘」的關鍵數字。即使競爭對手推出更激進的促銷，DoorDash 仍堅信其數據洞察，避免了不必要的行銷投資，轉而將資源集中於提升顧客體驗，實現成長。澳洲協作軟體公司 Atlassian 發現，「團隊中超過半數成員每週使用一次」是新功能從免費試用轉為付費訂閱的關鍵因素；而美國線上支付平台 PayPal 則發現，「第一天的存款體驗」是提升長期顧客留存率的秘訣。
AI 賦能資料分析，大幅縮短決策時間
過去，只有約 1% 的資料科學家能進行深度分析。Amplitude 透過提供無程式碼（No-code）與低程式碼（Low-code）的直覺介面，已將這個比例提升至 20%（包含分析師和產品經理）。如今，藉由 Amplitude AI 助理，企業員工能透過自然語言對話進行資料分析，即使沒有專業知識也能輕鬆獲取洞察。
根據 Amplitude 內部資料，過去需要數百次點擊、跨部門協作並耗時約 3 個月的產品改進週期，在導入 Amplitude 後縮短至約 40 小時。隨著 AI 功能的整合，現在只需在聊天介面輸入三行提示詞（Prompt），約 5 分鐘內就能獲得分析結果、洞察及建議的行動方案。這項進展不僅能提升效率，也有助於解決日本企業頻繁人事異動導致數據分析知識斷層的問題，將經驗與知識儲存在平台中，使新進員工也能透過 AI 助理快速上手。
國內外企業已展現 Amplitude 的應用成效。一家日本大型職業運動團隊在粉絲行銷中，將分析時間從半天縮短至 15 到 20 分鐘。透過整合行為與購買數據進行精準行銷，商品銷售轉換率提升了約三倍。擁有高達 1 億會員的 NTT DOCOMO，利用 Amplitude 提升了支付服務的新手引導（Onboarding）完成率，從 40% 增至 60%。同時，跨服務的產品組合分析發現特定支付行為與新帳戶開設的關聯，據此優化行銷自動化策略，將轉換率從 2% 提高至超過 16%，顧客獲取成本（Customer Acquisition Cost）則降低至傳統方式的八分之一。NTT DOCOMO 現有 800 名員工使用 Amplitude，目標是未來達到 1,500 人能自主分析的組織規模。
語義層解決大型語言模型數據應用挑戰
廣瀬一輝也指出，雖然有企業嘗試將大型語言模型（LLM）直接應用於資料倉儲，但 LLM 一次處理的資訊量有上限，且運算成本隨使用量增加。在運算資源有限的情況下，直接處理大量原始數據（Raw Data）可能導致結果不準確。因此，他強調資料倉儲與 LLM 之間的「語義層」（Semantic Layer）重要性。Amplitude 在此層扮演「智慧層」（Intelligence Layer）的角色，將分散的分析與測試工具整合至單一平台，作為標準化的資料層。
這讓 AI 在接收有限的 Token 查詢時，能快速回傳具有商業脈絡的正確洞察。Amplitude 還能與多種外部工具無縫整合，將洞察迅速轉化為策略執行。廣瀬一輝總結：「快速推出策略，即便失敗也能迅速採取下一步行動，這種快速迭代並從市場中學習的過程，是通往成功的捷徑。」數據的有效應用與快速獲利轉化，正引導日本企業邁向數位轉型的下一階段。
