商业智能可以制作基于个性化推荐系统的精准营销模型。商业智能通过互联网功能购物偏好、搜索关键词等用户数据构建用户画像或细分市场，根据产品属性和用户需求实现针对性产品。广告投放决策模型。其中，精准营销和个性化推荐是两个学术研究领域。

在电子商务实践中，不同用户群体的价格敏感度不同，更容易产生不同商品需求的替代互补关系。商业智能可结合优化商品价格弹性和智能促销完成收益管理，并通过交易数据，对用户行为数据和竞争对手进行多维度分析，通过合适的消费场景为用户提供服务，建立优化的产品和促销模式，实行差异化定价，特别是动态定价和组合定价。

商业智能通过运筹学模型提高供应链效率和灵活性。在供应链系统的仓储过程中，商业智能可以根据商品的历史数据对易碎易碎商品进行预包装，根据销售预测建立预库存。供应链系统入仓后，利用商业智能完成最优补货和跨仓调拨方案，优化货物的拣货流程和摆放，以及配送路线、路线优化和车辆调度。此外，可以利用商业智能来推广具有强大生命周期特征的产品，避免因仓库积压而导致的低效率。

客户服务行业是一个劳动密集型行业，通常需要大量人力才能完成工作。然而，在中国移动互联网高速发展的背景下，人们对人员服务的需求越来越频繁，人们对服务质量的期望也越来越高。然而，与用户的需求相反，中国客服行业的需求是季节性的，难以满足爆发式的需求增长。此外，客服人员工作时间不规律，往往导致行业从业人员生活质量下降，招人难。因此，中国客服行业一度缺乏有效数据。此外，大量用户依赖客服使用查询服务，可能导致责任归属纠纷，浪费客服人员资源。商业智能应用，如微信智能终端软件，与用户沟通，用户可自动解决业务咨询等困难，语音导航等结构化服务可提高客服运营效率，避免客服人员因私事。满足服务，商业智能可以标准化和统一更多的服务。用户可以自动解决业务咨询、语音导航等高度结构化服务的难题，提高客服运营效率，避免客服人员因个人事务而出现问题。满足服务，商业智能可以标准化和统一更多的服务。用户可以自动解决业务咨询、语音导航等高度结构化服务的难题，提高客服运营效率，避免客服人员因个人事务而出现问题。满足服务，商业智能可以标准化和统一更多的服务。

商业智能趋势：在云端部署BI将成为主流方向。云计算的概念为用户所熟悉，可视化技术是一大亮点。目前，云计算方兴未艾，云计算的功能极其强大。基于云的商业智能在线服务将成为新型商业智能部署的主流方向。从某种意义上说，只有为云规模架构设计、符合云运营模式的BI软件，才能受到用户企业的青睐，并在未来继续取得成功。尽管BI在上云的过程中仍面临诸多挑战，但随着越来越多的企业将业务应用上云，“将BI部署在云端”已不再是理想的目标。据悉，国内BI专业厂商冠元BI已经开始尝试为用户提供云服务。交互式分析助推BI 越来越多的用户不再满足于传统的报表和图表，基于地图的数据展示越来越流行。除了这些广泛使用的技术外，一些特殊的数据展示还需要特殊的可视化技术，如数据挖掘结果的特殊展示、结合生产流程图的个性化展示、噪声数据展示等。满足各种个性化的可视化需求将是 BI 的一大挑战。同时，BI传统的过滤、上钻、下钻功能难以满足一些特殊企业用户的管理和分析需求。在未来的BI平台中，预测、分配、假设模拟、数据挖掘等交互技术将成为新一轮BI系统升级的方向。