如果每個人都能讓其他人保持誠實，那么在企業環境中就能極大地減少錯誤的認知以及不信任或誤導引起的損害。與經理/員工相比，機器不會有政治化，也更誠實可靠，通過內置的行為統計數據，它可以讓客戶，供應商，同事之間，服務提供商保持誠實，同時給他們提供合適的自我主動性的空間。

為了使機器學習更有效，分析更全面，企業必須有合適的訓練數據。訓練機器學習的數據好，那么機器學習算法自然好。盡管有大量的企業數據，但其中大部分仍然不易找到或使用，這種類型的數據稱為黑暗數據。

8Manage 有效捕獲微行為數據，并為人們和機器學習提供有用的行為統計數據。

計劃和項目管理是現代工作管理的核心。許多項目和計劃由于它們上一層的數據沒有與下層具體活動關聯，導致數據極度容易被偽造，從而令項目和計劃失去控制。

8Manage 內置細粒度數據捕獲機制，實時準確地采集項目與計劃中的以下信息，以滿足機器學習的需要：

擴展數據捕獲

項目的成敗在很大程度上受其外部團隊的影響，例如贊助商，用戶組，供應商等，以及項目請求，可行性和優先級等前期活動的影響。

8Manage 支持把項目平臺擴展，讓項目的利益相關者都參與進來，并且把項目的所有前期活動都放在項目平臺上管理，這樣，在項目啟動前后，8Manage 都可以輕松捕獲項目各方的微觀行為數據。

資源分配

一個項目的進度變更可能會影響其資源分配以及和它共享資源的其它項目的資源分配，并且我們很難每次都一下子看清所有的影響，因此需要頻繁地重新分配資源。

8Manage 可以捕獲資源分配數據，使學習機器能夠獲知每個資源的技能，等級，成就，流動性和個人偏好，并結合資源的可用性，依賴性，風險和成本信息，為活動和項目提供資源分配的建議或自動執行合適的資源分配。

成功因素

8Manage 可自動檢測積極利益相關者的行為，例如用戶參與，管理層支持，清晰的需求，合適的計劃和現實的預期，以及消極利益相關者的行為，例如不完整的需求，不斷變化的需求，資源和技術的缺乏，并為機器學習生成有用的數據。

8Manage 可自動捕捉銷售團隊，買家和配送團隊在售前，售中和售后的行為。學習系統可以從這些行為模式中學習，以準確地發現目標客戶群，進行個性化營銷，為商機評分，預測服務，管理會員和賬戶。

目標發現，個性化營銷和商機評分

通過學習行為數據，學習系統可以識別購買者的興趣愛好，發現 營銷目標，為SEO，SEM和個性化營銷提供準確有效的建議。學習系統還可以從客戶和市場數據學習，自動把市場營銷活動與產品，服務，全渠道，銷售代表，推廣信息和合適的時間匹配，并跟蹤市場反饋，檢測買家的興趣水平和購買障礙，從而推薦進一步的營銷行為。

會員管理

學習系統可以從內部售前，售中和售后行為數據以及外部大數據中學習，提醒客戶經理，交付經理和/或客服代表在適當的時間通過全渠道采取有效的行動。當學習系統發現客戶滿意度較低時，它會自動診斷問題并提出有效的糾正措施。

通過學習行為數據，學習系統可以主動挖掘新的銷售機會（包括向上銷售和交叉銷售）和重復銷售的機會和推薦，并自動提醒銷售代表采取行動。學習系統還可以通過學習行為數據預測客戶忠誠度。

學習系統可以通過學習8Manage 的客戶請求數據，投訴數據和產品服務模式來預測產品問題，服務和資源需求，并向不同客戶推薦合適的服務和服務令牌數量。

服務智能過程自動化

通過學習服務數據，學習系統可以自動匹配當前服務呼叫與之前類似的服務呼叫，為服務代表提供服務呼叫嚴重程度，緊急程度，以及解決問題所需努力與時間的統計信息。學習系統還可以通過產品數據和服務模式推薦診斷問題的問卷，來幫助服務代表更準確有效地分析問題。

資源預測與績效預測

學習系統可以從服務數據中檢測出不同類型客戶服務資源不足的情況（包括服務人員和備件），從而為資源獲取，外包預測，培訓計劃和備件補充提供準確的解決方案。

學習系統還可以從服務人員績效數據和服務模式數據中預測服務績效和客戶滿意度，并建議有效的行動來提高服務績效和客戶滿意度。

8Manage 可以自動捕捉采購申請者，采購者，監控者以及供應商的以下活動行為：

根據8Manage 提供的采購行為數據，學習系統可以學習每個采購員的采購行為，確定哪個采購員適合采購哪種產品，并為采購經理提供建議，在什么情況下，哪個采購員可以達到較優的采購結果。同樣地，學習系統可以學習每個供應商的供應行為，為采購員建議哪個供應商提供的哪些產品和服務好，在哪些區域，采取怎樣的采購和交付方法才能獲得較優的采購結果。