商业智能可以做基于个性化推荐系统的精确营销模式,商业智能通过用户数据来构建用户画像或市场细分,比如互联网功能购物偏好和搜索关键字,根据相匹配的产品属性和用户需求实施有针对性的广告投放决策模型。其中,精确营销和个性化推荐是学术研究的两个领域。
在电子商务的实践,不同用户组的价格敏感性程度不同,不同商品需求的替代和互补关系更容易生产,商业智能可用于组合优化商品的价格弹性和智能推广完成收益管理,并通过交易数据、用户行为数据和竞争对手进行多维分析,通过适当的消费场景为用户提供服务，建立了产品和促销的优化模型对差异化定价特别是在动态定价和组合定价方面进行了实施。
商业智能通过运筹学模型提高供应链的效率和灵活性。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损商品进行预包装并根据销售量的预测建立预库存。在供应链系统入库后，利用商业智能完成最优补货和跨库调运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，可以利用商业智能推广具有较强生命周期特征的产品避免仓库积压货物造成的效率低下。
客户服务行业是一个劳动密集型行业往往需要大量的人力来完成工作。然而，在中国移动互联网快速发展的背景下，人们对人事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具有季节性难以满足爆炸式的需求增长。此外，客服员工的工作时间不规律，往往使该行业员工的生活质量较低，难以开展招聘工作。因此，中国的客户服务行业一度缺乏有效的数量。此外，大量用户依赖客服使用查询服务，这可能会导致责任归属纠纷，造成客服人员资源的浪费。商业智能应用程序,比如微信智能终端软件和用户沟通,用户自动化解决困难,如业务咨询、结构性强服务,如语音导航,它可以提高客户服务操作的效率并避免客户服务的员工的个人原因不满意服务,商业智能可以让更多服务的标准化和统一。
商业智能趋势：在云中部署BI，将成为主流方向云计算概念对用户已耳熟能详，可视化技术呈亮点。目前云计算方兴未艾，云计算功能极其强大，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。 从某种意义而言，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐，在今后持续取得成功。尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着 越来越多的企业将其业务应用置于云端，“在云中部署BI”已不是一个可望不可及的理想目标。据悉， 国内BI专业厂商Smartbi已经进行了向用户交付云服务的尝试。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展现，基于地图的数据展示正日趋流行。除了这些广泛采用的技术，一些特殊的数据展现，需要特殊的可视化技术，如数据挖掘结果的特殊展现，结合生产工艺图等个性化展现，噪声数据展示等等。满足各类个性化可视化要求，将是BI面临的一大挑战。 同时，BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户管理分析要求。在未来的BI平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。